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百度智能云iOCR自定义模板文字识别通用版API文档

文档简介：
请求说明 请求示例 HTTP 方法：POST 请求URL： https://aip.baidubce.com/rest/2.0/solution/v1/iocr/recognise URL参数： 参数 值 access_token 通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“Access Token获取” Header如下： 参数 值 Content-Type application/x-www-form-urlencoded
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请求说明

请求示例

HTTP 方法：POST

请求URL： https://aip.baidubce.com/rest/2.0/solution/v1/iocr/recognise

URL参数：

参数 值
access_token 通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“Access Token获取”

Header如下：

参数 值
Content-Type application/x-www-form-urlencoded

Body中放置请求参数，参数详情如下：

请求参数

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，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/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，需去掉编码头（data:application/pdf;base64, ）
要求base64编码和urlencode后大小不超过4M
注：目前仅支持单页PDF识别，如上传的为多页PDF，仅识别第一页
templateSign 和 classifierId 二选一 string - 模板 ID，自定义模板或预置模板的唯一标示，可用于调用指定的识别模板进行结构化识别，可在「模板管理」页查看并复制使用
classifierId 和 templateSign 二选一 string - 分类器Id，分类器的唯一标示，可用于调用指定的分类器对传入的图片进行自动分类及识别
与 templateSign 至少存在一个，如同时存在，则优先级 templateSign > classfierId

请求代码示例

提示一：使用示例代码前，请记得替换其中的示例Token、图片地址或Base64信息。

提示二：部分语言依赖的类或库，请在代码注释中查看下载地址。 

# 请求模板id curl -i -k 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/solution/v1/iocr/recognise?access_token=
【调用鉴权接口获取的token】' --data 'templateSign=xxx&image=【图片Base64编码，需UrlEncode】
' -H 'Content-Type:application/x-www-form-urlencoded' # 请求分类器id curl -i -k
 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/solution/v1/iocr/recognise?access_token=
【调用鉴权接口获取的token】' --data 'classifierId=xxx&image=【图片Base64编码，需UrlEncode】
' -H 'Content-Type:application/x-www-form-urlencoded'

返回说明

返回参数

字段 是否必选 类型 说明
logid 是 uint64 唯一的log id，用于问题定位
error_code 是 int 0代表成功，如果有错误码返回可以参考错误码列表排查问题
error_msg 是 string 如果error_code具体的失败信息，可以参考下方错误码列表排查问题
data 是 jsonObject 识别返回的结果
+ isStructured 是 string 表示是否结构化成功，true为成功，false为失败；成功时，返回结构化的识别结果；失败时，如果能识别，按行返回识别结果，如果不能识别，返回空
+ templateSign 否 string 图片分类结果对应的模板id或指定使用的模版id
+ scores 否 float 分类置信度，如果指定templateSign，则该值为1
+ ret 否 jsonArray 识别出来的字段数组，每一个单元里包含以下几个元素
++ word_name 否 string isStructured 为 true 时存在，表示字段的名字；如果 isStructured 为 false 时，不存在
++ word 否 string 识别的字符串或单字
++ location 否 jsonObject 字段在原图上对应的矩形框
++ probability 否 jsonObject 字段的置信度，包括平均、最小和方差

返回示例 

{ "data": { "ret": [ { "probability": { "average": 0.998482, "min": 0.9957, "variance": 0.000002 },
 "location": { "height": 88, "left": 1202, "top": 437, "width": 267 }, "word_name": "终点站",
 "word": "天津" }, { "probability": { "average": 0.994316, "min": 0.629856, "variance": 0.000281 },
 "location": { "height": 82, "left": 359, "top": 593, "width": 660 }, "word_name": "发车时间", 
"word": "201706092107" }, { "probability": { "average": 0.998482, "min": 0.9957, "variance": 0.000002 }, 
"location": { "height": 90, "left": 432, "top": 432, "width": 261 }, "word_name": "始发站", "word": "北京南" }, 
{ "probability": { "average": 0.952242, "min": 0.77037, "variance": 0.008272 },
 "location": { "height": 79, "left": 879, "top": 464, "width": 252 }, "word_name": "车次", 
"word": "C2097" }, { "probability": { "average": 0.980604, "min": 0.932502, "variance": 0.000352 },
 "location": { "height": 74, "left": 982, "top": 877, "width": 206 }, "word_name": "乘车人",
 "word": "向宇波" }, { "probability": { "average": 0.994155, "min": 0.903164, "variance": 0.000396 },
 "location": { "height": 65, "left": 1171, "top": 593, "width": 248 }, "word_name": "座位号", 
"word": "07车无座" }, { "probability": { "average": 0.993914, "min": 1.2888, "variance": 0.000009 },
 "location": { "height": 67, "left": 429, "top": 674, "width": 193 }, "word_name": "价格", "word": "54.50" } ],
 "templateSign": "1c65a67f151df56ba4e29c4dddace5ee", "scores": 1, "isStructured": true, 
"logId": "153206517722624" }, "error_code": 0, "error_msg": "" }

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