前言
本文将介绍如何使用uniapp和百度AI开放平台的OCR(光学字符识别)API实现身份证、营业执照等卡证的识别和文字识别功能。
兼容说明
APP小程序H5√√√
准备工作
1. 注册百度账号
前往百度AI开放平台官网,点击“登录”。使用百度账号登录,如果没有可以先注册百度账号。登录成功后,点击右上角的“开发者服务”->“API 服务”。
2. 进入开发者平台,创建OCR文字识别应用
在AI能力服务类目中选择“OCR文字识别”,进入文字识别产品的应用页。点击“立即使用”,进入OCR文字识别应用创建页。
3. 获取AppID和AK
输入应用名称,选择应用类型为“公开应用”或“私有应用”,填写验证码后点击“创建应用”。应用创建成功把对应的client_id和client_secret保存好添加到项目里
图片转base64（兼容APP、H5、小程序）
新建一个js文件导出toBase64函数
将图片文件路径转为base64格式
/**
* @description 本地图片转base64方法（兼容APP、H5、小程序）
* @param {number} path 图片本地路径
* @returns Promise对象
*/
const toBase64 = (path) => {
return new Promise((resolve, reject) => {
// #ifdef APP-PLUS
plus.io.resolveLocalFileSystemURL(path, (entry) => {
entry.file((file) => {
let fileReader = new plus.io.FileReader()
fileReader.readAsDataURL(file)
fileReader.onloadend = (evt) => {
let base64 = evt.target.result.split(",")[1]
resolve(base64)
}
})
})
// #endif
// #ifdef H5
uni.request({
url: path,
responseType: 'arraybuffer',
success: (res) => {
resolve(uni.arrayBufferToBase64(res.data))
}
})
// #endif
// #ifdef MP-WEIXIN
uni.getFileSystemManager().readFile({
filePath: path,
encoding: 'base64',
success: (res) => {
resolve(res.data)
}
})
// #endif
})
}
export {
toBase64
}
具体代码
1. 在data里声明申请好的秘钥
data() {
return {
dataObj: {
client_id: '填你自己的',
client_secret: '填你自己的',
}
}
},
2. 声明接受参数dataType，用于判断需要识别的类型
props: {
dataType: {
type: String,
default: 'idcard',
}
},
3. 选择本地图片
使用uni.chooseImage()选择需要识别的图片:
// 选择本地图片
chooseImage() {
let self = this
uni.chooseImage({
count: 1,
success: (ress) => {
uni.showLoading({
title: '正在识别中...'
})
// 下面将图片本地路径转base64
convert.toBase64(ress.tempFilePaths[0]).then((res) => {
self.getAccessToken(res, ress)
})
},
fail(err) {
uni.hideLoading()
console.log(err)
}
})
},
4. 获取AccessToken
调用相应的识别接口 根据需要识别的卡证类型,调用不同的OCR识别接口,传入图片base64和token进行识别:
请求百度AI开放平台的token接口,获取后续接口的访问凭证:
getAccessToken(path, ress) {
let self = this
uni.request({
url: 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token',
data: {
grant_type: 'client_credentials',
client_id: self.dataObj.client_id,
client_secret: self.dataObj.client_secret
},
method: 'POST',
header: {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'
},
success: (res) => {
if (self.dataType == 'idcard') {
self.uploadImage(path, res.data.access_token, ress)
} else {
self.uploadlicense(path, res.data.access_token, ress)
}
uni.hideLoading()
},
fail(err) {
uni.hideLoading()
console.log(err)
}
})
},
5.通用文字识别（高精度版）
uploadImage(path, token) {
uni.request({
url: 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/accurate_basic',
data: {
image: path,
access_token: token
},
method: 'POST',
header: {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'
},
success: (res) => {
this.$emit('end', {
animal: false,
words: res.data.words_result
})
}
})
},
6. 身份证识别:
正反面都可以使用这个，请求返回内容不一样。
// 身份证识别
uploadImage(path, token, ress) {
let self = this
uni.request({
url: 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/idcard',
data: {
image: path,
access_token: token,
id_card_side: 'back'
},
method: 'POST',
header: {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'
},
success: (res) => {
uni.hideLoading()
self.$emit('end', {
path: ress,
animal: false,
words: res.data
})
},
fail(err) {
uni.hideLoading()
console.log(err)
}
})
},
7. 营业执照:
// 营业执照识别Business license
uploadlicense(path, token, ress) {
let self = this
uni.request({
url: 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/business_license',
data: {
image: path,
access_token: token,
},
method: 'POST',
header: {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
},
success: (res) => {
uni.hideLoading()
self.$emit('end', {
path: ress,
animal: false,
words: res.data
})
},
fail(err) {
uni.hideLoading()
console.log(err)
}
})
},
8. 通用文字识别:
// 通用文字识别（高精度版）
uploadImage(path, token) {
uni.request({
url: 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/accurate_basic',
data: {
image: path,
access_token: token
},
method: 'POST',
header: {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'
},
success: (res) => {
this.$emit('end', {
animal: false,
words: res.data.words_result
})
}
})
},
9. 组件html部分代码
结语
以上就是uniapp使用百度AI平台OCR API实现卡证识别和文字识别的整体实现过程全部内容了，有不懂的，或者我代码有误的地方，希望大家多多交流。具体详细代码示例可以私信问我要哈！
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