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
nancy_princess6 小时前
clip实验
人工智能·深度学习
飞哥数智坊6 小时前
TRAE Friends@济南第4次活动:100+极客集结,2小时极限编程燃爆全场!
人工智能
AI自动化工坊7 小时前
ProofShot实战:给AI编码助手添加可视化验证,提升前端开发效率3倍
人工智能·ai·开源·github
飞哥数智坊7 小时前
一场直播涨粉 2 万的背后!OpenClaw + 飞书,正在重塑软件交付的方式
人工智能
飞哥数智坊7 小时前
养虾记第3期:安装、调教、落地,这场沙龙我们全聊了
人工智能
再不会python就不礼貌了7 小时前
从工具到个人助理——AI Agent的原理、演进与安全风险
人工智能·安全·ai·大模型·transformer·ai编程
AI医影跨模态组学7 小时前
Radiother Oncol 空军军医大学西京医院等团队:基于纵向CT的亚区域放射组学列线图预测食管鳞状细胞癌根治性放化疗后局部无复发生存期
人工智能·深度学习·医学影像·影像组学
A尘埃7 小时前
神经网络的激活函数+损失函数
人工智能·深度学习·神经网络·激活函数
没有不重的名么7 小时前
Pytorch深度学习快速入门教程
人工智能·pytorch·深度学习
有为少年8 小时前
告别“唯语料论”:用合成抽象数据为大模型开智
人工智能·深度学习·神经网络·算法·机器学习·大模型·预训练