文本识别 v2

机器学习套件文本识别 v2 API 可以识别任何中文、梵文、日语、韩语和拉丁字符集的文本。该 API 还可用于自动执行处理信用卡、收据和名片等数据输入任务。

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主要功能

• 识别各种脚本和语言的文本：支持识别中文、梵文、日语、韩语和拉丁字母的文本
• 分析文本结构：支持检测符号、元素、行和段落
• 识别文本的语言：识别识别出的文本的语言
• 实时识别：可在各种设备上实时识别文本

文本结构

文本识别器会将文本细分为块、行、元素和符号。大致说来：

• 块是一组连续的文本行，例如段落或列。

• 线是同一轴上的一组连续的字词，

• Element 是一组拉丁字母组成的连续字母数字（“word”），在拉丁字母的大多数列中，该字母均指其他字符

• Symbol 是大多数拉丁语语言中的同一个轴上的单个字母数字字符，或者是其他语言中的字符

下图按降序突出显示了这些示例。第一个突出显示的块（以青色表示）是一段文本块。第二组突出显示的蓝色块是文本行。最后，突出显示的第三组文本为深蓝色的单词是 Word。

对于所有检测到的块、线条、元素和符号，该 API 会返回边界框、边角、旋转信息、置信度分数、可识别的语言和识别的文本。

示例结果

照片： Dietmar Rabich、Wikimedia Commons、 “Düsseldorf, Wege der parlamentarischen Demokratie -- 2015 -- 8123”、 CC BY-SA 4.0

识别出的文字
文字	Wege der lalamentarischen 民主党
组成块	（1 个文本块）

文本块 0
文字	Wege der parlamentarischen Demokratie 博物馆
Frame	（296665 - 796882）
角点	(296, 719)、(778, 665)、(796, 828)、(314, 882)
识别出的语言代码	de
线条	（3 行）

第 0 行
文字	韦德
Frame	（434、678 - 670、749）
角点	(434, 705)、(665, 678)、(670, 722)、(439, 749)
识别出的语言代码	de
置信度分数	0.8766741
旋转角度	-6.6116457
元素	（2 个元素）

元素 0
文字	韦格
Frame	（434、689 - 575、749）
角点	(434, 705)、(570, 689)、(575, 733)、(439, 749)
识别出的语言代码	de
置信度分数	0.8964844
旋转角度	-6.6116457
元素	（4 个元素）

符号 0
文字	W
Frame	（434、698 - 500、749）
角点	(434, 706)、(495, 698)、(500, 741)、(439, 749)
置信度分数	0.87109375
旋转角度	-6.611646