百度云IOCR自定义模版分类器进行文字识别(非通用文字识别)

  • 模版管理

云账号登录

访问模版管理地址:点击下面地址新建模版

百度智能云-登录https://ai.baidu.com/iocr?castk=4819agr76c7d09971d248#/templatelist/1

  • 添加模版

如果有模版,识别效果不理想可以编辑上述模版,如果新的报表格式可以新建模版

分为两步:

参照字段:这个报表特有的特征
识别区:框选识别区域,可以调整大小,直到识别效果最优

  • 分类器训练(AI) 自动根据上传标本图像自动识别模版并识别

点击编辑或者新增,选择模版,上传海量数据标本,进行模型训练

  • 模版部分 Over !

  • Java代码实现

文档地址: 文字识别OCR (baidu.com)https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/Ek3h7y961

工具类先可以自行下载

java 复制代码
package com.baidu.ocr;

import com.baidu.ai.aip.utils.Base64Util;
import com.baidu.ai.aip.utils.FileUtil;
import com.baidu.ai.aip.utils.HttpUtil;


public class App 
{
    public static void main(String[] args) throws Exception
    {
        /**
         * 重要提示代码中所需工具类
         * FileUtil,Base64Util,HttpUtil,GsonUtils请从
         * https://ai.baidu.com/file/658A35ABAB2D404FBF903F64D47C1F72
         * https://ai.baidu.com/file/C8D81F3301E24D2892968F09AE1AD6E2
         * https://ai.baidu.com/file/544D677F5D4E4F17B4122FBD60DB82B3
         * https://ai.baidu.com/file/470B3ACCA3FE43788B5A963BF0B625F3
         * 下载
         */
        // iocr识别apiUrl
        String recogniseUrl = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/solution/v1/iocr/recognise";


        String filePath = "path	oyourimage.jpg";
        try {
                byte[] imgData = FileUtil.readFileByBytes(filePath);
                String imgStr = Base64Util.encode(imgData);
                // 请求模板参数
                String recogniseParams = "templateSign=your_template_sign&image=" + URLEncoder.encode(imgStr, "UTF-8");
                // 请求分类器参数
                String classifierParams = "classifierId=your_classfier_id&image=" + URLEncoder.encode(imgStr, "UTF-8");
                
                
                String accessToken = "your_access_token";
                // 请求模板识别
                String result = HttpUtil.post(recogniseUrl, accessToken, recogniseParams);
                // 请求分类器识别
                // String result = HttpUtil.post(recogniseUrl, accessToken, classifierParams);
                
                System.out.println(result);
        } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
        }
    }
}
  • 识别模式选择

如果模版少,自行维护模版,可以使用选择模版的方式进行识别,模版过多,可以使用分类器训练模型,自动根据上传的图片识别模版并识别,此为终极奥义!

相关推荐
互联网科技看点2 分钟前
以青春种黄芪 用科技兴乡村
大数据·人工智能·科技
hello-java-maker5 分钟前
三件套组合拳:Claude Code + OpenSpec + Superpowers 的 SDD 后端高质量开发最佳实践
人工智能·claude·sdd·openspec·superpowers
Raink老师15 分钟前
【AI面试临阵磨枪】2026 主流模型架构对比:Transformer、Mamba(SSM)、Hybrid 架构区别。
人工智能·ai 面试
物联网软硬件开发-轨物科技21 分钟前
【轨物方案】光伏清洁-检测一体化机器人系统
数据库·人工智能·机器人
果汁华32 分钟前
Chrome DevTools MCP:让 AI 编码助手拥有浏览器调试超能力
前端·人工智能·chrome devtools
杰梵40 分钟前
聚酯切片DSC热分析应用报告
人工智能·算法
Java后端的Ai之路1 小时前
当大模型开始“水土不服“:从通才到专才的进化论——Fine-tuning 企业级实战全攻略
人工智能·python·langchain·rag·lcel
纤纡.1 小时前
轻松实现多语言文字识别与实时检测:PaddleOCR 实战指南
人工智能·深度学习·opencv·paddlepaddle
ACCELERATOR_LLC1 小时前
【DataWhale组队学习】DIY-LLM Task1分词器
人工智能·大模型·datawhale
MRDONG11 小时前
爱马仕Hermes Agent安装教程
人工智能·语言模型·自然语言处理