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
AI视觉网奇1 分钟前
2d 数字人解决方案-待机动作
人工智能·计算机视觉
人工智能AI酱23 分钟前
【AI深究】逻辑回归(Logistic Regression)全网最详细全流程详解与案例(附大量Python代码演示)| 数学原理、案例流程、代码演示及结果解读 | 决策边界、正则化、优缺点及工程建议
人工智能·python·算法·机器学习·ai·逻辑回归·正则化
爱喝可乐的老王28 分钟前
机器学习监督学习模型--逻辑回归
人工智能·机器学习·逻辑回归
Ao00000028 分钟前
机器学习——逻辑回归
人工智能·机器学习·逻辑回归
智算菩萨39 分钟前
【How Far Are We From AGI】3 AGI的边界扩张——数字、物理与智能三重接口的技术实现与伦理困境
论文阅读·人工智能·深度学习·ai·agi
智算菩萨40 分钟前
【How Far Are We From AGI】2 大模型的“灵魂“缺口:当感知、记忆与自我意识的迷雾尚未散去
人工智能·ai·agi·感知
deepxuan1 小时前
Day1--python三大库-Pandas
人工智能·python·pandas
阿泽·黑核1 小时前
Easy Vibe Coding 学习心得(二):从产品原型到 AI 应用——我的第一个完整项目
人工智能·ai编程·vibe coding
qq_452396231 小时前
【Python × AI】多智能体协作:从 AutoGPT 到 CrewAI 的组织进化论
大数据·人工智能·python·ai
老李的森林1 小时前
杂谈--如何与AI高效率的对话
人工智能·stm32·嵌入式硬件·机械