接口说明

更新时间：2023-08-24

通用文字识别（标准版）

用户向服务请求识别某张图中的所有文字。

    """ 读取文件 """
   def get_file_content(filePath):
      with open(filePath, "rb") as fp:
         return fp.read()

   image = get_file_content('文件路径')
   url = "https://www.x.com/sample.jpg"
   pdf_file = get_file_content('文件路径')
	
   # 调用通用文字识别（标准版）
   res_image = client.basicGeneral(image)
   res_url = client.basicGeneralUrl(url)
   res_pdf = client.basicGeneralPdf(pdf_file)
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)
   
   # 如果有可选参数
   options = {}
   options["language_type"] = "CHN_ENG"
   options["detect_direction"] = "true"
   options["detect_language"] = "true"
   options["probability"] = "true"
   res_image = client.basicGeneral(image, options)
   res_url = client.basicGeneralUrl(url, options)
   res_pdf = client.basicGeneralPdf(pdf_file, options)
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)

通用文字识别请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和 url/pdf_file 三选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url、pdf_file字段失效
url	和 image/pdf_file 三选一	string	-	图片完整url，url长度不超过1024字节，url对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url字段失效请注意关闭URL防盗链
pdf_file	和 image/url 三选一	string	-	PDF文件，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px 优先级：image > url > pdf_file，当image、url字段存在时，pdf_file字段失效
pdf_file_num	否	string	-	需要识别的PDF文件的对应页码，当 pdf_file 参数有效时，识别传入页码的对应页面内容，若不传入，则默认识别第 1 页
language_type	否	string	CHN_ENG ENG JAP KOR FRE SPA POR GER ITA RUS	识别语言类型，默认为CHN_ENG 可选值包括： - CHN_ENG：中英文混合 - ENG：英文 - JAP：日语 - KOR：韩语 - FRE：法语 - SPA：西班牙语 - POR：葡萄牙语 - GER：德语 - ITA：意大利语 - RUS：俄语
detect_direction	否	string	true/false	是否检测图像朝向，默认不检测，即：false。朝向是指输入图像是正常方向、逆时针旋转90/180/270度。可选值包括: - true：检测朝向； - false：不检测朝向。
detect_language	否	string	true/false	是否检测语言，默认不检测。当前支持（中文、英语、日语、韩语）
paragraph	否	string	true/false	是否输出段落信息
probability	否	string	true/false	是否返回识别结果中每一行的置信度

通用文字识别返回数据参数详情

字段	是否必选	类型	说明
direction	否	int32	图像方向，当 detect_direction=true 时返回该字段。 - - 1：未定义， - 0：正向， - 1：逆时针90度， - 2：逆时针180度， - 3：逆时针270度
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
words_result	是	array[]	识别结果数组
+ words	否	string	识别结果字符串
+ probability	否	object	识别结果中每一行的置信度值，包含average：行置信度平均值，variance：行置信度方差，min：行置信度最小值，当 probability=true 时返回该字段
paragraphs_result	否	array[]	段落检测结果，当 paragraph=true 时返回该字段
+ words_result_idx	否	array[]	一个段落包含的行序号，当 paragraph=true 时返回该字段
language	否	int32	当 detect_language=true 时返回该字段
pdf_file_size	否	string	传入PDF文件的总页数，当 pdf_file 参数有效时返回该字段

通用文字识别返回示例

{
"log_id": 2471272194,
"words_result_num": 2,
"words_result":
    [
        {"words": " TSINGTAO"},
        {"words": "青島睥酒"}
    ]
}

通用文字识别（高精度版）

用户向服务请求识别某张图中的所有文字，相对于通用文字识别该产品精度更高，但是识别耗时会稍长。

   """ 读取文件 """
   def get_file_content(filePath):
      with open(filePath, "rb") as fp:
         return fp.read()

   image = get_file_content('文件路径')
   url = "https://www.x.com/sample.jpg"
   pdf_file = get_file_content('文件路径')
   
	# 调用通用文字识别（高精度版）
   res_image = client.basicAccurate(image)
   res_url = client.basicAccurateUrl(url)
   res_pdf = client.basicAccuratePdf(pdf_file)
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)

	# 如果有可选参数
   options = {}
   options["detect_direction"] = "true"
   options["probability"] = "true"
   res_image = client.basicAccurate(image, options)
   res_url = client.basicAccurateUrl(url, options)
   res_pdf = client.basicAccuratePdf(pdf_file, options)   
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)

通用文字识别（高精度版）请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和 url/pdf_file 三选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过10M，最短边至少15px，最长边最大8192px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url、pdf_file字段失效
url	和 image/pdf_file 三选一	string	-	图片完整url，url长度不超过1024字节，url对应的图片base64编码后大小不超过10M，最短边至少15px，最长边最大8192px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url字段失效请注意关闭URL防盗链
pdf_file	和 image/url 三选一	string	-	PDF文件，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过10M，最短边至少15px，最长边最大8192px 优先级：image > url > pdf_file，当image、url字段存在时，pdf_file字段失效
pdf_file_num	否	string	-	需要识别的PDF文件的对应页码，当 pdf_file 参数有效时，识别传入页码的对应页面内容，若不传入，则默认识别第 1 页
language_type	否	string	auto_detect CHN_ENG ENG JAP KOR FRE SPA POR GER ITA RUS DAN DUT MAL SWE IND POL ROM TUR GRE HUN	识别语言类型，默认为CHN_ENG 可选值包括： - auto_detect：自动检测语言，并识别 - CHN_ENG：中英文混合 - ENG：英文 - JAP：日语 - KOR：韩语 - FRE：法语 - SPA：西班牙语 - POR：葡萄牙语 - GER：德语 - ITA：意大利语 - RUS：俄语 - DAN：丹麦语 - DUT：荷兰语 - MAL：马来语 - SWE：瑞典语 - IND：印尼语 - POL：波兰语 - ROM：罗马尼亚语 - TUR：土耳其语 - GRE：希腊语 - HUN：匈牙利语 - THA：泰语 - VIE：越南语 - ARA：阿拉伯语 - HIN：印地语
detect_direction	否	string	true/false	是否检测图像朝向，默认不检测，即：false。朝向是指输入图像是正常方向、逆时针旋转90/180/270度。可选值包括: - true：检测朝向； - false：不检测朝向
paragraph	否	string	true/false	是否输出段落信息
probability	否	string	true/false	是否返回识别结果中每一行的置信度

通用文字识别（高精度版）返回数据参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
direction	否	int32	图像方向，当 detect_direction=true 时返回该字段。 - - 1：未定义， - 0：正向， - 1：逆时针90度， - 2：逆时针180度， - 3：逆时针270度
words_result	是	array[]	识别结果数组
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
+ words	否	string	识别结果字符串
paragraphs_result	否	array[]	段落检测结果，当 paragraph=true 时返回该字段
+ words_result_idx	否	array[]	一个段落包含的行序号，当 paragraph=true 时返回该字段
+ probability	否	object	识别结果中每一行的置信度值，包含average：行置信度平均值，variance：行置信度方差，min：行置信度最小值，当 probability=true 时返回该字段
pdf_file_size	否	string	传入PDF文件的总页数，当 pdf_file 参数有效时返回该字段

通用文字识别（高精度版）返回示例

参考通用文字识别（标准版）返回示例

通用文字识别（标准含位置版）

用户向服务请求识别某张图中的所有文字，并返回文字在图中的位置信息。

   """ 读取文件 """
   def get_file_content(filePath):
      with open(filePath, "rb") as fp:
         return fp.read()

   image = get_file_content('文件路径')
   url = "https://www.x.com/sample.jpg"
   pdf_file = get_file_content('文件路径')
   
	# 调用通用文字识别（标准含位置信息版）
   res_image = client.general(image)
   res_url = client.generalUrl(url)
   res_pdf = client.generalPdf(pdf_file)
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)   

	# 如果有可选参数
   options = {}
   options["recognize_granularity"] = "big"
   options["language_type"] = "CHN_ENG"
   options["detect_direction"] = "true"
   options["detect_language"] = "true"
   options["vertexes_location"] = "true"
   options["probability"] = "true"
   res_image = client.general(image, options)
   res_url = client.generalUrl(url, options)
   res_pdf = client.generalPdf(pdf_file, options)   
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)

通用文字识别（标准含位置版）请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和 url/pdf_file 三选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url、pdf_file字段失效
url	和 image/pdf_file 三选一	string	-	图片完整url，url长度不超过1024字节，url对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url字段失效请注意关闭URL防盗链
pdf_file	和 image/url 三选一	string	-	PDF文件，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px 优先级：image > url > pdf_file，当image、url字段存在时，pdf_file字段失效
pdf_file_num	否	string	-	需要识别的PDF文件的对应页码，当 pdf_file 参数有效时，识别传入页码的对应页面内容，若不传入，则默认识别第 1 页
recognize_granularity	否	string	big/small	是否定位单字符位置，big：不定位单字符位置，默认值；small：定位单字符位置
language_type	否	string	CHN_ENG ENG JAP KOR FRE SPA POR GER ITA RUS	识别语言类型，默认为CHN_ENG 可选值包括： - CHN_ENG：中英文混合 - ENG：英文 - JAP：日语 - KOR：韩语 - FRE：法语 - SPA：西班牙语 - POR：葡萄牙语 - GER：德语 - ITA：意大利语 - RUS：俄语
detect_direction	否	string	true/false	是否检测图像朝向，默认不检测，即：false。朝向是指输入图像是正常方向、逆时针旋转90/180/270度。可选值包括: - true：检测朝向； - false：不检测朝向。
detect_language	否	string	true/false	是否检测语言，默认不检测。当前支持（中文、英语、日语、韩语）
paragraph	否	string	true/false	是否输出段落信息
vertexes_location	否	string	true/false	是否返回文字外接多边形顶点位置，不支持单字位置。默认为false
probability	否	string	true/false	是否返回识别结果中每一行的置信度

通用文字识别（标准含位置版）返回数据参数详情

字段	是否必选	类型	说明
direction	否	int32	图像方向，当 detect_direction=true 时返回该字段。 - - 1：未定义， - 0：正向， - 1：逆时针90度， - 2：逆时针180度， - 3：逆时针270度
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
words_result	是	array[]	识别结果数组
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
+ words	否	string	识别结果字符串
+ location	是	array[]	位置数组（坐标0点为左上角）
++ left	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
++ top	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
++ width	是	uint32	表示定位位置的长方形的宽度
++ height	是	uint32	表示定位位置的长方形的高度
language	否	int32	当 detect_language=true 时返回该字段
paragraphs_result	否	array[]	段落检测结果，当 paragraph=true 时返回该字段
+ words_result_idx	否	array[]	一个段落包含的行序号，当 paragraph=true 时返回该字段
++ x	否	uint32	水平坐标（坐标0点为左上角）
++ y	否	uint32	垂直坐标（坐标0点为左上角）
+ chars	否	array[]	单字符结果，当 recognize_granularity=small 时返回该字段
++ char	否	string	单字符识别结果，当 recognize_granularity=small 时返回该字段
++ location	否	array[]	位置数组（坐标0点为左上角），当 recognize_granularity=small 时返回该字段
+++ left	否	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标，当 recognize_granularity=small 时返回该字段
+++ top	否	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标，当 recognize_granularity=small 时返回该字段
+++ width	否	uint32	表示定位定位位置的长方形的宽度，当 recognize_granularity=small 时返回该字段
+++ height	否	uint32	表示位置的长方形的高度，当 recognize_granularity=small 时返回该字段
+ probability	否	object	识别结果中每一行的置信度值，包含average：行置信度平均值，variance：行置信度方差，min：行置信度最小值，当 probability=true 时返回该字段
pdf_file_size	否	string	传入PDF文件的总页数，当 pdf_file 参数有效时返回该字段

通用文字识别（含位置信息版）返回示例

{
"log_id": 3523983603,
"direction": 0, //detect_direction=true时存在
"words_result_num": 2,
"words_result": [
    {
        "location": {
            "left": 35,
            "top": 53,
            "width": 193,
            "height": 109
        },
        "words": "感动",
        "chars": [    //recognize_granularity=small时存在
            {
                "location": {
                    "left": 56,
                    "top": 65,
                    "width": 69,
                    "height": 88
                },
                "char": "感"
            },
            {
                "location": {
                    "left": 140,
                    "top": 65,
                    "width": 70,
                    "height": 88
                },
                "char": "动"
            }
        ]
    }
    ...
]
}

通用文字识别（高精度含位置版）

用户向服务请求识别某张图中的所有文字，并返回文字在图片中的坐标信息，相对于通用文字识别（含位置信息版）该产品精度更高，但是识别耗时会稍长。

    """ 读取文件 """
   def get_file_content(filePath):
      with open(filePath, "rb") as fp:
         return fp.read()

   image = get_file_content('文件路径')
   url = "https://www.x.com/sample.jpg"
   pdf_file = get_file_content('文件路径')
   
	# 调用通用文字识别（高精度含位置版）
   res_image = client.accurate(image)
   res_url = client.accurateUrl(url)
   res_pdf = client.accuratePdf(pdf_file)   
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)

	# 如果有可选参数
   options = {}
   options["recognize_granularity"] = "big"
   options["detect_direction"] = "true"
   options["vertexes_location"] = "true"
   options["probability"] = "true"
   res_image = client.accurate(image, options)
   res_url = client.accurateUrl(url, options)
   res_pdf = client.accuratePdf(pdf_file, options)
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)

通用文字识别（高精度含位置版）请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和 url/pdf_file 三选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过10M，最短边至少15px，最长边最大8192px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url、pdf_file字段失效
url	和 image/pdf_file 三选一	string	-	图片完整url，url长度不超过1024字节，url对应的图片base64编码后大小不超过10M，最短边至少15px，最长边最大8192px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url字段失效请注意关闭URL防盗链
pdf_file	和 image/url 三选一	string	-	PDF文件，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过10M，最短边至少15px，最长边最大8192px 优先级：image > url > pdf_file，当image、url字段存在时，pdf_file字段失效
pdf_file_num	否	string	-	需要识别的PDF文件的对应页码，当 pdf_file 参数有效时，识别传入页码的对应页面内容，若不传入，则默认识别第 1 页
language_type	否	string	auto_detect CHN_ENG ENG JAP KOR FRE SPA POR GER ITA RUS DAN DUT MAL SWE IND POL ROM TUR GRE HUN	识别语言类型，默认为CHN_ENG 可选值包括： - auto_detect：自动检测语言，并识别 - CHN_ENG：中英文混合 - ENG：英文 - JAP：日语 - KOR：韩语 - FRE：法语 - SPA：西班牙语 - POR：葡萄牙语 - GER：德语 - ITA：意大利语 - RUS：俄语 - DAN：丹麦语 - DUT：荷兰语 - MAL：马来语 - SWE：瑞典语 - IND：印尼语 - POL：波兰语 - ROM：罗马尼亚语 - TUR：土耳其语 - GRE：希腊语 - HUN：匈牙利语 - THA：泰语 - VIE：越南语 - ARA：阿拉伯语 - HIN：印地语
eng_granularity	否	string	word/letter	表示识别语言类型为「中英文（CHN_ENG）」的情况下，英文的单字符结果是按照单词（word）维度输出还是字母（letter）维度输出，当 recognize_granularity=small 时生效
recognize_granularity	否	string	big/small	是否定位单字符位置，big：不定位单字符位置，默认值；small：定位单字符位置
detect_direction	否	string	true/false	是否检测图像朝向，默认不检测，即：false。朝向是指输入图像是正常方向、逆时针旋转90/180/270度。可选值包括: - true：检测朝向； - false：不检测朝向。
vertexes_location	否	string	true/false	是否返回文字外接多边形顶点位置，不支持单字位置。默认为false
paragraph	否	string	true/false	是否输出段落信息
probability	否	string	true/false	是否返回识别结果中每一行的置信度

通用文字识别（高精度含位置版）返回数据参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
direction	否	int32	图像方向，当 detect_direction=true 时返回该字段。 - - 1：未定义， - 0：正向， - 1：逆时针90度， - 2：逆时针180度， - 3：逆时针270度
words_result	是	array[]	识别结果数组
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
+ words	否	string	识别结果字符串
+ location	是	array[]	位置数组（坐标0点为左上角）
++ left	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
++ top	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
++ width	是	uint32	表示定位位置的长方形的宽度
++ height	是	uint32	表示定位位置的长方形的高度
paragraphs_result	否	array[]	段落检测结果，当 paragraph=true 时返回该字段
+ words_result_idx	否	array[]	一个段落包含的行序号，当 paragraph=true 时返回该字段
++ x	否	uint32	水平坐标（坐标0点为左上角）
++ y	否	uint32	垂直坐标（坐标0点为左上角）
+ chars	否	array[]	单字符结果，当 recognize_granularity=small 时返回该字段
++ char	否	string	单字符识别结果，当 recognize_granularity=small 时返回该字段
++ location	否	array[]	位置数组（坐标0点为左上角），当 recognize_granularity=small 时返回该字段
+++ left	否	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标，当 recognize_granularity=small 时返回该字段
+++ top	否	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标，当 recognize_granularity=small 时返回该字段
+++ width	否	uint32	表示定位定位位置的长方形的宽度，当 recognize_granularity=small 时返回该字段
+++ height	否	uint32	表示定位位置的长方形的高度，当 recognize_granularity=small 时返回该字段
+ probability	否	object	识别结果中每一行的置信度值，包含average：行置信度平均值，variance：行置信度方差，min：行置信度最小值，当 probability=true 时返回该字段
pdf_file_size	否	string	传入PDF文件的总页数，当 pdf_file 参数有效时返回该字段

通用文字识别（含位置高精度版）返回示例

{
"log_id": 3523983603,
"direction": 0, //detect_direction=true时存在
"words_result_num": 2,
"words_result": [
    {
        "location": {
            "left": 35,
            "top": 53,
            "width": 193,
            "height": 109
        },
        "words": "感动",
        "chars": [    //recognize_granularity=small时存在
            {
                "location": {
                    "left": 56,
                    "top": 65,
                    "width": 69,
                    "height": 88
                },
                "char": "感"
            },
            {
                "location": {
                    "left": 140,
                    "top": 65,
                    "width": 70,
                    "height": 88
                },
                "char": "动"
            }
        ]
    }
    ...
]
}

通用文字识别（含生僻字版）

【该服务已停止更新，如需更好的识别效果请使用通用文字识别（高精度版 / 高精度含位置版），此两项服务已扩充字库，可支持生僻字识别】字库范围更大，支持对图片中的生僻字进行识别

通用文字识别（含生僻字版）返回数据参数详情

字段	是否必选	类型	说明
direction	否	int32	图像方向，当detect_direction=true时存在。 - -1:未定义， - 0:正向， - 1: 逆时针90度， - 2:逆时针180度， - 3:逆时针270度
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
words_result	是	array()	识别结果数组
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
+words	否	string	识别结果字符串
probability	否	object	识别结果中每一行的置信度值，包含average：行置信度平均值，variance：行置信度方差，min：行置信度最小值
+ average	否	number	行置信度平均值
+ variance	否	number	行置信度方差
+ min	否	number	行置信度最小值

通用文字识别（含生僻字版）返回示例

{
"log_id": 2471272194,
"words_result_num": 2,
"words_result":
    [
        {"words": " TSINGTAO"},
        {"words": "青島睥酒"}
    ]
}

网络图片文字识别

用户向服务请求识别一些网络上背景复杂，特殊字体的文字。

   """ 读取文件 """
   def get_file_content(filePath):
      with open(filePath, "rb") as fp:
         return fp.read()

   image = get_file_content('文件路径')
   url = "https://www.x.com/sample.jpg"
   pdf_file = get_file_content('文件路径')
	
   # 调用网络图片文字识别
   res_image = client.webImage(image)
   res_url = client.webImageUrl(url)
   res_pdf = client.webImagePdf(pdf_file)
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)   

	# 如果有可选参数
   options = {}
   options["detect_direction"] = "true"
   options["detect_language"] = "true"
   res_image = client.webImage(image, options)
   res_url = client.webImageUrl(url, options)
   res_pdf = client.webImagePdf(pdf_file, options)   
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)

网络图片文字识别请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和 url/pdf_file 三选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url、pdf_file字段失效
url	和 image/pdf_file 三选一	string	-	图片完整url，url长度不超过1024字节，url对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url字段失效请注意关闭URL防盗链
pdf_file	和 image/url 三选一	string	-	PDF文件，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px 优先级：image > url > pdf_file，当image、url字段存在时，pdf_file字段失效
pdf_file_num	否	string	-	需要识别的PDF文件的对应页码，当 pdf_file 参数有效时，识别传入页码的对应页面内容，若不传入，则默认识别第 1 页
detect_direction	否	string	true/false	是否检测图像朝向，默认不检测，即：false。朝向是指输入图像是正常方向、逆时针旋转90/180/270度。可选值包括: - true：检测朝向； - false：不检测朝向。
detect_language	否	string	true/false	是否检测语言，默认不检测。当前支持（中文、英语、日语、韩语）

网络图片文字识别返回数据参数详情

字段	是否必选	类型	说明
direction	否	int32	图像方向，当 detect_direction=true 时返回该字段。 - - 1：未定义， - 0：正向， - 1：逆时针90度， - 2：逆时针180度， - 3：逆时针270度
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
words_result	是	array[]	定位和识别结果数组
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
+ words	否	string	识别结果字符串
probability	否	object	识别结果中每一行的置信度值，包含average：行置信度平均值，variance：行置信度方差，min：行置信度最小值
pdf_file_size	否	string	传入PDF文件的总页数，当 pdf_file 参数有效时返回该字段

网络图片文字识别返回示例

{
"log_id": 2471272194,
"words_result_num": 2,
"words_result":
    [
        {"words": " TSINGTAO"},
        {"words": "青島睥酒"}
    ]
}

身份证识别

用户向服务请求识别身份证，身份证识别包括正面和背面。

    """ 读取图片 """
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()

    image = get_file_content('example.jpg')
    url = "https://www.x.com/sample.jpg"
    
    idCardSide = "back"

    # 调用身份证识别
    res_image = client.idcard(image, idCardSide)
    res_url = client.idcardUrl(url, idCardSide)    
    print(res_image)
    print(res_url)
    
    # 如果有可选参数
    options = {}
    options["detect_direction"] = "true"
    options["detect_risk"] = "false"
    res_image = client.idcard(image, idCardSide, options)
    res_url = client.idcardUrl(url, idCardSide, options)    
    print(res_image)
    print(res_url)

身份证识别请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和url二选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式
url	和image二选一	string	-	图片完整URL，URL长度不超过1024字节，URL对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效请注意关闭URL防盗链
id_card_side	是	string	front/back	-front：身份证含照片的一面 -back：身份证带国徽的一面自动检测身份证正反面，如果传参指定方向与图片相反，支持正常识别，返回参数image_status字段为"reversed_side"
detect_direction	否	string	true/false	是否检测图像朝向，默认不检测，即：false。朝向是指输入图像是正常方向、逆时针旋转90/180/270度。可选值包括: - true：检测朝向； - false：不检测朝向
detect_risk	否	string	true/false	是否开启身份证风险类型(身份证复印件、临时身份证、身份证翻拍、修改过的身份证)检测功能，默认不开启，即：false。 - true：开启，请查看返回参数risk_type； - false：不开启
detect_quality	否	string	true/false	是否开启身份证质量类型(边框/四角不完整、头像或关键字段被遮挡/马赛克)检测功能，默认不开启，即：false。 - true：开启，请查看返回参数card_quality； - false：不开启
detect_photo	否	string	true/false	是否检测头像内容，默认不检测。可选值：true-检测头像并返回头像的 base64 编码及位置信息
detect_card	否	string	true/false	是否检测身份证进行裁剪，默认不检测。可选值：true-检测身份证并返回证照的 base64 编码及位置信息

身份证识别返回数据参数详情

字段	是否必选	类型	说明
direction	否	int32	图像方向，当 detect_direction=true 时返回该字段。 - - 1：未定义， - 0：正向， - 1：逆时针90度， - 2：逆时针180度， - 3：逆时针270度
image_status	是	string	normal-识别正常 reversed_side-身份证正反面颠倒 non_idcard-上传的图片中不包含身份证 blurred-身份证模糊 other_type_card-其他类型证照 over_exposure-身份证关键字段反光或过曝 over_dark-身份证欠曝（亮度过低） unknown-未知状态
risk_type	否	string	输入参数 detect_risk = true 时，则返回该字段识别身份证风险类型: normal-正常身份证； copy-复印件； temporary-临时身份证； screen-翻拍； unknown-其他未知情况
edit_tool	否	string	如果参数 detect_risk = true 时，则返回此字段。如果检测身份证被编辑过，该字段指定编辑软件名称，如:Adobe Photoshop CC 2014 (Macintosh),如果没有被编辑过则返回值无此参数
card_quality	否	object	输入参数 detect_quality = true 时，则返回该字段识别身份证质量类型: IsClear - 是否清晰； IsComplete - 是否边框/四角完整； IsNoCover - 是否头像、关键字段无遮挡/马赛克。及对应的概率：IsComplete_propobility、IsNoCover_propobility、IsClear_propobility，值在0-1之间，值越大表示图像质量越好。默认阈值：当 IsComplete_propobility 超过0.5时，IsComplete返回1，低于0.5，则返回0。IsNoCover_propobility、IsClear_propobility 同上
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
photo	否	string	当请求参数 detect_photo = true时返回，头像切图的 base64 编码（无编码头，需自行处理）
photo_location	否	object	当请求参数 detect_photo = true时返回，头像的位置信息（坐标0点为左上角）
card_image	否	string	当请求参数 detect_card = true时返回，身份证裁剪切图的 base64 编码（无编码头，需自行处理）
card_location	否	object	当请求参数 detect_card = true时返回，身份证裁剪切图的位置信息（坐标0点为左上角）
idcard_number_type	是	string	用于校验身份证号码、性别、出生是否一致，输出结果及其对应关系如下： - 1：身份证正面所有字段全为空 0：身份证证号不合法，此情况下不返回身份证证号 1：身份证证号和性别、出生信息一致 2：身份证证号和性别、出生信息都不一致 3：身份证证号和出生信息不一致 4：身份证证号和性别信息不一致
words_result	是	array[]	定位和识别结果数组
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
+ location	是	array[]	位置数组（坐标0点为左上角）
++ left	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
++ top	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
++ width	是	uint32	表示定位位置的长方形的宽度
++ height	是	uint32	表示定位位置的长方形的高度
+ words	否	string	识别结果字符串

身份证识别返回示例

{
    "log_id": 2648325511,
    "direction": 0,
    "image_status": "normal",
    "idcard_type": "normal",
    "edit_tool": "Adobe Photoshop CS3 Windows",
    "words_result": {
        "住址": {
            "location": {
                "left": 267,
                "top": 453,
                "width": 459,
                "height": 99
            },
            "words": "南京市江宁区弘景大道3889号"
        },
        "公民身份号码": {
            "location": {
                "left": 443,
                "top": 681,
                "width": 589,
                "height": 45
            },
            "words": "330881199904173914"
        },
        "出生": {
            "location": {
                "left": 270,
                "top": 355,
                "width": 357,
                "height": 45
            },
            "words": "19990417"
        },
        "姓名": {
            "location": {
                "left": 267,
                "top": 176,
                "width": 152,
                "height": 50
            },
            "words": "伍云龙"
        },
        "性别": {
            "location": {
                "left": 269,
                "top": 262,
                "width": 33,
                "height": 52
            },
            "words": "男"
        },
        "民族": {
            "location": {
                "left": 492,
                "top": 279,
                "width": 30,
                "height": 37
            },
            "words": "汉"
        }
    },
    "words_result_num": 6
}

银行卡识别

识别银行卡并返回卡号和发卡行。

    """ 读取图片 """
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()

    image = get_file_content('example.jpg')
    url = "https://www.x.com/sample.jpg"    

    # 调用银行卡识别
    res_image = client.bankcard(image)
    res_url = client.bankcardUrl(url)    
    print(res_image)
    print(res_url)

银行卡识别请求参数详情

参数	类型	是否必须	说明
image	string	和url二选一	图像数据，base64编码后进行urlencode，需去掉编码头（data:image/jpeg;base64, ）要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式
url	string	和image二选一	图片完整URL，URL长度不超过1024字节，URL对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效请注意关闭URL防盗链
detect_direction	string	true/false	是否检测图像朝向，默认检测，即：true。可选值包括true - 检测朝向；false - 不检测朝向。朝向是指输入图像是正常方向、逆时针旋转90/180/270度。

银行卡识别返回数据参数详情

参数	类型	是否必须	说明
log_id	uint64	是	请求标识码，随机数，唯一。
direction	int32	否	图像方向，当 detect_direction = true 时，返回该参数。 - - 1：未定义; - 0：正向; - 1：逆时针90度; - 2：逆时针180度; - 3：逆时针270度
result	object	是	返回结果
+ bank_card_number	string	是	银行卡卡号
+ valid_date	string	是	有效期
+ bank_card_type	uint32	是	银行卡类型，0：不能识别; 1：借记卡; 2：贷记卡（原信用卡大部分为贷记卡）; 3：准贷记卡; 4：预付费卡
+ bank_name	string	是	银行名，不能识别时为空
+ holder_name	string	是	持卡人姓名，不能识别时为空

银行卡识别返回示例

{
    "log_id": 1447188951,
    "result": {
        "bank_card_number": "622500000000000",
        "bank_name": "招商银行",
        "bank_card_type": 1
    }
}

驾驶证识别

对机动车驾驶证所有关键字段进行识别。

    """ 读取图片 """
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()

    image = get_file_content('example.jpg')
    url = "https://www.x.com/sample.jpg"
    
    # 调用驾驶证识别
    res_image = client.drivingLicense(image)
    res_url = client.drivingLicenseUrl(url)    
    print(res_image)
    print(res_url)

    # 如果有可选参数
    options = {}
    options["detect_direction"] = "true"
    res_image = client.drivingLicense(image, options)
    res_url = client.drivingLicenseUrl(url, options)    
    print(res_image)
    print(res_url)

驾驶证识别请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和image二选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式
url	和image二选一	string	-	图片完整URL，URL长度不超过1024字节，URL对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效请注意关闭URL防盗链
detect_direction	否	string	true/false	- false：默认值，不检测朝向，朝向是指输入图像是正常方向、逆时针旋转90/180/270度 - true：检测朝向
driving_license_side	否	string	front/back	- front：默认值，识别驾驶证正页 - back：识别驾驶证副页
unified_valid_period	否	bool	true/false	- false: 默认值，不进行归一化处理 - true: 归一化格式输出驾驶证的「有效起始日期」+「有效期限」及「有效期限」+「至」两种输出格式归一化为「有效起始日期」+「失效日期」
quality_warn	否	string	true/false	是否开启质量检测功能，仅在驾驶证正页识别时生效， - false：默认值，不输出质量告警信息 - true：输出驾驶证遮挡、不完整质量告警信息
risk_warn	否	string	true/false	是否开启风险检测功能， - false：默认值，不输出风险告警信息 - true：开启，输出驾驶证复印、翻拍、PS等告警信息

驾驶证识别返回数据参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
direction	否	int32	图像方向，当 detect_direction=true 时返回该字段。 - - 1：未定义， - 0：正向， - 1：逆时针90度， - 2：逆时针180度， - 3：逆时针270度
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
words_result	是	object	识别结果
+ words	否	string	识别结果字符串
warn_infos	否	array[]	当输入参数 driving_license_side=front，且 quality_warn=true 时输出， - shield：驾驶证证照存在遮挡告警提示 - incomplete：驾驶证证照边框不完整告警提示
risk_type	否	string	当输入参数 risk_warn=true 时返回识出的驾驶证的类型：normal-正常驾驶证；copy-复印件；screen-翻拍
edit_tool	否	string	当输入参数 risk_warn=true 时返回，如果检测驾驶证被编辑过，该字段指定编辑软件名称，如：Adobe Photoshop CC 2014 (Macintosh)，如果没有被编辑过则返回值为空

返回示例（驾驶证正页）

{
    "words_result": {
        "姓名": {
            "words": "王桃桃"
        },
        "至": {
            "words": "20210518"
        },
        "出生日期": {
            "words": "19880929"
        },
        "证号": {
            "words": "210282198809294228"
        },
        "住址": {
            "words": "辽宁省大连市甘井子区"
        },
        "初次领证日期": {
            "words": "20150518"
        },
        "国籍": {
            "words": "中国"
        },
        "准驾车型": {
            "words": "C1"
        },
        "性别": {
            "words": "女"
        },
        "有效期限": {
            "words": "20150518"
        },
        "发证单位": {
			"words": "北京市公安局公安交通管理局"
        }
    "log_id": 1321746413993852928,
    "words_result_num": 11,
    "direction": -1
}

返回示例（驾驶证副页）

{
    "words_result": {
        "姓名": {
            "words": "万万"
        },
        "记录": {
            "words": "请于每个记分周期结束后三十日接受审验。无记分的，免予本次审验。"
        },
        "证号": {
            "words": "513601198209290000"
        },
        "档案编号": {
            "words": "511600001169"
        }
    },
    "direction": 0,
    "words_result_num": 4,
    "log_id": 1483000040398531214
}

行驶证识别

对机动车行驶证正本所有关键字段进行识别。

    """ 读取图片 """
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()

    image = get_file_content('example.jpg')
    url = "https://www.x.com/sample.jpg"
    
    # 调用行驶证识别
    res_image = client.vehicleLicense(image)
    res_url = client.vehicleLicenseUrl(url)    
    print(res_image)
    print(res_url)    

    # 如果有可选参数
    options = {}
    options["detect_direction"] = "true"
    options["accuracy"] = "normal"
    res_image = client.vehicleLicense(image, options)
    res_url = client.vehicleLicenseUrl(url, options)    
    print(res_image)
    print(res_url)

行驶证识别请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和image二选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式
url	和image二选一	string	-	图片完整URL，URL长度不超过1024字节，URL对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效请注意关闭URL防盗链
detect_direction	否	string	true/false	- false：默认值不进行图像方向自动矫正 - true: 开启图像方向自动矫正功能，可对旋转 90/180/270 度的图片进行自动矫正并识别
vehicle_license_side	否	string	front/back	- front：默认值，识别行驶证主页 - back：识别行驶证副页
unified	否	string	true/false	- false：默认值，不进行归一化处理 - true：对输出字段进行归一化处理，将新/老版行驶证的“注册登记日期/注册日期”统一为”注册日期“进行输出
quality_warn	否	string	true/false	是否开启质量检测功能，仅在行驶证正页识别时生效， - false：默认值，不输出质量告警信息 - true：输出行驶证遮挡、不完整质量告警信息
risk_warn	否	string	true/false	是否开启风险检测功能， - false：默认值，不输出风险告警信息 - true：开启，输出行驶证复印、翻拍、PS等告警信息

行驶证识别返回数据参数详情

字段	必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
direction	否	int32	图像方向，当 detect_direction=true 时返回该字段。 - - 1：未定义， - 0：正向， - 1：逆时针90度， - 2：逆时针180度， - 3：逆时针270度
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
words_result	是	object	识别结果
+ words	否	string	识别结果字符串
warn_infos	否	array[]	当输入参数 vehicle_license_side=front，且 quality_warn=true 时输出， - shield：行驶证证照存在遮挡告警提示 - incomplete：行驶证证照边框不完整告警提示
risk_type	否	string	当输入参数 risk_warn=true 时返回识出的行驶证的类型：normal-正常行驶证；copy-复印件；screen-翻拍
edit_tool	否	string	当输入参数 risk_warn=true 时返回，如果检测行驶证被编辑过，该字段指定编辑软件名称，如：Adobe Photoshop CC 2014 (Macintosh)，如果没有被编辑过则返回值为空

行驶证识别返回示例

{
  "errno": 0,
  "msg": "success",
  "data": {
    "words_result_num": 10,
    "words_result": {
      "品牌型号": {
        "words": "保时捷GT37182RUCRE"
      },
      "发证日期": {
        "words": "20160104"
      },
      "使用性质": {
        "words": "非营运"
      },
      "发动机号码": {
        "words": "20832"
      },
      "号牌号码": {
        "words": "苏A001"
      },
      "所有人": {
        "words": "圆圆"
      },
      "住址": {
        "words": "南京市江宁区弘景大道"
      },
      "注册日期": {
        "words": "20160104"
      },
      "车辆识别代号": {
        "words": "HCE58"
      },
      "车辆类型": {
        "words": "小型轿车"
      }
    }
  }
}

车牌识别

识别机动车车牌，并返回号牌号码和车牌颜色。

    """ 读取图片 """
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()

    image = get_file_content('example.jpg')
    url = "https://www.x.com/sample.jpg"
    
    # 调用车牌识别
    res_image = client.licensePlate(image)
    res_url = client.licensePlateUrl(url)    
    print(res_image)
    print(res_url)    
    
    # 如果有可选参数
    options = {}
    options["multi_detect"] = "true"
    res_image = client.licensePlate(image, options)
    res_url = client.licensePlateUrl(url, options)    
    print(res_image)
    print(res_url)

车牌识别请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	可选值范围	默认值	说明
image	是	string			图像数据，base64编码，要求base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式
multi_detect	否	string	true false	false	是否检测多张车牌，默认为false，当置为true的时候可以对一张图片内的多张车牌进行识别

车牌识别返回数据参数详情

参数	类型	是否必须	说明
log_id	uint64	是	请求标识码，随机数，唯一。
Color	string	是	车牌颜色
number	string	是	车牌号码

车牌识别返回示例

{
    "log_id": 3583925545,
    "words_result": {
        "color": "blue",
        "number": "苏HS7766"
    }
}

营业执照识别

识别营业执照，并返回关键字段的值，包括单位名称、法人、地址、有效期、证件编号、社会信用代码等。

    """ 读取图片 """
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()

    image = get_file_content('example.jpg')
    url = "https://www.x.com/sample.jpg"
    
    # 调用营业执照识别
    res_image = client.businessLicense(image)
    res_url = client.businessLicenseUrl(url)    
    print(res_image)
    print(res_url)

营业执照识别请求参数详情

参数	类型	是否必须	说明
image	string	和url二选一	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式
url	string	和image二选一	图片完整URL，URL长度不超过1024字节，URL对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效请注意关闭URL防盗链
detect_direction	string	否	此参数新版本无需传，支持自动检测图像旋转角度；朝向是指输入图像是正常方向、逆时针旋转90/180/270度
accuracy	string	否	此参数新版本无需传，可选值：normal,high
risk_warn	string	否	是否开启风险类型功能，默认不开启，即：false。 - false：不开启 - true：开启

营业执照识别返回数据参数详情

参数	是否必须	类型	说明
log_id	是	uint64	请求标识码，随机数，唯一。
direction	否	uint32	图像方向，当图像旋转时，返回该参数。 - - 1：未定义， - 0：正向， - 1：逆时针90度， - 2：逆时针180度， - 3：逆时针270度
risk_type	否	string	当输入参数 risk_warn=true 时返回识出的营业执照的类型：normal-正常营业执照；copy-复印件；screen-翻拍；scan-扫描
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
words_result	是	object	识别结果
+ location	是	object	位置数组（坐标0点为左上角）
++ left	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
++ top	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
++ width	是	uint32	表示定位位置的长方形的宽度
++ height	是	uint32	表示定位位置的长方形的高度
+ words	否	string	识别结果字符串

营业执照识别返回示例

{
    "log_id": 490058765,
    "words_result": {
        "单位名称": {
            "location": {
                "left": 500,
                "top": 479,
                "width": 618,
                "height": 54
            },
            "words": "袁氏财团有限公司"
        },
        "法人": {
            "location": {
                "left": 938,
                "top": 557,
                "width": 94,
                "height": 46
            },
            "words": "袁运筹"
        },
        "地址": {
            "location": {
                "left": 503,
                "top": 644,
                "width": 574,
                "height": 57
            },
            "words": "江苏省南京市中山东路19号"
        },
        "有效期": {
            "location": {
                "left": 779,
                "top": 1108,
                "width": 271,
                "height": 49
            },
            "words": "2015年02月12日"
        },
        "证件编号": {
            "location": {
                "left": 1219,
                "top": 357,
                "width": 466,
                "height": 39
            },
            "words": "苏餐证字(2019)第666602666661号"
        },
        "社会信用代码": {
            "location": {
                "left": 0,
                "top": 0,
                "width": 0,
                "height": 0
            },
            "words": "无"
        }
    },
    "words_result_num": 6
}

通用票据识别

用户向服务请求识别医疗票据、增值税发票、出租车票、保险保单等票据类图片中的所有文字，并返回文字在图中的位置信息。

    """ 读取图片 """
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()

    image = get_file_content('example.jpg')
    url = "https://www.x.com/sample.jpg"
    
    # 调用通用票据识别
    res_image = client.receipt(image)
    res_url = client.receiptUrl(url)    
    print(res_image)
    print(res_url)

    # 如果有可选参数
    options = {}
    options["recognize_granularity"] = "big"
    options["probability"] = "true"
    options["accuracy"] = "normal"
    options["detect_direction"] = "true"
    res_image = client.receipt(image, options)
    res_url = client.receiptUrl(url, options)    
    print(res_image)
    print(res_url)

通用票据识别请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和url二选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式
url	和image二选一	string	-	图片完整URL，URL长度不超过1024字节，URL对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效请注意关闭URL防盗链
recognize_granularity	否	string	big/small	是否定位单字符位置，big：不定位单字符位置，默认值；small：定位单字符位置
probability	否	string	true/false	是否返回识别结果中每一行的置信度
accuracy	否	string	normal/缺省	normal：使用快速服务；缺省或其它值：使用高精度服务
detect_direction	否	string	true/false	是否检测图像朝向，默认不检测，即：false。可选值包括： - true：检测朝向； - false：不检测朝向，朝向是指输入图像是正常方向、逆时针旋转90/180/270度

通用票据识别返回数据参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
words_result	是	array[]	定位和识别结果数组
+ location	是	object{}	位置数组（坐标0点为左上角）
++ left	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
++ top	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
++ width	是	uint32	表示定位位置的长方形的宽度
++ height	是	uint32	表示定位位置的长方形的高度
+ words	是	string	识别结果字符串
+ chars	否	array[]	单字符结果，recognize_granularity=small 时存在
++ char	否	string	单字符识别结果
++ location	否	object{}	位置数组（坐标0点为左上角）
+++ left	否	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
+++ top	否	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
+++ width	否	uint32	表示定位定位位置的长方形的宽度
+++ height	否	uint32	表示位置的长方形的高度
+ probability	否	float	识别结果中每一行的置信度值，包含average：行置信度平均值，variance：行置信度方差，min：行置信度最小值

通用票据识别返回示例

{
    "log_id": 2661573626,
    "words_result": [
        {
            "location": {
                "left": 10,
                "top": 3,
                "width": 121,
                "height": 24
            },
            "words": "姓名:小明明",
            "chars": [
                {
                    "location": {
                        "left": 16,
                        "top": 6,
                        "width": 17,
                        "height": 20
                    },
                    "char": "姓"
                }
                ...
            ]
        },
        {
            "location": {
                "left": 212,
                "top": 3,
                "width": 738,
                "height": 24
            },
            "words": "卡号/病案号:105353990标本编号:150139071送检科室:血液透析门诊病房",
            "chars": [
                {
                    "location": {
                        "left": 218,
                        "top": 6,
                        "width": 18,
                        "height": 21
                    },
                    "char": "卡"
                }
                ...
            ]
        }
    ],
    "words_result_num": 2
}

自定义模板文字识别

自定义模板文字识别，是针对百度官方没有推出相应的模板，但是当用户需要对某一类卡证/票据（如房产证、军官证、火车票等）进行结构化的提取内容时，可以使用该产品快速制作模板，进行识别。

    # 读取图片
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()
    image = get_file_content('aa.jpg')

    # 必填参数
    options = {}
    # key固定为templateSign 后面给页面提供的 模板ID（templateSign） 的值即可
    options["templateSign"] = ""
    # 调用自定义模板文字识别
    res_image = client.custom(image, options)
    print(res_image)

自定义模板文字识别请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	说明
image	是	string	图像数据，base64编码，要求base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式
options	是	object	用于传入额外参数，如templateSign、classifierId
+ templateSign	否	string	您在自定义文字识别平台制作的模板的ID
+ classifierId	否	string	分类器Id。这个参数和templateSign至少存在一个，优先使用templateSign。存在templateSign时，表示使用指定模板；如果没有templateSign而有classifierId，表示使用分类器去判断使用哪个模板

自定义模板文字识别返回数据参数详情

字段	是否必选	类型	说明
error_code	number	number	0代表成功，如果有错误码返回可以参考下方错误码列表排查问题
error_msg	是	string	具体的失败信息，可以参考下方错误码列表排查问题
data	jsonObject	识别返回的结果

自定义模板文字识别返回示例

{
    "isStructured": true,
    "ret": [
        {
            "charset": [
                {
                    "rect": {
                        "top": 183,
                        "left": 72,
                        "width": 14,
                        "height": 28
                    },
                    "word": "5"
                },
                {
                    "rect": {
                        "top": 183,
                        "left": 90,
                        "width": 14,
                        "height": 28
                    },
                    "word": "4"
                },
                {
                    "rect": {
                        "top": 183,
                        "left": 103,
                        "width": 15,
                        "height": 28
                    },
                    "word": "."
                },
                {
                    "rect": {
                        "top": 183,
                        "left": 116,
                        "width": 14,
                        "height": 28
                    },
                    "word": "5"
                },
                {
                    "rect": {
                        "top": 183,
                        "left": 133,
                        "width": 19,
                        "height": 28
                    },
                    "word": "元"
                }
            ],
            "word_name": "票价",
            "word": "54.5元"
        },
        {
            "charset": [
                {
                    "rect": {
                        "top": 144,
                        "left": 35,
                        "width": 14,
                        "height": 28
                    },
                    "word": "2"
                },
                {
                    "rect": {
                        "top": 144,
                        "left": 53,
                        "width": 14,
                        "height": 28
                    },
                    "word": "0"
                },
                {
                    "rect": {
                        "top": 144,
                        "left": 79,
                        "width": 14,
                        "height": 28
                    },
                    "word": "1"
                },
                {
                    "rect": {
                        "top": 144,
                        "left": 97,
                        "width": 14,
                        "height": 28
                    },
                    "word": "7"
                }
            ]
    ]
}

表格文字识别（同步接口）

自动识别表格线及表格内容，结构化输出表头、表尾及每个单元格的文字内容。

    """ 读取图片 """
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()

    image = get_file_content('example.jpg')
    url = "https://www.x.com/sample.jpg"
    
    # 调用表格文字识别（同步接口）
    res_image = client.form(image)
    res_url = client.formUrl(url)    
    print(res_image)
    print(res_url)  
    
    # 如果有可选参数
    options = {}
    options["table_border"] = "none"
    res_image = client.form(image, options)
    res_url = client.formUrl(url, options)    
    print(res_image)
    print(res_url)

表格文字识别（同步接口）请求参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	long	唯一的log id，用于问题定位
forms_result_num	是	uint32	识别结果元素个数
forms_result	是	array[]	识别结果
+ body	是	array[]	表格主体区域
+ footer	是	array[]	表格尾部区域信息
header	是	array[]	表格头部区域信息
vertexes_location	是	array[]	表格边界顶点

表格文字识别（同步接口）返回示例

   {
        "log_id": 3445697108,
        "forms_result_num": 1,
        "forms_result": [
            {
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                            },
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                        ],
                        "words": "目"
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                            {
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                                "y": 32
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                            {
                                "x": 646,
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                            },
                            {
                                "x": 615,
                                "y": 71
                            }
                        ],
                        "words": "66"
                    },
                    {
                        "column": 3,
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                            {
                                "x": 634,
                                "y": 73
                            },
                            {
                                "x": 648,
                                "y": 63
                            },
                            {
                                "x": 657,
                                "y": 77
                            },
                            {
                                "x": 643,
                                "y": 86
                            }
                        ],
                        "words": "4"
                    },
                    {
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                            {
                                "x": 699,
                                "y": 178
                            },
                            {
                                "x": 717,
                                "y": 167
                            },
                            {
                                "x": 727,
                                "y": 183
                            },
                            {
                                "x": 710,
                                "y": 194
                            }
                        ],
                        "words": "3,"
                    },
                    {
                        "column": 3,
                        "probability": 0.99809801578522,
                        "row": 14,
                        "vertexes_location": [
                            {
                                "x": 751,
                                "y": 296
                            },
                            {
                                "x": 786,
                                "y": 273
                            },
                            {
                                "x": 797,
                                "y": 289
                            },
                            {
                                "x": 761,
                                "y": 312
                            }
                        ],
                        "words": "206"
                    }
                ],
                "footer": [
                    {
                        "column": 0,
                        "probability": 0.99853301048279,
                        "row": 0,
                        "vertexes_location": [
                            {
                                "x": 605,
                                "y": 698
                            },
                            {
                                "x": 632,
                                "y": 680
                            },
                            {
                                "x": 643,
                                "y": 696
                            },
                            {
                                "x": 616,
                                "y": 714
                            }
                        ],
                        "words": "22"
                    }
                ],
                "header": [
                    {
                        "column": 0,
                        "probability": 0.94802802801132,
                        "row": 0,
                        "vertexes_location": [
                            {
                                "x": 183,
                                "y": 96
                            },
                            {
                                "x": 286,
                                "y": 29
                            },
                            {
                                "x": 301,
                                "y": 52
                            },
                            {
                                "x": 199,
                                "y": 120
                            }
                        ],
                        "words": "29月"
                    }
                ],
                "vertexes_location": [
                    {
                        "x": -154,
                        "y": 286
                    },
                    {
                        "x": 512,
                        "y": -153
                    },
                    {
                        "x": 953,
                        "y": 513
                    },
                    {
                        "x": 286,
                        "y": 953
                    }
                ]
            }
        ]
    }

表格文字识别(异步接口)--提交请求

自动识别表格线及表格内容，结构化输出表头、表尾及每个单元格的文字内容。表格文字识别接口为异步接口，分为两个API：提交请求接口、获取结果接口。

    """ 读取图片 """
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()

    image = get_file_content('example.jpg')

    # 调用表格文字识别(异步接口)--提交请求
    res_image = client.tableRecognitionAsync(image)
    print(res_image)

表格文字识别请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	说明
image	是	string	图像数据，base64编码，要求base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式

表格文字识别返回数据参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	long	唯一的log id，用于问题定位
result	是	list	返回的结果列表
+request_id	是	string	该请求生成的request_id，后续使用该request_id获取识别结果

表格文字识别返回示例

    {
        "result" : [
            {
                "request_id" : "1234_6789"
            }
        ],
        "log_id":149689853984104
    }

失败应答示例（详细的错误码说明见本文档底部）：

    {
        "log_id": 149319909347709,
        "error_code": 282000
        "error_msg":"internal error"
    }

表格文字识别(异步接口)--获取结果

获取表格文字识别结果。

    requestId = "23454320-23255"

    # 调用表格文字识别(异步接口)--获取结果
    res_image = client.getTableRecognitionResult(requestId)
    print(res_image)
    
    # 如果有可选参数
    options = {}
    options["result_type"] = "json"
    res_image = client.getTableRecognitionResult(requestId, options)
    print(res_image)

表格识别结果请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	可选值范围	默认值	说明
request_id	是	string			发送表格文字识别请求时返回的request id
result_type	否	string	json excel	excel	期望获取结果的类型，取值为“excel”时返回xls文件的地址，取值为“json”时返回json格式的字符串,默认为”excel”

表格识别结果返回数据参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	long	唯一的log id，用于问题定位
result	是	object	返回的结果
+result_data	是	string	识别结果字符串，如果request_type是excel，则返回excel的文件下载地址，如果request_type是json，则返回json格式的字符串
+percent	是	int	表格识别进度（百分比）
+request_id	是	string	该图片对应请求的request_id
+ret_code	是	int	识别状态，1：任务未开始，2：进行中,3:已完成
+ret_msg	是	string	识别状态信息，任务未开始，进行中,已完成

表格识别结果返回示例

成功应答示例：

    {
        "result" : {
            "result_data" : "",
            "persent":100,
            "request_id": "149691317905102",
            "ret_code": 3
            "ret_msg": "已完成",
        },
        "log_id":149689853984104
    }

当request_type为excel时，result_data格式样例为：

    {
        "file_url":"https://ai.baidu.com/file/xxxfffddd"
    }

当request_type为json时，result_data格式样例为：

    {
        "form_num": 1,
        "forms": [
            {
                "header": [
                    {
                    "row": [
                        1
                    ],
                    "column": [
                        1,
                        2
                    ],
                    "word": "表头信息1",
                }
            ],
            "footer": [
                {
                    "row": [
                        1
                    ],
                    "column": [
                        1,
                        2
                    ],
                    "word": "表尾信息1",
                }
            ],
            "body": [
                {
                    "row": [
                        1
                    ],
                    "column": [
                        1,
                        2
                    ],
                    "word": "单元格文字",
                }
            ]
        }
    ]
    }

其中各个参数的说明(json方式返回结果时)：

字段	是否必选	类型	说明
form_num	是	int	表格数量（可能一张图片中包含多个表格）
forms	是	list	表格内容信息的列表
+header	是	list	每个表格中，表头数据的相关信息
+footer	是	list	表尾的相关信息
+body	是	list	表格主体部分的数据
++row	是	list	该单元格占据的行号
++column	是	list	该单元格占据的列号
++word	是	string	该单元格中的文字信息

失败应答示例（详细的错误码说明见本文档底部）：

    {
        "log_id": 149319909347709,
        "error_code": 282000
        "error_msg":"internal error"
    }

表格识别接口

调用表格识别请求，获取请求id之后轮询调用表格识别获取结果的接口。

    """ 读取图片 """
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()

    image = get_file_content('example.jpg')
    
    # 调用表格识别
    options = {}
    options["result_type"] = "json"
    res_image = client.tableRecognition(image, options)
    print(res_image)

请求参数

tableRecognition(image, option, timeout)

参数名称	是否必选	类型	默认值	说明
image	是	string		图片base64编码数据
+result_type	是	string		json excel	excel	期望获取结果的类型，取值为“excel”时返回xls文件的地址，取值为“json”时返回json格式的字符串,默认为”excel”
timeout	是	number	10000	轮询tableGetresult接口获取数据的超时时间，单位毫秒

返回参数表格识别结果接口返回相同

试卷分析与识别

可对文档版面进行分析，输出图、表、标题、文本的位置，并输出分版块内容的OCR识别结果，支持中、英两种语言，手写、印刷体混排多种场景。

    """ 读取图片 """
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()

    image = get_file_content('example.jpg')
    url = "https://www.x.com/sample.jpg"
    pdf_file = get_file_content('文件路径')    

    # 调用试卷分析与识别
    res_image = client.docAnalysis(image)
    res_url = client.docAnalysisUrl(url)
    res_pdf = client.docAnalysisPdf(pdf_file)    
    print(res_image)
    print(res_url)
    print(res_pdf)

识别结果请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和 url/pdf_file 三选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url、pdf_file字段失效
url	和 image/pdf_file 三选一	string	-	图片完整url，url长度不超过1024字节，url对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url字段失效请注意关闭URL防盗链
pdf_file	和 image/url 三选一	string	-	PDF文件，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px 优先级：image > url > pdf_file，当image、url字段存在时，pdf_file字段失效
pdf_file_num	否	string	-	需要识别的PDF文件的对应页码，当 pdf_file 参数有效时，识别传入页码的对应页面内容，若不传入，则默认识别第 1 页
language_type	否	string	CHN_ENG/ ENG	识别语言类型，默认为CHN_ENG 可选值包括： = CHN_ENG：中英文 = ENG：英文
result_type	否	string	big/small	返回识别结果是按单行结果返回，还是按单字结果返回，默认为big。 = big：返回行识别结果 = small：返回行识别结果之上还会返回单字结果
detect_direction	否	string	true/false	是否检测图像朝向，默认不检测，即：false。朝向是指输入图像是正常方向、逆时针旋转90/180/270度。其中， 0 ：正向 1：逆时针旋转90度 2：逆时针旋转180度 3：逆时针旋转270度
line_probability	否	string	true/false	是否返回每行识别结果的置信度。默认为false
words_type	否	string	handwring_only/ handprint_mix	文字类型。默认：印刷文字识别 = handwring_only：手写文字识别 = handprint_mix：手写印刷混排识别
layout_analysis	否	string	true/false	是否分析文档版面：包括图、表、标题、段落的分析输出

识别结果返回数据参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
img_direction	否	int32	detect_direction=true 时返回。检测到的图像朝向，0 ：正向； 1：逆时针旋转90度；2：逆时针旋转180度；3：逆时针旋转270度
results_num	是	uint32	识别结果数，表示results的元素个数
results	是	array[]	识别结果数组
+ words_type	是	string	文字属性（手写、印刷），handwriting 手写，print 印刷
+ words	是	array[]	整行的识别结果数组。
++ line_probability	否	array[]	line_probability=true 时返回。识别结果中每一行的置信度值，包含average：行置信度平均值，min：行置信度最小值
+++ average	否	float	行置信度
+++ min	否	float	整行中单字的最低置信度
++ word	是	float	整行的识别结果
++ words_location	是	array[]	整行的矩形框坐标。位置数组（坐标0点为左上角）
+++ left	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
+++ top	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
+++ width	是	uint32	表示定位定位位置的长方形的宽度
+++ height	是	uint32	表示位置的长方形的高度
+ chars	否	array[]	result_type=small 时返回。单字符结果数组
++ char	否	string	result_type=small 时返回。每个单字的内容
++ chars_location	否	array[]	每个单字的矩形框坐标。位置数组（坐标0点为左上角）
+++ left	否	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
+++ top	否	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
+++ width	否	uint32	表示定位定位位置的长方形的宽度
+++ height	否	uint32	表示位置的长方形的高度
layouts_num	否	uint32	版面分析结果数，表示layout的元素个数
layouts	否	array[]	文档版面信息数组，包含表格、图、段落文本、标题等标签；标签的坐标位置；段落文本和表格内文本内容对应的行序号ID
+ layout	否	string	版面分析的标签结果。表格：table, 图：figure, 文本：text, 标题：title
+ layout_location	否	array[]	文档版面信息标签的位置，四个顶点: 左上，右上，右下，左下
++ x	否	uint32	水平坐标（坐标0点为左上角）
++ y	否	uint32	水平坐标（坐标0点为左上角）
+ layout_idx	否	array[]	文档版面信息中的文本在results结果中的位置：版面文本标签对应的行序号ID为n，则此标签中的文本在results结果中第n+1条展示）
pdf_file_size	否	string	传入PDF文件的总页数，当 pdf_file 参数有效时返回该字段

仪器仪表盘读数识别

适用于不同品牌、不同型号的仪器仪表盘读数识别，广泛适用于各类血糖仪、血压仪、燃气表、电表等，可识别表盘上的数字、英文、符号，支持液晶屏、字轮表等表型。

    """ 读取图片 """
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()

    image = get_file_content('example.jpg')
    url = "https://www.x.com/sample.jpg"
    
    # 调用仪器仪表盘读数识别
    res_image = client.meter(image)
    res_url = client.meterUrl(url)    
    print(res_image)
    print(res_url)
    
    # 如果有可选参数
    options={}
    options['poly_location']='true'
    res_image = client.meter(image, options)
    res_url = client.meterUrl(url, options)
    print(res_image)
    print(res_url)

识别结果请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和url二选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px。支持jpg/jpeg/png/bmp格式.注意：图片的base64编码是不包含图片头的，如（data:image/jpg;base64,）
url	和image二选一	string	-	图片完整URL，URL长度不超过1024字节，URL对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效请注意关闭URL防盗链
probability	否	string	true/false	是否返回每行识别结果的置信度。默认为false
poly_location	否	string	true/false	位置信息返回形式，默认：false false：只给出识别结果所在长方形位置信息 true：除了默认的识别文字所在长方形的位置信息，还会给出文字所在区域的最小外接旋转矩形的4个点坐标信息

识别结果返回数据参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
words_result	是	array[]	识别结果数组
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
+ words	是	string	识别结果字符串
+ location	是	array[]	识别结果所在长方形位置信息
++ left	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
++ top	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
++ width	是	uint32	表示定位位置的长方形的宽度
++ height	是	uint32	表示定位位置的长方形的高度
+ probability	否	string	probability=true 时存在。识别结果中每一行的置信度值，包含average：行置信度平均值，variance：行置信度方差，min：行置信度最小值
+ poly_location	否	array[]	poly_location=true 时存在。文字所在区域的外接四边形的4个点坐标信息

返回示例

{
    "log_id": "1392680790663364608",
	"words_result_num": 5
	"words_result": [
		{
			"words": "5.8",
			"location": {
				"top": 150,
				"left": 370,
				"width": 87,
				"height": 79
			}
		},
		{
			"words": "mmol/L",
			"location": {
				"top": 241,
				"left": 402,
				"width": 52,
				"height": 12
			}
		},
		{
			"words": "10:38",
			"location": {
				"top": 115,
				"left": 347,
				"width": 42,
				"height": 21
			}
		},
		{
			"words": "12-11",
			"location": {
				"top": 116,
				"left": 410,
				"width": 36,
				"height": 20
			}
		},
		{
			"words": "am",
			"location": {
				"top": 115,
				"left": 391,
				"width": 12,
				"height": 5
			}
		}
	],
}

网络图片文字识别（含位置版）

支持识别艺术字体或背景复杂的文字内容，除文字信息外，还可返回每行文字的位置信息、行置信度，以及单字符内容和位置等。

    """ 读取图片 """
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()

    image = get_file_content('example.jpg')
    url = "https://www.x.com/sample.jpg"
    pdf_file = get_file_content('文件路径')    

    # 调用网络图片文字识别（含位置版）
    res_image = client.webimageLoc(image)
    res_url = client.webimageLocUrl(url)
    res_pdf = client.webimageLocPdf(pdf_file)    
    print(res_image)
    print(res_url)
    print(res_pdf)
    
    # 如果有可选参数
    options={}
    options['probability']='true'
    res_image = client.webimageLoc(image, options)
    res_url = client.webimageLocUrl(url, options)
    res_pdf = client.webimageLocPdf(pdf_file, options)
    print(res_image)
    print(res_url)
    print(res_pdf)

网络图片文字识别（含位置版）请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和 url/pdf_file 三选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url、pdf_file字段失效
url	和 image/pdf_file 三选一	string	-	图片完整url，url长度不超过1024字节，url对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url字段失效请注意关闭URL防盗链
pdf_file	和 image/url 三选一	string	-	PDF文件，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px 优先级：image > url > pdf_file，当image、url字段存在时，pdf_file字段失效
pdf_file_num	否	string	-	需要识别的PDF文件的对应页码，当 pdf_file 参数有效时，识别传入页码的对应页面内容，若不传入，则默认识别第 1 页
detect_direction	否	string	true/false	是否检测图像朝向，默认不检测，即：false。朝向是指输入图像是正常方向、逆时针旋转90/180/270度。可选值包括: - true：检测朝向； - false：不检测朝向
probability	否	string	true/false	是否返回每行识别结果的置信度。默认为false
poly_location	否	string	true/false	是否返回文字所在区域的外接四边形的4个点坐标信息。默认为false
recognize_granularity	否	string	big/small	是否定位单字符位置，big：不定位单字符位置，默认值；small：定位单字符位置

识别结果返回数据参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
direction	否	int32	图像方向，当 detect_direction=true 时返回该字段。检测到的图像朝向： - - 1：未定义； - 0 ：正向； - 1：逆时针旋转90度； - 2：逆时针旋转180度； - 3：逆时针旋转270度
words_result	是	array[]	识别结果数组
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
+ words	是	string	整行的识别结果
+ location	是	object	整行的矩形框坐标。位置数组（坐标0点为左上角）
++ left	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
++ top	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
++ width	是	uint32	表示定位位置的长方形的宽度
++ height	是	uint32	表示定位位置的长方形的高度
+ probability	否	string	当 probability=true 时返回该字段。识别结果中每一行的置信度值，包含average：行置信度平均值，variance：行置信度方差，min：行置信度最小值
+ poly_location	否	array[]	当 probability=true 时返回该字段。文字所在区域的外接矩形的4个点坐标信息
++ x	否	uint32	水平坐标（坐标0点为左上角）
++ y	否	uint32	垂直坐标（坐标0点为左上角）
+ chars	否	array[]	单字符结果，当 recognize_granularity=small 时返回该字段
++ char	否	string	单字符识别结果
++ location	否	object	每个单字的矩形框坐标。位置数组（坐标0点为左上角）
+++ left	否	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
+++ top	否	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
+++ width	否	uint32	表示定位定位位置的长方形的宽度
+++ height	否	uint32	表示定位定位位置的长方形的高度
pdf_file_size	否	string	传入PDF文件的总页数，当 pdf_file 参数有效时返回该字段
返回示例

{
    "log_id": 1390656223866519552,
    "words_result_num": 3,
    "words_result": [
        {
            "words": "梦想起航",
            "location": {
                "top": 328,
                "left": 1079,
                "width": 56,
                "height": 262
            },
        },
        {
            "words": "前往下一个目的地",
            "location": {
                "top": 329,
                "left": 1160,
                "width": 63,
                "height": 446
            },
        },
        {
            "words": "开始新的旅程",
            "location": {
                "top": 455,
                "left": 1246,
                "width": 63,
                "height": 340
            },
        }
    ],
}

增值税发票识别

支持对增值税普票、专票、卷票、电子发票、区块链发票的所有字段进行结构化识别，包括发票基本信息、销售方及购买方信息、商品信息、价税信息等，其中五要素识别准确率超过 99.9%；同时，支持对增值税卷票的 21 个关键字段进行识别，包括发票类型、发票代码、发票号码、机打号码、机器编号、收款人、销售方名称、销售方纳税人识别号、开票日期、购买方名称、购买方纳税人识别号、项目、单价、数量、金额、税额、合计金额(小写)、合计金额(大写)、校验码、省、市，四要素平均识别准确率可达95%以上。

    """ 读取图片 """
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()

    image = get_file_content('example.jpg')
    url = "https://www.x.com/sample.jpg"
    pdf_file = get_file_content('文件路径')
    
    # 调用增值税发票识别
    res_image = client.vatInvoice(image)
    res_url = client.vatInvoiceUrl(url)
    res_pdf = client.vatInvoicePdf(pdf_file)
    print(res_image)
    print(res_url)
    print(res_pdf)
    
    # 如果有可选参数
    options={}
    options['type']='roll'
    res_image = client.vatInvoice(image, options)
    res_url = client.vatInvoiceUrl(url, options)
    res_pdf = client.vatInvoicePdf(pdf_file, options)
    print(res_image)
    print(res_url)
    print(res_pdf)

请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和 url/pdf_file 三选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url、pdf_file字段失效
url	和 image/pdf_file 三选一	string	-	图片完整url，url长度不超过1024字节，url对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url字段失效请注意关闭URL防盗链
pdf_file	和 image/url 三选一	string	-	PDF文件，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px 优先级：image > url > pdf_file，当image、url字段存在时，pdf_file字段失效
pdf_file_num	否	string	-	需要识别的PDF文件的对应页码，当 pdf_file 参数有效时，识别传入页码的对应页面内容，若不传入，则默认识别第 1 页
type	否	string	normal/roll	进行识别的增值税发票类型，默认为 normal，可缺省 - normal：可识别增值税普票、专票、电子发票 - roll：可识别增值税卷票
返回参数

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
pdf_file_size	否	string	传入PDF文件的总页数，当 pdf_file 参数有效时返回该字段
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
words_result	是	object{}	识别结果
+ ServiceType	是	string	发票消费类型。不同消费类型输出：餐饮、电器设备、通讯、服务、日用品食品、医疗、交通、其他
+ InvoiceType	是	string	发票种类。不同类型发票输出：普通发票、专用发票、电子普通发票、电子专用发票、通行费电子普票、区块链发票、通用机打电子发票
+ InvoiceTypeOrg	是	string	发票名称
+ InvoiceCode	是	string	发票代码
+ InvoiceNum	是	string	发票号码
+ InvoiceCodeConfirm	是	string	发票代码的辅助校验码，一般业务情景可忽略
+ InvoiceNumConfirm	是	string	发票号码的辅助校验码，一般业务情景可忽略
+ MachineNum	是	string	机打号码。仅增值税卷票含有此参数
+ MachineCode	是	string	机器编号。仅增值税卷票含有此参数
+ CheckCode	是	string	校验码。增值税专票无此参数
+ InvoiceDate	是	string	开票日期
+ PurchaserName	是	string	购方名称
+ PurchaserRegisterNum	是	string	购方纳税人识别号
+ PurchaserAddress	是	string	购方地址及电话
+ PurchaserBank	是	string	购方开户行及账号
+ Password	是	string	密码区
+ Province	是	string	省
+ City	是	string	市
+ SheetNum	是	string	联次信息。专票第一联到第三联分别输出：第一联：记账联、第二联：抵扣联、第三联：发票联；普通发票第一联到第二联分别输出：第一联：记账联、第二联：发票联
+ Agent	是	string	是否代开
+ CommodityName	是	array[]	货物名称
++ row	是	uint32	行号
++ word	是	string	内容
+ CommodityType	是	array[]	规格型号
++ row	是	uint32	行号
++ word	是	string	内容
+ CommodityUnit	是	array[]	单位
++ row	是	uint32	行号
++ word	是	string	内容
+ CommodityNum	是	array[]	数量
++ row	是	uint32	行号
++ word	是	string	内容
+ CommodityPrice	是	array[]	单价
++ row	是	uint32	行号
++ word	是	string	内容
+ CommodityAmount	是	array[]	金额
++ row	是	uint32	行号
++ word	是	string	内容
+ CommodityTaxRate	是	array[]	税率
++ row	是	uint32	行号
++ word	是	string	内容
+ CommodityTax	是	array[]	税额
++ row	是	uint32	行号
++ word	是	string	内容
+ CommodityPlateNum	是	array[]	车牌号。仅通行费增值税电子普通发票含有此参数
++ row	是	uint32	行号
++ word	是	string	内容
+ CommodityVehicleType	是	array[]	类型。仅通行费增值税电子普通发票含有此参数
++ row	是	uint32	行号
++ word	是	string	内容
+ CommodityStartDate	是	array[]	通行日期起。仅通行费增值税电子普通发票含有此参数
++ row	是	uint33	行号
++ word	是	string	内容
+ CommodityEndDate	是	array[]	通行日期止。仅通行费增值税电子普通发票含有此参数
++ row	是	uint33	行号
++ word	是	string	内容
+ OnlinePay	是	String	电子支付标识。仅区块链发票含有此参数
+ SellerName	是	string	销售方名称
+ SellerRegisterNum	是	string	销售方纳税人识别号
+ SellerAddress	是	string	销售方地址及电话
+ SellerBank	是	string	销售方开户行及账号
+ TotalAmount	是	uint32	合计金额
+ TotalTax	是	uint32	合计税额
+ AmountInWords	是	string	价税合计(大写)
+ AmountInFiguers	是	uint32	价税合计(小写)
+ Payee	是	string	收款人
+ Checker	是	string	复核
+ NoteDrawer	是	string	开票人
+ Remarks	是	string	备注

返回示例

{	
  "log_id": "5425496231209218858",
	"words_result_num": 29,
	"words_result": {
		"InvoiceNum": "14641426",
		"SellerName": "上海易火广告传媒有限公司",
		"CommodityTaxRate": [
			{
				"word": "6%",
				"row": "1"
			}
		],
		"SellerBank": "中国银行南翔支行446863841354",
		"Checker": ":沈园园",
		"TotalAmount": "94339.62",
		"CommodityAmount": [
			{
				"word": "94339.62",
				"row": "1"
			}
		],
		"InvoiceDate": "2016年06月02日",
		"CommodityTax": [
			{
				"word": "5660.38",
				"row": "1"
			}
		],
		"PurchaserName": "百度时代网络技术(北京)有限公司",
		"CommodityNum": [
			{
				"word": "",
				"row": "1"
			}
		],
        "Province": "上海",
        "City": "",
        "SheetNum": "第三联",
        "Agent": "否",
		"PurchaserBank": "招商银行北京分行大屯路支行8661820285100030",
		"Remarks": "告传",
		"Password": "074/45781873408>/6>8>65*887676033/51+<5415>9/32--852>1+29<65>641-5>66<500>87/*-34<943359034>716905113*4242>",
		"SellerAddress": ":嘉定区胜辛南路500号15幢1161室55033753",
		"PurchaserAddress": "北京市海淀区东北旺西路8号中关村软件园17号楼二属A2010-59108001",
		"InvoiceCode": "3100153130",
		"CommodityUnit": [
			{
				"word": "",
				"row": "1"
			}
		],
		"Payee": ":徐蓉",
		"PurchaserRegisterNum": "110108787751579",
		"CommodityPrice": [
			{
				"word": "",
				"row": "1"
			}
		],
		"NoteDrawer": "沈园园",
		"AmountInWords": "壹拾万圆整",
		"AmountInFiguers": "100000.00",
		"TotalTax": "5660.38",
		"InvoiceType": "专用发票",
		"SellerRegisterNum": "913101140659591751",
		"CommodityName": [
			{
				"word": "信息服务费",
				"row": "1"
			}
		],
		"CommodityType": [
			{
				"word": "",
				"row": "1"
			}
		]
	}
}

出租车票识别

支持识别全国各大城市出租车票的 16 个关键字段，包括发票号码、代码、车号、日期、总金额、燃油附加费、叫车服务费、省、市、单价、里程、上车时间、下车时间等。

	""" 读取文件 """
   def get_file_content(filePath):
      with open(filePath, "rb") as fp:
         return fp.read()
   
   image = get_file_content('文件路径')
   url = "https//www.x.com/sample.jpg" 
   pdf_file = get_file_content('文件路径') 
   
   # 调用出租车票识别
   res_image = client.taxiReceipt(image)
   res_url = client.taxiReceiptUrl(url)
   res_pdf = client.taxiReceiptPdf(pdf_file)
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)   
   
   # 如果有可选参数
   options={}
   options['pdf_file_num'] = '1'
   res_image = client.taxiReceipt(image, options)
   res_url = client.taxiReceiptUrl(url, options)
   res_pdf = client.taxiReceiptPdf(pdf_file, options)   
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)

请求参数详情

参数	是否必须	类型	可选值范围	说明
image	和 url/pdf_file 三选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url、pdf_file字段失效
url	和 image/pdf_file 三选一	string	-	图片完整url，url长度不超过1024字节，url对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url字段失效请注意关闭URL防盗链
pdf_file	和 image/url 三选一	string	-	PDF文件，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px 优先级：image > url > pdf_file，当image、url字段存在时，pdf_file字段失效
pdf_file_num	否	string	-	需要识别的PDF文件的对应页码，当 pdf_file 参数有效时，识别传入页码的对应页面内容，若不传入，则默认识别第 1 页
返回参数

参数	是否必须	类型	说明
log_id	是	uint64	请求标识码，随机数，唯一。
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
words_result	是	object{}	识别结果数组
+ InvoiceCode	是	string	发票代号
+ InvoiceNum	是	string	发票号码
+ TaxiNum	是	string	车牌号
+ Date	是	string	日期
+ Time	是	string	上下车时间
+ PickupTime	是	string	上车时间
+ DropoffTime	是	string	下车时间
+ Fare	是	string	金额
+ FuelOilSurcharge	是	string	燃油附加费
+ CallServiceSurcharge	是	string	叫车服务费
+ TotalFare	是	string	总金额
+ Location	是	string	开票城市
+ Province	是	string	省
+ City	是	string	市
+ PricePerkm	是	string	单价
+ Distance	是	string	里程
pdf_file_size	否	string	传入PDF文件的总页数，当 pdf_file 参数有效时返回该字段

返回示例

{
	"log_id":2034039896,
	"words_result_num":6,
	"words_result":
	{
		"Date":"2017-11-26",
		"Fare":"¥153.30元",
		"InvoiceCode":"111001681009",
		"InvoiceNum":"90769610",
		"TaxiNum":"BV2062",
		"Time":"20:42-21:07",
		"FuelOilSurcharge": "¥0.00",
		"CallServiceSurcharge": "¥0.00",
        "Province": "浙江省",
        "City": "杭州市",
        "PricePerkm": "2.50元/KM",
        "Distance": "4.5KM"
	}
}

VIN码识别

支持对车辆挡风玻璃处的车架号码进行识别。

	""" 读取文件 """
   def get_file_content(filePath):
      with open(filePath, "rb") as fp:
         return fp.read()
   
   image = get_file_content('文件路径')
   url = "https://www.x.com/sample.jpg" 
   
   # 调用VIN码识别
   res_image = client.vinCode(image)
   res_url = client.vinCodeUrl(url)
   print(res_image)
   print(res_url)
   
   # 如果有可选参数
   options={}
   res_image = client.vinCode(image, options)
   res_url = client.vinCodeUrl(url, options)
   print(res_image)
   print(res_url)

请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和url二选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式
url	和image二选一	string	-	图片完整URL，URL长度不超过1024字节，URL对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效请注意关闭URL防盗链

返回参数

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
words_result_num	是	int	识别结果数，表示words_result的元素个数
words_result	是	array[]	定位和识别结果数组
+ location	是	object	位置数组（坐标0点为左上角）
++ left	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
++ top	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
++ width	是	uint32	表示定位位置的长方形的宽度
++ height	是	uint32	表示定位位置的长方形的高度
+ words	是	string	VIN码识别结果

返回示例

{
	"log_id": 246589877,
	"words_result": [
		{
			"location": {
				"left": 124,
				"top": 11,
				"width": 58,
				"height": 359
			},
			"words": "LFV2A11K8D4010942"
		}
	],
	"words_result_num": 1
}

火车票识别

支持对红、蓝火车票的13个关键字段进行结构化识别，包括车票号码、始发站、目的站、车次、日期、票价、席别、姓名、座位号、身份证号、售站、序列号、时间。

	""" 读取文件 """
   def get_file_content(filePath):
      with open(filePath, "rb") as fp:
         return fp.read()
   
   image = get_file_content('文件路径')
   url = "https//www.x.com/sample.jpg" 
   pdf_file = get_file_content('文件路径')   
   
   # 调用火车票识别
   res_image = client.trainTicket(image)
   res_url = client.trainTicketUrl(url)
   res_pdf = client.trainTicketPdf(pdf_file)   
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)   
   
   # 如果有可选参数
   options={}
   res_image = client.trainTicket(image, options)
   res_url = client.trainTicketUrl(url, options)
   res_pdf = client.trainTicketPdf(pdf_file, options)   
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)

请求参数详情

参数	是否必须	类型	可选值范围	说明
image	和 url/pdf_file 三选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url、pdf_file字段失效
url	和 image/pdf_file 三选一	string	-	图片完整url，url长度不超过1024字节，url对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url字段失效请注意关闭URL防盗链
pdf_file	和 image/url 三选一	string	-	PDF文件，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px 优先级：image > url > pdf_file，当image、url字段存在时，pdf_file字段失效
pdf_file_num	否	string	-	需要识别的PDF文件的对应页码，当 pdf_file 参数有效时，识别传入页码的对应页面内容，若不传入，则默认识别第 1 页
返回参数

参数	是否必须	类型	说明
log_id	是	uint64	请求标识码，唯一，用于调用失败后进行问题定位
direction	是	int32	图像方向 - 0：正向， - 1：逆时针90度， - 2：逆时针180度， - 3：逆时针270度
words_result	是	object{}	识别结果
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
+ ticket_num	是	string	车票号
+ starting_station	是	string	始发站
+ train_num	是	string	车次号
+ destination_station	是	string	到达站
+ date	是	string	出发日期
+ ticket_rates	是	string	车票金额
+ seat_category	是	string	席别
+ name	是	string	乘客姓名
+ id_num	是	string	身份证号
+ serial_number	是	string	序列号
+ sales_station	是	string	售站
+ time	是	string	时间
+ seat_num	是	string	座位号
pdf_file_size	否	string	传入PDF文件的总页数，当 pdf_file 参数有效时返回该字段
返回示例

{
	"log_id": "12317512659",
	"direction": 1,
	"words_result_num": 13,
	"words_result": {
		"id_num": "2302051998****156X",
		"name": "裴一丽",
		"ticket_rates": "￥54.5元",
		"destination_station": "天津站",
		"seat_category": "二等座",
		"sales_station": "北京南",
		"ticket_num": "F05706",
		"seat_num": "02车03C号",
		"time": "09:36",
		"date": "2019年04月03日",
		"serial_number": "10010300067846",
		"train_num": "C255",
		"starting_station": "北京南站"
	}
}

数字识别

对图片中的数字进行提取和识别，自动过滤非数字内容，仅返回数字内容及其位置信息，识别准确率超过99%。

	""" 读取文件 """
   def get_file_content(filePath):
      with open(filePath, "rb") as fp:
         return fp.read()
   
   image = get_file_content('文件路径')
   url = "https://www.x.com/sample.jpg"   
   
   # 调用数字识别
   res_image = client.numbers(image)
   res_url = client.numbersUrl(url)   
   print(res_image)
   print(res_url)   
   
   # 如果有可选参数
   options={}
   options['recognize_granularity']='small'
   res_image = client.numbers(image, options)
   res_url = client.numbersUrl(url, options)   
   print(res_image)
   print(res_url)

请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和url二选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，需去掉编码头（data:image/jpeg;base64, ）要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式
url	和image二选一	string	-	图片完整URL，URL长度不超过1024字节，URL对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效请注意关闭URL防盗链
recognize_granularity	否	string	big/small	是否定位单字符位置，big：不定位单字符位置，默认值；small：定位单字符位置
detect_direction	否	string	true/false	是否检测图像朝向，默认不检测，即：false。朝向是指输入图像是正常方向、逆时针旋转90/180/270度。可选值包括 - true：检测朝向； - false：不检测朝向

返回说明

返回参数

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
words_result	是	array[]	定位和识别结果数组
+ location	是	object	位置数组（坐标0点为左上角）
++ left	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
++ top	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
++ width	是	uint32	表示定位位置的长方形的宽度
++ height	是	uint32	表示定位位置的长方形的高度
+ words	是	string	识别结果字符串
+ chars	否	array[]	单字符结果，当 recognize_granularity=small 时返回该字段
++ char	否	string	单字符识别结果
++ location	否	object	位置数组（坐标0点为左上角）
+++ left	否	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
+++ top	否	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
+++ width	否	uint32	表示定位定位位置的长方形的宽度
+++ height	否	uint32	表示位置的长方形的高度

返回示例

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

飞机行程单识别

支持对飞机行程单的24个字段进行结构化识别，包括电子客票号、印刷序号、姓名、始发站、目的站、航班号、日期、时间、票价、身份证号、承运人、民航发展基金、保险费、燃油附加费、其他税费、合计金额、填开日期、订票渠道、客票级别、座位等级、销售单位号、签注、免费行李、验证码。同时，支持单张行程单上的多航班信息识别。

	""" 读取文件 """
   def get_file_content(filePath):
      with open(filePath, "rb") as fp:
         return fp.read()
   
   image = get_file_content('文件路径')
   url = "https//www.x.com/sample.jpg" 
   pdf_file = get_file_content('文件路径')   
   
   # 调用飞机行程单识别
   res_image = client.airTicket(image)
   res_url = client.airTicketUrl(url)
   res_pdf = client.airTicketPdf(pdf_file)   
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)   
   
   # 如果有可选参数
   options={}
   options["multi_detect"] = "false"
   res_image = client.airTicket(image, options)
   res_url = client.airTicketUrl(url, options)
   res_pdf = client.airTicketPdf(pdf_file, options)   
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)

请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和 url/pdf_file 三选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url、pdf_file字段失效
url	和 image/pdf_file 三选一	string	-	图片完整url，url长度不超过1024字节，url对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url字段失效请注意关闭URL防盗链
pdf_file	和 image/url 三选一	string	-	PDF文件，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px 优先级：image > url > pdf_file，当image、url字段存在时，pdf_file字段失效
pdf_file_num	否	string	-	需要识别的PDF文件的对应页码，当 pdf_file 参数有效时，识别传入页码的对应页面内容，若不传入，则默认识别第 1 页
multi_detect	否	string	true/false	控制是否开启多航班信息识别功能，默认值：false - true：开启多航班信息识别功能，开启后返回结果中对应字段格式将改为数组类型 - false：不开启，仅识别单一航班信息

返回参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
words_result	是	object{}	识别结果
+ name	是	string	姓名
+ starting_station	是	string	始发站
+ destination_station	是	string	目的站
+ flight	是	string	航班号
+ date	是	string	日期
+ ticket_number	是	string	电子客票号码
+ fare	是	string	票价
+ dev_fund	是	string	民航发展基金/基建费
+ fuel_surcharge	是	string	燃油附加费
+ other_tax	是	string	其他税费
+ ticket_rates	是	string	合计金额
+ issued_date	是	string	填开日期
+ id_num	是	string	身份证号
+ carrier	是	string	承运人
+ time	是	string	时间
+ issued_by	是	string	订票渠道
+ serial_number	是	string	印刷序号
+ insurance	是	string	保险费
+ fare_basis	是	string	客票级别
+ class	是	string	座位等级
+ agent_code	是	string	销售单位号
+ endorsement	是	string	签注
+ allow	是	string	免费行李
+ ck	是	string	验证码
pdf_file_size	否	string	传入PDF文件的总页数，当 pdf_file 参数有效时返回该字段

返回示例

// 识别单航班信息（multi_detect=false，或参数缺省）
{
    "log_id": 7306800033425229106,
    "direction": 0,
    "words_result_num": 18,
    "words_result": {
        "insurance": "20.00",
        "date": "2019-10-22",
        "allow": "20K",
        "flight": "CA6589",
        "issued_by": "中国国际航空服务有限公司",
        "starting_station": "武汉",
        "fare": "260.00",
        "endorsement": "不得签转改期退转",
        "ticket_rates": "350.00",
        "ck": "5866",
        "serial_number": "51523588676",
        "ticket_number": "7843708871196",
        "fuel_surcharge": "EXEMPT",
        "carrier": "南航",
        "issued_date": "2019-10-30",
        "other_tax": "",
        "fare_basis": "NREOW",
        "id_num": "411201123909020877",
        "destination_station": "合肥",
        "name": "郭达",
        "agent_code": "BJS19197300025",
        "time": "21:25",
        "class": "N",
        "dev_fund": "50.00"
    }
}

// 识别多航班信息（multi_detect=true)
{
    "words_result": {
        "log_id": "1280814270572920832",
        "words_result_num": 18
        "insurance": [
            {
                "word": "XXX"
            }
        ],
        "date": [
            {
                "word": "2019-10-18"
            },
            {
                "word": "2019-10-21"
            }
        ],
        "flight": [
            {
                "word": "CZ3565"
            },
            {
                "word": "CZ3566"
            }
        ],
        "issued_by": [
            {
                "word": "上海携程旅行社有限公司"
            }
        ],
        "starting_station": [
            {
                "word": "北京"
            }
        ],
        "fare": [
            {
                "word": "1080.00"
            }
        ],
        "ticket_rates": [
            {
                "word": "1420.00"
            }
        ],
        "serial_number": [
            {
                "word": "45956029770"
            }
        ],
        "ticket_number": [
            {
                "word": "7849648364314"
            }
        ],
        "fuel_surcharge": [
            {
                "word": "240.00"
            }
        ],
        "carrier": [
            {
                "word": "南航"
            },
            {
                "word": "南航"
            }
        ],
        "issued_date": [
            {
                "word": "2019-09-18"
            }
        ],
        "other_tax": [],
        "id_num": [
            {
                "word": "0789654700"
            }
        ],
        "destination_station": [
            {
                "word": "深圳"
            },
            {
                "word": "北京"
            }
        ],
        "name": [
            {
                "word": "姚佳"
            }
        ],
        "time": [
            {
                "word": "13:55"
            },
            {
                "word": "16:30"
            }
        ],
        "dev_fund": [
            {
                "word": "100.00"
            }
        ]
    },
}

二维码识别

对图片中的二维码、条形码进行检测和识别，返回存储的文字信息。

	""" 读取文件 """
   def get_file_content(filePath):
      with open(filePath, "rb") as fp:
         return fp.read()
   
   image = get_file_content('文件路径')
   url = "https://www.x.com/sample.jpg" 
   
   # 调用二维码识别
   res_image = client.qrcode(image)
   res_url = client.qrcodeUrl(url)
   print(res_image)
   print(res_url)

请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和url二选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，需去掉编码头（data:image/jpeg;base64, ）要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式
url	和image二选一	string	-	图片完整URL，URL长度不超过1024字节，URL对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效请注意关闭URL防盗链

返回参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
codes_result_num	是	uint32	识别结果数，表示codes_result的元素个数
codes_result	是	array[]	定位和识别结果数组
+ type	是	string	识别码类型条码类型包括：9种条形码（UPC_A、UPC_E、EAN_13、EAN_8、CODE_39、CODE_93、CODE_128、ITF、CODABAR），4种二维码（QR_CODE、DATA_MATRIX、AZTEC、PDF_417）
+ text	是	string	条形码识别内容,暂时只限于识别中英文结果

返回示例

{
    "log_id": 863402790,
    "codes_result": [
        {
            "type": "QR_CODE",
            "text": [
                "中国",
                "北京"
            ]
        }
    ],
    "codes_result_num": 1
}
示例2（多个图的情况）:
{
    "log_id": 1508509437,
    "codes_result": [
        {
            "type": "QR_CODE",
            "text": [
                "HTTP://Q8R.HK/YELZ0"
            ]
        },
        {
            "type": "PDF_417",
            "text": [
                "PDF417偼丄TL-30偱撉傒庢傝壜擻偱偡丅"
            ]
        },
        {
            "type": "CODABAR",
            "text": [
                "000800"
            ]
        },
        {
            "type": "CODE_39",
            "text": [
                "1234567890"
            ]
        },
        {
            "type": "AZTEC",
            "text": [
                "www.tec-it.com"
            ]
        },
        {
            "type": "DATA_MATRIX",
            "text": [
                "Wikipedia, the free encyclopedia"
            ]
        },
        {
            "type": "CODE_93",
            "text": [
                "123456789"
            ]
        },
        {
            "type": "CODE_128",
            "text": [
                "50090500019191"
            ]
        },
        {
            "type": "EAN_8",
            "text": [
                "12345670"
            ]
        },
        {
            "type": "EAN_13",
            "text": [
                "6901234567892"
            ]
        },
        {
            "type": "UPC_E",
            "text": [
                "01234565"
            ]
        }
    ],
    "codes_result_num": 11
}

手写文字识别

支持对图片中的手写中文、手写数字进行检测和识别，针对不规则的手写字体进行专项优化，识别准确率可达90%以上。

	""" 读取文件 """
   def get_file_content(filePath):
      with open(filePath, "rb") as fp:
         return fp.read()
   
   image = get_file_content('文件路径')
   url = "https://www.x.com/sample.jpg" 
   pdf_file = get_file_content('文件路径') 
   
   # 调用手写文字识别
   res_image = client.handwriting(image)
   res_url = client.handwritingUrl(url)
   res_pdf = client.handwritingPdf(pdf_file)   
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)   
   
   # 如果有可选参数
   options={}
   options["recognize_granularity"] = "true"
   options["detect_direction"] = "true"
   options["probability"] = "true"
   res_image = client.handwriting(image, options)
   res_url = client.handwritingUrl(url, options)
   res_pdf = client.handwritingPdf(pdf_file, options)   
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)

请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和 url/pdf_file 三选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url、pdf_file字段失效
url	和 image/pdf_file 三选一	string	-	图片完整url，url长度不超过1024字节，url对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url字段失效请注意关闭URL防盗链
pdf_file	和 image/url 三选一	string	-	PDF文件，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px 优先级：image > url > pdf_file，当image、url字段存在时，pdf_file字段失效
pdf_file_num	否	string	-	需要识别的PDF文件的对应页码，当 pdf_file 参数有效时，识别传入页码的对应页面内容，若不传入，则默认识别第 1 页
recognize_granularity	否	string	big/small	是否定位单字符位置，big：不定位单字符位置，默认值；small：定位单字符位置
probability	否	string	true/false	是否返回识别结果中每一行的置信度，默认为false，不返回置信度
detect_direction	否	string	true/false	是否检测图像朝向，默认不检测，即：false。朝向是指输入图像是正常方向、逆时针旋转90/180/270度。可选值包括: true：检测朝向； false：不检测朝向

返回参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
words_result	是	array[]	定位和识别结果数组
+ location	是	object	位置数组（坐标0点为左上角）
++ left	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
++ top	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
++ width	是	uint32	表示定位位置的长方形的宽度
++ height	是	uint32	表示定位位置的长方形的高度
+ words	是	string	识别结果字符串
+ chars	否	array[]	单字符结果，当 recognize_granularity=small 时存返回该字段
++ char	否	string	单字符识别结果
++ candidates	否	array[]	单字符识别结果的候选词内容
+++ word	否	string	单字符识别结果的候选词文字
+++ prob	否	string	单字符识别结果的候选词置信度
++ location	否	object	位置数组（坐标0点为左上角）
+++ left	否	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
+++ top	否	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
+++ width	否	uint32	表示定位定位位置的长方形的宽度
+++ height	否	uint32	表示位置的长方形的高度
probability	否	object	当 probability=true 时返回该字段，表示识别结果中每一行的置信度值，包含： - average：行置信度平均值 - variance：行置信度方差 - min：行置信度最小值
direction	否	int32	图像方向，当 detect_direction=true 时返回该字段。 - - 1：未定义， - 0：正向， - 1：逆时针90度， - 2：逆时针180度， - 3：逆时针270度
pdf_file_size	否	string	传入PDF文件的总页数，当 pdf_file 参数有效时返回该字段

返回示例

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

护照识别

支持对中国大陆护照个人资料页所有15个字段进行结构化识别，包括国家码、护照号、姓名、姓名拼音、性别、出生地点、出生日期、签发地点（不支持境外签发地）、签发日期、有效期、签发机关、护照类型、国籍、MRZCode1、MRZCode2。

	""" 读取文件 """
   def get_file_content(filePath):
      with open(filePath, "rb") as fp:
         return fp.read()
   
   image = get_file_content('文件路径')
   url = "https://www.x.com/sample.jpg" 
   
   # 调用护照识别
   res_image = client.passport(image)
   res_url = client.passportUrl(url)
   print(res_image)
   print(res_url)

请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和url二选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，需去掉编码头（data:image/jpeg;base64, ）要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式
url	和image二选一	string	-	图片完整URL，URL长度不超过1024字节，URL对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效请注意关闭URL防盗链

返回参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
words_result	是	object	识别结果
+ location	是	uint32	水平坐标
++ top	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
++ left	是	uint32	表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
++ height	是	uint32	表示定位位置的长方形的高度
++ width	是	uint32	表示定位位置的长方形的宽度
+ words	是	string	识别内容

返回示例

{
    "log_id": 7377468409496932872,
    "words_result_num": 14,
    "words_result": {
        "国家码": {
            "location": {
                "width": 59,
                "top": 200,
                "left": 762,
                "height": 26
            },
            "words": "CHN"
        },
        "护照签发地点": {
            "location": {
                "width": 236,
                "top": 505,
                "left": 558,
                "height": 43
            },
            "words": "山东/SHANDONG"
        },
        "MRZCode2": {
            "location": {
                "width": 1252,
                "top": 797,
                "left": 145,
                "height": 88
            },
            "words": "E898657303CHNSDMO7O2<<<<<<<<<<<<<"
        },
        "有效期至": {
            "location": {
                "width": 287,
                "top": 528,
                "left": 955,
                "height": 46
            },
            "words": "20261004"
        },
        "签发机关": {
            "location": {
                "width": 271,
                "top": 583,
                "left": 552,
                "height": 42
            },
            "words": "出入境管理局"
        },
        "MRZCode1": {
            "location": {
                "width": 1201,
                "top": 781,
                "left": 162,
                "height": 45
            },
            "words": "PONSUN<<JIAJIA<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<"
        },
        "护照号码": {
            "location": {
                "width": 237,
                "top": 215,
                "left": 994,
                "height": 48
            },
            "words": "E89865730"
        },
        "签发日期": {
            "location": {
                "width": 279,
                "top": 453,
                "left": 955,
                "height": 46
            },
            "words": "20161005"
        },
        "出生地点": {
            "location": {
                "width": 216,
                "top": 429,
                "left": 564,
                "height": 43
            },
            "words": "山东/SHANDONG"
        },
        "姓名": {
            "location": {
                "width": 159,
                "top": 247,
                "left": 581,
                "height": 34
            },
            "words": "孙嘉佳"
        },
        "姓名拼音": {
            "location": {
                "width": 229,
                "top": 279,
                "left": 578,
                "height": 41
            },
            "words": "SUN,JIAJIA"
        },
        "国籍": {
            "location": {
                "width": 209,
                "top": 366,
                "left": 695,
                "height": 42
            },
            "words": "中国/CHINESE"
        },
        "生日": {
            "location": {
                "width": 202,
                "top": 382,
                "left": 950,
                "height": 39
            },
            "words": "19950723"
        },
        "性别": {
            "location": {
                "width": 73,
                "top": 357,
                "left": 570,
                "height": 34
            },
            "words": "男/M"
        }
    }
}

通用机打发票识别

支持对国家/地方税务局发行的横/竖版通用机打发票的23个关键字段进行结构化识别，包括发票类型、发票号码、发票代码、开票日期、合计金额大写、合计金额小写、商品名称、商品单位、商品单价、商品数量、商品金额、机打代码、机打号码、校验码、销售方名称、销售方纳税人识别号、购买方名称、购买方纳税人识别号、合计税额等。

	""" 读取文件 """
   def get_file_content(filePath):
      with open(filePath, "rb") as fp:
         return fp.read()
   
   image = get_file_content('文件路径')
   url = "https://www.x.com/sample.jpg" 
   pdf_file = get_file_content('文件路径')
   
   # 调用通用机打发票识别
   res_image = client.invoice(image)
   res_url = client.invoiceUrl(url)
   res_pdf = client.invoicePdf(pdf_file)   
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)   
   
   # 如果有可选参数
   options={}
   options["location"] = "true"
   res_image = client.invoice(image, options)
   res_url = client.invoiceUrl(url, options)
   res_pdf = client.invoicePdf(pdf_file, options)   
   print(res_image)
   print(res_url)
   print(res_pdf)

请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和 url/pdf_file 三选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url、pdf_file字段失效
url	和 image/pdf_file 三选一	string	-	图片完整url，url长度不超过1024字节，url对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url字段失效请注意关闭URL防盗链
pdf_file	和 image/url 三选一	string	-	PDF文件，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px 优先级：image > url > pdf_file，当image、url字段存在时，pdf_file字段失效
pdf_file_num	否	string	-	需要识别的PDF文件的对应页码，当 pdf_file 参数有效时，识别传入页码的对应页面内容，若不传入，则默认识别第 1 页

返回参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
direction	是	int32	图像方向。 - - 1：未定义， - 0：正向， - 1：逆时针90度， - 2：逆时针180度， - 3：逆时针270度
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
words_result	是	object{}	识别结果
+ InvoiceType	否	string	发票类型
+ InvoiceCode	否	string	发票代码
+ InvoiceNum	否	string	发票号码
+ InvoiceDate	否	string	开票日期
+ AmountInFiguers	否	string	合计金额小写
+ AmountInWords	否	string	合计金额大写
+ CommodityName	否	array[]	商品名称
++ row	否	unit32	行号
++ word	否	string	内容
+ CommodityUnit	否	array[]	商品单位
++ row	否	unit32	行号
++ word	否	string	内容
+ CommodityPrice	否	array[]	商品单价
++ row	否	unit32	行号
++ word	否	string	内容
+ CommodityNum	否	array[]	商品数量
++ row	否	unit32	行号
++ word	否	string	内容
+ CommodityAmount	否	array[]	商品金额
++ row	否	unit32	行号
++ word	否	string	内容
+ IndustrySort	否	string	行业分类
+ MachineNum	否	string	机打号码
+ CheckCode	否	string	校验码
+ SellerName	否	string	销售方名称
+ SellerRegisterNum	否	string	销售方纳税人识别号
+ PurchaserName	否	string	购买方名称
+ PurchaserRegisterNum	否	string	购买方纳税人识别号
+ TotalTax	否	string	合计税额
+ Province	否	string	省
+ City	否	string	市
+ Time	否	string	时间
+ SheetNum	否	string	联次
pdf_file_size	否	string	传入PDF文件的总页数，当 pdf_file 参数有效时返回该字段

返回示例

{
    "log_id": 4423022131715883558,
    "direction": 0,
    "words_result_num": 22,
    "words_result": {
        "City": "",
        "InvoiceNum": "01445096",
        "SellerName": "百度餐饮店",
        "IndustrSort": "生活服务",
        "Province": "广东省",
        "CommodityAmount": [
            {
                "word": "183.00",
                "row": "1"
            }
        ],
        "InvoiceDate": "2020年07月28日",
        "PurchaserName": "中信建投证券股份有限公司",
        "CommodityNum": [],
        "InvoiceCode": "144001901511",
        "CommodityUnit": [],
        "SheetNum": "",
        "PurchaserRegisterNum": "9144223008453480X9",
        "Time": "",
        "CommodityPrice": [],
        "AmountInFiguers": "183.00",
        "AmountInWords": "壹佰捌拾叁元整",
        "CheckCode": "61042119820421061301",
        "TotalTax": "183.00",
        "InvoiceType": "广东通用机打发票",
        "SellerRegisterNum": "61042119820421061301",
        "CommodityName": [
            {
                "word": "餐费",
                "row": "1"
            }
        ]
    }
}

户口本识别

支持对户口本内常住人口登记卡的全部 22 个字段进行结构化识别，包括户号、姓名、与户主关系、性别、出生地、民族、出生日期、身份证号、本市县其他住址、曾用名、籍贯、宗教信仰、身高、血型、文化程度、婚姻状况、兵役状况、服务处所、职业、何时由何地迁往本市、何时由何地迁往本址、登记日期。

   """ 读取文件 """
   def get_file_content(filePath):
      with open(filePath, "rb") as fp:
         return fp.read()
   
   image = get_file_content('文件路径')
   url = "https://www.x.com/sample.jpg" 
   
   # 调用户口本识别
   res_image = client.householdRegister(image)
   res_url = client.householdRegisterUrl(url)
   print(res_image)
   print(res_url)

请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和image二选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式
url	和image二选一	string	-	图片完整URL，URL长度不超过1024字节，URL对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效请注意关闭URL防盗链

返回参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
words_result_num	是	int	识别结果数，表示words_result的元素个数
words_result	是	object{}	识别结果
Name	是	object{}	姓名
+ words	是	string	所属字段的具体内容，以下各字段均含有此元素
Relationship	是	object{}	户主或与户主关系
Sex	是	object{}	性别
BirthAddress	是	object{}	出生地
Nation	是	object{}	民族
Birthday	是	object{}	生日
CardNo	是	object{}	身份证号
HouseholdNum	是	object{}	户号
FormerName	是	object{}	曾用名
Hometown	是	object{}	籍贯
OtherAddress	是	object{}	本市（县）其他住址
Belief	是	object{}	宗教信仰
Height	是	object{}	身高
BloodType	是	object{}	血型
Education	是	object{}	文化程度
MaritalStatus	是	object{}	婚姻状况
VeteranStatus	是	object{}	兵役状况
WorkAddress	是	object{}	服务处所
Career	是	object{}	职业
WWToCity	是	object{}	何时由何地迁来本市(县)
WWHere	是	object{}	何时由何地迁往本址
Date	是	object{}	登记日期

返回示例

 {
    "log_id": 1301870459,
    "words_result": {
        "BirthAddress": {
            "words": "河南洛阳市郊区"
        },
        "Birthday": {
            "words": "2016-07-28"
        },
        "CardNo": {
            "words": "410311201607282825"
        },
        "Name": {
            "words": "孙翌晨"
        },
        "Nation": {
            "words": "汉族"
        },
        "Relationship": {
            "words": "户主"
        },
        "Sex": {
            "words": "男"
        },
    },
    "words_result_num": 7
}

机动车销售发票识别

支持对机动车销售发票的26个关键字段进行结构化识别，包括发票代码、发票号码、开票日期、机器编号、购买方名称、购买方身份证号码/组织机构代码、车辆类型、厂牌型号、产地、合格证号、发动机号码、车架号码、价税合计、价税合计小写、销货单位名称、电话、纳税人识别号、账号、地址、开户银行、税率、税额、主管税务机关及代码、不含税价格、限乘人数。

   """ 读取文件 """
   def get_file_content(filePath):
      with open(filePath, "rb") as fp:
         return fp.read()
   
   image = get_file_content('文件路径')
   url = "https://www.x.com/sample.jpg" 
   
   # 调用机动车销售发票识别
   res_image = client.vehicleInvoice(image)
   res_url = client.vehicleInvoiceUrl(url)
   print(res_image)
   print(res_url)

请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和url二选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，需去掉编码头（data:image/jpeg;base64, ）要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式
url	和image二选一	string	-	图片完整URL，URL长度不超过1024字节，URL对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效请注意关闭URL防盗链

返回参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
words_result	是	array[]	识别结果数组
+ InvoiceCode	是	string	发票代码/机打代码
+ InvoiceNum	是	string	发票号码/机打号码
+ InvoiceDate	是	string	开票日期
+ MachineCode	是	string	机器编号
+ Purchaser	是	string	购买方名称
+ PurchaserCode	是	string	购买方身份证号码/组织机构代码
+ VehicleType	是	string	车辆类型
+ ManuModel	是	string	厂牌型号
+ Origin	是	string	产地
+ CertificateNum	是	string	合格证号
+ EngineNum	是	string	发动机号码
+ VinNum	是	string	车架号码
+ PriceTax	是	string	价税合计
+ PriceTaxLow	是	string	价税合计小写
+ Saler	是	string	销货单位名称
+ SalerPhone	是	string	销货单位电话
+ SalerCode	是	string	销货单位纳税人识别号
+ SalerAccountNum	是	string	销货单位账号
+ SalerAddress	是	string	销货单位地址
+ SalerBank	是	string	销货单位开户银行
+ TaxRate	是	string	税率
+ Tax	是	string	税额
+ TaxAuthor	是	string	主管税务机关
+ TaxAuthorCode	是	string	主管税务机关代码
+ Price	是	string	不含税价格
+ LimitPassenger	是	string	限乘人数

返回示例

{
    "log_id": 283449393728149457,
    "words_result_num": 26,
    "words_result": {
        "InvoiceNum": "00875336",
        "Saler": "深圳市新能源汽车销售有限公司",
        "LimitPassenger": "5",
        "MachineCode": "669745967911",
        "VinNum": "LJLGTCRP1J4007581",
        "TaxRate": "16%",
        "PriceTaxLow": "106100.00",
        "InvoiceDate": "2018-11-29",
        "Price": "￥91465.52",
        "SalerBank": "中国工商银行股份有限公司深圳岭园支行",
        "TaxAuthor": "国家锐务总局深圳市龙岗区税务局第五税务所",
        "ManuModel": "江淮牌HFC7007EYBD6",
        "CertificateNum": "WCH0794J0976801",
        "Purchaser": "苏子潇",
        "VehicleType": "纯电动轿车",
        "InvoiceCode": "14975047560",
        "PriceTax": "壹拾万陆仟壹佰圆整",
        "SalerPhone": "0755-83489306",
        "SalerAddress": "深圳市龙岗区龙岗街道百世国际汽车城",
        "Origin": "安徽省合肥市",
        "EngineNum": "18958407",
        "Tax": "14634.48",
        "PurchaserCode": "5135934475603742222",
        "TaxAuthorCode": "14037589413",
        "SalerAccountNum": "中国工商银行股份有限公司深圳岭园支行",
        "SalerCode": "9144928346458292278H"
    }
}

车辆合格证识别

支持对车辆合格证的23个关键字段进行结构化识别，包括合格证编号、发证日期、车辆制造企业名、车辆品牌、车辆名称、车辆型号、车架号、车身颜色、发动机型号、发动机号、燃料种类、排量、功率、排放标准、轮胎数、轴距、轴数、转向形式、总质量、整备质量、驾驶室准乘人数、最高设计车速、车辆制造日期。

   """ 读取文件 """
   def get_file_content(filePath):
      with open(filePath, "rb") as fp:
         return fp.read()
   
   image = get_file_content('文件路径')
   url = "https://www.x.com/sample.jpg" 
   
   # 调用车辆合格证
   res_image = client.vehicleCertificate(image)
   res_url = client.vehicleCertificateUrl(url)
   print(res_image)
   print(res_url)

请求参数详情

参数	是否必选	类型	可选值范围	说明
image	和url二选一	string	-	图像数据，base64编码后进行urlencode，需去掉编码头（data:image/jpeg;base64, ）要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式
url	和image二选一	string	-	图片完整URL，URL长度不超过1024字节，URL对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效请注意关闭URL防盗链

返回参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	唯一的log id，用于问题定位
words_result_num	是	uint32	识别结果数，表示words_result的元素个数
words_result	是	array[]	识别结果数组
+ CertificationNo	是	string	合格证编号
+ CertificateDate	是	string	发证日期
+ Manufacturer	是	string	车辆制造企业名
+ CarBrand	是	string	车辆品牌
+ CarName	是	string	车辆名称
+ CarModel	是	string	车辆型号
+ VinNo	是	string	车架号
+ CarColor	是	string	车身颜色
+ EngineType	是	string	发动机型号
+ EngineNo	是	string	发动机号
+ FuelType	是	string	燃料种类
+ Displacement	是	string	排量
+ Power	是	string	功率
+ EmissionStandard	是	string	排放标准
+ TyreNum	是	string	轮胎数
+ Wheelbase	是	string	轴距
+ AxleNum	是	string	轴数
+ SteeringType	是	string	转向形式
+ TotalWeight	是	string	总质量
+ SaddleMass	是	string	整备质量
+ LimitPassenger	是	string	驾驶室准乘人数
+ SpeedLimit	是	string	最高设计车速
+ ManufactureDate	是	string	车辆制造日期

返回示例