前言印章识别，可检测并识别合同文件或常用票据中的印章，输出印章内的文字内容、印章位置信息以及相关置信度，支持识别印章编码，覆盖圆形章、椭圆形章、方形章、骑缝章等常见种类的印章。印章识别可广泛应用在合同审核、票据处理、档案电子化等场景，比如：合同与票据自动化审核：自动提取合同、票据中的印章文字与位置信息，辅助完成要素核验与批量审核，降低人工录入成本。金融与风控场景：核验借款合同、发票、凭证上的印章内容，为信贷审核、报销核验等业务提供依据。档案数字化与文档管理：在纸质文档电子化过程中识别印章信息，便于文档归档、检索与信息结构化。API介绍戳这里查看详情请求说明名称类型必须说明imageString否图片base64，base64编码后进行urlencodeurlString否图片完整url，url长度不超过1024字节pdfFileString否PDF文件，base64编码后进行urlencodepdfFileNumString否需要识别的PDF文件的对应页码，当pdfFile参数有效时，识别传入页码的对应页面内容，若不传入，则默认识别第 1 页ofdFileString否OFD文件，base64编码后进行urlencodeofdFileNumString否需要识别的OFD文件的对应页码，当ofdFile参数有效时，识别传入页码的对应页面内容，若不传入，则默认识别第 1 页returnImageString否是否返回印章切片图片，默认不返回，可选值：true,falseflattenImageString否是否返回印章展平图片，默认不返回（仅支持对圆章、椭圆章进行展平，其他印章不展平），可选值: true,false返回样例{ "code": 200, // 返回码，详见code返回码说明 "msg": "成功", // code对应的描述 "taskNo": "807471772179477935572027", // 本次请求号 "data": { "num": 1, // 识别结果数 "list": [ { "major": { // 主字段内容，即章内上环弯曲文字 "flatten_image": "/9j/4AAQSkZJRgxxx", // 主字段展平图的base64编码，即章内上环弯曲文字切片后拼接图片，flattenImage=true 时返回 "flatten_image_url": "https://xxxx/d30/seal-ocr/202602/25/1771990073780-8578.jpg", // 主字段展平图的url "probability": 0.9999797344, // 主字段识别内容的置信度 "words": "杭州市xx区市场监督管理局" // 主字段识别内容 }, "minor": [ // 其他字段内容，即除主字段外的文字识别内容均放置于该参数中返回，数字编码也在该字段返回。若章内不存在其他字段文字，则该参数为空 { "probability": 0.99994027614594, // 其他字段识别内容的置信度 "flatten_image": "xxxx", // 其他字段展平图的base64编码，即印章其他文字切片后拼接图片，flattenImage=true 时返回 "words": "前厅部" // 其他字段识别内容 } ], "probability": 0.9958960414, // 每一个识别结果的置信度值 "location": { // 位置数组（坐标0点为左上角） "top": 486, // 表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 "left": 817, // 表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 "width": 161, // 表示定位位置的长方形的宽度 "height": 163 // 表示定位位置的长方形的高度 }, "type": "circle", // 印章的类别，共有circle（圆章），ellipse（椭圆章），rectangle（方章），perforation（骑缝章）四种 "seal_image_url": "https://xxxx/d30/seal-ocr/202602/25/1771990073623-4942.jpg", // 印章切图的url "seal_image": "/9j/4AAQSkZJRgABxxx" // 印章切图的base64编码，returnImage=true 时返回 } ] } }

前言智能结构化识别，通常指OCR智能结构化识别/智能文档结构化识别，是一种把图片、扫描件、PDF、表单、票据、合同、电子单证等非结构化或半结构化文档，自动转换成机器可直接使用的结构化数据的技术。智能结构化识别主要应用场景：金融与财税票据处理：发票、银行回单、对账单、报销单等票据的自动识别与录入，是结构化识别最成熟的应用。系统可提取发票代码、金额、税额、开票方等字段，直接对接财务系统完成验真、入账和报销，大幅减少财务人员手工录入。身份与证件信息采集：身份证、护照、驾驶证、行驶证、营业执照、银行卡等证件的关键字段自动提取，广泛应用于开户、注册、入住、办证等场景。用户拍照上传即可完成信息填报，替代手工输入，提升办理效率与准确性。API介绍请求说明名称类型必须说明imageString否图片base64pdfString否PDF文件的base64pdfNumString否需要识别的PDF文件的对应页码，不传默认识别第1页fileFile否图片文件或pdf文件urlString否图片或pdf的urlreturnRelationString否是否返回结构化对应关系及单文本行结果，为true时返回，默认false，针对relations、line_info戳这里查看详情返回样例{ "code": 200, //返回码，详见返回码说明 "msg": "成功", //返回码对应描述 "taskNo": "868944265154130726683014", //本次请求号 "data": { "object_id_num": "58",//文本行结果数，当 returnRelation=true 时返回 "pdf_size": "1",//传入PDF文件的总页数，当pdf参数有效时返回该字段 "result": {//识别结果 "line_info": [//文字行的识别结果、类别、置信度、位置信息等 { "line__probability": 15.97,//文字行的文字结果识别置信度 "top": 62.13,//表示文字行定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 "left": 176.34,//表示文字行定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 "line_location": {},//文字行的位置 "line_class": "other",//文字行的类别，key 表示非表格区的 key 值，value 表示非表格区的 value 值，table_value 表格区的 value 值，other 表示无结构化关系的文本行 "width": 403.42,//表示文字行定位位置的长方形的宽度 "line_class_probability": 0.9859102964401245,//line_class 的分类置信度 "object_id": 0,//文字行的 id，唯一标识，按从上到下从左到右顺序，依次顺位排列 "word": "江苏省车辆通行费通用(电子)发票",//文字行的文字结果 "block_id": -1,//换行文字的 id，另一唯一标识，属于同一个词义的 n 个文字行的 block_id一致，按从上到下从左到右顺序，依次顺位排列。说明：block 只针非表格区 key、表格区 key、表格区 value。非换行的 block 元素固定返回 -1 "height": 27.74 //表示文字行定位位置的长方形的高度 } ], "struct_info": {//非表格区的 k-v 按结构化对应展示信息 "group": [ { "value": [//value 文字行的信息 { "word": "132152300123" //value 文字行的文字结果 } ], "key": [//key 文字行的信息 { "word": "发票代码" //key 文字行的文字结果 } ] } ] }, "relations": {//结构化对应关系 "table_relations": {//表格区的结构关系 "vv_relations": [//表格区的v-v结构关系，可支持一对一、一对多的关系 { "leaf_nodes": [//由【前者 value】根节点指向叶子节点【后者 value】的 object_id 22, 23 ], "root_node": 21 //根节点的 object_id，即表格区v-v关系的【前者 value】 } ], "kv_relations": [//表格区的k-v结构关系，可支持一对一、一对多的关系 { "leaf_nodes": [//由根节点指向叶子节点的 object_id，即表格/表单区k-v关系的values 21 ], "root_node": 18 //根节点的 object_id，即表格区 k-v 关系的 key } ], "kk_relations": [//表格区的 k-k 结构关系，即多级表头的结构关系，可支持一对一、一对多的关系 { "leaf_nodes": [//由【前者 key】根节点指向叶子节点【后者 key】的object_id 11 ], "root_node": 9 //根节点的 object_id，即表格/表单区 k-k 关系的【前者 key】 } ] }, "kv_relations": [//非表格区的 k-v 结构化关系，可支持一对一、一对多的关系 { "leaf_nodes": [//由根节点指向叶子节点的 object_id，即 k-v 区的 values 2 ], "root_node": 1 //根节点的 object_id，即 k-v 区的 key } ] } } } }

前言智能作业批改依托OCR文字识别、公式识别、图像检测、自然语言理解AI技术，对拍照上传的作业图片进行识别，自动判阅客观题，对部分主观题进行要点识别、评分与错题标注，自动收集错题、统计正确率，生成学情分析报告。该能力可以分担教师重复性批改工作，缩短作业审阅周期，让学生获得即时答题反馈，帮助定位知识薄弱点。同时为老师提供班级整体学情数据，辅助开展针对性教学，推动教学数字化、减负增效。智能作业批改应用场景如下：1.中小学日常课后作业批改学生拍照上传纸质作业，系统自动批改选择题、填空题、计算题，标记错题，给出参考答案。减轻科任老师批改压力，学生写完作业立刻查看对错，及时订正，提升反馈速度。**2.线上教辅学习 APP、小程序 **作为学习类产品核心功能，学生自主刷题、练习册自检，无需等待老师批改，自主完成练习校对，自动归集个人错题本，方便复习。**3.家长居家辅导 **家长辅导孩子作业时，使用智能批改能力核对答案，快速发现错题，降低家长辅导难度。核心能力基于多模态大模型能力，实现K12阶段的全学科作业、试卷批改。支持用户拍照或上传图片，可输出对应每道题的批改结果支持输出数学和理综学科的解析。支持结果原图渲染，图片清晰展示题目区域和对错标识，便于快速定位问题提升批改效率。API介绍智能作业批改包括两个API，分别为：智能作业批改-提交请求、智能作业批改-获取结果戳这里查看详情智能作业批改-提交请求本接口为发起任务接口。请求说明名称类型必须说明imageString否图像数据，base64编码后进行urlencode，大小不超过10M，最短边至少512px，最长边最大8192px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式。优先级：image > urlurlString否图片完整url，url长度不超过1024字节，base64编码后大小不超过10M，最短边至少512px，最长边最大8192px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式，请注意关闭URL防盗链。优先级：image > url。disablePreprocessBoolean否是否开启图片矫正，默认为false。true：不开启，false：开启返回样例{ "code": 200,//返回码，详见返回码说明 "msg": "成功",//返回码对应描述 "taskNo": "902257455170281359648593",//本次请求号 "data": { "task_id": "2067159946949782356" //任务ID,用于查询结果 } } 智能作业批改-获取结果根据提交请求接口返回的任务id查询结果。请求说明名称类型必须说明taskIdString是提交请求接口返回的任务id返回样例{ "code": 200,//返回码，详见返回码说明 "msg": "成功",//返回码对应描述 "taskNo": "902257455170281359648593",//本次请求号 "data": { "isAllFinished": true,//是否完成批改。true：批改完成，false：批改未完成 "imageResults": [//批改结果数组 { "result": [//单题批改结果 { "correctResult": 1,//批改结果，0：未批；1：正确；2：错误；3：未作答 "questionId": "xxxxxx",//题目ID "seqence": 0,//题目序号，0：题目1；1：题目2；依此类推 "questionArea": [//题目坐标 { "right_y": 1008,//右下角Y坐标 "left_x": 51,//左上角X坐标 "right_x": 897,//右下角X坐标 "left_y": 223 //左上角Y坐标 } ], "isFinish": true,//是否完成批改。true：批改完成，false：批改未完成 "slot": [//题目作答区批改结果数组，每个元素对应一个作答区 { "correctResult": 1,//作答区批改结果，0：未批，1：正确，2：错误，3：未作答 "reason": "作答为《静夜思》完整诗句，内容准确，无事实错误，按从宽处理为正确",//批改原因 / 错因描述，空表示无额外说明（当前口算题无错因分析内容） "handwritingArea": {//作答区坐标 "right_y": 970,//右下角Y坐标 "left_x": 63,//左上角X坐标 "right_x": 815,//右下角X坐标 "left_y": 273 //左上角Y坐标 }, "seqence": 1,//作答区序号，1：作答区1；2：作答区2；依此类推 "slotId": "xxxxxx" //作答区ID } ], "type": 4,//题目类型，0：默认；1：口算题；2：选择题；3：判断题；4：填空题；5：应用题；6：连线题；7：画画题；8：题干；9：其他；10：材料；11：圈选题；17：计算题；18：证明题；19：解答题；401：描述题；402：排序题；801：图表题；902：带过程填空 "cropUrl": "http://xxx.com//xxxx" //批改后的题目图片url } ], "imageId": "xxxxxxx",//图片id "imageUrl": "http://xxxx.com//xxxx",//实际请求的图片可能会经过压缩与矫正，此为处理后的图片url "paperSubject": "chinese",//卷面学科，"chinese"语文；"math"数学；"english"英语；"physics"物理"；chemistry"化学；"biology"生物；"history"历史；"geography"地理；"politics"政治 "resize_ratio": 1 //原图预处理缩放比例，用于前端坐标还原 } ], "task_id": "xxxxxxx",//任务ID "status": "Success",//任务状态，pending：排队中；running：运行中；success：成功；failed：失败 "stat_result": {//批改统计信息 "all": 1,//本次批改任务的题目总数 "correcting": 0,//批改中的题目数量 "corrected": 1 //已完成批改的题目数量 } } }

在 OCR 的 CRNN + CTC 方案中，CTC 为什么能处理不定长文本识别？训练和解码分别是怎么做的？

OCR 文字识别的基本流程是什么？常见难点有哪些？

前言车架号OCR识别，即通过图像识别技术自动从图片中检测、定位并识别出车辆上那串由17位字母和数字组成的唯一编码（VIN码，即车辆识别代号）。车架号OCR识别可广泛应用汽车产业链的各个环节，比如：二手车交易与评估: 评估人员手机拍照识别车架号，自动调取车辆出险、维修、过户记录，用于车辆估值、甄别事故车、调表车，替代手动输入 17 位长编码，提升收车效率。汽车保险与理赔: 投保时快速录入车辆信息；出险查勘现场拍照识别VIN码，核验车辆身份，调取车型配置，辅助定损，防范套牌、骗保风险，加快理赔流程。汽车维修与保养: 维修技师通过识别VIN码，可以立刻获取车辆精确的配置信息（如发动机型号、变速箱类型），确保配件适配和维修方案准确。API介绍请求说明名称类型必须说明base64String否图片base64。base64、url、file 三选其一urlString否图片完整url。base64、url、file 三选其一fileFile否图片文件。base64、url、file 三选其一戳这里查看详情返回样例{ "code": 200, // 返回码，详见返回码说明 "msg": "成功", // 返回码对应描述 "taskNo": "65605503936940344488", // 本次请求号 "data": { "vin": [ // 识别的VIN码，图片有多个VIN码则识别出多个 "LVSFDAAL4AN038996" ], "count": 1 // 图片上识别的VIN码的个数 } }

前言二维码条形码OCR识别，即通过图像识别技术自动识别条形码中的数字编码信息及检测和解析二维码里面存储的文本、网址、编号等数据信息。二维码条形码OCR识别可广泛应用在新零售及商超结算、物流与供应链管理、工业生产与库存盘点等场景，比如：新零售与商超结算: 收银台扫描商品上的EAN-13条形码，快速获取价格和商品信息，实现高效结算。物流与供应链管理: 从包裹入库、分拣到出库，通过扫描运单上的条码实现全程自动化追踪和信息更新，大幅降低人工错误率。工业生产与库存盘点: 用于自动识别零部件或产品上的编码，实现生产流程管控和库存数据的实时同步。API介绍请求说明名称类型必须说明base64String否图片base64。base64、url、file 三选其一urlString否图片完整url。base64、url、file 三选其一fileFile否图片文件。base64、url、file 三选其一戳这里查看详情返回样例{ "code": 200, // 返回码，详见返回码说明 "msg": "成功", // 返回码对应描述 "taskNo": "55318992410294812098", // 本次请求号 "data": [ { "text": ["SF1688255711970"],//二维码内容 "type": "CODE_128"//二维码类型 } ] }

前言上传机动车登记证书，可智能识别解析证书内多项核心关键字段，输出规整的结构化业务数据。省去人工手动抄录、录入单证信息的繁琐流程，高效完成车辆档案信息的自动化采集，减少人为录入带来的错漏问题，有效提升车务等业务的资料处理与流转效率。核心能力可对机动车登记证书多达15项关键字段做结构化识别，包含证书编号、机动车所有人、登记机关、登记日期、车辆类型、车架号、发动机号、车身颜色、使用性质等内容；支持发证机关印章检测；支持 URL、Base64、文件三种图像上传途径，兼容 JPG、PNG、BMP 主流图片格式。API介绍请求说明名称类型必须说明base64String否照片base64字符串filefile否机动车登记证书照片，文件类型urlString否照片 url注意传入的机动车登记证书图片要包含第一页和第二页的内容file、base64、url 必须提供一个戳这里查看详情返回样例{ "code": 200, // 返回码，详见返回码说明 "msg": "成功", // 返回码对应描述 "taskNo": "65605503936940344488", // 本次请求号 "data": { "registration_authority": "", "vehicle_model": "", "vehicle_type": "", "registration_num": "HL", "engine_num": "", "number": "", "body_color": "", "registration_date": "PwL", "date_of_production": "", "seating_capacity": "", "date_of_issue": "", "nature_of_use": "", "vin": "", "seal_of_issue_authority": "1", "name_idcard_no": "" } }

阿里云、CSDN：版式文字定位识别-图文文字坐标检测-可定位通用文字识别-含位置信息OCR识别API接口介绍华为云、知乎：高精度图文坐标识别-带坐标通用文字识别-带版式位置文字识别-整图文字位置解析API接口介绍其他：结构化版式 OCR 识别-图文排版文字识别-文字坐标定位识别API接口介绍–以上是标题–前言支持多场景、多语种、高精度识别能力，在常规文字识别基础上，精准输出每行文字的完整识别内容、置信概率、坐标位置以及四点多边形坐标数据，完整还原原图排版布局，方便开发者完成版式还原、内容矫正、图文二次加工等精细化处理。通用文字识别被广泛用于文档电子化、图文解析、智能排版、内容抓取等业务，擅长批量提取图片内有效文字内容。核心能力支持 URL、Base64、文件三类图像上传途径，适配 JPG/PNG/BMP 等通用图片格式；适配文档、海报、截图、实拍图等各类通用场景图文识别，支持多语种内容精准解析；新增文字位置坐标输出能力，补齐普通OCR无法实现版式二次处理的短板；具备高精度文字检测能力，可完整抓取整图全部文本内容；API介绍请求说明名称类型必须说明imageString否图片base64pdfString否PDF文件的base64pdfNumString否需要识别的PDF文件的对应页码，不传默认识别第 1 页ofdString否OFD文件的base64ofdNumString否需要识别的OFD文件的对应页码，不传默认识别第 1 页fileString否文件urlString否文件地址戳这里查看详情返回样例{ "msg": "成功",// code 对应的描述 "code": 200,// 详见code返回码说明 "taskNo": "316942821199035820008485",// 本次请求号 "data": { "resultNum": 2,//识别结果数 "result": [//识别结果 { "words": "测试第一行",//识别结果字符串 "location": {//位置数组（坐标0点为左上角） "top": 72,//表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 "left": 89,//表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 "width": 52,//表示定位位置的长方形的宽度 "height": 12//表示定位位置的长方形的高度 }, "probability": {//表示识别结果中每一行的置信度值 "average": 0.9956096411,//行置信度平均值 "min": 0.9842295051,//行置信度最小值 "variance": 0.00003516419747//行置信度方差 }, "vertexesLocation": [//识别结果中每一行的外包四边形点坐标 { "x": 90,//水平坐标（坐标0点为左上角） "y": 73//垂直坐标（坐标0点为左上角） }, { "x": 142, "y": 73 }, { "x": 142, "y": 85 }, { "x": 90, "y": 85 } ], "finegrainedVertexesLocation": [//识别结果中每一行的多边形轮廓点坐标 { "x": 89, "y": 72 }, { "x": 101, "y": 72 }, { "x": 113, "y": 72 }, { "x": 124, "y": 72 }, { "x": 136, "y": 72 }, { "x": 141, "y": 72 }, { "x": 141, "y": 78 }, { "x": 141, "y": 84 }, { "x": 130, "y": 84 }, { "x": 118, "y": 84 }, { "x": 106, "y": 84 }, { "x": 95, "y": 84 }, { "x": 89, "y": 84 }, { "x": 89, "y": 78 } ] }, ], "paragraphsResult": [//段落检测结果 { "wordsResultIdx": [//一个段落包含的行序号 0, 1 ], "finegrainedVertexesLocation": [//识别结果中每一行的多边形轮廓点坐标 { "x": 89, "y": 72 }, { "x": 101, "y": 72 }, { "x": 113, "y": 72 }, { "x": 124, "y": 72 }, { "x": 136, "y": 72 }, { "x": 141, "y": 72 }, { "x": 141, "y": 72 }, { "x": 141, "y": 84 }, { "x": 141, "y": 88 }, { "x": 141, "y": 100 }, { "x": 141, "y": 100 }, { "x": 129, "y": 100 }, { "x": 117, "y": 100 }, { "x": 104, "y": 99 }, { "x": 92, "y": 99 }, { "x": 89, "y": 99 }, { "x": 89, "y": 99 }, { "x": 89, "y": 87 }, { "x": 89, "y": 84 }, { "x": 89, "y": 72 } ] } ], "paragraphsResultNum": 1,//识别结果数，表示 paragraphsResult 的元素个数 "pdfFileSize": 1//传入PDF文件的总页数，当 pdfFile 参数有效时返回该字段 } }

前言快递面单OCR识别，即通过图像识别技术自动识别快递面单中的信息，包括收件人姓名、联系电话、收件地址、寄件人姓名、寄件电话、寄件地址、运单号、快递公司、物品类型、备注信息等。快递面单OCR识别可广泛应用在物流场景中，比如：快递网点分拣录入: 网点扫描拍照面单，自动识别运单号、收件地址，自动匹配分拣流向，替代人工手动录入单号地址，提升分拣效率，减少手工录单错误。驿站 / 快递柜入库出库: 快递驿站、快递柜设备拍摄面单，OCR 识别运单号、手机号，自动完成快递入库登记，生成取件码；取件时再次识别，自动完成出库核销。快递信息电子化存档: 把纸质运单拍照，OCR 识别后结构化存储寄收件信息，做单据归档，方便后期运单查询、售后溯源，减少纸质单据保管压力。API介绍请求说明名称类型必须说明fileFile否户口本照片，file、base64、url 必须提供一个base64String否图像base64字符串urlString否图像 url，长度不超过1024字节，请注意关闭URL防盗链fileFile否图像文件，文件类型base64、file、url 必须提供一个，优先级：base64 > file > url图像最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式，图像文件大小不超过2M戳这里查看详情返回样例{ "code": 200, // 返回码，详见返回码说明 "msg": "成功", // 返回码对应描述 "taskNo": "92525963783875780764", // 本次请求号 "data": { "recipient_addr": "浙江杭州市余杭区仓前街道爱力中心1幢307A室", // 收件地址 "recipient_name": "王先生", // 收件人 "recipient_phone": "15905811522", // 收件人电话 "sender_addr": "上海市嘉定区叶城路1128号裙楼1层", // 发件地址 "sender_name": "李先生", // 发件人 "sender_phone": "021-19975728", // 发件人电话 "waybill_number": "JDVB19328523134-1-1-", // 快递运单号 "bar_code": "JDVB19328523134-1-1-", // 条形码 "three_segment_code": "31-H21BB-31-Y3015" // 三段码 } }

前言护照OCR识别，即通过图像识别技术自动识别护照本中的信息，包括姓名、姓名拼音、性别、出生地点、出生日期、签发地点、签发日期、有效期、签发机关，国籍等。API介绍请求说明名称类型必须说明fileFile否户口本照片，file、base64、url 必须提供一个base64String否护照图片base64urlString否护照图片完整urlfileString否护照图片文件戳这里查看详情返回样例{ "code": 200, // 返回码，详见返回码说明 "msg": "成功", // 返回码对应描述 "taskNo": "65605503936940344488", // 本次请求号 "data": { "MRZCode1": "", "MRZCode2": "", "护照号码": "", "护照签发地点": "", "签发机关": "", "签发日期": "", "有效期至": "", "国家码": "", "国籍": "", "姓名": "", "姓名拼音": "", "性别": "", "出生地点": "", "生日": "" } }

前言道路运输证OCR识别，即利用图像识别技术，自动识别道路运输证照片上的信息：包括：业户名称、地址、车辆号牌、经营许可证、经济类型、车辆类型、吨座位、车辆规格、经营范围、初领日期、备注、发证日期。可支持识别横版及竖版两种道路运输证。道路运输证OCR识别被广泛用于货运平台运力准入、车队台账管理、营运资质审核。API介绍请求说明名称类型必须说明base64String否base64,url,pdfFile必须提供一个, 图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过8M，最短边至少15px，最长边最大8192px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式urlString否base64,url,pdfFile必须提供一个, 图片完整url，url长度不超过1024字节，url对应的图片base64编码后大小不超过8M，最短边至少15px，最长边最大8192px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式pdfFileString否base64,url,pdfFile必须提供一个, PDF文件，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过8M，最短边至少15px，最长边最大8192pxpdfFileNumString否需要识别的PDF文件的对应页码，当 pdf_file 参数有效时，识别传入页码的对应页面内容，若不传入，则默认识别第1页戳这里查看详情返回样例{ "code": 200, // 返回码，详见返回码说明 "msg": "成功", // 返回码对应描述 "taskNo": "65605503936940344488", // 本次请求号 "data": { "车辆号牌": "云F44481", "经济类型": "个体经营", "经营范围": "道路普通货物运输", "车辆类型": "解放CA5240XXYP1K2L7T", "吨座位": "11.8850", "备注": "落户日期:2009-11-18HT2985", "经营许可证": "530402013190", "车辆毫米_高": "3900", "车辆毫米_宽": "2499", "发证日期": "2016年12月26日", "地址": "玉溪市红塔区北城镇龙华苑3幢6号", "车辆毫米_长": "11993", "业户名称": "王金海", "初领日期": "" } }

前言户口本OCR识别，即通过图像识别技术自动识别户口本照片中的信息，包括：户号、姓名、与户主关系、性别、出生地、民族、出生日期、身份证号、本市县其他住址、曾用名、籍贯、宗教信仰、身高、血型、文化程度、婚姻状况、兵役状况、服务处所、职业、何时由何地迁往本市、何时由何地迁往本址、登记日期全部 22个信息。户口本OCR还可以识别户口本内户主页的5个信息，包括：户别、户主姓名、户号、住址、户主页时间。API介绍请求说明名称类型必须说明fileFile否户口本照片，file、base64、url 必须提供一个base64String否户口本照片base64字符串，file、base64、url 必须提供一个urlString否户口本照片 url，file、base64、url 必须提供一个householdSideString否户主或成员页，默认值subpage。subpage：常住人口登记卡 (成员），homepage:户主页戳这里查看详情返回样例{ "code": 200, // 详见code返回码说明 "msg": "成功", // code 对应的描述 "taskNo": "30853523396532582768", // 本次请求号 "data": { "birthAddress": "广东省英德市",//出生地址 "name": "梁小满",//名称 "relationship": "户主",//与户主关系 "cardNo": "4418221980080063171",//身份证号 "sex": "男",//性别 "nation": "汉族",//民族 "belief": "无宗教信仰",//宗教 "career": "农业",//职业 "maritalStatus": "未婚",//婚姻状态 "registerDate": "2009年6月30日",//登记日期 "birthday": "1980年08月03日",//出生日期 "education": "初中",//学历 "hometown": "广东省英德市",//籍贯 "whenWhereToCity": "1980年09月01日出生",//何时由何地迁来本市(县) "whenWhereToHere": "1980年09月01日出生",//何时由何地迁往本址 "householdNum": "",//户号 "formerName": "",//曾用名 "otherAddress": "",//本市（县）其他住址 "height": "",//身高 "bloodType": "",//血型 "veteranStatus": "",//兵役状况 "workAddress": ""//服务处所 } }

前言行驶证OCR识别，即利用图像识别技术，自动提取行驶证照片中的车辆信息，包括：所有人、品牌型号、住址、车牌号、发动机号码、车辆识别代号、注册日期、发证日期。可兼容多种图片格式，准确率可达99%以上。行驶证OCR识别可用于车辆信息快速登记、线上业务材料提交，广泛用于保险、货运平台、租车、车辆管理业务。API介绍请求说明名称类型必须说明fileFile否行驶证照片，file、base64、url 必须提供一个base64String否照片base64字符串，file、base64、url 必须提供一个urlString否照片 url，file、base64、url 必须提供一个sideString否front：正本 back：副本 默认： front正本戳这里查看详情返回样例{ "code": 200,//详见code返回码说明 "msg": "成功",//code对应的描述 "taskNo": "986901198151630094255882",//本次唯一请求号 "data": { "plate_no": "赣**81",//车牌号码 "vehicle_type": "小型轿车",//车辆类型 "owner": "罗*",//所有人 "address": "1西业******元分户",//住址 "model": "长城牌****Q602",//品牌型号 "vin": "LGW****034590",//车辆识别代号 "engine_no": "14***46",//发动机号码 "register_date": "20150104",//注册日期 "issue_date": "20150104",//发证日期 "use_character": "非营运",//使用性质 "issue_by": "北京****公安局",//发证单位 "chip_no": "xxxx",//证芯编号（电子行驶证） "valid_date": "2025年10月",//检验有效期（电子行驶证） "status": "正常",//状态（电子行驶证） "create_time": "2024年04月10日" //生成时间（电子行驶证） } }

前言营业执照OCR识别，是通过图像处理、模式识别等技术自动识别营业执照照片中信息，包括：企业名称、统一社会信用代码、法人、类型、注册地址、注册资本、营业期限、经营范围。可实现根据营业执照照片自动录入企业信息，大幅替代人工录入，提升处理效率，广泛用于商户入驻、招投标、企业资质备案等场景，是实现企业相关业务流程自动化的核心技术之一。API介绍请求说明名称类型必须说明fileFile否营业执照照片，file、base64、url 必须提供一个base64String否照片base64字符串，file、base64、url 必须提供一个urlString否照片 url，file、base64、url 必须提供一个戳这里查看详情返回样例{ "code": 200,//详见code返回码说明 "msg": "成功",//code对应的描述 "taskNo": "986901198151630094255882",//本次唯一请求号 "data": { "legal_person": "胡三",//法定代表人或经营者 "capital": "贰佰万元整",//注册资本 "valid_date": "20620802",//营业期限 "address": "浙江省杭州市西湖区文二路12号",//住所或经营场所 "reg_num": "91430102023653079C",//注册号或社会统一信用代码 "company": "杭州万源责任有限公司",//公司名称 "establish_date": "20120803",//注册日期 "business": "通讯产品研发；通讯设备及配套设备批发；移动电信业务代理服务;电子产品、计算机软件、计算机辅助设备的销售。(依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动)",//经营范围 "type": "有限责任公司(自然人投资或控股)" //类型 } }