TextIn API使用心得

TextInAPI在身份证识别中的高效应用与使用体验,

TextIn API使用心得

目前,在项目开发中遇到了需要识别用户的身份证,提取出里面的关键信息。然后系统自动补齐用户的姓名、身份证号码、年龄等关键信息,这里需要保证信息的正确提取。经过网上调研发现,TextIn合合信息旗下的智能文字识别产品非差好用,调用方便,刚好契合项目需求。

1、TextIn介绍

TextIn是合合信息旗下的智能文字识别产品,提供图像处理、文字表格识别、文档内容提取等多种OCR云服务。TextIn支持多种技术实现方案,满足不同业务场景的智能识别需求,服务于全球数千家企业及上亿用户。

2、TextIn API的调用

首先登录网站https://www.textin.com,注册登录,选择自己想要使用的功能。这里我们选择卡证文字识别,可以看到其不止能够识别身份证,还能识别名片、营业执照等国内外卡证文字。点击卡证文字识别。

在这里插入图片描述
点击立即体验。
在这里插入图片描述
然后选择我们需要的身份证识别。
在这里插入图片描述
随后我们可以看到识别过后返回给的json结果数据结构。
在这里插入图片描述
然后我们点击右上角的集成API即可查看在项目代码中的使用方法。在我们的项目中,是uniapp中调用,所以我这里选择查看node.js的实例代码。
在这里插入图片描述
代码内容为:

const fs = require('fs')
// 使用第三方request 库
// https://www.npmjs.com/package/request
const request = require('request')

// 请登录后前往 “工作台-账号设置-开发者信息” 查看 x-ti-app-id
// 示例代码中 x-ti-app-id 非真实数据
const appId = 'c81f*************************e9ff'
// 请登录后前往 “工作台-账号设置-开发者信息” 查看 x-ti-secret-code
// 示例代码中 x-ti-secret-code 非真实数据
const secretCode = '5508***********************1c17'
// 身份证识别
const url = 'https://api.textin.com/robot/v1.0/api/id_card'

// 读取文件的二进制数据
var image = fs.readFileSync('./example.png')

request({
    url: url,
    method: 'POST',
    headers: {
        'x-ti-app-id': appId,
        'x-ti-secret-code': secretCode
    },
    body: image
}, function(error, response, body) {
    if (!error && response.statusCode === 200) {
        // 请求成功的处理逻辑
        var ret = JSON.parse(body)
        var result = ret ? ret.result : {}
        var itemList = result.item_list
        console.log(itemList)
    }
})

其中appId与secretCode需要自行前往控制台查看,配置好,在代码中即可调用,非差方便。后续设计的业务流程自行封装即可。在我们的项目测试中,暂未出现识别错误现象,准确率非常高!

3、使用心得

在调用TextIn API进行身份证识别时,我发现该功能非常方便实用。首先,接口文档清晰明了,参数设置简单,只需要传入待识别的身份证图片即可。其次,识别速度快,准确率高,可以满足项目对身份证信息快速提取的需求。
相比较百度、阿里等公司的api,TextIn API不仅提供了简单易用的接口,而且调用文档及其简洁易懂,在识别速度和准确率方面表现出色。无论是身份证识别、文字识别还是其他功能,TextIn API都能够帮助我们快速、准确地处理文本信息,极大地提高了我们的工作效率。

### 使用Python爬取B站弹幕的心得与教程 #### 准备工作 在开始爬取之前,需要安装一些必要的库来处理HTTP请求以及JSON数据解析。可以使用`requests`库发送网络请求并接收响应,而`BeautifulSoup`或`lxml`可用于HTML页面的解析[^2]。 ```bash pip install requests beautifulsoup4 lxml ``` #### 获取CID参数 要抓取某个视频的弹幕信息,首先需找到该视频对应的`cid`(Comment ID) 参数。通常情况下,在网页源码中的特定脚本标签里能够发现它。通过分析目标URL `https://www.bilibili.com/video/av90844407`, 可以定位到相应的 cid 数据[^2]。 #### 构建API请求链接 一旦获得了正确的 CID 后, 就可以根据官方文档或者逆向工程得到用于加载评论列表的实际接口地址。一般形式如下所示: ``` http://comment.bilibili.com/{cid}.xml ``` 这里 {cid} 应替换为你所关注的具体编号。 #### 解析XML格式的数据流 由于返回的是 XML 结构化文件而不是 JSON 对象,因此需要用到专门针对此类情况设计好的工具来进行进一步操作。例如借助 ElementTree 或者第三方扩展包如 PyQuery 来简化过程[^2]。 ```python import xml.etree.ElementTree as ET def parse_danmu(xml_content): root = ET.fromstring(xml_content) danmus = [] for d in root.findall('d'): text = d.text.strip() p_value = d.attrib['p'] # Split the 'p' attribute by comma and extract timestamp etc. parts = p_value.split(',') time_in_seconds = float(parts[0]) item = { "text": text, "timestamp": time_in_seconds } danmus.append(item) return danmus ``` 以上函数实现了基本功能:读入原始字符串表示的内容;利用标准库模块创建树状视图结构;遍历所有节点提取所需字段组合成字典对象存放到列表当中待后续调用[^2]。 #### 存储结果至本地磁盘 最后一步就是把收集来的每一条消息保存下来形成最终报告供以后查阅对比研究之用了。可以选择 CSV 文件作为存储介质之一因为其简单易懂而且兼容性强便于导入Excel表格软件查看编辑修改等等[^2]。 ```python import csv def save_to_csv(danmus, filename="danmu.csv"): with open(filename, mode='w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["text", "timestamp"]) writer.writeheader() writer.writerows(danmus) ``` 这样就完成了一个完整的从在线资源下载离线副本的任务流程描述啦!
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值