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
一点一木3 小时前
深度体验TRAE SOLO移动端7天:作为独立开发者,我把工作流揣进了兜里
前端·人工智能·trae
Lee川4 小时前
mini-cursor 揭秘:从 Tool 定义到 Agent 循环的完整实现
前端·人工智能·后端
weelinking5 小时前
【产品】00_产品经理用Claude实现产品系列介绍
数据库·人工智能·sql·数据挖掘·github·产品经理
Agent产品评测局5 小时前
制造业模具管理AI系统,主流产品能力对比详解:2026年智能制造选型深度洞察
人工智能·ai·chatgpt·制造
研华科技Advantech5 小时前
如何用一套实训设备,打通工业AI预测性维护技术全流程?
人工智能
Lab_AI5 小时前
AI for Science: MaXFlow AI Agent+ 报告体验双升级,让AI智能体更高效易用!
人工智能·ai for science·ai agent·ai智能体
李坤6 小时前
让 Codex 和 Claude 互相 Review:告别手动复制
人工智能·openai·claude
南屹川6 小时前
【API设计】GraphQL实战:从REST到GraphQL的演进
人工智能
KJ_BioMed6 小时前
当计算生物学遇上生成式AI:从头设计生物分子的“新范式”初探
人工智能·从头设计·生命科学·生物医药·科研干货·科晶生物
明月醉窗台6 小时前
深度学习(17)YOLO训练中的超参数详解
人工智能·深度学习·yolo