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这篇文章主要介绍了python实现百度OCR图片识别过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
代码如下
import base64 import requests class CodeDemo: def __init__(self,AK,SK,code_url,img_path): self.AK=AK self.SK=SK self.code_url=code_url self.img_path=img_path self.access_token=self.get_access_token() def get_access_token(self): token_host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"access_token") return access_token def getCode(self): header = { "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded" } def read_img(): with open(self.img_path, "rb")as f: return base64.b64encode(f.read()).decode() image = read_img() response=requests.post(url=self.code_url,data={"image":image,"access_token":self.access_token},headers=header) return response.json() if __name__ == '__main__': AK = "" # 官网获取的AK SK = "" # 官网获取的SK code_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/accurate" # 百度图片识别接口地址 img_path=r"" # 识别图片的地址 code_obj=CodeDemo(AK=AK,SK=SK,code_url=code_url,img_path=img_path) res=code_obj.getCode() code=res.get("words_result")[0].get("words") print(res) print(code)
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。