deepseek api调用图片识别
时间: 2025-06-25 16:23:17 浏览: 17
### DeepSeek API 的图片识别功能
尽管 DeepSeek 官方并未直接提供针对图片识别的功能,但可以通过结合其他工具和技术间接实现这一目标。例如,在引用的内容中提到的方法[^3],我们可以利用 Python 中的 `PaddleOCR` 进行图片文字识别,并将识别后的文本传递给 DeepSeek 大模型生成进一步的结果。
以下是基于现有技术栈的一个解决方案:
#### 实现流程概述
1. **提取图片**:从文件或其他来源获取图片。
2. **图片文字识别**:使用 OCR 工具(如 PaddleOCR)解析图片中的文字内容。
3. **调用 DeepSeek API**:将识别到的文字作为输入数据发送至 DeepSeek API,从而生成更复杂的结果或分析报告。
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#### 示例代码
以下是一个完整的示例代码,展示如何通过 Python 结合 PaddleOCR 和 DeepSeek API 来实现图片识别并处理其结果。
```python
import requests
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
import json
# 初始化 PaddleOCR
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="en")
def recognize_image(image_path):
"""
使用 PaddleOCR 对图片进行文字识别
:param image_path: 图片路径
:return: 识别到的文字列表
"""
result = ocr.ocr(image_path, cls=True)
text_list = []
for line in result:
text_list.append(line[1][0]) # 获取每行文字部分
return "\n".join(text_list)
def call_deepseek_api(api_key, prompt, model_name="deepseek-chat"):
"""
调用 DeepSeek API 并返回响应
:param api_key: DeepSeek API 密钥
:param prompt: 输入提示
:param model_name: 模型名称 (默认 deepseek-chat)
:return: 响应内容
"""
url = "https://api.deepseek.com/v1/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json",
}
data = {
"model": model_name,
"prompt": prompt,
"max_tokens": 100,
}
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
if response.status_code == 200:
return response.json()["choices"][0]["text"]
else:
raise Exception(f"Error calling API: {response.text}")
if __name__ == "__main__":
# 设置变量
IMAGE_PATH = "example.png" # 替换为实际图片路径
DEEPSEEK_API_KEY = "your-deepseek-api-key-here"
# 步骤 1: 识别图片中的文字
recognized_text = recognize_image(IMAGE_PATH)
print("Recognized Text:")
print(recognized_text)
# 步骤 2: 将识别到的文字发送到 DeepSeek API
generated_response = call_deepseek_api(DEEPSEEK_API_KEY, recognized_text)
print("\nGenerated Response from DeepSeek API:")
print(generated_response)
```
---
#### 关键点说明
1. **图片文字识别**
上述代码依赖于 `PaddleOCR` 库来进行高效的 OCR 文字识别操作。该库支持多种语言和复杂的场景识别。
2. **DeepSeek API 集成**
在函数 `call_deepseek_api` 中实现了对 DeepSeek API 的请求逻辑。需要注意的是,API 密钥不应硬编码在代码中,而应该采用安全的方式存储,比如环境变量或者配置文件[^4]。
3. **扩展性**
如果需要更多高级功能(如图像分类、对象检测等),可以引入额外的机器学习框架(如 TensorFlow 或 PyTorch)。这些框架可以帮助预处理图片或将图片转换为特征向量后再传入 DeepSeek 模型。
---
### 注意事项
- 确保安装必要的依赖项:
```bash
pip install paddleocr requests
```
- 若计划部署此应用,请遵循最佳实践保护敏感信息(如 API 密钥)。
---
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