最近和朋友聊天，聊到一个充满使命感但又略显心酸的话题——下班回家在网上给小朋友抄题。。。那么问题来了，除了大家所知的QQ文字识别功能之外，还有哪些方式可以做到文字识别呢。
作为一名热心的Python小工，我想这个问题可以尝试着使用Python解决一下，解放双手，搞起……
Google一下，我们发现很多大厂（百度、阿里、腾讯等）都已有相关的API开放使用。那么我们今天就以百度为例，分享下如何使用百度文字识别（OCR）服务实现文字提取，其实三者都尝试过，感觉百度的效果比较好（非评测），所以本文就以百度为例喽。
百度大脑AI开发平台
先简单介绍下百度大脑AI开发平台，首先我们需要注册下AI开发平台用户，非常简单，手机号码注册即可，官网地址如下。
登录后我们可以在控制台看到，开发平台提供的众多服务，其中有文字识别服务。
接下来，我们创建一个文字识别服务应用，如下
简单操作后，我们就可以成功创建一个服务应用，如下，其中AppID、API Key、Secret Key是我们后面调用OCR服务时需要用到的。
接下来，我们看下如何使用Python调用百度OCR服务实现文字提取。
Python实现
安装百度ai接口的Python第三方库
代码设计中的几个核心步骤图片压缩：由于OCR服务对图片大小有限制，因此在使用时若图片大小超过最大限制，要进行压缩处理。
OCR调用：实现利用百度OCR服务提取单张图片文字，返回文字内容。
批量处理：实现N张图片的文字提取，并且保存提取结果到文本文件中。
图片压缩
OCR服务调用
该函数中使用到在上面章节，提到的AppID、API Key、Secret Key信息。
在代码中，我们使用了basicGeneral（通用文字识别），每天免费使用50000次，还有basicAccurate通用文字识别（高精度版），每天免费使用500次。基本满足我们日常使用，若不够，可以再使用其他文字识别服务。
批量处理
通过传入单张图片或多张图片，调用OCR服务实现批量图片文字提取。
效果如何呢
测试图片A
识别结果
我们可以看到，再有背景干扰下，文字识别提取准确率仍可以达到100%。
测试图片B
识别结果
我们可以看到，大量文字中，文字识别提取准确率几乎为100%，且格式仍旧保留。
批量处理结果
我们对测试图片A/B进行批量处理，结果格式如下
若对您有所帮助，欢迎大家评论、留言，私下可获取源码。
