這樣做的緣由

工作需要把100多張圖片中的文字（主要是車牌號）提取出來，并作為文件名字。用python從頭到尾寫車牌識別的功能，耗時耗力。故在網上尋找可用于直接圖片文字識別的接口直接調用，省時省力。

用百度AI平臺接口的理由

有百度經驗提供每一步的參考，且通用文字識別（高精度版）的功能每天有500次的免費試用機會，且當前功能沒有并發需求。故非常適合達到臨時目的。

具體步驟

1. 用百度賬號登錄百度AI開放平臺：https://login.bce.baidu.com
2. 選擇要使用的接口：人工智能->文字識別。
3. 點擊創建應用，獲取App ID、API key、Secret Key，記下來。
4. 閱讀技術文檔，知曉接口的參數和返回值等信息：https://cloud.baidu.com/doc/OCR/s/Fjwvxzxgv
5. 用pip install baidu-aip安裝OCR Python SDK。
6. 參照Python-SDK文檔，修改成自己想要的效果：

            
              from aip import AipOcr
import re
import os

APP_ID = '1*****'
API_KEY = 'U*************************'
SECRET_KEY = '0********************************'

client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

#把讀出的文字內容統一保存在一個txt文檔里
f = open(r'E:\work\filename\plateread.txt','w')

#保存了待識別圖片的路徑
PlatePath = r'E:\work\pic'

#按順序識別出圖片，并把圖片文件名改成“識別出的文字.jpg”的格式
for Dir in os.listdir(PlatePath):
    srcDir = os.path.join(PlatePath,Dir)
    print(srcDir)
    fsrc = open(srcDir,'rb')
    
    img = fsrc.read()

    message = client.basicAccurate(img)

    for results in message.get('words_result'):
        name = results.get('words')
        print(name)
        f.write(name)
        dstDir = os.path.join(r'E:\work\pic',name) + '.jpg'
        print(dstDir)
        fsrc.close()
        os.rename(srcDir, dstDir)

f.close()