Python 拍照搜題是一種基于Python編程語言的機器學習技術，它能夠讓人們在拍照時，快速把照片中問題的答案自動搜尋出來。

通過使用 Google 的OCR（Optical Character Recognition）圖像識別技術和Python中的OpenCV庫，我們能夠把照片處理成規范的圖像文件，然后從中使用字符識別技術把問題中的文字內容提取并轉換成可供搜索引擎使用的形式，最后再通過API接口進行數據查詢。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pytesseract
import cv2 
# 打開攝像頭
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 設定識別語言為英文和中文
config = ("-l eng+chi_sim")
while True:
#獲取攝像頭拍攝到的圖片
ret, frame = cap.read()
# 轉成灰度圖
gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用二值化處理
ret, binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
# 提取文字
text = pytesseract.image_to_string(binary, config=config)
# 將提取出來的文字進行分割
problem_list = text.split('\n')
# 獲取到問題內容
problem = problem_list[0]
# 向百度API接口發送請求
url = "https://www.baidu.com/s"
params = {'wd': problem}
r = requests.get(url, params=params)
# 解析HTML
soup = BeautifulSoup(r.content,'html.parser')
# 查找搜索引擎返回的最佳答案
answer = soup.find('div',class_='c-abstract').get_text()
# 打印答案
print(answer)

此外，我們也可以對該代碼進行改進。例如，可以加入更多關鍵詞，通過更精準的搜索方式來提高答案的準確性；也可以將代碼封裝成API接口，提供給用戶可直接調用的服務。

Python 拍照搜題的實現，不僅可以用于應對學術考試中的需求，同時也可以用于日常生活中的各種問題查詢。