# 缩放图片
img = img.resize((int(img.width / 2), int(img.height / 2)))
# 灰度化处理
img = img.convert('L')
# 保存处理后的图片
img.save(file_path + '_processed.jpg')
# 调用百度API 进行图片文字识别
result = client.basicGeneral(get_file_content(file_path + '_processed.jpg'))
# 输出识别结果
for word in result['words_result']:
print(word['words'])
# 对多张图片进行并发处理
def process_images(directory):
for filename in os.listdir(directory):
if filename.endswith('.jpg'):
file_path = os.path.join(directory, filename)
threading.Thread(target=recognize_text, args=(file_path,)).start()
# 测试
process_images('/path/to/directory')
```
在上述代码中，我们首先定义了一个 recognize_text 函数，该函数实现了对单张图片的预处理和文字识别 。然后，我们定义了一个 process_images 函数，该函数遍历指定目录下的所有图片文件，并通过多线程的方式对它们进行并发处理 。最后，我们通过调用 process_images 函数，对指定目录下的所有图片进行了处理 。
5. 总结
本文介绍了如何使用 Python 和百度API 实现图片文字识别，同时使用 PIL 库进行图片预处理，以及使用多线程优化程序性能 。通过对这些技术的组合应用，我们可以实现更快速、高效的图片文字识别，提高工作效率和准确率 。
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