Heim  >  Artikel  >  Backend-Entwicklung  >  Wie erkennt man handgeschriebenen Text mit PHP und Alibaba Cloud OCR?

Wie erkennt man handgeschriebenen Text mit PHP und Alibaba Cloud OCR?

王林
王林Original
2023-07-19 08:13:51818Durchsuche

Wie verwende ich PHP und Alibaba Cloud OCR, um handgeschriebenen Text zu erkennen?

Einführung:
Mit der Entwicklung der Technologie ist die handschriftliche Texterkennung nach und nach zu einer der wichtigsten Anwendungen künstlicher Intelligenz geworden. Alibaba Cloud OCR (Optical Character Recognition) ist ein leistungsstarker Texterkennungsdienst, der handgeschriebenen Text in Bildern mit hoher Genauigkeit erkennen kann. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie PHP in Kombination mit Alibaba Cloud OCR verwenden, um die Erkennung handschriftlichen Textes zu realisieren.

Vorbereitung:

  1. Registrieren Sie ein Alibaba Cloud-Konto und aktivieren Sie den OCR-Dienst.
  2. Holen Sie sich AccessKey und AccessSecret.

Schritt 1: PHP SDK installieren

Bitte stellen Sie sicher, dass PHP installiert und die richtige Betriebsumgebung konfiguriert wurde.

Alibaba Cloud stellt ein offizielles PHP-SDK bereit, das über Composer installiert werden kann. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das SDK zu installieren:

composer require aliyun/aliyun-ocr

Nach Abschluss der Installation können wir den Alibaba Cloud OCR-Dienst im PHP-Code verwenden.

Schritt 2: Erstellen Sie eine Erkennungsanfrage

Bevor wir beginnen, müssen wir zunächst den zu erkennenden handschriftlichen Text als Bild speichern und in die Alibaba Cloud hochladen.

Zuerst müssen wir das SDK einführen und initialisieren:

require_once ('vendor/autoload.php');

use AlibabaCloudClientAlibabaCloud;
use AlibabaCloudClientExceptionClientException;
use AlibabaCloudClientExceptionServerException;
use AlibabaCloudCrCr;

AlibabaCloud::accessKeyClient('<YourAccessKeyId>', '<YourAccessSecret>')
    ->regionId('cn-hangzhou')
    ->asDefaultClient();

Dann müssen wir eine OCR-Anfrage erstellen und die zu erkennende Bild-URL angeben:

try {
    $result = Cr::v20180608()
        ->RecognizeCustomizedCharacter()
        ->withImageUrl('<YourImageUrl>')
        ->debug(true)
        ->request();
    print_r($result);
} catch (ClientException $e) {
    echo $e->getErrorMessage() . PHP_EOL;
} catch (ServerException $e) {
    echo $e->getErrorMessage() . PHP_EOL;
}

Im obigen Code haben wir zur Angabe die Methode RecognizeCustomizedCharacter接口,并通过withImageUrl aufgerufen die zu erkennende Bild-URL. Abschließend stellten wir die Anfrage und druckten das Ergebnis aus. Sie können entsprechend den Geschäftsanforderungen entsprechende Änderungen vornehmen.

Schritt 3: Verarbeiten Sie die Erkennungsergebnisse

Nachdem die Erkennung abgeschlossen ist, wird ein JSON mit den Erkennungsergebnissen zurückgegeben. Das Folgende ist ein typisches Ergebnisbeispiel:

{
    "Data": {
        "Result": "Hello, World!"
    },
    "RequestId": "A1234567-89BC-DEF0-1234-56789ABCDEF0"
}

Wir können das Erkennungsergebnis durch den folgenden Code extrahieren:

$ocrResult = $result->Data->Result;
echo '识别结果:' . $ocrResult;

Der obige Code gibt Folgendes aus: Erkennungsergebnis: Hallo, Welt!

Schlussfolgerung:
Verwendung von PHP in Kombination mit Alibaba Cloud OCR , wir Die Erkennung von handgeschriebenem Text kann leicht erreicht werden. Mit den oben genannten Schritten können Sie schnell ein handschriftliches Texterkennungssystem aufbauen und es entsprechend Ihren Geschäftsanforderungen anpassen und optimieren.

Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen helfen und wünsche Ihnen viel Glück bei der Verwendung von PHP und Alibaba Cloud OCR zur Erkennung handgeschriebenen Textes!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erkennt man handgeschriebenen Text mit PHP und Alibaba Cloud OCR?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme:
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn