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百度 OCR API 的使用以及与 Tesseract 的简单对比

由 ╄→尐↘猪︶ㄣ 提交于 2020-05-02 19:32:51

 

百度 OCR API 初探

近日得知百度在其 APIStore 上开放了 OCR 的 API，目前以 即用API 的形式试运行，所谓 "即用" 指可立即调用、无需注册付费，但也加上了有使用次数这么一个限制。

目前该 API 的文档很少，不过接口和参数都在其 API页面 进行了说明，要用起来还是没有问题的。下面是接口的信息

相关的参数则有

参数名 类型 必填 参数位置 描述 可用值
fromdevice string yes bodyParam 来源设备 android, iPhone, pc
clientip string yes bodyParam 客户端出口ip  
detecttype string yes bodyParam OCR服务类型 LocateRecognize, Recognize, Locate, SingleCharRecognize
languagetype string yes bodyParam 待检测的文字类型 CHN_ENG, ENG, JAP, KOR
imagetype string yes bodyParam 图片资源类型 1: 经过BASE64处理的字符串; 2: 图片源文件
image string yes bodyParam 图片资源,300K以下  
apikey string yes header API 密钥  

返回的结果会是一个 JSON 字符串，如下所示:

{
    "errNum": 0,
    "errMsg": "success",
    "querySign": "3845925467,2370020290",
    "retData": [
        {
            "rect": {
                "left": "0",
                "top": "0",
                "width": "33",
                "height": "31"
            },
            "word": "  8"
        }
    ]
}

各字段的意义如下:

  • errNum

    标识处理是否成功, 0: 表示成功, 其它值, 表示失败。在 API页面 上可以查看更详细的错误码列表。

  • errMsg

    错误类型说明，当服务调用成功时为字符串 'success'

  • querySign

    本次请求用户传递原图或rl的唯一标示, 方便定位问题

  • retData

    返回内容集合

  • rect

    该行文字所在的矩形区域的信息

  • word

    该行所识别出的文字

用 Python 调用百度 OCR API

在 API 页面上倒是提供了 Python 的调用示例，不过个人感觉比较丑，居然还在使用 urllib !我们完全可以用 requests 来做这些事情，下面是我写的一个方法:

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests

URL = 'http://apis.baidu.com/apistore/idlocr/ocr'
LANG_LIST = ['CHN_ENG', 'ENG', 'JAP', 'KOR']


def ocr(picture, lang='CHN_ENG'):
    """Recognize a picture and return the text on it.

    picture could be a local picture or url of picture on web.

    lang should be one of CHN_ENG, ENG, JAP, KOR
    """
    data = {}
    data['fromdevice'] = "pc"
    data['clientip'] = '10.10.10.0'
    data['detecttype'] = 'Recognize'
    data['imagetype'] = "2"

    if lang not in LANG_LIST:
        raise Exception('invalid language: %s' % lang)
    else:
        data['languagetype'] = lang

    # 此处应使用自己的 API key
    header = {"apikey": "your api key"}

    image_file = None
    try:
        if picture.startswith('http://') or picture.startswith('https://'):
            image_file = requests.get(picture).content
        else:
            image_file = open(picture, 'rb').read()
    except Exception:
        raise Exception('invalid picture: %s' % picture)

    resp = requests.post(URL, headers=header, data=data, files={"image": ("baidu.jpg", image_file)})

    if resp is not None:
        resp = resp.json()
        if  int(resp.get('errNum')) != 0:
            raise Exception(reps.get('errMsg'))
        else:
            return resp.get('retData')[0].get('word')
    else:
        return None

需要注意的是，虽然 API 页面上说图片目前仅支持 jpg 格式，但实际上对图片格式的检查很有可能是通过检查文件名的后缀来进行的，所以通过将 "imagetype" 设置为 2 并将图片以 jpg 作为后缀名进行上传来绕过这个限制。

然后拿一张图片来看看!好，就是下面这张了:

ocr_test_002.jpg

识别结果如下:

ocr_test_002_result.png

与 Tesseract 的简单对比

要比较全面、客观地对比出两个不同的产品的性能是需要大量的数据和详尽地设计的，这里只是根据我个人对 OCR 系统的认识，使用了少量的数据进行的对比，至于两者孰优孰劣请读者自行试验再下结论。

图一:

ocr_test_001.jpg

百度 OCR API 识别结果:

讨论代数方程r+积—劲—1=0在(—”0)内实根的情况

Tesseract 识别结果:

讨论代数方程娱+4筹－3χ－l=O在 (－∞,O〉 内实根的情况₋

图二:

ocr_test_002.jpg

百度 OCR API 识别结果:

L(理)已知:是虚数单位.则(―1―D《2―D=一一一一f》    A―3+iB―1―3  C―3+3D―1―1

Tesseract 识别结果：

L₍₋₎已概ᵢ量ᵦ效单位。口(—₁针)(２₋E,＝ ⋯烟～₋ (
A₋₋₃+ᵢ BL－{•S宜

 C.－3+3i D·一l震拿

罐震 ,△、an．△ᵅ＝₂₋！₋₃—?又₋T＝xf —$⩽ᵣ⩽玉 ₋l S校 r＝ —

图三:

ocr_test_003.jpg

百度 OCR API 识别结果:

新课标全国)在一组样本数据(Xl,y)G,y)%不全相等的散点图中,若所有样本点ki,y4+|上,则这组样本数据的样本相关系数为0      Boc.号

Tesseract 识别结果：

!新课标全国)在岗组样本数据Uh趴汕懒h…
蘑. 不全相等)的散点图中，若所有样本点牺酬

L篆+I 上,则这组样本数据的样本相关系数为 o

1
B.0 时

图四:

ocr_test_004.jpg

百度 OCR API 识别结果:

11分)如图271日.在△A风中,∠C=45·现妹10.高AD=8.矩形EFPQ的一边吐在风边上,1

Tesseract 识别结果：

.’⁻．∴ 、,〉 、、．罐’∣【




r\∪【川 '′ ∣⋃.／L 、∥('中．
"pQ的

图五:

ocr_test_005.jpg

百度 OCR API 识别结果:

B

Tesseract 识别结果：

乐散说, 你是找的全部
你是耕掌希宁触-都余
但找的主命宁
猪漆能装有你

就傅
她环东能玻节玻引才
A美未能表有童气
大她东能装有四兔

从以上这些对比，我得到以下一些 不一定客观 的结论:

  1. 百度的 OCR 系统对噪声、模糊等有较强的抗干扰性，这一点上要优于 Tesseract
  2. 百度的 OCR 系统没有进行布局分析，但 Tesseract 在布局分析上做得比较好
  3. 百度的 OCR 系统 可能 对 黑底白字 的图像识别不好

百度 OCR API 的使用以及与 Tesseract 的简单对比

10 Jun 2015

百度 OCR API 初探

近日得知百度在其 APIStore 上开放了 OCR 的 API，目前以 即用API 的形式试运行，所谓 "即用" 指可立即调用、无需注册付费，但也加上了有使用次数这么一个限制。

目前该 API 的文档很少，不过接口和参数都在其 API页面 进行了说明，要用起来还是没有问题的。下面是接口的信息

相关的参数则有

参数名 类型 必填 参数位置 描述 可用值
fromdevice string yes bodyParam 来源设备 android, iPhone, pc
clientip string yes bodyParam 客户端出口ip  
detecttype string yes bodyParam OCR服务类型 LocateRecognize, Recognize, Locate, SingleCharRecognize
languagetype string yes bodyParam 待检测的文字类型 CHN_ENG, ENG, JAP, KOR
imagetype string yes bodyParam 图片资源类型 1: 经过BASE64处理的字符串; 2: 图片源文件
image string yes bodyParam 图片资源,300K以下  
apikey string yes header API 密钥  

返回的结果会是一个 JSON 字符串，如下所示:

{
    "errNum": 0,
    "errMsg": "success",
    "querySign": "3845925467,2370020290",
    "retData": [
        {
            "rect": {
                "left": "0",
                "top": "0",
                "width": "33",
                "height": "31"
            },
            "word": "  8"
        }
    ]
}

各字段的意义如下:

  • errNum

    标识处理是否成功, 0: 表示成功, 其它值, 表示失败。在 API页面 上可以查看更详细的错误码列表。

  • errMsg

    错误类型说明，当服务调用成功时为字符串 'success'

  • querySign

    本次请求用户传递原图或rl的唯一标示, 方便定位问题

  • retData

    返回内容集合

  • rect

    该行文字所在的矩形区域的信息

  • word

    该行所识别出的文字

用 Python 调用百度 OCR API

在 API 页面上倒是提供了 Python 的调用示例，不过个人感觉比较丑，居然还在使用 urllib !我们完全可以用 requests 来做这些事情，下面是我写的一个方法:

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests

URL = 'http://apis.baidu.com/apistore/idlocr/ocr'
LANG_LIST = ['CHN_ENG', 'ENG', 'JAP', 'KOR']


def ocr(picture, lang='CHN_ENG'):
    """Recognize a picture and return the text on it.

    picture could be a local picture or url of picture on web.

    lang should be one of CHN_ENG, ENG, JAP, KOR
    """
    data = {}
    data['fromdevice'] = "pc"
    data['clientip'] = '10.10.10.0'
    data['detecttype'] = 'Recognize'
    data['imagetype'] = "2"

    if lang not in LANG_LIST:
        raise Exception('invalid language: %s' % lang)
    else:
        data['languagetype'] = lang

    # 此处应使用自己的 API key
    header = {"apikey": "your api key"}

    image_file = None
    try:
        if picture.startswith('http://') or picture.startswith('https://'):
            image_file = requests.get(picture).content
        else:
            image_file = open(picture, 'rb').read()
    except Exception:
        raise Exception('invalid picture: %s' % picture)

    resp = requests.post(URL, headers=header, data=data, files={"image": ("baidu.jpg", image_file)})

    if resp is not None:
        resp = resp.json()
        if  int(resp.get('errNum')) != 0:
            raise Exception(reps.get('errMsg'))
        else:
            return resp.get('retData')[0].get('word')
    else:
        return None

需要注意的是，虽然 API 页面上说图片目前仅支持 jpg 格式，但实际上对图片格式的检查很有可能是通过检查文件名的后缀来进行的，所以通过将 "imagetype" 设置为 2 并将图片以 jpg 作为后缀名进行上传来绕过这个限制。

然后拿一张图片来看看!好，就是下面这张了:

ocr_test_002.jpg

识别结果如下:

ocr_test_002_result.png

与 Tesseract 的简单对比

要比较全面、客观地对比出两个不同的产品的性能是需要大量的数据和详尽地设计的，这里只是根据我个人对 OCR 系统的认识，使用了少量的数据进行的对比，至于两者孰优孰劣请读者自行试验再下结论。

图一:

ocr_test_001.jpg

百度 OCR API 识别结果:

讨论代数方程r+积—劲—1=0在(—”0)内实根的情况

Tesseract 识别结果:

讨论代数方程娱+4筹－3χ－l=O在 (－∞,O〉 内实根的情况₋

图二:

ocr_test_002.jpg

百度 OCR API 识别结果:

L(理)已知:是虚数单位.则(―1―D《2―D=一一一一f》    A―3+iB―1―3  C―3+3D―1―1

Tesseract 识别结果：

L₍₋₎已概ᵢ量ᵦ效单位。口(—₁针)(２₋E,＝ ⋯烟～₋ (
A₋₋₃+ᵢ BL－{•S宜

 C.－3+3i D·一l震拿

罐震 ,△、an．△ᵅ＝₂₋！₋₃—?又₋T＝xf —$⩽ᵣ⩽玉 ₋l S校 r＝ —

图三:

ocr_test_003.jpg

百度 OCR API 识别结果:

新课标全国)在一组样本数据(Xl,y)G,y)%不全相等的散点图中,若所有样本点ki,y4+|上,则这组样本数据的样本相关系数为0      Boc.号

Tesseract 识别结果：

!新课标全国)在岗组样本数据Uh趴汕懒h…
蘑. 不全相等)的散点图中，若所有样本点牺酬

L篆+I 上,则这组样本数据的样本相关系数为 o

1
B.0 时

图四:

ocr_test_004.jpg

百度 OCR API 识别结果:

11分)如图271日.在△A风中,∠C=45·现妹10.高AD=8.矩形EFPQ的一边吐在风边上,1

Tesseract 识别结果：

.’⁻．∴ 、,〉 、、．罐’∣【




r\∪【川 '′ ∣⋃.／L 、∥('中．
"pQ的

图五:

ocr_test_005.jpg

百度 OCR API 识别结果:

B

Tesseract 识别结果：

乐散说, 你是找的全部
你是耕掌希宁触-都余
但找的主命宁
猪漆能装有你

就傅
她环东能玻节玻引才
A美未能表有童气
大她东能装有四兔

从以上这些对比，我得到以下一些 不一定客观 的结论:

  1. 百度的 OCR 系统对噪声、模糊等有较强的抗干扰性，这一点上要优于 Tesseract
  2. 百度的 OCR 系统没有进行布局分析，但 Tesseract 在布局分析上做得比较好
  3. 百度的 OCR 系统 可能 对 黑底白字 的图像识别不好
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