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OCR表格识别（使用百度API）.zip

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简介：
本资源为一个利用百度AI平台提供的OCR技术进行表格识别的项目文件。通过调用百度API，能够实现对图片中表格内容的精准提取和数字化处理。适合需要自动化数据录入与管理的应用场景。 使用C# Winform编写了一个窗口界面，可以将PNG或JPG图片拖放到该窗口上，系统会自动调用百度表格识别API进行OCR识别，并将结果下载为Excel文件，保存到用户选择的文件夹中。

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  • OCR表格识别（使用百度API）.zip
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    本资源包提供了利用百度AI平台的OCR技术进行表格识别的方法和示例代码。通过此工具，用户可以高效准确地将图片中的表格数据转换为电子表格格式，简化数据处理流程。 使用C# Winform开发了一个窗口界面，可以将PNG或JPG图片拖放到该窗口上。当图片被放置后，程序会自动调用百度表格识别API进行OCR识别，并将结果下载为Excel文件，然后保存到用户指定的文件夹中。
     
  • OCR表格识别（使用百度API）.zip
    优质
    本资源为一个利用百度AI平台提供的OCR技术进行表格识别的项目文件。通过调用百度API，能够实现对图片中表格内容的精准提取和数字化处理。适合需要自动化数据录入与管理的应用场景。 使用C# Winform编写了一个窗口界面，可以将PNG或JPG图片拖放到该窗口上，系统会自动调用百度表格识别API进行OCR识别，并将结果下载为Excel文件，保存到用户选择的文件夹中。
     
  • 百度OCR文字识别API
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    百度OCR文字识别API是由百度提供的在线文字检测和识别服务，能够从图像中定位并提取出文字信息，广泛应用于图片检索、智能文档处理等领域。 下面是一个简单的例子，通过调用百度API进行文字识别。官方示例是将图片先进行base64编码后再发送到服务器的，而本例则是直接POST提交给服务器。
     
  • 使用Python调用百度云API进行表格识别
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    本教程详细介绍如何利用Python编程语言接入百度云API服务，实现高效的表格数据识别与提取功能。适合对自动化数据处理感兴趣的开发者学习。 Python调用百度云API识别表格的步骤如下： 1. 首先展示一下效果样板的识别结果。 2. 接下来我们开始操作（这个接口与其他API不同，需要使用requests库请求三次）。 首先，我们需要创建一个属于自己的应用，并查阅文档帮助。第一步是获取access_token，在这里我将文件路径放在了函数里面，也可以将其放置在外部，或者制作成循环来识别某个文件夹内的所有图片。 第二步是获取是否成功识别的json数据。如果识别成功会返回一个request_id，可以使用这个ID来获取excel表或选择获取json数据（注意需要把图片转换为base64编码，并支持PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF、PNM和WebP格式）。
     
  • 使用Python调用百度OCR进行文字识别
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    本教程介绍如何利用Python语言与百度OCR服务结合，实现高效的文字识别功能，适用于开发者自动化处理图像中的文本信息。 在get_access_token.py文件中： 1. 第七行：将client_id设置为自己的值。 2. 第八行：将client_secret设置为自己的值。 3. 将需要识别的图片放入【图片】文件夹中。 4. 运行【调用.py】。
     
  • 使用Java调用百度图片识别API
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    本项目演示如何利用Java语言对接百度图片识别API，实现对图片内容的智能分析与处理，适用于图像检索、自动标注等场景。 在本段落中，我们将深入探讨如何使用Java调用百度的图像识别接口，这是一个强大的工具，能够对图像进行物体和场景的智能识别。以下是一系列详细步骤和技术要点： 1. **创建百度AI账号并获取API Key和Secret Key**： 在调用百度图像识别接口之前，你需要在百度AI开放平台注册一个账号，并创建一个应用。这个应用会为你提供一对API Key和Secret Key，这是用于身份验证的关键。 2. **获取Access Token**： 类似于人脸检测接口，通用物体和场景识别也需要Access Token来授权访问。你需要使用API Key和Secret Key通过HTTP请求获取Access Token。Access Token的有效期有限，因此在实际应用中，你可能需要考虑缓存和刷新机制。 3. **编写工具类**： `PictureRecognition` 类是核心代码，包含了调用识别接口的方法。其中涉及的工具类包括处理文件读取、Base64编码、HTTP请求和JSON解析等。 4. **图片编码和参数构建**： - 使用特定方法读取本地图片文件并转化为字节数组。 - 将图片数据转化为Base64字符串。 - 编码Base64字符串以符合URL规则。 - 构建包含图片数据的请求参数，如`image= + imgParam`。 5. **发送POST请求**： 使用HTTP工具类发送POST请求到百度AI的识别接口。这里包括了接口地址、Access Token和包含图片信息的参数。 6. **处理返回结果**： 通过解析JSON格式的结果来提取出图像识别的信息，这些信息可以在实际应用中进一步使用或展示。 7. **在Controller层调用API**： 在`Controller` 层定义一个方法用于调用 `PictureRecognition` 类中的相应方法，并将识别结果作为响应返回给前端或其他服务端组件。这里涉及到了日志记录和身份验证的注解，如`@Log` 和 `@AuthIgnore`. 8. **安全与优化**： 在实际开发中，保护API Key和Secret Key的安全至关重要。同时根据接口使用频率及Access Token的有效期合理设计缓存策略以减少不必要的网络请求。 通过这些步骤，在Java应用程序里集成百度图像识别服务并实现对图片的智能分析变得可能。这种技术广泛应用于智能家居、安防监控等多个领域，为自动化与智能化提供了强大支持。
     
  • 使用百度API识别MP3语音文件
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    本项目利用百度智能云提供的API接口，实现了对MP3格式音频文件中的语音内容进行高精度的文字转换与识别功能。 利用百度API识别MP3语音文件。
     
  • 使用Python实现百度语音识别API
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    本项目利用Python语言调用百度语音识别API，实现了高效的音频文件转文本功能，适用于开发者快速集成语音识别技术。 本段落详细介绍了如何使用Python实现百度语音识别API，并具有一定的参考价值。对这一主题感兴趣的读者可以参考这篇文章。
     
  • 利用PyQt5调用百度API进行OCR识别的代码包.rar
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    这是一个包含使用Python的PyQt5库和百度AI平台的OCR功能相结合的代码包，用于图像中文字的自动识别与提取。 使用八度百度接口开发的OCR识别程序，并带有用户界面。