一、智能文档处理介绍
在AI时代，智能文档处理技术正变得越来越重要。它包括了智能文字识别（OCR）、智能文档信息抽取、文档图像处理以及文档转换等多个方面。这些技术共同构成了现代信息处理的核心，广泛应用于数据分析、自动化办公、数字化存档以及更多其他领域。
智能文字识别（OCR）
智能文字识别技术，即光学字符识别（OCR），是指使用计算机视觉和深度学习算法从图像中自动识别文字的过程。这一技术使计算机能够从扫描的文档、照片以及其他类型的图像中读取文字。近年来，随着深度学习技术的发展，OCR精度大幅提升，已能有效处理各种字体、格式和语言的文本识别。
智能文档信息抽取
智能文档信息抽取则涉及从识别的文本中提取结构化信息。这包括但不限于提取特定字段（如发票号码、日期、金额等）、分类文档、以及理解文档中的关键信息。这一过程通常依赖于自然语言处理（NLP）技术，如实体识别、关系抽取和文本分类等。
文档图像处理
文档图像处理是指对文档图像进行优化和转换的过程，目的是为了改善OCR识别效果或满足特定的视觉需求。这包括图像去噪、锐化、二值化、校正倾斜和歪曲等操作。这些处理步骤对于提高文档图像质量和识别准确度至关重要。
文档转换
文档转换技术涉及将文档从一种格式转换为另一种格式，如将PDF转换为Word或者HTML格式。这不仅涉及到格式的转换，还包括保持原始文档的格式、样式和布局。AI技术在这里发挥着重要作用，可以实现高效且准确的格式转换。
总的来说，这些技术在处理和分析大量文档数据时发挥着关键作用，大幅提高了工作效率和准确性。随着AI技术的不断进步，我们可以期待这些技术将在未来提供更加智能和灵活的文档处理解决方案。
二、Text Intelligence AI时代下智能文字技术一站式平台 - TextIn.com
该站点已经为扫描全能王、名片全能王提供底层的识别支持，纯粹的智能文字技术API站点
智能文字识别产品
- 通用文字识别：基于自研的文字识别技术，覆盖文字、文档、表格、印章、二维码、公式等多种通用场景，提供全球50+主流语言的印刷体、手写体的高精度识别能力。可用于纸质文档电子化、办公文档/报表识别、教育类文本识别、快递面单识别等场景.
- 卡证识别：基于智能文字识别技术，融合不同行业和场景，支持身份证、银行卡、营业执照、名片、驾驶证、港澳台证件等多种国内外常见卡证高精准度识别，可应用于用户注册、身份认证、金融开户、交通出行、政务办事等多种场景
3.票据识别：基于智能文字识别技术，融合不同行业和场景，支持增值税发票、火车票、出租车票、飞机行程单等多种国内外常见票据高精准度识别，可应用于企业票据报销、票据快速录入、金融票据识别等多种场景
智能图像处理产品
图像处理：基于计算机图形图像技术，智能图像处理引擎提供图像扫描件化、切边增强、弯曲矫正、阴影处理、印章检测、手写擦除等多种图像处理能力，解决影像采集不规范问题，优化影像质量
智能文档转换产品
文档转换：提供PDF/Word/Excel/PPT及图片多种格式的高精度转换，高保真输出，并支持自定义水印等功能，提升文件处理效率。可用于教育文件处理、办公文档处理等场景
三、TextIn.com代码集成简便
以智能文字识别为例，API文档链接：https://www.textin.com/document/index
Python集成代码：
import requests
import json
def get_file_content(filePath):
with open(filePath, 'rb') as fp:
return fp.read()
class CommonOcr(object):
def __init__(self, img_path):
# 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
self._app_id = '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
self._secret_code = '5508***********************1c17'
self._img_path = img_path
def recognize(self):
# 通用文字识别
url = 'https://api.textin.com/ai/service/v2/recognize'
head = {}
try:
image = get_file_content(self._img_path)
head['x-ti-app-id'] = self._app_id
head['x-ti-secret-code'] = self._secret_code
result = requests.post(url, data=image, headers=head)
return result.text
except Exception as e:
return e
if __name__ == "__main__":
response = CommonOcr(r'example.jpg')
print(response.recognize())
更多语言：
APi在线调试：