TextIn调用API教程及避坑

一. API调用

在工作台中右上角点击获取机器人，进入产品市场，可以看到所有支持识别的类型，这里以通用文字识别为例，点进去后可以发现新用户有免费的1000次额度。

然后点击API文档查看详细使用说明及示例代码

CommonOcr类中的id和和secret_code输入自己的Id和密码，即可实现API调用，非常简单

二. 获取文本

返回的是JSON类型，如下所示

{
    "code": 200,
    "message": "success",
    "version": "v2.0.0",
    "duration": 871.5,
    "result": {
        "angle": 90,
        "width": 1280,
        "height": 1440,
        "lines": [
            {
                "text": "这是一个例子。",
                "score": 0.99,
                "type": "text",
                "position": [
                    0,
                    0,
                    50,
                    0,
                    50,
                    30,
                    0,
                    30
                ],
                "angle": 90,
                "direction": 1,
                "handwritten": 1,
                "char_scores": [
                    0.99,
                    0.98,
                    0.95,
                    0.95,
                    0.99,
                    0.93,
                    0.87
                ],
                "char_centers": [
                    [
                        20,
                        10
                    ],
                    [
                        30,
                        10
                    ],
                    [
                        40,
                        10
                    ],
                    [
                        50,
                        10
                    ],
                    [
                        60,
                        10
                    ],
                    [
                        70,
                        10
                    ],
                    [
                        80,
                        10
                    ]
                ],
                "char_positions": [
                    [
                        18,
                        8,
                        22,
                        8,
                        22,
                        12,
                        18,
                        12
                    ],
                    [
                        28,
                        88,
                        32,
                        8,
                        32,
                        12,
                        28,
                        12
                    ],
                    [
                        38,
                        88,
                        42,
                        8,
                        42,
                        12,
                        38,
                        12
                    ],
                    [
                        48,
                        88,
                        52,
                        8,
                        52,
                        12,
                        48,
                        12
                    ],
                    [
                        58,
                        88,
                        62,
                        8,
                        62,
                        12,
                        58,
                        12
                    ],
                    [
                        68,
                        88,
                        72,
                        8,
                        72,
                        12,
                        68,
                        12
                    ],
                    [
                        78,
                        88,
                        82,
                        8,
                        82,
                        12,
                        78,
                        12
                    ]
                ],
                "char_candidates": [
                    [
                        "这"
                    ],
                    [
                        "是"
                    ],
                    [
                        "一",
                        "-"
                    ],
                    [
                        "个"
                    ],
                    [
                        "例"
                    ],
                    [
                        "子"
                    ],
                    [
                        "。",
                        "O"
                    ]
                ],
                "char_candidates_score": [
                    [
                        0.99
                    ],
                    [
                        0.99
                    ],
                    [
                        0.95,
                        0.05
                    ],
                    [
                        0.99
                    ],
                    [
                        0.99
                    ],
                    [
                        0.99
                    ],
                    [
                        0.89,
                        0.11
                    ]
                ]
            }
        ]
    }
}

其中大部分是无用信息，只有text是我们要的识别内容字符串，为了获取其中的内容，可以执行以下代码：

ans = CommonOcr(img).recognize()

# 将识别的文字转换为字典
data = json.loads(ans)
# 从结果中提取文字
text_list = [line["text"] for line in data["result"]["lines"]]

text_list就是我们要的字符串了，其余参数可以在文档里查看详细介绍

三. 避坑

有时候我们不是传入本地图片，而是传入url，我们如果直接调用request，然后用PIL的Image读取会产生报错，这是因为请求体的数据格式为文件的二进制流。解决办法是创建一个临时文件，将字节对象写进临时文件上传读取，具体代码如下：

import requests
from io import BytesIO
import json
from tempfile import NamedTemporaryFile


# 定义一个函数来识别图片上的文字
def recognize_text(image_url):
    # 发送GET请求到图片URL
    response = requests.get(image_url)

    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 使用BytesIO将响应内容转换为字节对象
        image_bytes = BytesIO(response.content)

        # 创建一个临时文件
        with NamedTemporaryFile(delete=False) as tmp_file:
            # 将字节对象写入临时文件
            tmp_file.write(image_bytes.read())

            # 调用TextIn API来识别文字
            ans = CommonOcr(tmp_file.name).recognize()

            # 将识别的文字转换为字典
            data = json.loads(ans)

            # 从结果中提取文字
            text_list = [line["text"] for line in data["result"]["lines"]]

            # 返回识别到的文字列表
            return text_list
    else:
        # 如果请求失败，返回一个错误信息
        return f"获取图片失败，状态码：{response.status_code}"

错误码说明