python调用gemini2.0接口识别图片文字

python 复制代码
import os
import base64
import google.generativeai as genai

# 配置 Google API Key
# 可以在系统环境变量设置 GOOGLE_API_KEY
GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY", "AIzaSXXXXXXXXXXXXXX")  # 替换成你的 API Key

# 设置 Gemini 模型名称
model_name = "gemini-2.0-flash-exp"

# 设置图片路径(这里使用一个在线图片URL)
image_path = "c:\\111.png"  # 替换成你的图片路径

# 设置文本提示
prompt = "请提取图片上的文字返回"  # 修改为你需要的提示语


def call_gemini_api(image_path, prompt, model_name, api_key):
    """
    调用 Gemini API,并返回文本响应。
    """
    # 配置 google.generativeai
    genai.configure(api_key=api_key)
    model = genai.GenerativeModel(model_name=model_name)

    try:
        # 读取图片文件
        with open(image_path, 'rb') as f:
            image_data = f.read()
    except FileNotFoundError:
        print(f"错误:图片文件未找到:{image_path}")
        return ""

    # 将图片数据编码为 Base64 字符串
    base64_image = base64.b64encode(image_data).decode('utf-8')

    # 构建请求体
    contents = [
        {
            "parts": [
                {
                    "inline_data": {
                        "mime_type": "image/png",  # 假设图片为 JPEG 格式, 可根据你的图片类型修改
                        "data": base64_image
                    }
                },
                {
                    "text": prompt
                }
            ]
        }
    ]

    try:
        # 发送请求并获取响应
        response = model.generate_content(contents=contents)
        response.resolve()
        if response and response.text:
            return response.text
        else:
            return ""  # 请求失败或者没有文本
    except Exception as e:
        print(f"请求失败: {e}")
        return ""


if __name__ == "__main__":
    response_text = call_gemini_api(image_path, prompt, model_name, GOOGLE_API_KEY)

    if response_text:
        print("Gemini API 响应:")
        print(response_text)
    else:
        print("调用 Gemini API 失败")

识别结果跟图片

虽然有点小误差.但是可以接受.

GEMINI不给大陆使用.请自行想办法解决.

相关推荐
java1234_小锋1 小时前
[免费]基于Python的农产品可视化系统(Django+echarts)【论文+源码+SQL脚本】
python·信息可视化·django·echarts
Danceful_YJ1 小时前
31.注意力评分函数
pytorch·python·深度学习
程序员三藏2 小时前
快速弄懂POM设计模式
自动化测试·软件测试·python·selenium·测试工具·设计模式·职场和发展
循环过三天3 小时前
3.1、Python-列表
python·算法
青青草原羊村懒大王3 小时前
python基础知识三
开发语言·python
傻啦嘿哟3 小时前
Python高效实现Word转HTML:从基础到进阶的全流程方案
人工智能·python·tensorflow
wu_jing_sheng04 小时前
深度学习入门:揭开神经网络的神秘面纱(附PyTorch实战)
python
Ace_31750887764 小时前
淘宝店铺全量商品接口实战:分类穿透采集与增量同步的技术方案
大数据·数据库·python
LeonDL1685 小时前
基于YOLO11深度学习的电动车头盔检测系统【Python源码+Pyqt5界面+数据集+安装使用教程+训练代码】【附下载链接】
人工智能·python·深度学习·pyqt5·yolo数据集·电动车头盔检测系统·yolo11深度学习
wxin_VXbishe6 小时前
springboot在线课堂教学辅助系统-计算机毕业设计源码07741
java·c++·spring boot·python·spring·django·php