どのようにBaiduの脳文字認識技術、便利なガジェットの迅速な統合

I.総括

本論文では、私がクラウドベースのOCRソフトウェアBaiduのAI猫、パフォーマンス、評価、コアコードの解釈の主な機能を開発について説明します。それはいくつかの記事にマージされているので、長いので、私はあなたが患者ことと、もちろん、スーツのみんなに何かを読むことができます願っています。

この記事は、以下の部分に分かれています。
最初の部分は、クラウド猫OCRソフトウェアです。開発者が個人的にソフトウェアの主な機能を紹介します。クラウド猫のOCR機能がより使いやすく、より包括的である、そのようなベンチマークとしてABBYY OCRソフトウェアは、鍵はクラウド猫OCRは、現在使用するすべての人のために完全に無料です。それは試用版ですので、もちろん、私たちはラインにプレスを利用していないとき、いくつかのバグがあるかもしれません。ダウンロードアドレス投稿のクラウドキャットショーのバージョン： https://ai.baidu.com/forum/topic/show/955975
第二部では、クラウドベースの猫OCR OCR Baiduの特定の実装手順です。しかし、また、ディスプレイ上のソフトウェアのコアコードの一部に、ヘルプ誰もが参照製品を作るために、より創造的に。
第三部は、結果の利用と評価のためのクラウド猫OCRです。しかし、クラウド猫OCRは、2017年の終わり頃に開発されているため、クラウド猫はみんなのサポートを取得する場合は、Baiduは、最新のOCRインタフェース機能とそうではない、私はあなたが願っています、新しいアクセスの開発は、より最新のAIインターフェースBaiduの考慮します応援。
本稿の最後の部分は、コードに基づいて私の解釈を添付、付録でもご参考のために一緒にパッケージ化され、最新のBaiduの手書き認識インターフェースを使用して、BaiduのOCRを開発しました。

クラウド猫OCRソフトウェアの最初の部分

まず、クラウド猫のOCRプロフィール

Baiduのクラウドクラウド猫OCR OCRアルゴリズムは、キツネの猛攻撃によって開発されたソフトウェアに基づいています。ソフトウェアは、Windowsプラットフォーム上で実行されている、C＃言語で開発されました。インタフェース・コールは、共通の主な文字認識、一般的な文字認識（高精度）とテーブル識別です。

第二に、クラウド猫OCR主な機能の現在の実装：

1.バッチ画像の文字認識、あなたが画像をプレビューすることができ、あなたはラップと認識結果（タイムアウトの問題のBaiduは一時的に棚上げクラウドので、QPS機能）、あなたはQPS同時を制御することができますをインデントすることができます。

2.バッチテーブルの画像認識、サポート自動的にオープン認識結果、ユーザーが直接保存ディレクトリを開くように選択することができます。

時間は2分程度である一方、私のノートブックの3.PDFターンの写真（I7プロセッサ構成された/ 8Gメモリ/ 128G SSDハードドライブ）ハードウェア環境、PDF転送プログラム・モジュール画像メモリは、これ以上400M以上で占められPDFファイルの500以上のコンテンツを変換します。フォルダの変換結果を開くためのキーのサポート。

4.クラウド猫のソフトウェアは、皮膚の二組があり、スキンをサポートしています。

図5は、APIキーと秘密鍵を提供することができます。

6.サポート識別が途中で停止しました。

同じ画像の再認識した後に変更された設定をサポートしています7。

8.サポート複数の言語。

こうしたすべてを選択し、フォントサイズ、RTFファイルとして保存された認識結果の権利を制御し、認識結果をコピーして、というように、統計情報を特定するなど9.その他の機能、。

第三に、デモポストリンク

http://ai.baidu.com/forum/topic/show/492371

第四に、クラウド猫OCRのデモビデオリンク

https://v.qq.com/x/page/r0564n4a87e.html

私は、私は少し音の速度を遅くしていますので、あなたは、1.2倍または1.5倍の速さの時計を使用することを示唆しています。

クラウドベースの猫OCR OCR Baiduの特定の実装手順の第二部

I.概要

OCRは、ソフトウェアの一部を実行しているWindowsプラットフォームでは、Baiduのクラウド猫AIに基づいています。私は、Visual Studio2017で開発されたが、SDKパッケージを開発する方法を開発するために、C＃言語で開発環境を統合しました。開発では、我々は、技術文書をBaiduのために参照する必要があります。

Baiduは、文字認識技術文書アドレスをクラウド：

https://cloud.baidu.com/doc/OCR/index.html

第二に、仕事の準備

まず、我々は最新のBaiduの文字認識SDKパッケージをダウンロードする必要があります。

次のアドレスのC＃SDKパッケージのダウンロード：

http://ai.baidu.com/sdk#ocr

ダウンロード解凍したフォルダnet45の内部には、最新のパッケージ、完了です。

私は新しいプロジェクト - C＃コンソールプロジェクトを選択し、プロジェクトを説明するために、コンソールを使用するため、オープンのVisual Studio2017の開発環境、新しいプロジェクトを選択します。完成したプロジェクトが完了したら、プロジェクトに上記参照SDKパッケージをダウンロードする必要があります。

第三に、説明するコアコード

（A）関数呼出し百度OCRテキスト認識画像は、フォーマットは、JSONによって返さ

コードは以下の通りであります：

システムを使用しました。

Newtonsoft.Jsonを使用しました。

using Newtonsoft.Json.Linq;

using System.IO;

using System.Drawing;

using System.Collections.Generic;

using System.Linq;

namespace myOCRDemo

{

class Program

{

public static void GeneralBasicDemo()

{

// 设置APPID/AK/SK

var API_KEY = "你的 Api Key";

var SECRET_KEY = "你的 Secret Key";

//创建对象

var client = new Baidu.Aip.Ocr.Ocr(API_KEY, SECRET_KEY);

client.Timeout = 60000; // 修改超时时间

var image = File.ReadAllBytes("图片文件路径");

// 调用通用文字识别, 图片参数为本地图片，可能会抛出网络等异常，请使用try/catch捕获

var result = client.GeneralBasic(image);

Console.WriteLine(result);

}

static void Main(string[] args)

{

GeneralBasicDemo();

Console.Read();

}

注意，具体开发的时候要把上面的API Key和Secret Key分别改为你自己的，至于怎么申请和查看这两个Key，可以参考我写的评测篇帖子。帖子链接如下：

http://ai.baidu.com/forum/topic/show/955989

另外不要忘了把图片文件路径改为你自己的图片路径。下面是识别的结果示例：

原图如下：

（二）解析Json格式，把识别结果转变为更为直观的文本类型

代码如下：

using System;

using Newtonsoft.Json;

using Newtonsoft.Json.Linq;

using System.IO;

using System.Drawing;

using System.Collections.Generic;

using System.Linq;

namespace myOCRDemo

{

class Program

{

public static void GeneralBasicDemo()

{

// 设置APPID/AK/SK

var API_KEY = "你的Akey";

var SECRET_KEY = "你的SKey";

//创建对象

var client = new Baidu.Aip.Ocr.Ocr(API_KEY, SECRET_KEY);

client.Timeout = 60000; // 修改超时时间

var image = File.ReadAllBytes(@"你的图片路径");

// 调用通用文字识别, 图片参数为本地图片，可能会抛出网络等异常，请使用try/catch捕获

var result = client.GeneralBasic(image);

//解析Json的代码

JObject jo = (JObject)JsonConvert.DeserializeObject(result.ToString());

int num = (int)jo["words_result_num"];

string[] words = new string[num];

for (int i = 0; i < num; i++)

words[i] = jo["words_result"][i]["words"].ToString();

//返回值

string txtOCR = null;

for (int i = 0; i < num; i++)

txtOCR += words[i] + "\n";

//显示结果

Console.WriteLine(txtOCR);

}

static void Main(string[] args)

{

GeneralBasicDemo();

Console.Read();

}

程序运行结果如下：

这样就比较符合人类的阅读习惯了，上面这段代码也是核心的基础代码，可以通过这些核心的代码去做一些优化，比如自动换行、自动缩进、根据语言习惯自动改变标点符号等等。

（三）表格识别

百度的表格文字识别的编程较为麻烦，主要分成两步：第一步是提交表格文字识别请求，获得requestId；第二步是根据requestId获取表格文字识别的结果，默认是Excel文件格式，Json结果会返回一段下载地址。

我的程序除了上面这两步以外，还添加了自动下载Excel文件到本地电脑的代码，供各位参考。另外要注意的是，提交识别请求和获得识别结果这两步之间，程序必须设置延时，否则不能获得下载的URL 。经过实际测试，延时为3秒以上较为合适，3秒以下可能会出错。

代码如下：

///

/// 表格文字识别

///

public static void myTableRecognitionRequestDemo()

{

// 设置APPID/AK/SK

var API_KEY = "你的API Key";

var SECRET_KEY = "你的Secret Key";

//创建对象

var client = new Baidu.Aip.Ocr.Ocr(API_KEY, SECRET_KEY);

client.Timeout = 60000; // 修改超时时间

var image = File.ReadAllBytes(@"F:\表格图片1.jpg");//这里要改成你的表格图片路径

// 调用表格文字识别，可能会抛出网络等异常，请使用try/catch捕获

var result = client.TableRecognitionRequest(image);

//解析Json

JObject jo = (JObject)JsonConvert.DeserializeObject(result.ToString());

string requestId = jo["result"][0]["request_id"].ToString();

Console.WriteLine("获得requestId："+requestId);

//延时3秒，这句是必须的

System.Threading.Thread.Sleep(3000);

//获取表格识别结果

//有时会得不到链接，需要多尝试几次

var resultExcel = client.TableRecognitionGetResult(requestId);

Console.WriteLine("获得的表格识别结果如下：");

Console.WriteLine(resultExcel);

//解析Json，获得链接

JObject joResult = (JObject)JsonConvert.DeserializeObject(resultExcel.ToString());

string excelURL = joResult["result"]["result_data"].ToString();

Console.WriteLine("获得的Excel文件下载地址是：\n" + excelURL);

//自动下载Excel文件到电脑

WebClient df = new WebClient();

df.DownloadFile(excelURL, @"F:\识别结果.xls");//这里要改成你的下载文件路径

Console.WriteLine("下载完毕");

}

作者使用的测试用图片：

表格文字识别结果截图：

尾记：本文的示例代码都是最新的代码，跟百度SDK文档里面的代码是一致的，而云猫OCR是2017年末就已经写好的了，代码有些陈旧，所以没直接贴源代码了。

代码篇的原帖子地址：

http://ai.baidu.com/forum/topic/show/956037

第三部分云猫OCR的使用说明及效果评测

一、概述

笔者是在2017年接触百度云服务平台的，在这里我也称之为百度AI 。笔者根据百度AI提供的函数接口，自行编程实现了一款OCR软件——云猫OCR。云猫OCR大部分的代码开发是在2017年底前完成的，之所以雪藏到现在，是因为笔者的一些私人事务（小孩出生等）——我是利用业余时间进行软件开发的，所以中断了大概一年多的时间，现在才有空继续这个项目。

评测篇的原帖子地址：

http://ai.baidu.com/forum/topic/show/955989

二、评测的具体内容

（一）准备工作

在使用云猫OCR之前，我们必须先去百度云官网进行注册账号，有了账号以后，我们还要去具体的云服务项目下申请API Key和Secret Key ，一般这两个Key是用户各人保管的，不能随便透露给外人。因为百度云现在已经正式收费，而用户每人每天的免费调用次数都是有限的，提高限额需要支付费用，用户使用百度云AI接口的依据主要就是这两个Key，所以我们要保管好。下面是简单的准备工作图片说明：

（二）正式使用云猫OCR

用户有了百度云API Key和Secret Key之后，就可以正式使用云猫OCR了。具体使用步骤如下：

（三）评测的具体内容

首先介绍一下云猫OCR调用的百度AI的主要接口，首先是通用文字识别（带位置版），其次是通用文字识别（带位置高精度版），最后是表格文字识别，下面依次介绍这三种识别。

1. 通用文字识别（带位置版）和通用文字识别（带位置高精度版）的混合使用

如上图所示，用户可以选择多种语言（包括德语、法语、西班牙语等等），选择好后点击文字识别即可。因为百度云提供的高精度文字识别接口只支持中英文，而通用的文字识别支持除中英文以外的多种语言，所以笔者在编写软件中，这两种接口是混合使用的，具体怎么混合使用请看代码篇。一般情况下，高精度的文字识别效果比通用的好，但也比较耗时。

本软件支持识别的文字结果在本机保存为文件，具体如下图操作：

保存的文件是rtf格式，可以用WPS或者Office Word打开。下面再给出一次性识别20张图片的统计结果图示：

从上图可以看出，百度云的文字识别结果速度还是不错的，识别速度是平均大概2-3秒一张图。

2. 表格文字识别

表格文字识别的主要步骤如下图所示：

识别的结果软件会自动保存为Excel文件并打开，如图：

从上图可以看出，表格文字识别的速度比普通文字识别要慢一些，大概需要5-6秒。

评测总结：百度OCR对于印刷体的识别还是不错的，比起以前的OCR软件来说，百度OCR可以说是革命性的进步。当然，它也有自己的短板。比如手写体的识别，笔者还没有评测，但百度云通用文字高精度接口对手写体的识别是较差的。再比如QPS并发，我的理解是可以提高OCR文字识别的速度，对于大量的图片文字识别来说尤其是重要，可以节省大量时间。但遗憾的是，百度云对并发好像做的不太好，程序不一定支持QPS并发，这个缺点我们也是希望百度后面能够有所改正。

附录：

C#编程实现手写识别

一、概述

本人是用C#编程，调用百度API接口实现手写体识别的，参考了百度的产品文档。

文档地址：https://cloud.baidu.com/doc/OCR/index.html

二、代码及解说

本人的源代码大部分是来自百度的产品文档，但其中也遇到了一些麻烦。比如文字识别的编码问题，百度的代码给出的编码是Default，但在我的机器上这样做会显示乱码。经过查找资料，我把编码改成UTF8，乱码的问题才得到解决。

作者的所有源代码如下：

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Threading.Tasks;

using System.Net.Http;

using Newtonsoft.Json;

using Newtonsoft.Json.Linq;

using System.IO;

using System.Drawing;

using System.Web;

using System.Net;

namespace myHandwrite

{

public static class FileUtils

{

///

/// 转base64编码

///

public static String getFileBase64(String fileName)

{

FileStream filestream = new FileStream(fileName, FileMode.Open);

byte[] arr = new byte[filestream.Length];

filestream.Read(arr, 0, (int)filestream.Length);

string baser64 = Convert.ToBase64String(arr);

filestream.Close();

return baser64;

}

class Program

{

// 调用getAccessToken()获取的 access_token建议根据expires_in 时间设置缓存

// 返回token示例

public static String TOKEN = "24.adda70c11b9786206253ddb70affdc46.2592000.1493524354.282335-1234567";

// 百度云中开通对应服务应用的 API Key 建议开通应用的时候多选服务

private static String clientId = "这里改成你的API Key";

// 百度云中开通对应服务应用的 Secret Key

private static String clientSecret = "这里改成你的Secret Key";

///

/// 获取token的函数

///

public static String getAccessToken()

{

String authHost = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token";

HttpClient client = new HttpClient();

List> paraList = new List>();

paraList.Add(new KeyValuePair("grant_type", "client_credentials"));

paraList.Add(new KeyValuePair("client_id", clientId));

paraList.Add(new KeyValuePair("client_secret", clientSecret));

HttpResponseMessage response = client.PostAsync(authHost, new FormUrlEncodedContent(paraList)).Result;

String result = response.Content.ReadAsStringAsync().Result;

//Console.WriteLine(result);

//自己加的代码

JObject jo = (JObject)JsonConvert.DeserializeObject(result.ToString());

string myToken = jo["access_token"].ToString();

Console.WriteLine("获得的Token是：" + myToken);

return myToken;

}

///

/// 手写体文字识别

///

public static string myHandwriting(string token,string filename)

{

//string token = "#####调用鉴权接口获取的token#####";

// 图片的base64编码

string strbaser64 = FileUtils.getFileBase64(filename);

string host = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/handwriting?access_token=" + token;

Encoding encoding = Encoding.Default;

HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(host);

request.Method = "post";

request.ContentType = "application/x-www-form-urlencoded";

request.KeepAlive = true;

//这里加上了一些参数

String str = "recognize_granularity=big&image=" + HttpUtility.UrlEncode(strbaser64);

byte[] buffer = encoding.GetBytes(str);

request.ContentLength = buffer.Length;

request.GetRequestStream().Write(buffer, 0, buffer.Length);

HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse();

//显示结果是乱码，尝试改变编码，经过测试需要改成UTF8编码

StreamReader reader = new StreamReader(response.GetResponseStream(), Encoding.UTF8);

string result = reader.ReadToEnd();

Console.WriteLine("手写文字识别:");

//Console.WriteLine(result);

//解析Json的代码

JObject jo = (JObject)JsonConvert.DeserializeObject(result.ToString());

int num = (int)jo["words_result_num"];

string[] words = new string[num];

for (int i = 0; i < num; i++)

words[i] = jo["words_result"][i]["words"].ToString();

//返回值

string txtOCR = null;

for (int i = 0; i < num; i++)

txtOCR += words[i] + "\n";

//显示结果

Console.WriteLine(txtOCR);

return txtOCR;

}

static void Main(string[] args)

{

//这里要改成你的图片路径

string filename = @"F:\手写体5.jpg";

string token = getAccessToken();

myHandwriting(token,filename);

Console.Read();

}

注意，上面的代码中需要各位改成自己的Akey和Skey，另外要改一下图片路径。如果返回的是乱码，还需要改一下编码。

识别的结果如下：

程序用的图片文件如下：

作者：kohakuarc

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