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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
importnumpyasnpimportosfromPILimportImagefromsklearn.svmimportSVCimportjoblibfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,classification_reportimportglobimporttime,os workdir=os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))classDataLoader(object):defget_files(self,fpath):return[os.path.join(fpath,x)forxinos.listdir(fpath)]defget_data_labels(self,fpath1):#paths = glob.glob(fpath + os.sep + "*")#print(fpath,paths,os.sep)X=[]y=[]forfpathinfpath1:print(fpath)ifos.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]foriinrange(len(y)-1):labels=np.append(labels,y[i+1])returnnp.array(X),labelsdefimg2vec(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()returnvecclassTrainer(object):'''训练器;'''defsvc(self,x_train,y_train):'''构建分类器'''model=SVC(kernel='poly',degree=4,probability=True)model.fit(x_train,y_train)returnmodelclassTester(object):'''测试器;'''def__init__(self,model_path):trainer=Trainer()self.clf=joblib.load(model_path)defclf_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)returncnf_matrix,score,clf_repodefmain(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)returnmt# encoding:utf-8importrequestsimportbase64defmain(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"ifresponse:results=response.json()['words_result']result=''foriinresults:result+=i['words']returnresult5、项目获取
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