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processed in 0.068 (s). 9 q(s)灵云SDK开发手册(Java API)
以下描述了如何使用灵云OCR能力。
1. OCR简介
OCR（Optical Character Recognition）光学字符识别技术，是指用扫描仪或数码相机等光学设备， 获取文本资料的图像，然后对图像文件进行分析处理，获取上面的文字及版面信息的过程。
2. 选择模块和能力
灵云可以提供云端和本地端的识别能力，目前提供以下能力:
ocr.cloud : 云端识别，支持中文简繁体识别（包括英文等）。
ocr.cloud.* : 云端识别，多语种识别。
ocr.local : 本地端识别，支持中文简繁体识别（包括英文等）。
ocr.local.template : 本地模板识别能力,iOS暂不支持该能力 。
ocr.local.bizcard : 本地名片识别能力,iOS暂不支持该能力 。
无论使用云端或本地端的识别能力，基础模块 hci_ocr都是需要的。当使用云端能力时，需要加上hci_ocr_cloud_recog模块， 当需要使用本地端能力时，需要加上hci_ocr_local_recog模块。
3. 支持的图像
3.1 图像格式
OCR内部支持三种图像格式：
二值图像：每个像素点由1bit表示（0,1分别表示背景和文字）
256级灰度图像：每个像素点由1byte表示, 表示256级灰度
24位真彩色图像：每个像素点为RGB三种分量，每个分量由1byte表示。
同样幅面的图像，灰度图像的大小将是二值图像的8倍，而真彩色图像的大小将是二值图像的24倍， 尽管经过压缩，这一倍数可能会缩小，但灰度和彩色图像仍然要比二值图像大很多。 当使用云端识别功能时，图像需要传输到云端，因此图像的大小显得比较关键。 我们建议在可以使用二值图像的时候，尽量直接使用二值图像。例如在使用扫描仪的时候， 可以将扫描图像的类型设为二值，而非灰度或彩色，这样可以减少上传的流量。 当一定要使用灰度图像时，我们也提供了配置项，可以让在本地端进行二值化工作，之后再传送到云端。
3.2 二值化
OCR的核心引擎仅针对二值图像，因此即便上传的是灰度图像和彩色图像，也会先经过二值化的转换过程，再交给识别核心。 二值化过程可以在云端实现，也可以在发送往云端前进行预处理，即在本地进行二值化处理过程， 这样向云端传输时就可以传输二值化过的图像，可以大大减少流量。
目前也支持两种二值化方法，可以在识别、版面分析、倾斜校正的时候利用配置项 binarize进行指定：
global: 全局二值化算法，主要针对通过扫描、截屏等获取的图像。
adaptive (缺省): 局部自适应二值化算法，主要针对通过拍照、摄像头等获取的受光照影响较大图像， 这种图像无法使用全局一个统一的阈值来进行二值化。
global算法速度快，对于受光照影响小的图像效果较好。adpative算法速度较慢，但针对受光照影响大的图像效果好于全局方法。 需要开发者根据具体应用所面对的场景自行选择。
binarize配置项仅对彩色和灰度图像有效，如果给的是二值图像，此配置项将忽略。
3.3 图像文件格式
一个图像可以使用不同的文件格式进行存储，例如TIFF, BMP, JPG, PNG, GIF等。这些图像格式具有文件头， 标识了文件格式、图像的基本信息（例如宽、高、图像类型），并且对图像数据进行了压缩。 在使用时，开发者直接将这些格式的数据传给灵云OCR模块，灵云OCR模块会根据文件头自动判断文件格式， 并进行解压缩操作。
目前不支持多页TIFF类型的文件，多页TIFF只会处理第一页的内容。 目前Android不支持GIF格式以及TIFF格式文件。
3.4 截屏图像设置
针对截屏图像，由于和普通扫描或拍照图像不太一样，因此灵云SDK内部进行了特别的支持， 可以在识别、版面分析、倾斜校正的时候利用配置项 imageType 进行指定：
normal(缺省): 普通图像
screen: 截屏图像
4 设置图像
4.1 直接设置图像数据
在识别或其他相关操作之前，需要将图像数据设置到识别会话中。
通过缓存设置要识别的图像
byte[] imageData = ReadFile(sFilePath);
errCode = HciCloudOcr.hciOcrSetImageBuffer(mSessionId, imageData);
通过路径设置要识别的图像
errCode = HciCloudOcr.hciOcrSetImageFile( mSessionId,
strFilePath );
在Android平台下，还提供了直接将Android Bitmap设置到会话中的功能：
errCode = HciCloudOcr.hciOcrSetImageByAndroidBitmap( mSessionId,
要注意的是：在Android平台上， hciOcrSetImageBuffer() 和 hciOcrSetImageFile() 两个函数也是通过Bitmap的解码函数来进行图像数据或文件的解码，然后再利用 hciOcrSetImageByAndroidBitmap 进行设置的， 因此支持的文件类型和格式等同于Bitmap所支持的格式。
4.3 获取图像
应用可以获得解码后的图像。
errCode = HciCloudOcr.hciOcrGetImage(Session, image);
如果是使用 hci_ocr_set_image_buffer() 设置的图像，由于在设置时并未解码，如果要获取图像，将会在内部触发解码操作。
如果进行只用 hci_ocr_deskew() 进了了倾斜校正，并且配置项adjustImage=yes, 会修改会话中的图像数据，再使用本函数获得图像为校正过的图像数据。
在Android平台下，还提供了直接获取可显示的Bitmap的函数：
OcrAndroidBitmap oab = new OcrAndroidBitmap();
errCode = HciCloudOcr.hciOcrGetAndroidBitmap ( Session, oab );
Bitmap bitmap = oab.getBitmap();
获得的Bitmap即可用于显示或者保存。
4.4 保存图像
开发者可以使用保存图像的函数 HciCloudOcr.hciOcrSaveImageFile()，可以将从 hciOcrGetImage() 函数得到的OcrImage数据保存为一个文件。
errCode = hci_ocr_get_image( nSessionId,
errCode = hci_ocr_save_image_file ( pszSaveFileName, &image );
此函数会根据文件名的后缀，确定保存的图像格式。
在Android平台上，开发者也可以获得会话中的Android Bitmap，再利用Bitmap的compress()函数进行数据压缩和保存。
5.1 最简单的识别
在将图像数据设置给会话后，即可使用 HciCloudOcr.hciOcrRecog() 进行识别, 此时会将整张图像当成一个横排正文区域进行识别。通过返回的 OcrRecogResult 结构获取识别结果。示例如下:
String sRecogCfg = &&;
ArrayList &OcrRecogRegion& recogRegion =
OcrRecogResult recogResult = new OcrRecogResult();
nRet = HciCloudOcr.hciOcrRecog(mSessionId, sRecogCfg, recogRegion, recogResult);
errCode = HciCloudOcr.hciOcrSessionStop(mSessionId);
5.2 指定区域识别
可以在识别时手动指定区域的位置，识别将在指定的区域范围内进行识别，例如一张图片上有两栏， 则需要指定两个区域进行识别。
String sRecogCfg = &&;
ArrayList &OcrRecogRegion& recogRegionList = new ArrayList &OcrRecogRegion&();
OcrRecogRegion recogRegion = new OcrRecogRegion();
OcrRecogRect recogRect = new OcrRecogRect();
recogRect.setLeft(100);
recogRect.setRight(200);
recogRect.setBottom(100);
recogRect.setTop(200);
recogRegion.setRegionRect(recogRect);
recogRegion.setRegionType(HciCloudOcr.OCR_RECOG_RGNTYPE_HORZTEXT);
recogRegion.setRegionLang(HciCloudOcr.OCR_RECOG_LANG_DEFAULT);
recogRegionList.add(recogRegion);
recogRegionList.add(recogRegion2);
nRet = HciCloudOcr.hciOcrRecog(mSessionId, imageData, sRecogCfg, recogRegion, recogResult);
区域的类型，目前支持横排正文、竖排正文、表格和图片。图片区域将不参与识别，但最最后如果是输出详细信息 (参见 ) 时，会作为一个区域节点出现，便于将来版面恢复时候的统一处理。
区域的语言，这里一般都指定为 OCR_RECOG_LANG_DEFAULT，表示使用能力和配置串确定的识别语种。 但如果碰到一个页面上有多种语言（例如有简体也有繁体、或者也有纯英文的区域）， 则可以强制指定某个区域的语言。
由于下面介绍的自动版面分析和自动倾斜校正，都有一定的可能会出错，因此，如果开发者可以知道需要识别的位置， 或者可以设计UI让用户来确定识别区域，或者让用户在 HciCloudOcr.hciOcrLayoutAnalysis() 自动版面分析的结果上进行修正， 采用手工设置区域的方式进行识别是较好的方式。
5.3 自动版面分析
开发者可以直接让灵云OCR能力来自动进行版面分析操作，也即分析出图像中有几个区域，每个区域的位置和类型是什么 （目前自动版面分析不会检测出区域的语种，也即结果都是 OCR_RECOG_LANG_DEFAULT）。
String sRecogConfig = &autoLayout=yes&;
ArrayList &OcrRecogRegion& recogRegion =
OcrRecogResult recogResult = new OcrRecogResult();
nRet =HciCloudOcr.hciOcrRecog(mSessionId, imageData, sRecogCfg, recogRegion, recogResult);
手动指定区域位置是优先的，也即如果recogRegion项不为null，autoLayout的配置项是忽略的。
5.3 自动倾斜校正
灵云OCR能力还可以自动进行倾斜校正的操作，如果图像有倾斜，会自动纠偏后再进行识别。
char * pszConfig = &autoDeskew=yes&;
ArrayList &OcrRecogRegion& recogRegion =
OcrRecogResult recogResult = new OcrRecogResult();
nRet =HciCloudOcr.hciOcrRecog(mSessionId, imageData, sRecogCfg, recogRegion, recogResult);
手动指定区域位置是优先的，也即如果recogRegion项不为null，autoDeskew的配置项是忽略的， 因为如果自动纠偏了，指定区域的位置实际上是会错位的。
自动倾斜校正和自动版面分析可以一起指定。指定时，会先进行纠偏然后进行版面分析，最后再进行识别。
5.4 识别选项
主要的一些识别选项如下：
如果图片中的文字是简体字符，可以设置 recogRange=gb, 可以识别国标一二级汉字，总共6763个汉字。 如果图片中的文字是繁体的，可以设置 recogRange=big5, 可以识别Big5汉字，总共13060汉字。 此选项仅针对 ocr.cloud 能力有效。如果图片中的文字是纯英文的，请直接使用 ocr.cloud.english 能力。
detailResult
缺省情况下 detailResult=no，识别只返回识别结果的文本串。如果设置detailResult=yes，则会返回详细的节点信息。 具体参见 。由于输出详细结果将使传输的数据大大增加，因此，仅在必须的时候再使用此选项。
autoLayout / autoDeskew
自动版面分析和自动倾斜纠正的配置项，缺省情况下都是no，设为yes的情况上面已经做了介绍。
设置二值化的方法，参见。
设置图像是否是截屏图像，参见 。
localProcess
采用云端能力进行识别时，是否先做本地预处理（现在主要是指二值化），这样会减少发往云端的数据流量。 注意，此配置项对于hci_ocr_set_image_buffer() 设置的图像无效，应用如希望使用此功能，必须使用hci_ocr_set_image_by_decode_buffer() 或者 hci_ocr_set_image_by_decode_file() 进行设置。
其它选项请详见 HciCloudOcr. hciOcrRecog() 函数的说明。
6. 版面分析
灵云OCR能力可以完成自动版面分析的工作。
String sConfig = &&;
OcrRecogLayoutAnalysisResult ocrlayoutResult = new OcrRecogLayoutAnalysisResult();
int nRet = HciCloudOcr.hciOcrLayoutAnalysis(session, imageData, sConfig, ocrlayoutResult);
如上所述，用户可以在这里返回的区域信息的基础上进行修正，然后再手工指定区域进行识别。
主要的一些版面分析选项如下：
设置二值化的方法，参见。
设置图像是否是截屏图像，参见 。
localProcess
采用云端能力进行处理时，是否先做本地预处理（现在主要是指二值化）
7. 倾斜校正
灵云OCR能力可以完成倾斜校正的工作。
String sConfig = &&;
OcrRecogDeskewResult ocrDeskewResult =new OcrRecogDeskewResult();
int nRet = HciCloudOcr.hciOcrDeskew(session, imageData, sConfig, ocrDeskewResult);
Log.d(tag, &图片倾斜的角度:& + ocrDeskewResult.getDeskewAngle()　+ &/100&);
主要的一些倾斜校正选项如下：
adjustImage
如果设为no, 本函数只会返回倾斜角度。如果设为yes，将会进行图像数据的倾斜校正操作，此时再通过 hciOcrGetImage() 函数可以获得校正后的图像数据。
设置二值化的方法，参见。
设置图像是否是截屏图像，参见 。
localProcess
采用云端能力进行处理时，是否先做本地预处理（现在主要是指二值化）
8. 详细结果
灵云OCR模块除了可以返回简单的识别结果文本串外，还能返回详细的结果信息，只需要在配置串中将detailResult设为yes。
详细信息是由一个节点数组组成，节点有如下类型：
页面节点 (OCR_RECOG_NODE_PAGE)
页面节点的信息包括：图像的宽、高，如果经过了自动倾斜校正，其校正的角度。
区域节点 (OCR_RECOG_NODE_REGION)
区域节点的信息包括：区域的类型，区域的矩形坐标，识别此区域时所用的语种。
表格单元节点 (OCR_RECOG_NODE_CELL)
表格单元节点的信息包括：表格单元的外界矩形。
这种类型的节点只有在区域是表格的情况下才会有，否则没有这一级，区域节点下面将直接跟行节点。
行节点 (OCR_RECOG_NODE_LINE)
行节点的信息包括：此行的基线坐标（如果是横排文字，表示上边线，竖排版则表示左边线），此行的大小 （横排表示行高，竖排表示行宽），此行字符的平均大小。
字符节点 (OCR_RECOG_NODE_CHAR)
字符节点的信息包括：识别的字符，候选字符，是否可信（置信度是否足够高），字符的外接矩形坐标。
由于空白字符不使用字符节点表示，因此如果此字符节点前面有一些空白（例如段首），这里也会给出前面的空格字符数。
一个典型的节点数组如下：
区域节点2（表格区域）
表格单元节点1
表格单元节点2
开发者可以利用这里给出的详细信息，进行版面还原的工作。