Python结合百度AI实现表情包自动抓取与OCR重命名

雨后青山

发布时间：2026-10-14| 3人浏览过

原创

本文详解如何利用Python抓取百度贴吧表情包，并通过百度AI开放平台的OCR接口识别图片文字。文章涵盖API Key申请、贴吧数据抓取及多线程下载，最终实现根据识别出的主要文字自动重命名图片文件，提升表情包管理效率。

本文介绍一种结合网络爬虫与人工智能技术的方法：首先从互联网抓取表情图像，随后利用百度AI接口识别图片内的说明文字，并依据识别出的文字对文件进行重命名。通过这种方式，用户在发送表情包时无需逐一打开图片查找，可直接根据文件名快速筛选并发送目标表情。

一、百度 AI 开放平台的 Key 申请方法

本示例调用百度 AI 的 API 接口以完成文字识别任务，因此必须预先获取相应的 API 使用权限。具体申请步骤如下：

在网页浏览器（如 Chrome 或火狐）的地址栏中输入 ai.baidu.com，进入百度云 AI 官网。在该页面右上角单击 控制台 按钮。

进入百度云 AI 官网的登录页面，输入百度账号和密码。若尚未拥有账号，可单击 立即注册 超链接进行注册申请。

登录成功后，进入百度云 AI 官网的控制台页面。单击左侧导航栏的 产品服务 展开列表，在列表最右侧下方找到 人工智能 分类，随后选择 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，首先需申请权限。在申请权限前需创建自己的应用，因此单击 创建应用 按钮，如下图所示。

进入 创建应用 页面，该页面需输入应用名称、选择应用类型及接口。注意：此处接口建议多选，将后期可能用到的接口全部选中，以便开发其他实例时可直接使用。选择完接口后，选择文字识别包名，此处选择 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，页面跳转至应用列表页面。在该页面可查看已创建的应用，以及百度云自动分配的 AppID、API Key 和 Secret Key。这些值因应用而异，务必妥善保存以便后续开发使用。

二、抓取贴吧表情包

本例在百度贴吧中选取了一些自制表情包，链接为：https://tieba.baidu.com/p/5522091060。现需将图片全部爬取下来，具体操作步骤如下：

通过 Network 抓包检查返回数据是否与 Element 一致，即确认是否包含所需数据，而非通过 JS 动态加载。复制第一个图的图片链接，在 Network 选项卡的 Response 中进行查找。

在 Network 抓包中未发现 Ajax 动态加载数据的踪迹。

点击第二页，抓包发现 Ajax 加载的痕迹。

以第一个图的 url 进行搜索，同样可以找到相关数据。

推测三个参数中 pn 为 page_number，即页数。使用 postman 或自行编写代码模拟请求，记得加入 Host 和 X-Requested-With 头信息。验证 pn=1 是否对应第一页数据，验证通过后，可知所有页面数据均可通过该接口获取。

先加载获取末页是第几页，然后执行循环遍历以解析数据并获得图片 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：

接下来通过 OCR 文字识别技术，直接提取表情中的文字并用于命名图片。这样可通过文件搜索表情关键字，快速找到所需的表情图片。使用谷歌的 OCR 文字识别引擎 Tesseract 对此类大图片小文字的场景不太适合，识别率较低甚至无法识别。此时使用百度云 OCR 较为合适，它能够自动定位图片中具体位置，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，即可在本地系统中安装 Baidu-aip，代码如下：


pip install baidu-aip

先识别一张图片，查看效果如何：


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：