1、PIL介紹以及圖片分割
Python 3 安裝: pip3 install Pillow
1.1 image 模塊
Image模塊是在Python PIL圖像處理中常見的模塊，主要是用于對這個圖像的基本處理，它配合open、save、convert、show…等功能使用。
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from PIL import Image#打開文件代表打開pycharm中的文件im = Image.open('1.jpg')#展示圖片im.show() |
1、Crop類
拷貝這個圖像。如果用戶想粘貼一些數(shù)據(jù)到這張圖，可以使用這個方法，但是原始圖像不會受到影響。
im.crop(box) ⇒ image
從當前的圖像中返回一個矩形區(qū)域的拷貝。變量box是一個四元組，定義了左、上、右和下的像素坐標。用來表示在原始圖像中截取的位置坐標，如box(100,100,200,200)就表示在原始圖像中以左上角為坐標原點，截取一個100*100（像素為單位）的圖像。
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from PIL import Imageim = Image.open("pic1.jpg")##確定拷貝區(qū)域大小box = (5, 41, 72, 108)##將im表示的圖片對象拷貝到region中，大小為boxregion = im.crop(box)region.show() |
實戰(zhàn)一:12306圖像分割并保存
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from PIL import Image#切割圖像，由于下載的圖片都是有固定的位置，所以直接控制像素進行切割就行了def cut_img(im, x, y): assert 0 <= x <= 3 assert 0 <= y <= 2 left = 5 + (67 + 5) * x top = 41 + (67 + 5) * y right = left + 67 bottom = top + 67 return im.crop((left, top, right, bottom)) if __name__ == '__main__': im = Image.open("./pic1.jpg") #控制y軸 for y in range(2): #控制x軸 for x in range(4): im2 = cut_img(im, x, y) im2.save('./images/%s_%s.png'%(y,x)) |
2、百度平臺接口實現(xiàn)
2.1.平臺接入：
1.打開https://ai.baidu.com/進入控制臺，選擇文字識別服務。
2.創(chuàng)建應用，如圖示：
3.輸入應用名稱、描述，并選擇應用類型，之后點擊“立即創(chuàng)建”按鈕。
4.創(chuàng)建完畢，點擊“返回應用列表”。
5.此處顯示AK,SK，后面程序中會用到
3. 官方文檔的讀取
1.打開https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/top 文檔說明
需要用到的信息有：
（1）圖像識別URL: https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general
（2）Header格式：Content-Type：application/x-www-form-urlencoded
（3） 請求參數(shù)：image和multi_detect兩個參數(shù)，image為圖像數(shù)據(jù)，base64編碼后進行urlencode，要求base64編碼和urlencode后大小不超過4M。
（4）返回參數(shù)：車牌顏色Color、車牌號碼number等。
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#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import base64import requestsimport osimport time#todo:獲取百度權限驗證碼access_tokendef get_token(): get_token_url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = { "grant_type": "client_credentials", "client_id": "7ax98QuWU5l2zTbaOkzvKgxE", "client_secret": "INugQTM2DAfNFgfxtvgR7eF8AHPFGP5t", } res = requests.get(get_token_url, params).json() return res["access_token"]#todo:通過權限驗證碼和圖片進行識別物品def get_result(access_token,image): url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general" #打開文件并進行編碼 with open(image, 'rb')as f: image = base64.b64encode(f.read()) # image = #頭部信息 headers = { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded' } #發(fā)送數(shù)據(jù) data = { "access_token": access_token, "image": image } #發(fā)送請求，并返回識別數(shù)據(jù) res = requests.post(url, headers=headers, data=data).json() if res: result = res['result'] return result#todo:獲取圖片關鍵物品def get_keywords(result): #按照最大匹配率進行排序，并獲取左最后一個 max_score = sorted(result,key=lambda x:x['score'])[-1] # print(max_score['keyword']) keyword = max_score['keyword'] return keyword if __name__ == '__main__': access_token = get_token() get_result(access_token,'pic1.jpg') datas = [] for root,dir,files in os.walk('images'): for file in files: image = os.path.join(root,file) result = get_result(access_token,image) keyword = get_keywords(result) print(keyword) time.sleep(1) datas.append(keyword) print(datas) |
總結：
- PIL介紹以及圖片分割
- 百度AI圖像識別實例搭建
- 識別12306類別碼
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持服務器之家。
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