文档矫正增强
更新时间：2023-03-13
接口描述
对图片中的文件、卡证、票据等内容进行四角点检测定位，提取主体内容并对其进行矫正，同时可选图片增强效果进一步提升图片清晰度，达到主体检测矫正并增强的目的，提升图片整体质量。示意图如下：
在线调试
您可以在 示例代码中心 中调试该接口，可进行签名验证、查看在线调用的请求内容和返回结果、示例代码的自动生成。
请求说明
请求示例
HTTP 方法: POST
请求URL: https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/doc_crop_enhance
URL参数：
| 参数 | 值 |
|---|---|
| access_token | 通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“Access Token获取” |
Header如下：
| 参数 | 值 |
|---|---|
| Content-Type | application/json |
Body中放置请求参数，参数详情如下：
请求参数
| 参数 | 类型 | 是否必须 | 说明 |
|---|---|---|---|
| image | string | 和 url/pdf_file 三选一 | 图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式 优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url、pdf_file字段失效 |
| url | string | 和 image/pdf_file 三选一 | 图片完整url，url长度不超过1024字节，url对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/jpeg/png/bmp格式 优先级：image > url > pdf_file，当image字段存在时，url字段失效 请注意关闭URL防盗链 |
| pdf_file | string | 和 image/url 三选一 | PDF文件，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px 优先级：image > url > pdf_file，当image、url字段存在时，pdf_file字段失效 |
| pdf_file_num | string | 否 | 需要识别的PDF文件的对应页码，当 pdf_file 参数有效时，识别传入页码的对应页面内容，若不传入，则默认识别第 1 页 |
| scan_type | int32 | 否 | 选择是否对图片内主体内容进行四角点增强或矫正，可选值如下： - scan_type = 1：只做检测，不对主体进行矫正，返回主体四角点坐标，可用作前端页面展示 - scan_type = 2：只做矫正，需传入主体四角点坐标，使用传入的坐标值对主体进行扣取及矫正 - scan_type = 3：默认值，检测并矫正，返回主体在原图中的四角点坐标以及矫正后的图像 |
| points | array | 否 | 如 scan_type = 2，则需传入此参数，左上角起顺时针汇总四角点坐标为[{x1,y1},{x2,y2},{x3,y3},{x4,.y4}] |
| enhance_type | int32 | 否 | 选择是否开启图像增强功能，如开启可选择增强效果，可选值如下： - enhance_type =0：默认值，不开启增强功能 - enhance_type = 1：去阴影 - enhance_type = 2：增强并锐化 - enhance_type = 3：黑白滤镜 |
返回说明
返回参数
| 参数 | 类型 | 是否必须 | 说明 |
|---|---|---|---|
| log_id | uint64 | 是 | 唯一的log id，用于问题定位 |
| image_processed | string | 是 | 返回处理后的图片，base64编码，如请求参数 scan_type = 1&enhance_type =0，则返回原图 |
| points | array[] | 否 | 检测到的图片内主体在原图中的四角点坐标，scan_type = 2 时不返回此参数 |
| pdf_file_size | string | 否 | 传入PDF文件的总页数，当 pdf_file 参数有效时返回该字段 |
返回示例
{
"points": [
{
"x": 859,
"y": 41
},
{
"x": 854,
"y": 546
},
{
"x": 117,
"y": 550
},
{
"x": 104,
"y": 49
}
],
"image_processed":"/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAYEBQYFBACUoKSj/2w",
"log_id": 1540570874964208918
}