记一次智能搜题软件的开发
很早之前曾经做过一个图片识别的项目，当时有一项功能是整题识别，即传入数学题的截图，可通过ocr技术识别出图片内容，但当时只限于识别文字，并未作更深一步的处理，现在想来实用性并不强，毕竟大家更需要的是解题思路，而不是让AI读出题干（题干的文字，我都认识，连起来我就不知道怎么下手去做了 = = ），最近刚好有时间，于是尝试来为有娃的朋友做一个搜题神器。
鉴于之前整题识别的开发使用有道智云的良好体验，我再次打开其官方文档，果然找到了拍照搜题服务的开放API，轻车熟路地做了一个简单的批量搜题demo, 下面分享一下开发过程。
调用API接口的准备工作
首先，是需要在有道智云的个人页面上创建实例、创建应用、绑定应用和实例，获取到应用的id和密钥。具体个人注册的过程和应用创建过程详见文章
开发过程详细介绍
下面介绍具体的代码开发过程。
API接收的参数较为简单：
| 字段名 | 类型 | 含义 | 必填 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| q | text | 要识别的图片，需要Base64编码 | True | 必须是Base64编码(baes64前边不要加上data:image/png;base64) |
| appKey | text | 应用ID | True | 可在应用管理查看 |
| salt | text | UUID | True | uuid |
| curtime | text | 当前UTC时间戳（秒） | true | TimeStamp |
| sign | text | 签名 sha256(应用ID+input+salt+curtime+应用密钥);input的生成规则见表下的备注 | True | sha256(应用ID+input+salt+curtime+应用密钥) |
| signType | text | 签名类型 | true | v2 |
| type | text | 上传类型， 仅支持base64上传，请填写固定值1 | True | 1 |
| searchType | text | 搜索类型，img为图片搜题,text为文本搜题 | false | img |
签名sign生成方法如下：
signType=v2；
sign=sha256(应用ID+input+salt+curtime+应用密钥)。
其中，input的计算方式为：input=q前10个字符 + q长度 + q后10个字符（当q长度大于20）或 input=q字符串（当q长度小于等于20）。
需要注意的是，API对题目图片有如下要求：
| 规则 | 描述 |
|---|---|
| 传输方式 | HTTPS |
| 请求方式 | POST |
| 字符编码 | 统一使用UTF-8编码 |
| 请求格式 | 表单 |
| 响应格式 | JSON |
| 图片格式 | jpg/png/bmp |
| 图片大小 | 1MB以下 |
| 文字长度 | 50个字符以下 |
Demo开发：
这个demo使用python3开发，包括maindow.py，QuestionClass.py，OcrQuestion.py 三个文件，分别为demo的界面、界面逻辑处理和ocr搜题方法的封装。
-
界面部分：
UI 部分较简单，主要功能为选择待题目图片、选择批改结果存储路径。其布局代码如下：
root=tk.Tk() root.title(" youdao ocr question test") frm = tk.Frame(root) frm.grid(padx='50', pady='50') # 选题和结果保存按钮 btn_get_file = tk.Button(frm, text='选择题目图片', command=get_files) btn_get_file.grid(row=0, column=0, ipadx='3', ipady='3', padx='10', pady='20') text1 = tk.Text(frm, width='40', height='10') text1.grid(row=0, column=1) btn_get_result_path=tk.Button(frm,text='选择搜索结果路径',command=set_result_path) btn_get_result_path.grid(row=1,column=0) text2=tk.Text(frm,width='40', height='2') text2.grid(row=1,column=1) # 搜题按钮 btn_sure=tk.Button(frm,text="搜题",command=search_question_files) btn_sure.grid(row=4,column=1) root.mainloop()其中启动按钮btn_sure的绑定事件search_question_files()来根据题目照片搜题，并在完成后打开结果存储路径:
def search_question_files(): question.start_ocr() os.system('start '+question.result_path) -
QuestionClass.py
这里主要配合UI的逻辑，调用搜题方法。
首先定义一个类Question:
class Question(): def __init__(self,file_paths,result_path): self.file_paths=file_paths # 题目照片存储路径 self.result_path=result_path # 结果路径start_ocr()方法调用connect()方法依次搜题并保存结果。
def start_ocr(self): for file_path in self.file_paths: result=connect(file_path) print(file_path) self.save_result_format(file_path,result)从OcrQuestion.py的connect方法获取的结果是json格式，save_result_format()方法,解析从接口取得的接口，格式整理，保存结果到html：
def save_result_format(self,file_path,result): result_file_name=os.path.basename(file_path).split('.')[0]+'_result.html' f=open(self.result_path+'/'+result_file_name,'w',encoding='utf-8') result_json= json.loads(result) if result_json['errorCode'] == '0': data=result_json['data'] questions=data["questions"] text=data["text"] f.write("题目识别：<br/>"+text) i=0 for answers in questions: i=i+1 subject="科目："+answers["subject"]+"<br>" answer="答案：" +answers["answer"]+"<br>" analysis="分析："+answers["analysis"]+"<br>" knowledge="知识点："+answers["knowledge"]+"<br>" print(subject+answer+analysis+knowledge) result_each="<h3>搜题结果"+str(i)+"<br></h3>" result_each=result_each+subject+answer+analysis+knowledge+"<br>=================这是一条分隔符============<br>" f.write(result_each) else: f.write("result error code:"+result_json['errorCode']) -
OcrQuestion.py
OcrQuestion.py 中封装请求ocr搜题API的方法，其中最主要的方法是connect()：
def connect(pic_path): f = open(pic_path, 'rb') # 二进制方式打开图文件 q = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8') # 读取文件内容，转换为base64编码 f.close() data = {} data['q'] = q data['signType'] = 'v2' curtime = str(int(time.time())) data['curtime'] = curtime salt = str(uuid.uuid1()) signStr = APP_KEY + truncate(q) + salt + curtime + APP_SECRET sign = encrypt(signStr) data['appKey'] = APP_KEY data['salt'] = salt data['sign'] = sign response = do_request(data) result=response.content.decode('utf-8') print(result) return resultAPI响应结果示例
{ "data":{ "questions":[ { "score":0.9875, "answer":"D", "subject":"历史", "id":"a9db8f1252778836c99204e5cf9d7738", "analysis":"", "type":"", "content":"学者们认为，五四运动标志着中国民族意识极大觉醒，表现在<br />A．近代民族民主思想开始传播 B ．揭开了反帝反封建斗争的序幕<br />C．开启了近代中国的思想启蒙 D ．各阶层民众的广泛动员和参与", "knowledge":"" }, { "score":0.9875, "answer":"D <br>注意题干“中国民族意识极大觉醒”，结合所学可知，在五四运动过程中，学生、工人、商人都投入到之中，即各阶层民众的广泛动员和参与，符合题意，故D项正确． <br>在戊戌变法前后，中国民族民主思想就已经开始传播，故A项错误． <br>五四运动是一次反帝反封的爱国运动，但不是反帝反封斗争的开始，在这时期还没有明确提出反帝反封的革命纲领，故B项错误． <br>中国近代是在新文化运动期间传播民主思想，进行了思想的启蒙，故C项错误． <br>故选D．", "subject":"历史", "id":"2f8b9c814f064131cc7b2bead54f15da", "analysis":"本题考查五四运动．考查五四运动的意义．考查学生对基础知识的识记、运用能力．", "type":"选择题", "content":"学者们认为，五四运动标志着中国民族意识极大觉醒，表现在( ) <p class="question_option">A.近代民族民主思想开始传播<br/>B.揭开了反帝反封建斗争的序幕<br/>C.开启了近代中国的思想启蒙<br/>D.各阶层民众的广泛动员和参与 </p>", "knowledge":"/人类政治文明发展史/近代中国反侵略、求民主的潮流/五四运动" }, { "score":0.9875, "answer":"D <br>【答案】 <p>D</p> <p></p>", "subject":"历史", "id":"48a28969d882f20b04ffec15c8f1b94c", "analysis":"<p>题目问的五四运动，在戊戌变法前后，中国民族民主思想就已经开始传播，所以A不正确。五四运动是一次反帝反封的爱国运动，但不是反帝反封斗争的开始，在这时期还没有明确提出反帝反封的革命纲领，所以B不正确。中国近代是在新文化运动期间传播民主思想，进行了思想的启蒙，所以C不正确。在五四运动 过程中，学生、工人、商人都投入到之中，所以D正确。</p> <p> </p>", "type":"选择题", "content":"<p>学者们认为，五四运动标志着中国民族意识极大觉醒，表现在</p> <p></p> <p class="question_option">A.近代民族民主思想开始传播<br/>B.揭开了反帝反封建斗争的序幕<br/>C.开启了近代中国的思想启蒙<br/>D.各阶层民众的广泛动员和参与 </p>", "knowledge":"/人类政治文明发展史/近代中国反侵略、求民主的潮流" } ], "text":"学者们认为,五四运动标志着中国民族意识极大觉醒,表现在 A,近代民族民主思想开始传播B揭开了反帝反封建斗争的序幕 C,开启了近代中国的思想启蒙D。 各阶层民众的广泛动员和参与" }, "errorCode":"0" }响应结果是以json形式输出，包含字段如下表所示：
| 字段 | 含义 |
|---|---|
| errorCode | 识别结果错误码，一定存在。 详细信息可参见 错误代码列表 |
| data | 数据 |
| -text | 图片题目OCR结果 |
| -questions | 相关题目 |
| --id | 答案 |
| --content | 题目内容 |
| --answer | 答案 |
| --analysis | 解析 |
| --knowledge | 知识点 |
效果展示
demo操作演示
来看看结果吧：
数学题搜索结果展示：
历史题搜题结果
总结
有道智云的整体搜索API文档清晰，题目范围极广而且可以自动判断学科，搜索结果可谓“举一反三”，会返回几个可能的相近题目，很具有参考价值，值得推荐！数学解答题会返回相关图片、公式等，用在web项目中效果灰常不错。
