# 全品OCR接口文档 **Repository Path**: canpoint_ai/interfaces_document_of_canpoint_ocr ## Basic Information - **Project Name**: 全品OCR接口文档 - **Description**: 描述全品OCR接口及对接方式 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2021-08-09 - **Last Updated**: 2024-11-28 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 全品OCR接口文档 ## 项目简介 全品OCR，用于检测并识别中小学试卷内容 *备注：目前支持数学试卷，更多正在后续添加中* |样例|结果| |:----:|:----:| ||| ||| ## 接口调用 ### 1. 试卷照片识别 #### 说明 检测试卷照片中的文字、公式、照片和表格，识别其中的文字和公式内容。其结果按行返回，文字转化为可编辑文本，公式转化为LaTex。 #### 接口调用 接口地址：http://123.60.217.149:9911/photo_ocr 请求方法：POST 传参方式：http body 响应类型：同步 返回类型：JSON content-type：text/html #### 参数说明 请求参数 |参数|类型|是否必填|描述| |:----|:----|:----|:----| |image|文件字节流|是|待检测的本地图片文件字节流| 返回参数 |参数|类型|描述| |:----|:----|:----| |code|int|错误码，1表示成功，-1表示失败| |result|list|每一项表示一行文本，见行结果参数| |cost_time|float|识别耗时| |img_name|string|图片名称| 行结果参数 *行参数为列表，列表每一项表示行中的一个item* |关键字|item|类型|描述| |:----|:----|:----|:----| |ench|中英文本|string|中英文文本字符串| |formula|公式|string|公式Latex| |pic|图片坐标|list|坐标分别为：左上x，左上y，右下x，右下y| |table|表格坐标|list|表格坐标| #### 调用示例 *以python代码为示例* url = 'http://123.60.217.149:9911/photo_ocr' files = {'image': open('xxx/xxx.jpg', 'rb')} response = requests.post(url, files=files) print(response.json()) *结果* [[{'ench': '第Ⅱ卷（非选择题，共84分）', 'pos': [163, -2, 415, 39]}], [{'ench': '二、填空题：本大酸共6个小题，每小题分，满分24分', 'pos': [27, 28, 352, 80]}], [{'formula': '\\frac { x _ { 1 } + x _ { 2 } } { 1 3 2 + 3 2 x } = \\frac { 5 } { \\sqrt { 3 } }', 'pos': [16, 42, 341, 121]}, ... [{'pic': None, 'pos': [120, 251, 240, 377]}], ] ### 2. 试卷PDF识别 #### 说明 检测试卷PDF中的文字、公式、照片和表格，识别其中的文字和公式内容。其结果按行返回，文字转化为可编辑文本，公式转化为LaTex。 #### 接口调用 接口地址：http://123.60.217.149:9911/pdf_ocr 请求方法：POST 传参方式：http body 响应类型：同步 返回类型：JSON content-type：text/html #### 参数说明 请求参数 |参数|类型|是否必填|描述| |:----|:----|:----|:----| |image|文件字节流|是|待检测的本地图片文件字节流| 返回参数 |参数|类型|描述| |:----|:----|:----| |code|int|错误码，1表示成功，-1表示失败| |result|list|每一项表示一行文本，见行结果参数| |cost_time|float|识别耗时| |img_name|string|图片名称| 行结果参数 *行参数为列表，列表每一项表示行中的一个item* |关键字|item|类型|描述| |:----|:----|:----|:----| |ench|中英文本|string|中英文文本字符串| |formula|公式|string|公式Latex| |pic|图片坐标|list|坐标分别为：左上x，左上y，右下x，右下y| |table|表格坐标|list|表格坐标| #### 调用示例 *以python代码为示例* url = 'http://123.60.217.149:9911/pdf_ocr' files = {'image': open('xxx/xxx.jpg', 'rb')} response = requests.post(url, files=files) print(response.json()) *结果* [[{'ench': '第Ⅱ卷（非选择题，共84分）', 'pos': [163, -2, 415, 39]}], [{'ench': '二、填空题：本大酸共6个小题，每小题分，满分24分', 'pos': [27, 28, 352, 80]}], [{'formula': '\\frac { x _ { 1 } + x _ { 2 } } { 1 3 2 + 3 2 x } = \\frac { 5 } { \\sqrt { 3 } }', 'pos': [16, 42, 341, 121]}, ... [{'pic': None, 'pos': [120, 251, 240, 377]}], ] ### 3. 试卷照片题目结构化 #### 说明 自动对试卷照片题目做切分，以题目为单位返回内容及对应区域坐标。 #### 接口调用 接口地址：http://123.60.217.149:9911/photo_subject 请求方法：POST 传参方式：http body 响应类型：同步 返回类型：JSON content-type：text/html #### 参数说明 请求参数 |参数|类型|是否必填|描述| |:----|:----|:----|:----| |image|文件字节流|是|待检测的本地图片文件字节流| 返回参数 |参数|类型|描述| |:----|:----|:----| |code|int|错误码，1表示成功，-1表示失败| |result|list|每一项表示一个题目，见行结果参数| |cost_time|float|识别耗时| |img_name|string|图片名称| 行结果参数 |关键字|item|类型|描述| |:----|:----|:----|:----| |No|索引|int|对识别到的题目从1-n编号| |content|题目内容|string|题目内容，公式段前后用$标记| |box|图片坐标|dict|坐标，左上x，左上y，右下x，右下y| #### 调用示例 *以python代码为示例* url = 'http://123.60.217.149:9911/photo_subject' files = {'image': open('xxx/xxx.jpg', 'rb')} response = requests.post(url, files=files) print(response.json()) *结果* [{'No': 0, 'content': '14.不等式组 $\\left\\{ \\begin{array} { l } { x - 3 ( x - 2 ) > 4 } \\\\ { \\frac { 2 x - 3 } { 5 } \\leqslant \\frac { x + 1 } { 2 } } \\end{array}\\right.$ 的解集为 S.在平面直角坐标案中，点C.的坐标分别为C（2,3）、D（1,0）.现以原点为位似中心， 线段CD放大得到线段AB，若点D的对应点B在轴上且 $) B = 2$ 则点C的对应点 ', 'box': {'start_x': '18', 'start_y': '95', 'end_x': '217', 'end_y': '201'}}, {'No': 1, 'content': '16.如图，将矩形ABCD沿 $\\overrightarrow { G H }$ 对折，点C落在 $Q$ 处，点D落在AB边上的 $E$ 处 $. E Q \\perp$ BO 的坐标为 相交子点 $F$ 若 $A D = 8 , A B = 6 , A E =$ 4 $\\triangle E B F$ 周长的大小为 （第17题图） （第16题图） ', 'box': {'start_x': '33', 'start_y': '187', 'end_x': '571', 'end_y': '409'}}, {'No': 2, 'content': '12.如图一个几何体的三视图分别是两个短形、一个扇形，则这个几何体表面积的大小为 ', 'box': {'start_x': '32', 'start_y': '388', 'end_x': '555', 'end_y': '441'}}, ] ### 4. 试卷PDF题目结构化 #### 说明 自动对试卷PDF题目做切分，以题目为单位返回内容及对应区域坐标。 #### 接口调用 接口地址：http://123.60.217.149:9911/pdf_subject 请求方法：POST 传参方式：http body 响应类型：同步 返回类型：JSON content-type：text/html #### 参数说明 请求参数 |参数|类型|是否必填|描述| |:----|:----|:----|:----| |image|文件字节流|是|待检测的本地图片文件字节流| 返回参数 |参数|类型|描述| |:----|:----|:----| |code|int|错误码，1表示成功，-1表示失败| |result|list|每一项表示一个题目，见行结果参数| |cost_time|float|识别耗时| |img_name|string|图片名称| 行结果参数 |关键字|item|类型|描述| |:----|:----|:----|:----| |No|索引|int|对识别到的题目从1-n编号| |content|题目内容|string|题目内容，公式段前后用$标记| |box|图片坐标|dict|坐标，左上x，左上y，右下x，右下y| #### 调用示例 *以python代码为示例* url = 'http://123.60.217.149:9911/pdf_subject' files = {'image': open('xxx/xxx.jpg', 'rb')} response = requests.post(url, files=files) print(response.json()) *结果* [{'No': 0, 'content': '14.不等式组 $\\left\\{ \\begin{array} { l } { x - 3 ( x - 2 ) > 4 } \\\\ { \\frac { 2 x - 3 } { 5 } \\leqslant \\frac { x + 1 } { 2 } } \\end{array}\\right.$ 的解集为 S.在平面直角坐标案中，点C.的坐标分别为C（2,3）、D（1,0）.现以原点为位似中心， 线段CD放大得到线段AB，若点D的对应点B在轴上且 $) B = 2$ 则点C的对应点 ', 'box': {'start_x': '18', 'start_y': '95', 'end_x': '217', 'end_y': '201'}}, {'No': 1, 'content': '16.如图，将矩形ABCD沿 $\\overrightarrow { G H }$ 对折，点C落在 $Q$ 处，点D落在AB边上的 $E$ 处 $. E Q \\perp$ BO 的坐标为 相交子点 $F$ 若 $A D = 8 , A B = 6 , A E =$ 4 $\\triangle E B F$ 周长的大小为 （第17题图） （第16题图） ', 'box': {'start_x': '33', 'start_y': '187', 'end_x': '571', 'end_y': '409'}}, {'No': 2, 'content': '12.如图一个几何体的三视图分别是两个短形、一个扇形，则这个几何体表面积的大小为 ', 'box': {'start_x': '32', 'start_y': '388', 'end_x': '555', 'end_y': '441'}}, ]