安装地址

docker run -itd --restart=always -p 8089:8089 --name trwebocr mmmz/trwebocr:latest

接口调用示例

  • Python 使用File上传文件
import requests
url = 'http://192.168.31.108:8089/api/tr-run/'
img1_file = {
    'file': open('img1.png', 'rb')
}
res = requests.post(url=url, data={'compress': 0}, files=img1_file)
  • Python 使用Base64
import requests
import base64
def img_to_base64(img_path):
    with open(img_path, 'rb')as read:
        b64 = base64.b64encode(read.read())
    return b64
    
url = 'http://192.168.31.108:8089/api/tr-run/'
img_b64 = img_to_base64('./img1.png')
res = requests.post(url=url, data={'img': img_b64})


描述: 进行文字识别与检测的接口

地址: /api/tr-run/

方法: POST

请求参数:

参数名称是否必选数据类型描述
file和 img 二选一file通过上传的方式来发送图片的字段
img和 file 二选一string图片的base64值,不需要前缀。
compressint值为空时,默认将图片最长边压缩到1600px。 值为 0 时,不压缩图片。 值为非0 时,将最长边压缩到该值的大小。
is_drawint值为 0 时,不返回图片。(没有data['img_detected']返回)

返回参数:

参数名称是否必选数据类型描述
codeint识别结果的状态码,识别成功为200,有异常为 400
msgstring识别结果的文字信息
datadict识别结果,若识别异常则没有此字段
data['img_detected']string画出文字区域的图片base64值
data['raw_out']list识别结果的输出
data['speed_time']float识别的耗时

返回示例:

{"code": 200,
 "msg": "\u6210\u529f", 
 "data": {
   "img_detected": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJR5t...",
   "raw_out": [[[11, 13, 402, 36], "\u753b\u51fa\u6587\u5b57\u533a\u57df\u7684\u56fe\u7247base64\u503c", 0.9999545514583588], [[11, 112, 215, 36], "\u8bc6\u522b\u7ed3\u679c\u7684\u8f93\u51fa", 0.999962397984096], [[11, 171, 158, 36], "\u8bc6\u522b\u7684\u8017\u65f6", 0.999971580505371]], 
   "speed_time": 0.67}}

image.png

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