Ocr 识别代码重构——方便 7.0 版本使用 8.0 新增的艺赛旗接口

• 现在艺赛旗自行提供验证码、OCR 等识别的 saas 服务，现在在线接口改为向艺赛旗服务器请求服务

8.0 新增了更加强大的 ocr 识别，但库中的代码只提供了简单的功能，因此决定重构一下代码。

首先查看 ubpa.iocr 可知目前的 ocr 识别一共分为艺赛旗接口、百度接口、谷歌 tesseract 以及云打码平台这几种。

对应到控件中是这样：

其中获取 OCR 文本、身份证 OCR、营业执照 OCR 为艺赛旗接口，如果出现异常则换成调用百度接口；验证码对应云打码平台；滑动验证码也为艺赛旗接口，但出现异常不会切换成百度接口。

对同一张倒着的图片分别调用艺赛旗的 general_recognize()函数和百度的 bd_general_recognize() 函数发现结果一致，猜测艺赛旗自行提供的接口与百度类似，因此尝试在原函数上增加百度通用文字识别的功能。

原函数代码如下：

#通用文字识别
def general_recognize(image_path=""):
    __logger.info(u"Ready to execute [general_recognize]")
    text=""
    try:
        client = get_client()
        image = get_file_content(image_path)
        data = client.basicGeneral(image)
        __list=data['words_result']
        list_str = []
        for index in range(len(__list)):
            dict_str=__list[index]
            list_str.append(dict_str['words'])
        text = ''.join(list_str)
        return text
    except Exception as e:
        __logger.error('First recognition error:'+str(e))
        bd_general_recognize(image_path)

    finally:
        __logger.debug('[general_recognize] result :[' + text + ']')
        __logger.echo_msg(u"end execute [general_recognize]")

涉及参数传递的地方都在 ubpa\iip\ocr.py 文件中，而文件的 IipOcr 类又继承了 ubpa\iip\base.py 文件中的 IipOcrBase 类，非常复杂，将其重构后增加功能就比较方便了。

重构后的通用文字识别函数如下：

def general_recognize(self, language_type='CHN_ENG', detect_direction='true', detect_language='false', probability='true', probability_value=0.6):  # 通用文字识别
    __logger.info(u"Ready to execute [general_recognize]")
    data = {}
    options = {}
    options["language_type"] = language_type
    '''识别语言类型，默认为CHN_ENG。
     可选值包括：CHN_ENG：中英文混合；
                ENG：英文；
                POR：葡萄牙语；
                FRE：法语；
                GER：德语；
                ITA：意大利语；
                SPA：西班牙语；
                RUS：俄语；
                JAP：日语；
                KOR：韩语；'''
    options["detect_direction"] = detect_direction  # 是否检测图像朝向，默认不检测
    options["detect_language"] = detect_language  # 是否检测语言，默认不检测。当前支持中文、英语、日语、韩语
    options['probability'] = probability
    data.update(options)
    try:
        image = get_file_content(self.img_path)
        data['image'] = base64.b64encode(image).decode()
        obj = self._request(self._generalBasicUrl, data)
        data_dict = json.loads(json.dumps(obj))
        _list=data_dict['words_result']
        if probability == 'true':
            list_str = []
            for index in range(len(_list)):
                words = _list[index].get('words')
                probability = _list[index].get('probability').get('min')
                if probability < probability_value:  # probability_value为置信度阈值
                    pass
                else:
                    list_str.append(words)
            text = list_str
        else:
            list_str = []
            for index in range(len(_list)):
                dict_str=_list[index]
                list_str.append(dict_str['words'])
            text = '\n'.join(list_str)
        return text
    except Exception as e:
        __logger.error('First recognition error:'+str(e))
        bd_general_recognize(image_path)
    finally:
        __logger.debug('[general_recognize] result :[' + text + ']')
        __logger.echo_msg(u"end execute [general_recognize]")

加入了识别语言类型、检测图像朝向、输出置信度的功能。

对于一张倒着的图片，识别效果如下：

完整代码在 Iocr.py 文件中，使用时直接拷贝至项目文件夹中的 codecs 文件夹下，然后新增代码块，在引入库中输入 import Iocr，就可以在下面的代码一栏中进行调用了。

3e755bb66a0e4af0b3955cbc4c546f65_Iocr.py

.py 文件下载后删掉第 167 行的内容：
——WebKitFormBoundaryKNhEQsjrTd5Q8C3e–