一、需求及解决方案：

信息智能化时代，大部分中小企业都用上了ERP等办公软件，数字化纸质内容，软件化管理数据，做到无纸化办公。但仔细观察，中小企业还是有一些工作流程可以进行改进的。

例如，公司进行人员应聘时，都是先打印应聘表格，然后让应聘人员填写内容，最后由文员将应聘表格的内容输入到ERP系统内。其中，文员将应聘内容输入到ERP系统内，这个步骤是相当耗时费力的，如果当天应聘人员比较多，那将花费文员大量的时间去输入应聘信息。

如果能够利用百度的手写文字识别功能，智能识别应聘表格内容，并将识别结果智能填入对应的软件、或是生成相应的EXCEL等电子文档，那么文员只需要校对一下识别的内容是否正确，就能一键保存/导入，很快的做好应聘信息录入工作，大量减轻文员的录入工作。

以此类推，像请假条、办公采购单，员工日工资明细等一些表格都可以通过百度手写文字识别的方法来进行数字化识别，极大降低文员的工作量，提高文员的工作效率。

本文主要介绍如何使用手写文字识别功能，识别并提取相应内容。对于识别结果，可以采取输出字符串，然后使用正则表达式提取相应的文字内容，或者进一步导出为EXCEL文件等，因为本文主要介绍如何使用手写文字识别功能，所以对文字处理这块不进行深入操作。

二、使用攻略

1、平台接入

具体接入方式比较简单，可以参考度友爱小妞宝的帖子，可参考到【创建应用程序】这一步骤（主要获取APPID等信息，调用时会用的），后面的使用由于我是采用.Net Core 平台的C#、SDK方案，故有些不同，有时间的话，我会另写一个教程出来：https://ai.baidu.com/forum/topic/show/867951   （感谢度友爱小妞宝）

2、接口调用说明

文字识别接入官方说明文档（C#，SDK方案）：https://ai.baidu.com/docs#/OCR-Csharp-SDK/top

（1）接口描述（突然发现百度文档的C#、SDK下的接口描述是错误的，引用了【名片识别】的接口描述）

对手写中文汉字、数字进行识别（API文档下的接口描述）

*【此接口需要您在页面中提交合作咨询开通权限】提供对各类名片的结构化识别功能，提取姓名、邮编、邮箱、电话、网址、地址、手机号字段（C#、SDK下的接口描述）

（2）安装文字识别 C# SDK

方法一：使用Nuget管理依赖 （推荐）
在NuGet中搜索 Baidu.AI，安装最新版即可。

packet地址 https://www.nuget.org/packages/Baidu.AI/

方法二：下载安装 

文字识别 C# SDK目录结构

Baidu.Aip
├── net35
│   ├── AipSdk.dll // 百度AI服务 windows 动态库
│   ├── AipSdk.xml // 注释文件
│   └── Newtonsoft.Json.dll // 第三方依赖
├── net40
├── net45
└── netstandard2.0
├── AipSdk.deps.json
└── AipSdk.dll

1.在官方网站下载C# SDK压缩工具包：http://ai.baidu.com/sdk#ocr

2.解压后，将 AipSdk.dll 和 Newtonsoft.Json.dll 中添加为引用。

（3）新建交互类

// 设置APPID/AK/SK
var APP_ID = "你的 App ID";
var API_KEY = "你的 Api Key";
var SECRET_KEY = "你的 Secret Key";

var client = new Baidu.Aip.Ocr.Ocr(API_KEY, SECRET_KEY);
client.Timeout = 60000;  // 修改超时时间

（4）调用代码

public void HandwritingDemo() {
    var image = File.ReadAllBytes("图片文件路径");
    // 调用手写文字识别，可能会抛出网络等异常，请使用try/catch捕获
    var result = client.Handwriting(image);
    Console.WriteLine(result);
    // 如果有可选参数
    var options = new Dictionary{
        {"recognize_granularity", "big"}
    };
    // 带参数调用手写文字识别
    result = client.Handwriting(image, options);
    Console.WriteLine(result);
}

（5）返回示例

{
"log_id": 620759800,
"words_result": [
{
"location": {
"left": 56,
"top": 0,
"width": 21,
"height": 210
},
"words": "3"
}
],
"words_result_num": 1
}

三、示例关键代码

1、前台.cshtml 页面布局关键代码

   由于html代码无法原生显示，只能放图片了.
   不好意思，百度好像把图片也给隐藏了，那我就简单说明一下：
   主要是一个form表单，需要设置属性enctype="multipart/form-data"，否则无法上传图片，
   里面两个控件，一个Input，type="file"，上传图片用，一个Input,type="submit"，提交并返回识别结果。

 [BindProperty]
        [Required]
        public IFormFile FileUpload { get; set; }
        private readonly IHostingEnvironment HostingEnvironment;
        public List msg = new List();
        public string curPath { get; set; }

        public async Task OnPostHandwritingAsync()
        {
            msg = new List();
            // Perform an initial check to catch FileUpload class attribute violations.
            if (!ModelState.IsValid)
            {
                return Page();
            }

            string webRootPath = HostingEnvironment.WebRootPath;//wwwroot目录
           var fileDir = Path.Combine(webRootPath, "服务器图片保存相对位置，如：//BaiduPicture//");
            if (!Directory.Exists(fileDir))
            {
                Directory.CreateDirectory(fileDir);
            }
           string extension = Path.GetExtension(FileUpload.FileName);
           string imgName = Guid.NewGuid().ToString("N") + extension;
           var filePath = Path.Combine(webRootPath, "服务器图片保存相对位置，如：//BaiduPicture//", imgName);

           curPath = Path.Combine("服务器图片相对位置（需要在 Startup.cs 文件中的 Configure（）中先进行设置，开启虚拟目录映射功能），如：/BaiduPicture/", imgName);

            using (var fileStream = new FileStream(filePath, FileMode.Create, FileAccess.Write))
            {
                await FileUpload.CopyToAsync(fileStream);
            }

            // 设置APPID/AK/SK
           var client = new Baidu.Aip.Ocr.Ocr("你的 Api Key", "你的 SECRET Key");
            var image = System.IO.File.ReadAllBytes(filePath);
            // 调用手写文字识别, 图片参数为本地图片，可能会抛出网络等异常，请使用try/catch捕获
            var result = client.Handwriting(image);//手写文字识别

            List msgList = result["words_result"].ToList();
            msg.Add("手写文字识别结果：\n");
            foreach (JToken ms in msgList)
            {
                msg.Add(ms["words"].ToString());
            }
            return Page();
        }

四、效果测试

1、页面：

2、识别结果：

（1）

（2）