接口说明
通用文字识别
用户向服务请求识别某张图中的所有文字
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用通用文字识别, 图片参数为本地图片
result = client.general_basic(image, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["language_type"] = "CHN_ENG";
options["detect_direction"] = "true";
options["detect_language"] = "true";
options["probability"] = "true";
// 带参数调用通用文字识别, 图片参数为本地图片
result = client.general_basic(image, options);
Json::Value result;
std::string url = "https//www.x.com/sample.jpg";
// 调用通用文字识别, 图片参数为远程url图片
result = client.general_basic_url(url, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["language_type"] = "CHN_ENG";
options["detect_direction"] = "true";
options["detect_language"] = "true";
options["probability"] = "true";
// 带参数调用通用文字识别, 图片参数为远程url图片
result = client.general_basic_url(url, options);
通用文字识别 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 | std::string | 图片数据的二进制字符串,可以使用aip::get_file_content函数获取 | ||
url | 是 | std::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/png/bmp格式,当image字段存在时url字段失效 | ||
language_type | 否 | std::string | CHN_ENG ENG POR FRE GER ITA SPA RUS JAP KOR |
CHN_ENG | 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; - POR:葡萄牙语; - FRE:法语; - GER:德语; - ITA:意大利语; - SPA:西班牙语; - RUS:俄语; - JAP:日语; - KOR:韩语; |
detect_direction | 否 | std::string | true false |
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 | std::string | true false |
false | 是否检测语言,默认不检测。当前支持(中文、英语、日语、韩语) |
probability | 否 | std::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 | 必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
direction | 否 | number | 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 | number | 唯一的log id,用于问题定位 |
words_result_num | 是 | number | 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 |
+words | 否 | string | 识别结果字符串 |
probability | 否 | object | 行置信度信息;如果输入参数 probability = true 则输出 |
+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 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。
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用通用文字识别(高精度版)
result = client.accurate_basic(image, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["detect_direction"] = "true";
options["probability"] = "true";
// 带参数调用通用文字识别(高精度版)
result = client.accurate_basic(image, options);
通用文字识别(高精度版) 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 | std::string | 图片数据的二进制字符串,可以使用aip::get_file_content函数获取 | ||
detect_direction | 否 | std::string | true false |
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 | std::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 | 必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
direction | 否 | number | 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 | number | 唯一的log id,用于问题定位 |
words_result_num | 是 | number | 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 |
+words | 否 | string | 识别结果字符串 |
probability | 否 | object | 行置信度信息;如果输入参数 probability = true 则输出 |
+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(高精度版) 返回示例
{
"log_id": 1390582998516105216,
"words_result_num": 2
"words_result": [
{
"words": " OCR"
},
{
"words": "百度通用文字识别高精度版"
}
]
}
通用文字识别(含位置信息版)
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。
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用通用文字识别(含位置信息版), 图片参数为本地图片
result = client.general(image, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> 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";
// 带参数调用通用文字识别(含位置信息版), 图片参数为本地图片
result = client.general(image, options);
Json::Value result;
std::string url = "https//www.x.com/sample.jpg";
// 调用通用文字识别(含位置信息版), 图片参数为远程url图片
result = client.general_url(url, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> 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";
// 带参数调用通用文字识别(含位置信息版), 图片参数为远程url图片
result = client.general_url(url, options);
通用文字识别(含位置信息版) 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 | std::string | 图片数据的二进制字符串,可以使用aip::get_file_content函数获取 | ||
url | 是 | std::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/png/bmp格式,当image字段存在时url字段失效 | ||
recognize_granularity | 否 | std::string | big - 不定位单字符位置 small - 定位单字符位置 |
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 | std::string | CHN_ENG ENG POR FRE GER ITA SPA RUS JAP KOR |
CHN_ENG | 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; - POR:葡萄牙语; - FRE:法语; - GER:德语; - ITA:意大利语; - SPA:西班牙语; - RUS:俄语; - JAP:日语; - KOR:韩语; |
detect_direction | 否 | std::string | true false |
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 | std::string | true false |
false | 是否检测语言,默认不检测。当前支持(中文、英语、日语、韩语) |
vertexes_location | 否 | std::string | true false |
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 | std::string | true false |
是否返回识别结果中每一行的置信度 | |
paragraph | 否 | std::string | true false |
是否输出段落信息 |
通用文字识别(含位置信息版) 返回数据参数详情
字段 | 必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
direction | 否 | number | 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 | number | 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 | number | 识别结果数,表示words_result的元素个数 |
+vertexes_location | 否 | array | 当前为四个顶点: 左上,右上,右下,左下。当vertexes_location=true时存在 |
++x | 是 | number | 水平坐标(坐标0点为左上角) |
++y | 是 | number | 垂直坐标(坐标0点为左上角) |
+location | 是 | array | 位置数组(坐标0点为左上角) |
++left | 是 | number | 表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 |
++top | 是 | number | 表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 |
++width | 是 | number | 表示定位位置的长方形的宽度 |
++height | 是 | number | 表示定位位置的长方形的高度 |
+words | 否 | number | 识别结果字符串 |
+chars | 否 | array | 单字符结果,recognize_granularity=small时存在 |
++location | 是 | array | 位置数组(坐标0点为左上角) |
+++left | 是 | number | 表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 |
+++top | 是 | number | 表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 |
+++width | 是 | number | 表示定位定位位置的长方形的宽度 |
+++height | 是 | number | 表示位置的长方形的高度 |
++char | 是 | string | 单字符识别结果 |
probability | 否 | object | 行置信度信息;如果输入参数 probability = true 则输出 |
+ 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(含位置高精度版)
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。
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用通用文字识别(含位置高精度版)
result = client.accurate(image, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["recognize_granularity"] = "big";
options["detect_direction"] = "true";
options["vertexes_location"] = "true";
options["probability"] = "true";
// 带参数调用通用文字识别(含位置高精度版)
result = client.accurate(image, options);
通用文字识别(含位置高精度版) 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 | std::string | 图片数据的二进制字符串,可以使用aip::get_file_content函数获取 | ||
recognize_granularity | 否 | std::string | big - 不定位单字符位置 small - 定位单字符位置 |
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 | std::string | true false |
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 | std::string | true false |
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 | std::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(含位置高精度版) 返回数据参数详情
字段 | 必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
direction | 否 | number | 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 | number | 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 | number | 识别结果数,表示words_result的元素个数 |
+vertexes_location | 否 | array | 当前为四个顶点: 左上,右上,右下,左下。当vertexes_location=true时存在 |
++x | 是 | number | 水平坐标(坐标0点为左上角) |
++y | 是 | number | 垂直坐标(坐标0点为左上角) |
+location | 是 | array | 位置数组(坐标0点为左上角) |
++left | 是 | number | 表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 |
++top | 是 | number | 表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 |
++width | 是 | number | 表示定位位置的长方形的宽度 |
++height | 是 | number | 表示定位位置的长方形的高度 |
+words | 否 | number | 识别结果字符串 |
+chars | 否 | array | 单字符结果,recognize_granularity=small时存在 |
++location | 是 | array | 位置数组(坐标0点为左上角) |
+++left | 是 | number | 表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 |
+++top | 是 | number | 表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 |
+++width | 是 | number | 表示定位定位位置的长方形的宽度 |
+++height | 是 | number | 表示位置的长方形的高度 |
++char | 是 | string | 单字符识别结果 |
probability | 否 | object | 行置信度信息;如果输入参数 probability = true 则输出 |
+ 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
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用通用文字识别(含生僻字版), 图片参数为本地图片
result = client.general_enhanced(image, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["language_type"] = "CHN_ENG";
options["detect_direction"] = "true";
options["detect_language"] = "true";
options["probability"] = "true";
// 带参数调用通用文字识别(含生僻字版), 图片参数为本地图片
result = client.general_enhanced(image, options);
Json::Value result;
std::string url = "https//www.x.com/sample.jpg";
// 调用通用文字识别(含生僻字版), 图片参数为远程url图片
result = client.general_enhanced_url(url, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["language_type"] = "CHN_ENG";
options["detect_direction"] = "true";
options["detect_language"] = "true";
options["probability"] = "true";
// 带参数调用通用文字识别(含生僻字版), 图片参数为远程url图片
result = client.general_enhanced_url(url, options);
通用文字识别(含生僻字版) 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 | std::string | 图片数据的二进制字符串,可以使用aip::get_file_content函数获取 | ||
url | 是 | std::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/png/bmp格式,当image字段存在时url字段失效 | ||
language_type | 否 | std::string | CHN_ENG ENG POR FRE GER ITA SPA RUS JAP KOR |
CHN_ENG | 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; - POR:葡萄牙语; - FRE:法语; - GER:德语; - ITA:意大利语; - SPA:西班牙语; - RUS:俄语; - JAP:日语; - KOR:韩语; |
detect_direction | 否 | std::string | true false |
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 | std::string | true false |
false | 是否检测语言,默认不检测。当前支持(中文、英语、日语、韩语) |
probability | 否 | std::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(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。
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用网络图片文字识别, 图片参数为本地图片
result = client.webimage(image, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["detect_direction"] = "true";
options["detect_language"] = "true";
// 带参数调用网络图片文字识别, 图片参数为本地图片
result = client.webimage(image, options);
Json::Value result;
std::string url = "https//www.x.com/sample.jpg";
// 调用网络图片文字识别, 图片参数为远程url图片
result = client.webimage_url(url, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["detect_direction"] = "true";
options["detect_language"] = "true";
// 带参数调用网络图片文字识别, 图片参数为远程url图片
result = client.webimage_url(url, options);
网络图片文字识别 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 | std::string | 图片数据的二进制字符串,可以使用aip::get_file_content函数获取 | ||
url | 是 | std::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/png/bmp格式,当image字段存在时url字段失效 | ||
detect_direction | 否 | std::string | true false |
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 | std::string | true false |
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 | number | 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 | number | 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 | number | 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 |
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。
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
std::string id_card_side = "back";
// 调用身份证识别
result = client.idcard(image, id_card_side, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["detect_direction"] = "true";
options["detect_risk"] = "false";
// 带参数调用身份证识别
result = client.idcard(image, id_card_side, options);
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_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 |
---|---|---|---|
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 |
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 |
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 |
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 | int | 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 |
+ 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。
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用银行卡识别
result = client.bankcard(image, aip::null);
银行卡识别 请求参数详情
参数名称 | 是否必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
image | 是 | std::string | 图片数据的二进制字符串,可以使用aip::get_file_content函数获取 |
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 | number | 是 | 请求标识码,随机数,唯一。 |
result | object | 是 | 返回结果 |
+bank_card_number | string | 是 | 银行卡卡号 |
+bank_name | string | 是 | 银行名,不能识别时为空 |
+bank_card_type | number | 是 | 银行卡类型,0:不能识别; 1: 借记卡; 2: 信用卡 |
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
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用驾驶证识别
result = client.driving_license(image, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["detect_direction"] = "true";
// 带参数调用驾驶证识别
result = client.driving_license(image, options);
驾驶证识别 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 | std::string | 图片数据的二进制字符串,可以使用aip::get_file_content函数获取 | ||
detect_direction | 否 | std::string | true false |
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。 |
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 | number | 唯一的log id,用于问题定位 |
words_result_num | 是 | number | 识别结果数,表示words_result的元素个数 |
words_result | 是 | array(object) | 识别结果数组 |
+words | 否 | string | 识别结果字符串 |
驾驶证识别 返回示例
{
"errno": 0,
"msg": "success",
"data": {
"words_result_num": 10,
"words_result": {
"证号": {
"words": "3208231999053090"
},
"有效期限": {
"words": "6年"
},
"准驾车型": {
"words": "B2"
},
"有效起始日期": {
"words": "20101125"
},
"住址": {
"words": "江苏省南通市海门镇秀山新城"
},
"姓名": {
"words": "小欧欧"
},
"国籍": {
"words": "中国"
},
"出生日期": {
"words": "19990530"
},
"性别": {
"words": "男"
},
"初次领证日期": {
"words": "20100125"
}
}
}
}
行驶证识别
对机动车行驶证所有关键字段进行识别
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用行驶证识别
result = client.vehicle_license(image, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["detect_direction"] = "true";
options["accuracy"] = "normal";
// 带参数调用行驶证识别
result = client.vehicle_license(image, options);
行驶证识别 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 | std::string | 图片数据的二进制字符串,可以使用aip::get_file_content函数获取 | ||
detect_direction | 否 | std::string | true false |
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。 |
vehicle_license_side | 否 | string | front/back | front | - front:识别行驶证主页- back:识别行驶证副页 |
unified | 否 | string | true/false | false | - false: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 |
行驶证识别 返回数据参数详情
字段 | 必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
log_id | 是 | number | 唯一的log id,用于问题定位 |
words_result_num | 是 | number | 识别结果数,表示words_result的元素个数 |
words_result | 是 | array(object) | 识别结果数组 |
+words | 否 | string | 识别结果字符串 |
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,并返回签发地和号牌。
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用车牌识别
result = client.license_plate(image, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["multi_detect"] = "true";
// 带参数调用车牌识别
result = client.license_plate(image, options);
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 | std::string | 图片数据的二进制字符串,可以使用aip::get_file_content函数获取 | ||
multi_detect | 否 | std::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。
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用营业执照识别
result = client.business_license(image, aip::null);
营业执照识别 请求参数详情
参数名称 | 是否必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
image | 是 | std::string | 图片数据的二进制字符串,可以使用aip::get_file_content函数获取 |
detect_direction | 否 | std::string | 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 | 否 | std::string | 此参数新版本无需传,可选值:normal,high |
risk_warn | 否 | std::string | 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 | number | 请求标识码,随机数,唯一。 |
words_result_num | 是 | number | 识别结果数,表示words_result的元素个数 |
words_result | 是 | array(object) | 识别结果数组 |
left | 是 | number | 表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 |
top | 是 | number | 表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 |
width | 是 | number | 表示定位位置的长方形的宽度 |
height | 是 | number | 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、发票、的士票、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。
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用通用票据识别
result = client.receipt(image, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["recognize_granularity"] = "big";
options["probability"] = "true";
options["accuracy"] = "normal";
options["detect_direction"] = "true";
// 带参数调用通用票据识别
result = client.receipt(image, options);
通用票据识别 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 | std::string | 图片数据的二进制字符串,可以使用aip::get_file_content函数获取 | ||
recognize_granularity | 否 | std::string | big - 不定位单字符位置 small - 定位单字符位置 |
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 | std::string | true false |
是否返回识别结果中每一行的置信度 | |
accuracy | 否 | std::string | normal - 使用快速服务 |
normal 使用快速服务,1200ms左右时延;缺省或其它值使用高精度服务,1600ms左右时延 | |
detect_direction | 否 | std::string | true false |
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。 |
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 | number | 唯一的log id,用于问题定位 |
words_result_num | 是 | number | 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 | number | 表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 |
top | 是 | number | 表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 |
width | 是 | number | 表示定位位置的长方形的宽度 |
height | 是 | number | 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 |
location | 是 | array() | 位置数组(坐标0点为左上角) |
left | 是 | number | 表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 |
top | 是 | number | 表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 |
width | 是 | number | 表示定位定位位置的长方形的宽度 |
height | 是 | number | 表示位置的长方形的高度 |
char | 是 | string | 单字符识别结果 |
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 |
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。
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
std::string templateSign = "Nsdax2424asaAS791823112";
// 调用自定义模板文字识别
result = client.custom(image, templateSign, aip::null);
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 | std::string | 图片数据的二进制字符串,可以使用aip::get_file_content函数获取 |
templateSign | 否 | std::string | 您在自定义文字识别平台制作的模板的ID |
classifierId | 否 | std::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"
}
]
]
}
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,其中五要素字段的识别准确率超过 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,四要素字段的识别准确率可达95%。
#include "ocr.h"
// 设置APPID/AK/SK
std::string app_id = "你的 App ID";
std::string api_key = "你的 Api key";
std::string secret_key = "你的 Secret Key";
aip::Ocr client(app_id, api_key, secret_key);
Json::Value result;
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
std::string image;
//图片识别
aip::get_file_content("./sample.jpg", &image);
result = client.vatInvoice(image, options);
//url识别
result = client.vatInvoiceUrl("htpp://test.jpg", options);
//pdf识别
aip::get_file_content("./pdf.jpg", &image);
result = client.vatInvoicePdf(image, options);
请求参数详情
参数名称 | 是否必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
image | 是 | mixed | 本地图片路径或者图片二进制数据或url或者pdf文件 |
type | 否 | String | 可选参数,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 |
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 | 是 | string | 发票种类 |
InvoiceTypeOrg | 是 | string | 发票名称 |
InvoiceCode | 是 | string | 发票代码 |
InvoiceNum | 是 | string | 发票号码 |
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 | 否 | 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 |
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 |
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。
#include "ocr.h"
// 设置APPID/AK/SK
std::string app_id = "你的 App ID";
std::string api_key = "你的 Api key";
std::string secret_key = "你的 Secret Key";
aip::Ocr client(app_id, api_key, secret_key);
Json::Value result;
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
std::string image;
//图片识别
aip::get_file_content("./sample.jpg", &image);
result = client.taxiReceipt(image, options);
//url识别
result = client.taxiReceiptUrl("htpp://test.jpg", options);
**请求参数详情**
参数名称 | 是否必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
image | 是 | mixed | 本地图片二进制数据或url |
返回参数
参数 | 类型 | 是否必须 | 说明 |
---|---|---|---|
log_id | uint64 | 是 | 请求标识码,随机数,唯一。 |
words_result_num | uint32 | 是 | 识别结果数,表示words_result的元素个数 |
InvoiceCode | string | 是 | 发票代号 |
InvoiceNum | string | 是 | 发票号码 |
TaxiNum | string | 是 | 车牌号 |
Date | string | 是 | 日期 |
Time | string | 是 | 上下车时间 |
Fare | string | 是 | 总金额 |
FuelOilSurcharge | string | 是 | 燃油附加费 |
CallServiceSurcharge | string | 是 | 叫车服务费 |
Province | string | 是 | 省 |
City | string | 是 | 市 |
PricePerkm | string | 是 | 单价 |
Distance | string | 是 | 里程 |
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。
#include "ocr.h"
// 设置APPID/AK/SK
std::string app_id = "你的 App ID";
std::string api_key = "你的 Api key";
std::string secret_key = "你的 Secret Key";
aip::Ocr client(app_id, api_key, secret_key);
Json::Value result;
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
std::string image;
//图片识别
aip::get_file_content("./sample.jpg", &image);
result = client.vinCode(image, options);
//url识别
result = client.vinCodeUrl("htpp://test.jpg", options);
**请求参数详情**
参数名称 | 是否必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
image | 是 | mixed | 本地图片路径或者图片二进制数据或url |
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 | 是 | array[] | 定位和识别结果数组 |
location | 是 | object{} | 识别结果 |
words | 是 | string | VIN码识别结果 |
words_result_num | 是 | int | 识别结果数,表示words_result的元素个数 |
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。
#include "ocr.h"
// 设置APPID/AK/SK
std::string app_id = "你的 App ID";
std::string api_key = "你的 Api key";
std::string secret_key = "你的 Secret Key";
aip::Ocr client(app_id, api_key, secret_key);
Json::Value result;
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
std::string image;
//图片识别
aip::get_file_content("./sample.jpg", &image);
result = client.trainTicket(image, options);
//url识别
result = client.trainTicketUrl("htpp://test.jpg", options);
请求参数详情
参数名称 | 是否必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
image | 是 | mixed | 本地图片路径或者图片二进制数据或url |
返回参数
参数 | 类型 | 是否必须 | 说明 |
---|---|---|---|
log_id | uint64 | 是 | 请求标识码,随机数,唯一。 |
ticket_num | string | 是 | 车票号 |
starting_station | string | 是 | 始发站 |
train_num | string | 是 | 车次号 |
destination_station | string | 是 | 到达站 |
date | string | 是 | 出发日期 |
ticket_rates | string | 是 | 车票金额 |
seat_category | string | 是 | 席别 |
name | string | 是 | 乘客姓名 |
id_num | string | 是 | 身份证号 |
serial_number | string | 是 | 序列号 |
sales_station | string | 是 | 售站 |
time | string | 是 | 时间 |
seat_num | string | 是 | 座位号 |
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%。
#include "ocr.h"
// 设置APPID/AK/SK
std::string app_id = "你的 App ID";
std::string api_key = "你的 Api key";
std::string secret_key = "你的 Secret Key";
aip::Ocr client(app_id, api_key, secret_key);
Json::Value result;
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
std::string image;
//图片识别
aip::get_file_content("./sample.jpg", &image);
result = client.numbers(image, options);
请求参数详情
参数名称 | 是否必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
image | 是 | mixed | 本地图片路径或者图片二进制数据 |
recognize_granularity | false | string | big、small |
detect_direction | false | string | true、false |
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,recognize_granularity=small时存在 |
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 |
char | 是 | string | 单字符识别结果 |
返回示例
{
"log_id": 620759800,
"words_result": [
{
"location": {
"left": 56,
"top": 0,
"width": 21,
"height": 210
},
"words": "3"
}
],
"words_result_num": 1
}
印章识别
检测并识别合同文件或常用票据中的印章,输出文字内容、印章位置信息以及相关置信度,已支持圆形章、椭圆形章、方形章等常见印章检测与识别
Json::Value result;;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 印章识别
result = client.seal(image,aip::null);
请求参数详情
参数 | 是否必选 | 类型 | 可选值范围 | 说明 |
---|---|---|---|---|
image | 是 | 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 |
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 |
result_num | 是 | uint32 | 识别结果数,表示results的元素个数 |
result | 是 | array[] | 定位结果数组 |
+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 |
+probability | 是 | float | 每一个识别结果的置信度值 |
+type | 是 | string | 印章的类别,共有circle(圆章),ellipse(椭圆章),rectangle(方章)三种 |
+major | 是 | object{} | 主字段内容 |
++words | 是 | string | 主字段识别内容,即章内上环弯曲文字结果 |
++probability | 是 | float | 主字段识别内容的置信度 |
+minor | 是 | array[] | 其他字段内容,即除主字段外的文字识别内容均放置于该参数中返回,若章内不存在其他字段文字,则该参数为空 |
++words | 是 | string | 其他字段识别内容 |
++probability | 是 | float | 其他字段识别内容的置信度 |
返回示例
{
"result": [
{
"major": {
"probability": 0.99759155511856,
"words": "峨眉山旅游股份有限公司成都峨眉山雪芽大酒店分公司"
},
"minor": [
{
"probability": 0.99994027614594,
"words": "前厅部"
}
],
"probability": 0.9936261177063,
"location": {
"top": 594,
"left": 918,
"width": 150,
"height": 142
},
"type": "circle"
}
],
"log_id": "1349006147834609664",
"result_num": 1
}
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。
Json::Value result;;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 网络图片文字识别(含位置版)
result = client.webimageloc(image,aip::null);
// 文件url
std::string = "http://host/test.jpeg"
result = client.webimagelocurl(url,aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
// 带参数调用网络图片文字识别(含位置版)
result = client.webimageloc(image, options);
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,像素乘积不超过2048*2048 (1024*1024以内图像处理效果最佳)。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 |
detect_direction | false | 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 | false | string | true/false | 是否返回每行识别结果的置信度。默认为false |
poly_location | false | 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 | false | 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 |
返回参数详情
字段 | 是否必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
log_id | true | uint64 | 唯一的log id,用于问题定位 |
direction | false | int32 | 图像方向,当detect_direction=true时存在。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 |
words_result | true | array[] | 识别结果数组 |
words_result_num | true | uint32 | 识别结果数,表示words_result的元素个数 |
+words | true | string | 整行的识别结果 |
+location | true | object | 整行的矩形框坐标。位置数组(坐标0点为左上角) |
++left | true | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 |
++top | true | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 |
++width | true | uint32 | 表示定位位置的长方形的宽度 |
++height | true | uint32 | 表示定位位置的长方形的高度 |
+probability | true | 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 | true | array[] | poly_location=true时存在。文字所在区域的外接矩形的4个点坐标信息 |
++x | true | uint32 | 水平坐标(坐标0点为左上角) |
++y | true | uint32 | 垂直坐标(坐标0点为左上角) |
+chars | false | array[] | 单字符结果,recognize_granularity=small时存在 |
++char | false | string | 单字符识别结果 |
++location | false | object | 每个单字的矩形框坐标。位置数组(坐标0点为左上角) |
+++left | false | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 |
+++top | false | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 |
+++width | false | uint32 | 表示定位定位位置的长方形的宽度 |
+++height | false | uint32 | 表示定位定位位置的长方形的高度 |
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
},
}
],
}
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。
Json::Value result;;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 仪器仪表盘读数识别
result = client.meter(image,aip::null);
// 文件url
std::string = "http://host/test.jpeg"
result = client.meterurl(url,aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
// 带参数调用仪器仪表盘读数识别
result = client.meter(image, options);
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 | false | string | true/false | 是否返回每行识别结果的置信度。默认为false |
poly_location | false | 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 |
返回参数详情
字段 | 是否必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
log_id | true | uint64 | 唯一的log id,用于问题定位 |
words_result | true | array[] | 识别结果数组 |
words_result_num | true | uint32 | 识别结果数,表示words_result的元素个数 |
+words | true | string | 识别结果字符串 |
+location | true | array[] | 识别结果所在长方形位置信息 |
++left | true | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 |
++top | true | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 |
++width | true | uint32 | 表示定位位置的长方形的宽度 |
++height | true | uint32 | 表示定位位置的长方形的高度 |
+probability | false | 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 | false | 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
}
}
],
}
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
Json::Value result;;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 试卷分析与识别
result = client.docanalysis(image,aip::null);
// 文件url
std::string = "http://host/test.jpeg"
result = client.docanalysisurl(url,aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
// 带参数调用试卷分析与识别
result = client.docanalysis(image, options);
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64px,最长边最大4096px。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 |
language_type | false | 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 | false | 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 | false | 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 | false | string | true/false | 是否返回每行识别结果的置信度。默认为false |
words_type | false | 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 | false | string | true/false | 是否分析文档版面:包括图、表、标题、段落的分析输出 |
返回参数详情
字段 | 是否必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
log_id | true | uint64 | 唯一的log id,用于问题定位 |
img_direction | false | 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 | true | uint32 | 识别结果数,表示results的元素个数 |
results | true | array[] | 识别结果数组 |
+words_type | true | string | 文字属性(手写、印刷),handwriting 手写,print 印刷 |
+words | true | array[] | 整行的识别结果数组。 |
++line_probability | false | 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 | false | float | 行置信度 |
+++min | false | float | 整行中单字的最低置信度 |
++word | true | float | 整行的识别结果 |
++words_location | true | array[] | 整行的矩形框坐标。位置数组(坐标0点为左上角) |
+++left | true | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 |
+++top | true | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 |
+++width | true | uint32 | 表示定位定位位置的长方形的宽度 |
+++height | true | uint32 | 表示位置的长方形的高度 |
+chars | false | array[] | result_type=small时返回。单字符结果数组。 |
++char | false | string | result_type=small时返回。每个单字的内容。 |
++chars_location | false | array[] | 每个单字的矩形框坐标。位置数组(坐标0点为左上角) |
+++left | false | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 |
+++top | false | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 |
+++width | false | uint32 | 表示定位定位位置的长方形的宽度 |
+++height | false | uint32 | 表示位置的长方形的高度 |
layouts_num | false | uint32 | 版面分析结果数,表示layout的元素个数 |
layouts | false | 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 | false | string | 版面分析的标签结果。表格:table, 图:figure, 文本:text, 标题:title |
+layout_location | false | 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 | false | uint32 | 水平坐标(坐标0点为左上角) |
++y | false | uint32 | 水平坐标(坐标0点为左上角) |
+layout_idx | false | 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) |
返回示例
{
"results_num": 6,
"log_id": "4488766695474114139",
"img_direction": 0,
"layouts_num": 0,
"results": [
{
"words_type": "print",
"words": {
"words_location": {
"top": 124,
"left": 136,
"width": 418,
"height": 65
},
"word": "五默写(4分)"
},
},
{
"words_type": "print",
"words": {
"words_location": {
"top": 246,
"left": 136,
"width": 37,
"height": 45
},
"word": "1"
},
},
{
"words_type": "handwriting",
"words": {
"words_location": {
"top": 195,
"left": 237,
"width": 469,
"height": 104
},
"word": "采菊东篱下"
},
},
{
"words_type": "print",
"words": {
"words_location": {
"top": 241,
"left": 889,
"width": 287,
"height": 52
},
"word": "悠然见南山?"
},
},
{
"words_type": "print",
"words": {
"words_location": {
"top": 415,
"left": 134,
"width": 472,
"height": 52
},
"word": "2.商女不知亡国恨"
},
},
{
"words_type": "handwriting",
"words": {
"words_location": {
"top": 377,
"left": 607,
"width": 556,
"height": 93
},
"word": "隔江犹唱后庭花。"
},
},
]
}
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。
Json::Value result;;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 手写文字识别
result = client.handwriting(image,aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
// 带参数调用手写文字识别
result = client.handwriting(image, options);
请求参数详情
参数 | 是否必选 | 类型 | 可选值范围 | 说明 |
---|---|---|---|---|
image | 是 | 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 |
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,recognize_granularity=small时存在 |
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 |
char | 是 | string | 单字符识别结果 |
probability | 否 | float | 当请求参数 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 |
返回示例
{
"log_id": 620759800,
"words_result": [
{
"location": {
"left": 56,
"top": 0,
"width": 21,
"height": 210
},
"words": "3"
}
],
"words_result_num": 1
}
办公文档识别
可对办公类文档版面进行分析,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。
Json::Value result;;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 办公文档识别
result = client.docanalysisoffice(image,aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
// 带参数调用办公文档识别
result = client.docanalysisoffice(image, options);
请求参数详情
参数 | 是否必选 | 类型 | 可选值范围 | 说明 |
---|---|---|---|---|
image | true | 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64px,最长边最大4096px。注意:图片的base64编码是不包含图片头的,如(data:image/jpg;base64,) |
language_type | false | 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 | false | 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 | false | 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 | false | string | true/false | 是否返回每行识别结果的置信度。默认为false |
words_type | false | 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 | false | string | true/false | 是否分析文档版面:包括图、表、标题、段落的分析输出 |
erase_seal | false | string | true/false | 是否先擦除水印、印章后再识别文档 |
返回参数详情
字段 | 是否必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
log_id | true | uint64 | 唯一的log id,用于问题定位 |
img_direction | false | 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 | true | uint32 | 识别结果数,表示results的元素个数 |
results | true | array[] | 识别结果数组 |
+words_type | true | string | 文字属性(手写、印刷),handwriting 手写,print 印刷 |
+words | true | array[] | 整行的识别结果数组。 |
++line_probability | false | 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 | false | float | 行置信度 |
+++min | false | float | 整行中单字的最低置信度 |
++word | true | float | 整行的识别结果 |
++words_location | true | array[] | 整行的矩形框坐标。位置数组(坐标0点为左上角) |
+++left | true | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 |
+++top | true | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 |
+++width | true | uint32 | 表示定位定位位置的长方形的宽度 |
+++height | true | uint32 | 表示位置的长方形的高度 |
+chars | false | array[] | result_type=small时返回。单字符结果数组。 |
++char | false | string | result_type=small时返回。每个单字的内容。 |
++chars_location | false | array[] | 每个单字的矩形框坐标。位置数组(坐标0点为左上角) |
+++left | false | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 |
+++top | false | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 |
+++width | false | uint32 | 表示定位定位位置的长方形的宽度 |
+++height | false | uint32 | 表示位置的长方形的高度 |
layouts_num | false | uint32 | 版面分析结果数,表示layout的元素个数 |
layouts | false | 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 | false | string | 版面分析的标签结果。表格:table, 图:figure, 文本:text, 标题:title |
+layout_location | false | 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 | false | uint32 | 水平坐标(坐标0点为左上角) |
++y | false | uint32 | 水平坐标(坐标0点为左上角) |
+layout_idx | false | 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) |
返回示例
{
"results_num": 5,
"log_id": "1410491260247950412",
"results": [
{
"words_type": "print",
"words": {
"words_location": {
"top": 88,
"left": 442,
"width": 142,
"height": 49
},
"word": "行程单"
}
},
{
"words_type": "print",
"words": {
"words_location": {
"top": 241,
"left": 439,
"width": 393,
"height": 37
},
"word": "美国东海岸名校8天7晚"
}
},
{
"words_type": "print",
"words": {
"words_location": {
"top": 318,
"left": 436,
"width": 774,
"height": 31
},
"word": "国会大厦位于华盛顿25米高的国会山上,是美国的心脏建筑。"
}
},
{
"words_type": "print",
"words": {
"words_location": {
"top": 374,
"left": 434,
"width": 805,
"height": 31
},
"word": "中央顶楼上的大圆顶上立有一尊6米高的自由女神青铜雕像。"
}
},
{
"words_type": "print",
"words": {
"words_location": {
"top": 431,
"left": 436,
"width": 556,
"height": 31
},
"word": "东面的大草坪是历届总统举行就职典礼的地方。"
}
}
]
}
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
Json::Value result;;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 二维码识别
result = client.qrcode(image,aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
// 带参数调用二维码识别
result = client.qrcode(image, options);
请求参数详情
参数 | 是否必选 | 类型 | 可选值范围 | 说明 |
---|---|---|---|---|
image | 是 | 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 |
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
}
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
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用试卷分析与识别
result = client.docAnalysis(image, aip::null);
std::string url =
result = client.docAnalysisUrl(url, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["multi_detect"] = ""
result = client.docAnalysis(image, options);
result = client.docAnalysisUrl(image, options);
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64px,最长边最大4096px。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 |
language_type | false | 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 | false | 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 | false | 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 | false | string | true/false | 是否返回每行识别结果的置信度。默认为false |
words_type | false | 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 | false | string | true/false | 是否分析文档版面:包括图、表、标题、段落的分析输出 |
返回参数详情
字段 | 是否必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
log_id | true | uint64 | 唯一的log id,用于问题定位 |
img_direction | false | 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 | true | uint32 | 识别结果数,表示results的元素个数 |
results | true | array[] | 识别结果数组 |
+words_type | true | string | 文字属性(手写、印刷),handwriting 手写,print 印刷 |
+words | true | array[] | 整行的识别结果数组。 |
++line_probability | false | 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 | false | float | 行置信度 |
+++min | false | float | 整行中单字的最低置信度 |
++word | true | float | 整行的识别结果 |
++words_location | true | array[] | 整行的矩形框坐标。位置数组(坐标0点为左上角) |
+++left | true | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 |
+++top | true | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 |
+++width | true | uint32 | 表示定位定位位置的长方形的宽度 |
+++height | true | uint32 | 表示位置的长方形的高度 |
+chars | false | array[] | result_type=small时返回。单字符结果数组。 |
++char | false | string | result_type=small时返回。每个单字的内容。 |
++chars_location | false | array[] | 每个单字的矩形框坐标。位置数组(坐标0点为左上角) |
+++left | false | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 |
+++top | false | uint32 | 表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 |
+++width | false | uint32 | 表示定位定位位置的长方形的宽度 |
+++height | false | uint32 | 表示位置的长方形的高度 |
layouts_num | false | uint32 | 版面分析结果数,表示layout的元素个数 |
layouts | false | 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 | false | string | 版面分析的标签结果。表格:table, 图:figure, 文本:text, 标题:title |
+layout_location | false | 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 | false | uint32 | 水平坐标(坐标0点为左上角) |
++y | false | uint32 | 水平坐标(坐标0点为左上角) |
+layout_idx | false | 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) |
返回示例
{
"results_num": 6,
"log_id": "4488766695474114139",
"img_direction": 0,
"layouts_num": 0,
"results": [
{
"words_type": "print",
"words": {
"words_location": {
"top": 124,
"left": 136,
"width": 418,
"height": 65
},
"word": "五默写(4分)"
},
},
{
"words_type": "print",
"words": {
"words_location": {
"top": 246,
"left": 136,
"width": 37,
"height": 45
},
"word": "1"
},
},
{
"words_type": "handwriting",
"words": {
"words_location": {
"top": 195,
"left": 237,
"width": 469,
"height": 104
},
"word": "采菊东篱下"
},
},
{
"words_type": "print",
"words": {
"words_location": {
"top": 241,
"left": 889,
"width": 287,
"height": 52
},
"word": "悠然见南山?"
},
},
{
"words_type": "print",
"words": {
"words_location": {
"top": 415,
"left": 134,
"width": 472,
"height": 52
},
"word": "2.商女不知亡国恨"
},
},
{
"words_type": "handwriting",
"words": {
"words_location": {
"top": 377,
"left": 607,
"width": 556,
"height": 93
},
"word": "隔江犹唱后庭花。"
},
},
]
}
机动车销售发票
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
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用机动车销售发票
result = client.vehicleInvoice(image, aip::null);
std::string url =
result = client.vehicleInvoiceUrl(url, aip::null);
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
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
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用车辆合格证
result = client.vehicleCertificate(image, aip::null);
std::string url =
result = client.vehicleCertificateUrl(url, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["language_type"] = ""
options["result_type"] = ""
options["detect_direction"] = ""
options["line_probability"] = ""
options["words_type"] = ""
result = client.vehicleCertificate(image, options);
result = client.vehicleCertificateUrl(image, options);
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
{
"log_id": 14814098736243057,
"words_result_num": 23,
"words_result": {
"ManufactureDate": "2016年10月13日",
"CarColor": "红",
"LimitPassenger": "2",
"EngineType": "WP12.460E50",
"TotalWeight": "25000",
"Power": "338",
"CertificationNo": "WEK29JX98645437",
"FuelType": "汽油",
"Manufacturer": "陕西汽车集团有限责任公司",
"SteeringType": "方向盘",
"Wheelbase": "3175+1350",
"SpeedLimit": "105",
"EngineNo": "1418K129178",
"SaddleMass": "8600",
"AxleNum": "3",
"CarModel": "SX4250MC4",
"VinNo": "LZGJHYD83JX197344",
"CarBrand": "陕汽牌",
"EmissionStandard": "GB17691-2005国V,GB3847-2005",
"Displacement": "11596",
"CertificateDate": "2018年11月28日",
"CarName": "牵引汽车",
"TyreNum": "10"
}
}
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
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用户口本识别
result = client.householdRegister(image, aip::null);
std::string url =
result = client.householdRegisterUrl(url, aip::null);
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
}
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。
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用飞机行程单识别
result = client.airTicket(image, aip::null);
std::string url =
result = client.airTicketUrl(url, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["multi_detect"] = ""
result = client.airTicket(image, options);
result = client.airTicketUrl(image, options);
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 |
multi_detect | 否 | bool | 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 |
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": {
"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"
}
]
},
"log_id": "1280814270572920832",
"words_result_num": 18
}
通用机打发票
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。
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用通用机打发票
result = client.invoice(image, aip::null);
std::string url =
result = client.invoiceUrl(url, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["location"] = ""
result = client.invoice(image, options);
result = client.invoiceUrl(image, options);
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 |
location | 否 | string | true/false | 是否输出位置信息,true:输出位置信息,false:不输出位置信息,默认false |
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 |
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 | string | 商品名称 |
CommodityUnit | 否 | string | 商品单位 |
CommodityPrice | 否 | string | 商品单价 |
CommodityNum | 否 | string | 商品数量 |
CommodityAmount | 否 | string | 商品金额 |
MachineCode | 否 | string | 机打代码 |
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 |
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"
}
]
}
}
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。
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);
// 调用护照识别
result = client.passport(image, aip::null);
std::string url =
result = client.passportUrl(url, aip::null);
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 |
-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"
}
}
}
网约车行程单识别
对各大主要服务商的网约车行程单进行结构化识别,包括滴滴打车、花小猪打车、高德地图、曹操出行、阳光出行,支持识别服务商、行程开始时间、行程结束时间、车型、总金额等16 个关键字段。
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("文件或图片路径", &image);
std::string pdf_file;
aip::get_file_content("文件或图片路径", &pdf_file);
std::string url = "https//www.x.com/sample.jpg"
// 调用网约车行程单识别
result = client.onlineTaxiItinerary(image);
result = client.onlineTaxiItineraryUrl(url);
result = client.onlineTaxiItineraryPdf(pdf_file,aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["pdf_file_num"] = 1
result = client.onlineTaxiItineraryPdf(pdf_file, options);
请求参数详情
参数 | 是否必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
image | 和url二选一 | string | 图像数据,base64编码后进行urlencode,base64编码去除编码头(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 |
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 |
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 |
+ ServiceProvider | 是 | string | 服务商 |
+ StartTime | 是 | string | 行程开始时间 |
+ EndTime | 是 | string | 行程结束时间 |
+ Phone | 是 | string | 行程人手机号 |
+ ApplicationDate | 是 | string | 申请日期 |
+ TotalFare | 是 | string | 总金额 |
+ ItemNum | 是 | array | 行程信息中包含的行程数量 |
+ Items | 是 | array | 行程信息 |
++ ItemId | 是 | string | 行程信息的对应序号 |
++ PickupTime | 是 | string | 上车时间 |
++ PickupDate | 是 | string | 上车日期 |
++ CarType | 是 | string | 车型 |
++ Distance | 是 | string | 里程 |
++ StartPlace | 是 | string | 起点 |
++ DestinationPlace | 是 | string | 终点 |
++ City | 是 | string | 城市 |
++ Fare | 是 | string | 金额 |
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": 1385196013945356288,
"words_result_num": 7
"words_result": {
"TotalFare": "2316",
"EndTime": "2020-07-30 19:00",
"Phone": "13000000000",
"ServiceProvider": "滴滴企业版",
"StartTime": "2020-07-01 16:00",
"ApplicationDate": "2017-12-08",
"ItemId": "3"
"items": [
{
"ItemId": "1",
"StartPlace": "鱼化寨地铁-D口",
"PickupTime": "16:00",
"CarType": "快车",
"City": "西安市",
"Distance": "9.7",
"PickupDate": "20-07-01",
"DestinationPlace": "创新港",
"Fare": "20.86"
},
{
"ItemId": "2",
"StartPlace": "科学园东门",
"PickupTime": "14:56",
"CarType": "快车",
"City": "西安市",
"Distance": "91",
"PickupDate": "20-07-02",
"DestinationPlace": "鱼化寨地铁站",
"Fare": "18.58"
},
{
"ItemId": "3",
"StartPlace": "中俄丝路创新园东门",
"PickupTime": "19:00",
"CarType": "快车",
"City": "西安市",
"Distance": "9.1",
"PickupDate": "20-07-30",
"DestinationPlace": "新门地铁站",
"Fare": "20.38"
},
],
},
}
磅单识别
结构化识别磅单的车牌号、打印时间、毛重、皮重、净重、发货单位、收货单位、单号8个关键字段,现阶段仅支持识别印刷体磅单。
Json::Value result;
std::string image;
aip::get_file_content("文件或图片路径", &image);
std::string url = "https//www.x.com/sample.jpg"
std::string pdf_file;
aip::get_file_content("文件或图片路径", &image);
// 调用磅单识别
result = client.weightNote(image,aip::null);
result = client.weightNoteUrl(url,aip::null);
result = client.weightNotePdf(pdf_file,aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["pdf_file_num"] = 1
options["probability"] = false
result = client.weightNote(image, options);
result = client.weightNoteUrl(url, options);
result = client.weightNotePdf(pdf_file, options);
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 |
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,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 |
probability | 否 | true/false | - | 是否返回字段识别结果的置信度,默认为 false,可缺省- false:不返回字段识别结果的置信度- true:返回字段识别结果的置信度,包括字段识别结果中各字符置信度的平均值(average)和最小值(min) |
返回参数详情
字段 | 是否必输出 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
log_id | 是 | uint64 | 调用日志id,用于问题定位 |
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 |
+ PlateNum | 是 | object | 车牌号 |
+ PrintTime | 是 | object | 打印时间 |
+ CrossWeight | 是 | object | 毛重 |
+ TareWeight | 是 | object | 皮重 |
+ NetWeight | 是 | object | 净重 |
+ SendingCompany | 是 | object | 发货单位 |
+ ReceivingCompany | 是 | object | 收货单位 |
+ DeliveryNumber | 是 | object | 单号 |
++ word | 是 | string | 字段识别结果,以上各字段均包含此参数 |
++ probability | 否 | object | 字段识别结果置信度,当请求参数 probability=true 时,以上各字段均包含此参数 |
+++ average | 否 | float | 字段识别结果中各字符的置信度平均值 |
+++ min | 否 | float | 字段识别结果中各字符的置信度最小值 |
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 |
返回示例
{
"words_result": [
{
"TareWeight": [
{
"word": "14.20"
}
],
"CrossWeight": [
{
"word": "50.70"
}
],
"PlateNum": [
{
"word": "京A12356"
}
],
"SendingCompany": [
{
"word": "宣化县耿矿煤业有限公司"
}
],
"DeliveryNumber": [
{
"word": "278933000"
}
],
"ReceivingCompany": [
{
"word": "宁夏市京裕达实业公司"
}
],
"PrintTime": [
{
"word": "2020年1月1日"
}
],
"NetWeight": [
{
"word": "36.50"
}
]
}
],
"words_result_num": 1,
"log_id": 1428311410130160734
}
医疗费用明细识别
支持识别全国医疗费用明细的姓名、日期、病人ID、总金额等关键字段,支持识别费用明细项目清单,包含项目类型、项目名称、单价、数量、规格、金额,其中北京地区识别效果最佳。
Json::Value result;
std::string url = "https//www.x.com/sample.jpg"
std::string image;
aip::get_file_content("文件或图片路径", &image);
// 调用医疗费用明细识别
result = client.medicalDetail(image,aip::null);
result = client.medicalDetailUrl(url,aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["location"] = true
options["probability"] = false
result = client.medicalDetail(image, options);
result = client.medicalDetailUrl(url, options);
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10M,最短边至少15px,最长边最大8192px,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10M,最短边至少15px,最长边最大8192px,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 |
location | 否 | true/false | - | 是否返回字段的位置信息,默认为 false,可缺省- false:不返回字段位置信息- true:返回字段的位置信息,包括上边距(top)、左边距(left)、宽度(width)、高度(height) |
probability | 否 | true/false | - | 是否返回字段识别结果的置信度,默认为 false,可缺省- false:不返回字段识别结果的置信度- true:返回字段识别结果的置信度,包括字段识别结果中各字符置信度的平均值(average)和最小值(min) |
返回参数详情
字段 | 是否必输出 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
log_id | 是 | uint64 | 调用日志id,用于问题定位 |
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 |
+ Name | 是 | object | 姓名 |
+ Date | 是 | object | 日期 |
+ PatientID | 是 | object | 病人ID |
+ TotalAmount | 是 | object | 总金额 |
+ word | 是 | string | 字段识别结果,以上各字段均包含此参数 |
++ location | 否 | object | 字段位置信息,当请求参数 location=true 时,以上各字段均包含此参数 |
+++ top | 否 | uint32 | 字段的上边距 |
+++ left | 否 | uint32 | 字段的左边距 |
+++ height | 否 | uint32 | 字段的高度 |
+++ width | 否 | uint32 | 字段的宽度 |
++ probability | 否 | object | 字段识别结果置信度,当请求参数 probability=true 时,以上各字段均包含此参数 |
+++ average | 否 | float | 字段识别结果中各字符的置信度平均值 |
+++ min | 否 | float | 字段识别结果中各字符的置信度最小值 |
+ CostDetail | 是 | array[] | 项目明细 |
CostDetail字段包含多个Array,每个数组包含多个object,见以下参数
字段 | 说明 |
---|---|
++ word_name | 字段名,包括:项目类型、项目名称、单价、数量、规格、金额 |
++ word | word_name字段对应的识别结果 |
返回示例