百度OCR Baidu OCR API:一定额度免费,目前是每日500次 Python SDK文档:https://cloud.baidu.com/doc/OCR/OCR-Python-SDK.html 安装使用 1)首先注册一个百度云BCE账号 登录官网https://cloud.baidu.com/ --> 右上角‘管理控制台’ --> 产品服务 --> 文字识别https://console.bce.baidu.com/ai/#/ai/ocr/overview/index --&g

from urllib import request import base64 import requests import re import json import urllib import os # 获取token def get_token(client_id,client_secret): host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id='+ clien

  from urllib import request import base64 import requests import re import json import urllib import os # 获取token def get_token(client_id,client_secret): host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id='+ cli

上一篇中我已经介绍过了ocr,及google出来的tess-two的使用. 接下来我来介绍一个更方便的身份证识别系统,当然它本身也是利用ocr来识别文字的,不过它处理的更好,可以为我们提供更快,更准确的识别. 首先我们需要进入百度云文字识别的开发平台. 地址为:cloud.baidu.com/product/ocr 进入之后进行一系列的注册,登陆,再此我就不再累赘了,相信大家都会.我们会看到一个这样的界面.     我们直接点击立即使用,然后进入它的配置界面,     直接点击创建应用,创建我们

异常com.baidu.ocr.sdk.exception.SDKError[283604]App identifier unmatch.错误的packname或bundleId.logId::30309247 本文的案例源码下载地址在这里哦!!!! https://download.csdn.net/download/pyfysf/10406761 最终实现的效果(识别的有些慢,是由于我的网速原因.-＿-) ​ 最近有个小项目使用到了OCR技术,顺便到网上搜索了一下,大家都在使用百度的API.

在上一篇博文中,我们对KNN算法思想及流程有了初步的了解,KNN是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,也就是说对于每个样本数据,需要和训练集中的所有数据进行欧氏距离计算.这里简述KNN算法的特点: 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型(具有有穷多个不同值,值之间无序)    knn算法代码: #-*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import operatorimport

一个小需求---实现车牌识别. 目前有两个想法 1. 调云在线的接口或者使用SDK做开发(配置环境和变异第三方库麻烦,当然使用python可以避免这些问题) 2. 自己实现车牌识别算法(复杂) 一开始准备使用百度云文字识别C++ SDK来做,发现需要准备curl.jsoncpp和OpenCV,并且curl和jsoncpp需要自己编译,很麻烦,所以换用了python来做,真的是顺畅简单. 1. 安装python环境(我用python3.7) python官网下载地址:https://www.pyt

一个小需求---实现车牌识别. 目前有两个想法 调云在线的接口或者使用SDK做开发(配置环境和编译第三方库很麻烦,当然使用python可以避免这些问题) 自己实现车牌识别算法(复杂) ! 一开始准备使用百度云文字识别C++ SDK来做,发现需要准备curl.jsoncpp和OpenCV,并且curl和jsoncpp需要自己编译,很麻烦,所以换用了python来做,真的是顺畅简单. 安装python环境(我用python3.7) python官网下载地址:https://www.python.or

先用websocket与后台建立通讯:用trackingjs在页面调用电脑摄像头,监听人脸,发现有人脸进入屏幕了,就把图片转成base64字符串,通过websocket发送到后端:后端拿到图片,调用百度的人脸识别API,去人脸库中匹配(当然事先要在百度云建立好了自己的人脸库),得到相似度最高的那个人的信息,签到表中纪录这个人,然后把这个人在人脸库中的姓名.照片等信息返回给前端显示.流程图如图所示. -------中间隔了几天,实际尝试后,发现上面的思路有问题,websocket传输的数据大小最大

在公司做了个年会的签到.抽奖系统.用java web做的,用公司的办公app扫二维码码即可签到,扫完码就在大屏幕上显示这个人的照片.之后领导让我改得高大上一点,用人脸识别来签到,就把扫二维码的步骤改成人脸识别. 了解了相关技术后,大致思路如下:先用websocket与后台建立通讯:用trackingjs在页面调用电脑摄像头,监听人脸,发现有人脸进入屏幕了,就把图片转成base64字符串,通过websocket发送到后端:后端拿到图片,调用百度的人脸识别API,去人脸库中匹配(当然事先要在百度云建

今天对应一些免费的人脸识别的api 做了一下简单的对比,觉得百度开发出来的人脸识别接口还是最符合的我的要求,简单易用,容易上手. 据说百度的一些门禁也使用上了人脸识别的功能了,功能很强大,而且能识别出事实时的人物还是图片而已. 对于一些初创公司来说,只要有机器学习的员工搭建一套人脸检测系统也不难,主要是这个训练和调优上花些时间,但是要用在互联网上供能多人使用,那对服务器的性能要求十分高,要用到GPU服务,在网上稍微看了一下,租一个月普遍最低价都是2.5k/月以上,而且是GPU里的低配,相比之下,

原文链接:http://hi.baidu.com/meoow/item/aef5814bbd5be3e1bcf451e9 这是我根据百度云PCS的API写的一个基于bash的命令行工具, 使用了curl, awk, sed, xxd, bash,没有使用任何其他的语言解释器做辅助 目前,上传下载,文件列表,文件信息,创建文件夹,删除文件都没问题 复制和移动总是返回参数错误,实在找不出来哪里跟API不一致了,暂时放弃. 另外离线下载相关的API也都添加了,但是因为现在百度云不能申请,我是用的是by

接上一篇,上篇只实现了人脸的认证,接下来实现人脸的检测. 原理介绍: 把摄像头抓拍的图像上传到服务器,服务器把图像上传到百度云,百度云返回识别出的人脸的数量和位置,前端根据服务端的返回,在图像中画出人脸的位置. 主要代码: 前端: function face_check(){ context.drawImage(video, 0, 0, 200, 150); jQuery.post('faceCheck', { //指定发送图片到的servlet snapData: canvas.toDataU

前言:本篇博客是笔者第一次使用百度云api进行人脸检测,主要内容包括两部分,一是获取接口,二是借助接口进行人脸检测.笔者也是初步了解这方面的内容,也是参考了杂七杂八的博文,内容可能存在错误及其他毛病,欢迎指出. 1:在百度AI里面创建应用 在百度AI开放平台使用百度的人脸识别能力,只需要三个核心步骤即可操作完成: 获取接口权限 准备接口调用工具 进行接口调用. 获取接口权限 获取接口权限是调用接口的前提,主要分为以下几步: 1.进入百度云的人脸识别控制台 地址: https://console.

2019年7月3日早上,在百度AI开发者大会上,一个来自山西的青年,将一瓶矿泉水浇在了同样来自山西的李彦宏身上. 可以回顾一下 https://b23.tv/av57665929/p1 ,着实让人一惊,这么大的会议上既然让人这么容易接近大佬. (图片来源网络) OCR识别准备工作 百度云真的是测试接口的天堂,免费接口很多,当然有量的限制,但个人使用是完全够用的,什么人脸识别.MQTT服务器.语音识别等等,应有尽有吧 看看OCR识别免费的量 第一步 创建一个文字识别的应用,也就是向百度云申请一个文

用python来做人脸识别代码量少 思路清晰, 在使用之前我们需要在我们的配置的编译器中通过pip       install baidu-aip  即可 from aip import AipFace 就可以开始使用api了 我们第一次接触这个东西不妨 help(AipFace) 你就可以看到他所支持的功能. 在使用之前我们需要在百度的后台创建应用.将我们人脸都存放入库中. 其次我们要了解一个概念,我们要将本机中的图片与后台的人脸对比的话我们需要将图片转成base64的字符串的格式 impor

MUI框架-11-MUI前端 +php后台接入百度文字识别API 这里后台不止一种,Python,Java,PHP,Node,C++,C# 都可以 这里使用的是 php 来介绍,已经解决所有问题,因为处理很多错误,可能会比较复杂,请大家坚持按步骤来, 大概流程就是:前端发送 Ajax 请求,php 后台实现文字识别,并将识别后的文字返回到前端页面 先放上效果图: (一)准备阶段 1.到百度云官网注册,几秒就可以,这个不需要审核,不像腾讯开发者认证好几天,注册然后登陆 百度云官网:https://

1.需求及方案: 近两年用外币进行诈骗的案件很多.例如:2015年12月,一安徽诈骗团伙,用不值1角人民币的50印蒂(intis,秘鲁旧货币,1991年发行新货币后已停止流通,目前无货币价值,仅有"收藏"价值),在豫皖鲁苏四省行骗,却屡屡得手.该团伙今年以来已诈骗20多起,至12月8日,警方已查明落实了6起,骗款达20多万元. 同时随着我国经济的发展,出国旅游的人越来越多,在兑换货币的时候也经常有国人被骗的消息. 能否开发一款方便的应用,借AI的力量,给大家一双慧眼呢?正好现在百度推出

用python来做人脸识别代码量少 思路清晰, 在使用之前我们需要在我们的配置的编译器中通过pip install baidu-aip  即可 from aip import AipFace 就可以开始使用api了 我们第一次接触这个东西不妨 help(AipFace) 你就可以看到他所支持的功能. 在使用之前我们需要在百度的后台创建应用.将我们人脸都存放入库中. 其次我们要了解一个概念,我们要将本机中的图片与后台的人脸对比的话我们需要将图片转成base64的字符串的格式 import base

先到百度云申请文字识别API ,会给你一个API KEY和一个SECRET KEY,免费,一天最多500次请求. try: temp_url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=[API KEY]&client_secret=[SECRET KEY]' temp_res = requests.post(temp_url) temp_token = eval(t

  本文将会介绍如何使用百度AI开放平台中的文字识别服务来识别图片中的文字.百度AI开放平台的访问网址为:http://ai.baidu.com/ ,为了能够使用该平台提供的AI服务,你需要事先注册一个百度账号. 创建百度AI文字识别应用   在百度AI开放平台中,登录自己的百度账号,点击"文字识别"服务中的"通用场景文字识别",选择"创建应用",填好应用名称,选择应用类型,填好应用描述,这样就创建好了"通用场景文字识别"服务