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1、项目介绍

技术栈： Python语言、Django框架、百度API【手写文字识别】、数据集、

汉字+数字+字母识别系统+百度API+文档

2、项目界面

（1）汉字检测识别

（2）数字检测识别

（3）英文字母检测识别

（4）数学公式检测识别

（5）汉字识别

（6）识别内容管理

（7）用户管理

（8）后台数据管理

（9）注册登录

3、项目说明

本项目是一款专注于字符识别的智能化系统，以Python 语言为开发基础，借助Django 框架搭建稳定的 Web 架构，集成百度手写文字识别 API实现高精度字符提取，结合专业数据集优化识别模型，可高效完成汉字、数字、字母及数学公式的识别任务，同时支持文档相关处理，适用于办公文档录入、教育资料识别、数据统计等多场景。​
系统界面功能覆盖识别全流程，且分工明确。汉字检测识别界面（含 2 个细分界面）与数字、英文字母检测识别界面，分别针对不同类型字符优化识别算法，上传待识别图像后，能快速输出识别结果并展示准确率；数学公式检测识别界面则突破常规字符识别局限，可精准识别复杂公式结构与符号，解决公式手动录入效率低的问题；识别内容管理界面支持对历史识别记录进行查询、导出、删除等操作，方便用户追溯与复用识别结果；用户管理界面与后台数据管理界面构建完善的系统管控体系，前者实现用户账号注册、权限分配，后者负责识别数据存储、系统参数配置，保障数据安全与系统稳定；注册登录界面通过身份验证机制，确保只有授权用户可使用系统功能，守护数据隐私。​
该系统将 API 技术与多类型字符识别需求深度结合，大幅提升字符录入效率，减少人工操作误差，同时通过 Django 框架实现功能模块化管理，兼顾实用性与易用性，为各行业字符处理提供高效、精准的技术解决方案。

4、核心代码

import numpy as np
import os
from PIL import Image
from sklearn.svm import SVC
import joblib
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
import glob
import time, os
workdir = os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))
class DataLoader(object):
    def get_files(self,fpath):
        return [os.path.join(fpath,x) for x in os.listdir(fpath)]

    def get_data_labels(self, fpath1):
        #paths = glob.glob(fpath + os.sep + "*")
        #print(fpath,paths,os.sep)
        X = []
        y = []
        for fpath in fpath1:
            print(fpath)
            if os.path.isdir(fpath):
                fs = self.get_files(fpath)
            else:
                fs = fpath

            X.append(self.img2vec(fs))
            print(fpath)
            label = np.repeat(1, 1)
            y.append(label)
        labels = y[0]
        for i in range(len(y) - 1):
            labels = np.append(labels, y[i + 1])
        return np.array(X), labels


    def img2vec(self, fn):
        """将jpg等格式的图片转为向量"""
        im = Image.open(fn).convert('L')
        im = im.resize((28, 28))
        tmp = np.array(im)
        vec = tmp.ravel()
        return vec
class Trainer(object):
    '''训练器;'''
    def svc(self, x_train, y_train):
        '''构建分类器'''
        model = SVC(kernel = 'poly',degree = 4,probability= True)
        model.fit(x_train, y_train)
        return model

class Tester(object):
    '''测试器;'''
    def __init__(self, model_path):
        trainer = Trainer()
        self.clf =joblib.load(model_path)
    def clf_metrics(self,X_test,y_test):
        """评估分类器效果"""
        pred = self.clf.predict(X_test)
        cnf_matrix = confusion_matrix(y_test, pred)
        score = self.clf.score(X_test, y_test)
        clf_repo = classification_report(y_test, pred)
        return cnf_matrix, score, clf_repo



def main(path):
    loader = DataLoader()
    trainer = Trainer()
    #X, y = loader.get_data_labels()
    #clf = trainer.svc(X, y)
    # joblib.dump(clf, "mnist_svm.m")
    X_test, y_test = loader.get_data_labels([os.path.join(workdir,"train",'2.jpg')])
    tester = Tester("mnist_svm.m")
    mt, score, repo = tester.clf_metrics(X_test, y_test)
    print(mt,score)
    return mt

# encoding:utf-8

import requests
import base64


def main(path):
    request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/handwriting"
    # 二进制方式打开图片文件
    f = open(path, 'rb')
    img = base64.b64encode(f.read())
    params = {"image": img}
    request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
    headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
    response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
    result = "未识别出来"
    if response:
        results = response.json()['words_result']
        result = ''
        for i in results:
            result += i['words']
    return result

5、项目获取

 （绿色聊天软件）yuanmazhiwu  或 biyesheji0005

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