阿里云OCR-身份证/营业执照识别

在进行具体的服务调用之前，请参见以下步骤，完成准备工作：

创建阿里云AccessKeyId和AccessKeySecret。具体请参见创建AccessKey。
安装Java依赖。具体请参见安装Java依赖。
下载并在项目工程中引入Extension.Uploader工具类。

官方文档：

身份证信息

@RequestMapping(value = "/idCardInfo")@ResponseBodypublic Object idCardInfo(MultipartFile idcardFront) throws ClientException {IClientProfile profile = DefaultProfile.getProfile("cn-shanghai", "请填写您的accessKeyId", "请填写您的accessKeySecret");DefaultProfile.addEndpoint("cn-shanghai", "cn-shanghai", "Green", "green.cn-shanghai.aliyuncs.com");IAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile);ImageSyncScanRequest imageSyncScanRequest = new ImageSyncScanRequest();// 指定api返回格式imageSyncScanRequest.setAcceptFormat(FormatType.JSON);// 指定请求方法imageSyncScanRequest.setMethod(MethodType.POST);imageSyncScanRequest.setEncoding("utf-8");//支持http和httpsimageSyncScanRequest.setProtocol(ProtocolType.HTTP);JSONObject httpBody = new JSONObject();/*** 设置要检测的场景* ocr: ocr或者ocr卡证识别*/httpBody.put("scenes", Arrays.asList("ocr"));/*** 设置待检测图片， 一张图片一个task，最多支持100张图片同时检测，即需要构建100个task* 多张图片同时检测时，处理的时间由最后一个处理完的图片决定。因此通常情况下批量检测的平均rt比单张检测的要长, 一次批量提交的图片数越多，rt被拉长的概率越高* 这里以单张图片检测作为示例, 如果是批量图片检测，请自行构建多个task* 图片二进制数据检测相对于互联网图片链接来说，多了一个上传步骤，上传后取返回的链接进行检测*/ClientUploader clientUploader = ClientUploader.getImageClientUploader(profile, false);byte[] imageBytes = null;String url = null;try{//这里读取本地文件作为二进制数据，当做输入做为示例, 实际使用中请直接替换成您的图片二进制数据//imageBytes = FileUtils.readFileToByteArray();//上传到服务端url = clientUploader.uploadBytes(idcardFront.getBytes());}catch (Exception e){System.out.println("upload file to server fail.");}JSONObject task = new JSONObject();task.put("dataId", UUID.randomUUID().toString());task.put("url", url);task.put("time", new Date());httpBody.put("tasks", Arrays.asList(task));//ocr卡证识别，设置识别卡证类型JSONObject cardExtras = new JSONObject();//身份证正面识别cardExtras.put("card", "id-card-front");//身份证反面//cardExtras.put("card", "id-card-back");httpBody.put("extras", cardExtras);imageSyncScanRequest.setHttpContent(org.apache.commons.codec.binary.StringUtils.getBytesUtf8(httpBody.toJSONString()), "UTF-8", FormatType.JSON);/*** 请设置超时时间, 服务端全链路处理超时时间为10秒，请做相应设置* 如果您设置的ReadTimeout小于服务端处理的时间，程序中会获得一个read timeout 异常*/imageSyncScanRequest.setConnectTimeout(3000);imageSyncScanRequest.setReadTimeout(10000);HttpResponse httpResponse = null;try {httpResponse = client.doAction(imageSyncScanRequest);} catch (ServerException e) {e.printStackTrace();} catch (ClientException e) {e.printStackTrace();} catch (Exception e){e.printStackTrace();}Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();//服务端接收到请求，并完成处理返回的结果if(httpResponse != null && httpResponse.isSuccess()){JSONObject scrResponse = JSON.parseObject(org.apache.commons.codec.binary.StringUtils.newStringUtf8(httpResponse.getHttpContent()));//System.out.println(JSON.toJSONString(scrResponse));int requestCode = scrResponse.getIntValue("code");//每一张图片的检测结果JSONArray taskResults = scrResponse.getJSONArray("data");if (200 == requestCode) {for (Object taskResult : taskResults) {//单张图片的处理结果int taskCode = ((JSONObject)taskResult).getIntValue("code");//图片要检测的场景的处理结果, 如果是多个场景，则会有每个场景的结果JSONArray sceneResults = ((JSONObject)taskResult).getJSONArray("results");if(200 == taskCode){for (Object sceneResult : sceneResults) {String scene = ((JSONObject)sceneResult).getString("scene");String suggestion = ((JSONObject)sceneResult).getString("suggestion");//do something//有识别出卡证信息if("review" .equals(suggestion) && "ocr".equals(scene)){JSONObject idCardInfo =  ((JSONObject) sceneResult).getJSONObject("idCardInfo");// System.out.println(idCardInfo.toJSONString());map.put("name", idCardInfo.get("name"));map.put("number", idCardInfo.get("number"));}}}else{//单张图片处理失败, 原因视具体的情况详细分析//System.out.println("task process fail. task response:" + JSON.toJSONString(taskResult));map.put("error","task process fail. task response:" + JSON.toJSONString(taskResult));}}} else {/*** 表明请求整体处理失败，原因视具体的情况详细分析*///System.out.println("the whole image scan request failed. response:" + JSON.toJSONString(scrResponse));map.put("error", "the whole image scan request failed. response:" + JSON.toJSONString(scrResponse));}}return map;}

营业执照

@RequestMapping(value = "/businessLicenseInfo")@ResponseBodypublic Object businessLicenseInfo(MultipartFile file) throws ClientException {IClientProfile profile = DefaultProfile.getProfile("cn-shanghai", "请填写您的accessKeyId", "请填写您的accessKeySecret");DefaultProfile.addEndpoint("cn-shanghai", "cn-shanghai", "Green", "green.cn-shanghai.aliyuncs.com");IAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile);ImageSyncScanRequest imageSyncScanRequest = new ImageSyncScanRequest();// 指定api返回格式imageSyncScanRequest.setAcceptFormat(FormatType.JSON);// 指定请求方法imageSyncScanRequest.setMethod(MethodType.POST);imageSyncScanRequest.setEncoding("utf-8");//支持http和httpsimageSyncScanRequest.setProtocol(ProtocolType.HTTP);JSONObject httpBody = new JSONObject();/*** 设置要检测的场景* ocr: ocr或者ocr卡证识别*/httpBody.put("scenes", Arrays.asList("ocr"));/*** 设置待检测图片， 一张图片一个task，最多支持100张图片同时检测，即需要构建100个task* 多张图片同时检测时，处理的时间由最后一个处理完的图片决定。因此通常情况下批量检测的平均rt比单张检测的要长, 一次批量提交的图片数越多，rt被拉长的概率越高* 这里以单张图片检测作为示例, 如果是批量图片检测，请自行构建多个task* 图片二进制数据检测相对于互联网图片链接来说，多了一个上传步骤，上传后取返回的链接进行检测*/ClientUploader clientUploader = ClientUploader.getImageClientUploader(profile, false);byte[] imageBytes = null;String url = null;try{//这里读取本地文件作为二进制数据，当做输入做为示例, 实际使用中请直接替换成您的图片二进制数据//imageBytes = FileUtils.readFileToByteArray((File) file);//上传到服务端url = clientUploader.uploadBytes(file.getBytes());}catch (Exception e){System.out.println("upload file to server fail.");}JSONObject task = new JSONObject();task.put("dataId", UUID.randomUUID().toString());task.put("url", url);task.put("time", new Date());httpBody.put("tasks", Arrays.asList(task));//ocr卡证识别，设置识别卡证类型JSONObject cardExtras = new JSONObject();// 图片类型：营业执照cardExtras.put("card", "business-license");httpBody.put("extras", cardExtras);imageSyncScanRequest.setHttpContent(org.apache.commons.codec.binary.StringUtils.getBytesUtf8(httpBody.toJSONString()), "UTF-8", FormatType.JSON);/*** 请设置超时时间, 服务端全链路处理超时时间为10秒，请做相应设置* 如果您设置的ReadTimeout小于服务端处理的时间，程序中会获得一个read timeout 异常*/imageSyncScanRequest.setConnectTimeout(3000);imageSyncScanRequest.setReadTimeout(10000);HttpResponse httpResponse = null;try {httpResponse = client.doAction(imageSyncScanRequest);} catch (ServerException e) {e.printStackTrace();} catch (ClientException e) {e.printStackTrace();} catch (Exception e){e.printStackTrace();}Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();//服务端接收到请求，并完成处理返回的结果if(httpResponse != null && httpResponse.isSuccess()){JSONObject scrResponse = JSON.parseObject(org.apache.commons.codec.binary.StringUtils.newStringUtf8(httpResponse.getHttpContent()));//System.out.println(JSON.toJSONString(scrResponse));int requestCode = scrResponse.getIntValue("code");//每一张图片的检测结果JSONArray taskResults = scrResponse.getJSONArray("data");if (200 == requestCode) {for (Object taskResult : taskResults) {//单张图片的处理结果int taskCode = ((JSONObject)taskResult).getIntValue("code");//图片要检测的场景的处理结果, 如果是多个场景，则会有每个场景的结果JSONArray sceneResults = ((JSONObject)taskResult).getJSONArray("results");if(200 == taskCode){for (Object sceneResult : sceneResults) {String scene = ((JSONObject)sceneResult).getString("scene");String suggestion = ((JSONObject)sceneResult).getString("suggestion");//do something//有识别出卡证信息if("review" .equals(suggestion) && "ocr".equals(scene)){JSONObject businessLicenseInfo =  ((JSONObject) sceneResult).getJSONObject("businessLicenseInfo");System.out.println(businessLicenseInfo.toJSONString());map.put("regNum", businessLicenseInfo.get("regNum"));}}}else{//单张图片处理失败, 原因视具体的情况详细分析//System.out.println("task process fail. task response:" + JSON.toJSONString(taskResult));map.put("error","task process fail. task response:" + JSON.toJSONString(taskResult));}}} else {/*** 表明请求整体处理失败，原因视具体的情况详细分析*///System.out.println("the whole image scan request failed. response:" + JSON.toJSONString(scrResponse));map.put("error", "the whole image scan request failed. response:" + JSON.toJSONString(scrResponse));}}return map;}

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