Closed cuiliang closed 2 years ago
从文档里看,目前的返回结果是这样的:
[['0', '香港深圳抽血', '0.93583983'], ['1', '专业查性别', '0.89865875'], ['2', '专业鉴定B超单', '0.9955703'], ['3', 'b超仪器查性别', '0.99489486'], ['4', '加微信eee', '0.99073666'], ['5', '可邮寄', '0.99923944']]
坐标其实还是比较重要的,可以用在后期对内容进行分段处理。
下面的数据格式是我在项目里做的一个api结果的例子。
lines:提供了一个合并后的文本结果。方便直接显示使用。 regions:识别到的区域,每个区域的文字和坐标。
lines
regions
代码在这里 https://github.com/cuiliang/RapidOCR/blob/Quicker/ocrweb/api_task.py 不太懂py,代码只是跟随感觉拼凑的😂,供大佬参考。
{ "result": { "lines": "Filters Is:issueis:open\n\n10pen 35Closed\n\n建议:将ppocr_keys等信息直接存储到onnx模型\n#42 opened 4daysagoby AutumnSun1996", "regions": [ { "text": "Filters", "confidence": 0.9966548, "rect": { "left": 57, "top": 0, "right": 116, "bottom": 2 } }, { "text": "Is:issueis:open", "confidence": 0.84303313, "rect": { "left": 210, "top": 2, "right": 347, "bottom": 3 } }, { "text": "10pen", "confidence": 0.976416, "rect": { "left": 89, "top": 88, "right": 160, "bottom": 88 } }, { "text": "35Closed", "confidence": 0.9819431, "rect": { "left": 213, "top": 89, "right": 305, "bottom": 89 } }, { "text": "建议:将ppocr_keys等信息直接存储到onnx模型", "confidence": 0.97398514, "rect": { "left": 90, "top": 158, "right": 594, "bottom": 158 } }, { "text": "#42 opened 4daysagoby AutumnSun1996", "confidence": 0.9657532, "rect": { "left": 91, "top": 199, "right": 442, "bottom": 198 } } ] }, "info": { "total_elapse": 0.45919999999999994, "elapse_part": { "det_elapse": "0.3858", "cls_elapse": "0.0011", "rec_elapse": "0.0723" } } }
好建议,这个我没想到。我改一下,感谢感谢。
👍
从文档里看,目前的返回结果是这样的:
坐标其实还是比较重要的,可以用在后期对内容进行分段处理。
下面的数据格式是我在项目里做的一个api结果的例子。
lines
:提供了一个合并后的文本结果。方便直接显示使用。regions
:识别到的区域,每个区域的文字和坐标。代码在这里 https://github.com/cuiliang/RapidOCR/blob/Quicker/ocrweb/api_task.py
不太懂py,代码只是跟随感觉拼凑的😂,供大佬参考。