C#百度OCR本地图片识别文字

基于百度AI开放平台，用winform写的一个图片识别文字demo
需要引入Baidu.AI动态库
demo链接
百度ORC

效果

文字识别

 var apiKey = "F--------------------X"; //自己申请的keyvar secretKey = "H----------------------"; //自己申请的keyOcr client = new Ocr(apiKey, secretKey){Timeout = 30000//延时时间};
//本地图片识别文字
var image = File.ReadAllBytes("图片文件路径");// 调用通用文字识别, 图片参数为本地图片，可能会抛出网络等异常，请使用try/catch捕获var result = client.GeneralBasic(image);Console.WriteLine(result);// 如果有可选参数var options = new Dictionary<string, object>{{"language_type", "CHN_ENG"},{"detect_direction", "true"},{"detect_language", "true"},{"probability", "true"}};// 带参数调用通用文字识别, 图片参数为本地图片result = client.GeneralBasic(image, options);

//网络图片识别var url = "https//www.x.com/sample.jpg";// 调用通用文字识别, 图片参数为远程url图片，可能会抛出网络等异常，请使用try/catch捕获var result = client.GeneralBasicUrl(url);Console.WriteLine(result);// 如果有可选参数var options = new Dictionary<string, object>{{"language_type", "CHN_ENG"},{"detect_direction", "true"},{"detect_language", "true"},{"probability", "true"}};// 带参数调用通用文字识别, 图片参数为远程url图片result = client.GeneralBasicUrl(url, options);

通用文字识别请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	可选值范围	默认值	说明
image	是	byte[]			二进制图像数据
url	是	string			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4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效
language_type	否	string	CHN_ENG ENG POR FRE GER ITA SPA RUS JAP KOR	CHN_ENG	识别语言类型，默认为CHN_ENG。可选值包括： - CHN_ENG：中英文混合； - ENG：英文； - POR：葡萄牙语； - FRE：法语； - GER：德语； - ITA：意大利语； - SPA：西班牙语； - RUS：俄语； - JAP：日语； - KOR：韩语；
detect_direction	否	string	true false	false	是否检测图像朝向，默认不检测，即：false。朝向是指输入图像是正常方向、逆时针旋转90/180/270度。可选值包括: - true：检测朝向； - false：不检测朝向。
detect_language	否	string	true false	false	是否检测语言，默认不检测。当前支持（中文、英语、日语、韩语）
probability	否	string	true false		是否返回识别结果中每一行的置信度

通用文字识别返回数据参数详情

字段	必选	类型	说明
direction	否	number	图像方向，当detect_direction=true时存在。 - -1:未定义， - 0:正向， - 1: 逆时针90度， - 2:逆时针180度， - 3:逆时针270度
log_id	是	number	唯一的log id，用于问题定位
words_result_num	是	number	识别结果数，表示words_result的元素个数
words_result	是	array	定位和识别结果数组
+words	否	string	识别结果字符串
probability	否	object	行置信度信息；如果输入参数 probability = true 则输出
+average	否	number	行置信度平均值
+variance	否	number	行置信度方差
+min	否	number	行置信度最小值

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