人工智能图像类API参考 车牌识别方法?

本页面主要介绍服务对应的接口和返回结果中的关键字段的含义，请在阅读本页面之前，了解 请求数据格式介绍，了解输入输出的通用数据格式。 此外，在本页最后，附上了车牌识别服务调用的程序示例，以供参考。

请求接口

• 云市场接口请求方法: POST
• 请求url: 在云市场搜索印刷文字识别-车牌识别,在API接口中找到调用地址

请求参数

参数名称	参数类型	描述	默认值
image	string	dataType为50， dataValue是base64编码后的图像数据	空字符串
configure	string	dataType为50， dataValue是json字符串，仅包含一个字段,”multi_crop”，值类型为布尔型.	空字符串

POST请求body 示例如下：<divre style='background: rgb(246, 246, 246); font: 12px/1.6 "YaHei Consolas Hybrid", Consolas, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Helvetica, monospace, monospace; margin: 0px 0px 16px; padding: 10px; outline: 0px; border-radius: 3px; border: 1px solid rgb(221, 221, 221); overflow: auto; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; box-sizing: border-box; font-size-adjust: none; font-stretch: normal;' prettyprinted?="" linenums="">

1. {
2.     "inputs": [
3.     {
4.         "image": {
5.             "dataType": 50,                         #50表示image的数据类型为字符串
6.             "dataValue": "base64_image_string"      #图片以base64编码的string
7.         }
8.         "configure": {
9.             "dataType": 50
10.             "dataValue": "{\"multi_crop\":false}"  #optional, 当设成true时,会做多crop预测，只有当多crop返回的结果一致，并且置信度>0.9时，才返回结果
11.     }]
12. }

返回结果格式


返回结果格式如下：<divre style='background: rgb(246, 246, 246); font: 12px/1.6 "YaHei Consolas Hybrid", Consolas, "Meiryo UI", "Malgun Gothic", "Segoe UI", "Trebuchet MS", Helvetica, monospace, monospace; margin: 0px 0px 16px; padding: 10px; outline: 0px; border-radius: 3px; border: 1px solid rgb(221, 221, 221); overflow: auto; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; box-sizing: border-box; font-size-adjust: none; font-stretch: normal;' prettyprinted?="" linenums="">

2. #使用multicrop，仅仅返回高置信度的情况
4. {
5.     "outputs": [
6.     {
7.         "outputLabel": "ocr_vehicle_plate",
8.         "outputMulti": {},
9.         "outputValue": {
10.             "dataType": 50,
11.             "dataValue":"{
12.                           \"config_str\":\"{\\\"multi_crop\\\":true}\",
13.                           \"plates\":[
14.                             {
15.                               \"detail\":\"冀AA617A,0.99753#冀AA617A,0.997782#冀AA617A,0.999783#冀AA617A,0.999999\",
16.                               \"prob\":0.99752956628799438,
17.                               \"roi\":{\"h\":35,\"w\":90,\"x\":17,\"y\":21},
18.                               \"txt\":\"冀AA617A\"
19.                             }
20.                           ],
21.                           \"success\":true
22.                         }
23.         }
24.     }]
25. }
27. #不使用multicrop，使用单个模型预测
29. {
30.     "outputs": [
31.     {
32.         "outputLabel": "ocr_vehicle_plate",
33.         "outputMulti": {},
34.         "outputValue": {
35.             "dataType": 50,
36.             "dataValue":"{
37.                           \"config_str\":\"{}\",
38.                           \"plates\":[
39.                             {
40.                               \"detail\":\"\",
41.                               \"prob\":0.99999260902404785,
42.                               \"roi\":{\"h\":43,\"w\":100,\"x\":14,\"y\":20},
43.                               \"txt\":\"津KQ2300\"
44.                             }
45.                           ],
46.                           \"success\":true
47.                          }"
48.         }
49.     }]
50. }

每一个请求返回的结果都是一个json字符串，由dataValue关键词可以索引到，主要有如下字段：

• config_str： 表示发送请求时候的配置字符串，为json字符串格式，表示输入时候的配置参数， 类型为字符串
• detail： 当config_str里面multi_crop设成true时，给出多个模型的预测结果,供参考
• roi: 车牌的大概位置
• txt: 车牌号
• prob: 识别概率
• success： 识别流程是否出现异常， false表示识别失败，true表示识别成功， 类型为布尔型