Python基于百度AI实现抓取表情包

本文先抓取网络上的表情图像，然后利用百度 AI 识别表情包上的说明文字，并利用表情文字重命名文件，这样当发表情包时，不需要逐个打开查找，直接根据文件名选择表情并发送。

一、百度 AI 开放平台的 Key 申请方法

本例使用了百度 AI 的 API 接口实现文字识别。因此需要先申请对应的 API 使用权限，具体步骤如下：

在网页浏览器(比如 Chrome 或者火狐) 的地址栏中输入 ai.baidu.com，进入到百度云 AI 的官网，在该页面中单击右上角的 控制台 按钮。

进入到百度云 AI 官网的登录页面，输入百度账号和密码，如果没有，可以单击 立即注册 超链接进行注册申请。

登录成功后，进入到百度云 AI 官网的控制台页面，单击左侧导航的 产品服务，展开列表，在列表的最右侧下方看到有 人工智能 的分类，然后选择 图像识别，或者直接选择 文字识别，如下图所示。

进入图像识别一概览 页面，要使用百度云 AI 的 API，首先需要申请权限，申请权限之前需要先创建自己的应用，因此单击 创建应用按钮，如下图所示。

进入到 创建应用 页面，该页面中需要输入应用的名称，选择应用类型，并选择接口，注意：这里的接口可以多选择一些，把后期可能用到的接口全部选择上，这样，在开发其他实例时，就可以直接使用了；选择完接口后，选择文字识别包名，这里选择 不需要，输入应用描述，单击 立即创建 按钮，如下图所示。

创建完成后，单击 返回应用列表 按钮，页面跳转到应用列表页面，在该页面中即可查看创建的应用，以及百度云自动为您分配的 AppID，API Key，Secret Key，这些值根据应用的不同而不同，因此一定要保存好，以便开发时使用。

二、抓取贴吧表情包

本例在百度贴吧中找到了一些自制的表情包：https://tieba.baidu.com/p/5522091060
现在想把图片都爬下来，具体操作步骤如下：

Network 抓包看下返回的数据是否和 Element 一致，即是否包含想要的数据，而不是通过 JS 黑魔法进行加载的。复制下第一个图的图片链接，到 Network 选项卡里的 Response 里查找一下。

在 Network 抓包中没有发现 Ajax 动态加载数据的踪迹。

点击第二页，抓包发现了 Ajax 加载的痕迹。

以第一个图的 url 搜下，同样可以找到。

三个参数猜测 pn 为 page_number，即页数，postman 或者自己写代码模拟请求，记得塞入 Host 和 X-Requested-With，验证 pn=1 是否为第一页数据，验证通过，即所有页面数据都可以通过这个接口拿到。

先加载拿到末页是第几页，然后走一波循环遍历即可解析数据获得图片 url，写入文件，使用多个线程进行下载，详细代码如下。

# 抓取百度贴吧某个帖子里的所有图片
import requests
import time
import threading
import queue
from bs4 import BeautifulSoup
import chardet
import os

tiezi_url = "https://tieba.baidu.com/p/5522091060"
headers = {
   'Host': 'tieba.baidu.com',
   'User-Agent': 'User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KH'
                 'TML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36',
}
pic_save_dir = 'tiezi_pic/'
if not os.path.exists(pic_save_dir):  # 判断文件夹是否存在，不存在就创建
   os.makedirs(pic_save_dir)

pic_urls_file = 'tiezi_pic_urls.txt'
download_q = queue.Queue()  # 下载队列

# 获得页数
def get_page_count():
   try:
       resp = requests.get(tiezi_url, headers=headers, timeout=5)
       if resp is not None:
           resp.encoding = chardet.detect(resp.content)['encoding']
           html = resp.text
           soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
           a_s = soup.find("ul", attrs={'class': 'l_posts_num'}).findAll("a")
           for a in a_s:
               if a.get_text() == '尾页':
                   return a['href'].split('=')[1]
   except Exception as e:
       print(str(e))

# 下载线程
class PicSpider(threading.Thread):
   def __init__(self, t_name, func):
       self.func = func
       threading.Thread.__init__(self, name=t_name)

def run(self):
       self.func()

# 获得每页里的所有图片URL
def get_pics(count):
   params = {
       'pn': count,
       'ajax': '1',
       't': int(time.time())
   }
   try:
       resp = requests.get(tiezi_url, headers=headers, timeout=5, params=params)
       if resp is not None:
           resp.encoding = chardet.detect(resp.content)['encoding']
           html = resp.text
           soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
           imgs = soup.findAll('img', attrs={'class': 'BDE_Image'})
           for img in imgs:
               print(img['src'])
               with open(pic_urls_file, 'a') as fout:
                   fout.write(img['src'])
                   fout.write('\n')
           return None
   except Exception:
       pass

# 下载线程调用的方法
def down_pics():
   global download_q
   while not download_q.empty():
       data = download_q.get()
       download_pic(data)
       download_q.task_done()

# 下载调用的方法
def download_pic(img_url):
   try:
       resp = requests.get(img_url, headers=headers, timeout=10)
       if resp.status_code == 200:
           print("下载图片:" + img_url)
           pic_name = img_url.split("/")[-1][0:-1]
           with open(pic_save_dir + pic_name, "wb+") as f:
               f.write(resp.content)

except Exception as e:
       print(e)

if __name__ == '__main__':
   print("检索判断链接文件是否存在：")
   if not os.path.exists(pic_urls_file):
       print("不存在，开始解析帖子...")
       page_count = get_page_count()
       if page_count is not None:
           headers['X-Requested-With'] = 'XMLHttpRequest'
           for page in range(1, int(page_count) + 1):
               get_pics(page)
       print("链接已解析完毕！")
       headers.pop('X-Requested-With')
   else:
       print("存在")
   print("开始下载图片~~~~")
   headers['Host'] = 'imgsa.baidu.com'
   fo = open(pic_urls_file, "r")
   pic_list = fo.readlines()

threads = []
   for pic in pic_list:
       download_q.put(pic)
   for i in range(0, len(pic_list)):
       t = PicSpider(t_name='线程' + str(i), func=down_pics)
       t.daemon = True
       t.start()
       threads.append(t)
   download_q.join()
   for t in threads:
       t.join()
   print("图片下载完毕")

运行结果：

下面通过 OCR 文字识别技术，直接把表情里的文字提出来，然后来命名图片，这样就可以直接文件搜索表情关键字，可以快速找到需要的表情图片。使用谷歌的 OCR 文字识别引擎：Tesseract，对于此类大图片小文字，不太适合，识别率太低，甚至无法识别，这时使用百度云 OCR 比较合适，它能够自动定位到图片中具体位置，并找出图片中所有的文字。

三、使用 Baidu-aip

申请百度 AI 的应用 key 之后，就可以在本地系统中安装 Baidu-aip，代码如下：

pip install baidu-aip

先识别一张图片，看看效果如何：

from aip import AipOcr

# 新建一个AipOcr对象
config = {
   'appId': '填写自己的appId',
   'apiKey': '填写自己的apiKey',
   'secretKey': '填写自己的secretKey'
}
client = AipOcr(**config)

# 识别图片里的文字
def img_to_str(image_path):
   # 读取图片
   with open(image_path, 'rb') as fp:
       image = fp.read()

# 调用通用文字识别, 图片参数为本地图片
   result = client.basicGeneral(image)
   # 返回拼接结果
   if 'words_result' in result:
       return '\n'.join([w['words'] for w in result['words_result']])

if __name__ == '__main__':
   print(img_to_str('tiezi_pic/5c0ddb1e4134970aebd593e29ecad1c8a5865dbd.jpg'))

运行程序，结果如下图所示：

百度 AI 返回的是一个 JSON 格式数据，如下所示。返回一个字典对象，包含 log_id、words_result_num、words_result 三个键，其中 words_result_num 表示识别的文本行数，words_result 是一个列表，每个列表项目记录一条识别的文本，每个项目返回一个字典对象，包含 words 键，words 表示识别的文本。

{'words_result': [{'words': 'o。o'}, {'words': '6226-16:59'}, {'words': '绝望jpg'}], 'log_id': 1393611954748129280, 'words_result_num': 3}
o。o
6226-16:59
绝望jpg

由于每个图片中可能包含很多文字信息，如水印的日期文字，以及个别特殊的文字符号被误解析，我们需要提出的是汉字或字母信息，同时可能会包含多条汉字信息，本例选择汉字或字母最长的一条来命名文件。完整的示例代码如下：

# 识别图片文字，批量命名图片文字

import os
from aip import AipOcr
import re
import datetime

# 新建一个AipOcr对象
config = {
   'appId': '填写自己的appId',
   'apiKey': '填写自己的apiKey',
   'secretKey': '填写自己的secretKey'
}
client = AipOcr(**config)

pic_dir = r"tiezi_pic/"

# 读取图片
def get_file_content(file_path):
   with open(file_path, 'rb') as fp:
       return fp.read()

# 识别图片里的文字
def img_to_str(image_path):
   image = get_file_content(image_path)
   # 调用通用文字识别, 图片参数为本地图片
   result = client.basicGeneral(image)
   # 结果拼接返回
   words_list = []
   if 'words_result' in result:
       if len(result['words_result']) > 0:
           for w in result['words_result']:
               words_list.append(w['words'])
           file_name = get_longest_str(words_list)
           print(file_name)
           file_dir_name = pic_dir + str(file_name).replace("/", "") + '.jpg'
           if os.path.exists(file_dir_name):  # 处理文件重名问题
               sec = datetime.datetime.now().microsecond  # 获取当前毫秒时值
               file_dir_name = pic_dir + str(file_name).replace("/", "") + str(sec) + '.jpg'
           try:
               os.rename(image_path, file_dir_name)
           except Exception:
               print(" 重命名失败：", image_path, " => ", file_name)

# 获取字符串列表中最长的字符串
def get_longest_str(str_list):
   pat = re.compile(r'[\u4e00-\u9fa5A-Za-z]+')
   str = max(str_list, key=hanzi_len)
   result = pat.findall(str)
   return ''.join(result)

def hanzi_len(item):
   pat = re.compile(r'[\u4e00-\u9fa5]+')
   sum = 0
   for i in item:
       if pat.search(i):
           sum += 1
   return sum

# 遍历某个文件夹下所有图片
def query_picture(dir_path):
   pic_path_list = []
   for filename in os.listdir(dir_path):
       pic_path_list.append(dir_path + filename)
   return pic_path_list

if __name__ == '__main__':
   pic_list = query_picture(pic_dir)
   if len(pic_list) > 0:
       for i in pic_list:
           img_to_str(i)

运行程序，结果如下图所示：

来源：https://blog.csdn.net/xw1680/article/details/116867494