这篇文章将为大家详细讲解有关Python3如何实现腾讯云OCR识别，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
python的五大特点：1.简单易学，开发程序时，专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象，与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性，Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性，Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源，Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。
先上图，腾讯的示例图：
下面是代码：
import requests
import hmac
import hashlib
import base64
import time
import random
import re
appid = "你自己的appid"
bucket = " 这个是优图上面的，可以不填" #参考本文开头提供的链接
secret_id = "填自己的" #参考官方文档
secret_key = "填自己的" #同上
expired = time.time() + 2592000
onceExpired = 0
current = time.time()
rdm = ''.join(random.choice("0123456789") for i in range(10))
userid = "0"
fileid = "tencentyunSignTest"
info = "a=" + appid + "&b=" + bucket + "&k=" + secret_id + "&e=" + str(expired) + "&t=" + str(current) + "&r=" + str(
rdm) + "&u=0&f="
signindex = hmac.new(bytes(secret_key,'utf-8'),bytes(info,'utf-8'), hashlib.sha1).digest() # HMAC-SHA1加密
sign = base64.b64encode(signindex + bytes(info,'utf-8')) # base64转码，也可以用下面那行转码
#sign=base64.b64encode(signindex+info.encode('utf-8'))
url = "http://recognition.image.myqcloud.com/ocr/general"
headers = {'Host': 'recognition.image.myqcloud.com',
"Authorization": sign,
}
files = {'appid': (None,appid),
'bucket': (None,bucket),
'image': ('1.jpg',open('D:/codes/images/form.jpg','rb'),'image/jpeg')
}
r = requests.post(url, files=files,headers=headers)
responseinfo = r.content
data = responseinfo.decode('utf-8')
r_index = r'itemstring":"(.*?)"' # 做一个正则匹配
result = re.findall(r_index, data)
for i in result:
print(i)关于“Python3如何实现腾讯云OCR识别”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。