Qiniu Cloud 인터페이스 도킹을 구현하고 이미지 텍스트 인식 및 추출 기능을 실현하기 위해 Python을 배우십시오.

Python을 배워서 Qiniu Cloud 인터페이스 도킹을 구현하고 이미지 텍스트 인식 및 추출 기능을 구현하세요

인공지능이 발전하면서 이미지 텍스트 인식 및 추출이 중요한 기술이 되었습니다. 이 기술을 구현하는 과정에서 Qiniu Cloud Platform은 편리하고 빠른 인터페이스를 제공하여 개발자가 이미지 텍스트의 인식 및 추출을 쉽게 실현할 수 있도록 합니다. 이 기사에서는 Python 언어를 사용하여 Qiniu Cloud 인터페이스에 연결하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다.

먼저 Qiniu Cloud 플랫폼에 계정을 만들고 해당 API 키를 받아야 합니다. 계정이 생성되면 Qiniu Cloud 콘솔에서 액세스 키와 비밀 키를 찾을 수 있습니다. 이는 Qiniu Cloud 인터페이스에 연결하는 데 필요한 키입니다.

다음으로, pip 명령을 사용하여 설치할 수 있는 Python용 Qiniu Cloud SDK를 설치해야 합니다.

pip install qiniu

설치가 완료되면 코드 작성을 시작할 수 있습니다. 먼저 해당 라이브러리를 가져와야 합니다.

import qiniu

access_key = 'YOUR_ACCESS_KEY'
secret_key = 'YOUR_SECRET_KEY'
bucket_name = 'YOUR_BUCKET_NAME'

라이브러리를 가져온 후 access_key, secret_key 및 bucket_name을 Qiniu Cloud Platform에서 얻은 값으로 바꿔야 합니다.

다음으로 Qiniu Cloud의 인터페이스를 호출하여 이미지 텍스트 인식 및 추출 기능을 구현하는 함수를 작성할 수 있습니다.

def recognize_text(url):
    auth = qiniu.Auth(access_key, secret_key)
    url = qiniu.urlsafe_base64_encode(url)
    data = {'url': url}
    token = auth.sign_request(data)

    headers = {'Content-Type': 'application/json',
               'Authorization': 'Qiniu %s' % token}

    url = 'http://ai.qiniuapi.com/v1/ocr/recognize_text'
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    result = response.json()

    if 'error' in result:
        print('Error:', result['error'])
    else:
        text = result['result']
        return text

이 함수에서는 먼저 qiniu.Auth 클래스를 사용하여 인증 개체를 생성하고 access_key 및 secret_key를 매개변수로 전달합니다. 그런 다음 식별할 이미지의 URL을 Base64로 인코딩하고 이를 매개변수로 전달합니다.

다음으로 auth.sign_request 함수를 통해 서명을 생성하고 해당 인증 정보를 헤더에 추가합니다. 그런 다음 요청 라이브러리를 사용하여 POST 요청을 보내고 인식된 결과를 사전 형식으로 변환할 수 있습니다. 마지막으로 반환된 결과에 오류 메시지가 있는지 확인합니다. 오류 메시지가 있으면 오류 메시지가 출력됩니다.

이 시점에서 Qiniu Cloud 인터페이스 도킹과 이미지 텍스트 인식 및 추출 기능 작성이 완료되었습니다.

다음으로 코드를 테스트하기 위한 기본 함수를 작성할 수 있습니다.

def main():
    url = 'http://your-image-url.com/image.jpg'
    text = recognize_text(url)
    print('Recognized text:', text)


if __name__ == '__main__':
    main()

이 기본 함수에서는 매개변수로 이미지의 URL을 recognition_text 함수에 전달하고 반환된 텍스트 결과를 인쇄합니다.

'your-image-url.com/image.jpg'를 식별하려는 이미지의 URL로 바꿔야 한다는 점에 유의하세요.

마지막으로 코드를 실행하고 콘솔에서 결과 출력을 볼 수 있습니다.

위 단계를 통해 Python을 사용하여 Qiniu Cloud 인터페이스 도킹을 구현하고 이미지 텍스트 인식 및 추출 기능을 구현하는 프로세스를 완료했습니다. 이 글이 모든 분들에게 조금이나마 도움이 되기를 바라며, Qiniu Cloud Platform에서 제공하는 이미지 인식 기능을 모두가 더욱 편리하게 사용할 수 있기를 바랍니다.

위 내용은 Qiniu Cloud 인터페이스 도킹을 구현하고 이미지 텍스트 인식 및 추출 기능을 실현하기 위해 Python을 배우십시오.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!