ocr RecognizeAdvanced - 全文识别高精版 已经识别成功

OCR RecognizeAdvanced 返回参数Data是一个 JSON 格式的对象

在Java中，你可以使用类来封装这个JSON数据。

首先，创建一个主类 StructuredData，包含了需要的字段和嵌套的类：

import java.util.List;

public class StructuredData {
    private String content;
    private Size size;
    private String prism_version;
    private int prism_wnum;
    private List<WordInfo> wordsInfo;

    // getters and setters
    // ...
}

class Size {
    private int height;
    private int width;

    // getters and setters
    // ...
}

class WordInfo {
    private int angle;
    private int direction;
    private Size size;
    private List<Position> pos;
    private int probability;
    private String text;
    private Position position_center;

    // getters and setters
    // ...
}

class Position {
    private int x;
    private int y;

    // getters and setters
    // ...
}

然后，你可以在你的应用程序中使用这些类来解析和封装JSON数据：

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String jsonData = "{\"content\":\"...\"}"; // Your JSON data here
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        StructuredData structuredData = objectMapper.readValue(jsonData, StructuredData.class);

        // Access and use the structured data
        System.out.println(structuredData.getContent());
        System.out.println(structuredData.getSize().getHeight());
        // ... and so on
    }
}

如果您使用OCR的全文识别高精版成功地提取了数据，但是在处理数据时遇到了困难，以下是一些建议：

1. 数据结构化：尝试将提取的数据进行结构化处理，根据内容的特点将其划分为各个字段或标识。例如，可以根据关键词、格式或位置等规则，将数据划分为姓名、日期、地址等字段。

2. 数据清洗和整理：对提取的数据进行清洗和整理。这可能包括去除多余的空格、标点符号或其他无用字符；修复或纠正提取错误的数据；合并或拆分数据项等操作。

3. 数据验证：根据业务需求和数据的准确性要求，对提取的数据进行验证。可以使用数据验证规则、算法或参考现有的数据进行比对，以确保提取的数据的准确性和完整性。

4. 数据存储和封装：选择合适的数据存储方式，如数据库、电子表格或自定义数据结构。根据业务需求，将结构化和清洗后的数据封装成适当的数据对象或模型。

5. 数据应用和分析：根据实际需求，利用提取的数据进行进一步的应用和分析。这可能包括数据分析、报表生成、信息检索、机器学习等。