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  • OCR拍照搜题简介HI,您好,欢迎使用学而思网校AI开放平台OCR拍照搜题接口服务。本文档主要针对需要集成HTTP API的技术研发工程师,详细描述OCR拍照搜题能力相关的技术内容。您可以通过接口能力接口名称接口能力简要...

    OCR拍照搜题

    简介

    HI,您好,欢迎使用学而思网校AI开放平台OCR拍照搜题接口服务。

    本文档主要针对需要集成HTTP API的技术研发工程师,详细描述OCR拍照搜题能力相关的技术内容。您可以通过

    接口能力

    接口名称

    接口能力简要描述

    api 地址

    OCR拍照搜题

    检测上传图像中的文字,进行 AI 文字识别,然后搜索相关的试题。

    http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search

    适用范围

    任意操作系统,任意编程语言,均可以通过http或https调用本接口。

    图像发送方式

    图像数据支持两种形式发送:

    URL

    网络上的图片 URL 地址

    图片数据

    请求图片需经过base64编码:图片的base64编码指将一副图片编码成字符串数据,便于网络传输请求。您可以首先得到图片的二进制,进行base64编码后,然后再进行urlencode(注意你所使用的网络工具或网络库有没有默认的urlencode功能,如果没有,需要你自己显式转化)。

    转码方式可参考

    注意: 图片的base64编码是不包含图片头的,如(data:image/jpg;base64,)

    图片大小

    不能大于4MB

    长边不能超过4096px

    短边不能小于15px

    图像类型支持

    图像数据支持以下原生类型:

    jpg

    png

    jpeg

    bmp

    文字识别范围

    目前,OCR识别接口服务支持多种类型文字,包括:

    中文打印体识别

    英文打印体识别

    表格识别

    拼音识别

    请求方式

    HTTP 方法:POST

    请求 URL:http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search

    注意: Content-Type为application/x-www-form-urlencoded,然后通过urlencode格式化请求体。

    Header 如下:

    参数名

    赋值

    Content-Type

    application/x-www-form-urlencoded

    urlencode介绍

    在请求 API 的 post 请求参数中含有图片url地址或base64字符。url地址 或 base64 字符作为参数传递时,需要把 中文 以及 '/' 做一下编码,防止解析中出现歧义,从而符合url的规范。

    将中文 以及 '/'  转换为百分号编码形式,这就是 urlencode格式化操作。

    部分语言的第三方包内部做了 urlencode 编码,不进行 urlencode 格式化也可以正常进行 API 请求,但    是进行 urlencode 格式化之后,一定可以通过请求。所以我们推荐您对请求体中的参数进行 urlencode 操作。

    快速接入方式

    请求参数详情

    参数名

    类型

    是否必选

    赋值说明

    样例

    备注

    app_key

    string

    应用标识

    8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837

    img

    string

    图像数据

    https://i.loli.net/2019/03/22/5c94684fad743.jpg

    图像 base64数据:示例数据较长,见附件

    图像base64字符串 / 图像URL

    img_type

    string

    图像形式

    URL

    base64 / URL

    subject_id

    integer

    学科id

    1:语文,2:数学,3:英语,4:物理,5:化学,6:生物,7:政治,8:历史,9:地理,20:趣味,21:科学,25:生化,26:编程,44:人文

    默认0

    请求代码示例

    HTTP 代码示例:

    POST /v1/api/img/ocr/photo_search HTTP/1.1

    Host: openapiai.xueersi.com

    Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

    cache-control: no-cache

    app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837&img=https%3a%2f%2fi.loli.net%2f2019%2f03%2f22%2f5c94684fad743.jpg&img_type=URL

    cURL 代码示例:

    curl -X POST \

    http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search \

    -H 'Content-Type: application/x-www-form-urlencoded' \

    -H 'cache-control: no-cache' \

    -d 'app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837&img=https%3a%2f%2fi.loli.net%2f2019%2f03%2f22%2f5c94684fad743.jpg&img_type=URL'

    PHP 代码示例:

    $curl = curl_init();

    curl_setopt_array($curl, array(

    CURLOPT_URL => "http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search",

    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,

    CURLOPT_ENCODING => "",

    CURLOPT_MAXREDIRS => 10,

    CURLOPT_TIMEOUT => 30,

    CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,

    CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",

    CURLOPT_POSTFIELDS => "app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837&img=https%3a%2f%2fi.loli.net%2f2019%2f03%2f22%2f5c94684fad743.jpg&img_type=URL",

    CURLOPT_HTTPHEADER => array(

    "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded",

    "cache-control: no-cache"

    ),

    ));

    $response = curl_exec($curl);

    $err = curl_error($curl);

    curl_close($curl);

    if ($err) {

    echo "cURL Error #:" . $err;

    } else {

    echo $response;

    }

    Python(Python3) 代码示例:

    URL传参方式:

    import http.client

    conn = http.client.HTTPConnection("openapiai.xueersi.com")

    payload = "app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837&img=https%3A%2F%2Fai.xueersi.com%2FtextRecognition%2Fimages%2F22.jpg&img_type=URL"

    headers = {

    'Content-Type': "application/x-www-form-urlencoded",

    'cache-control': "no-cache",

    }

    conn.request("POST", "/v1/api/img/ocr/photo_search/", payload, headers)

    res = conn.getresponse()

    data = res.read()

    #python2.7

    #print(data)

    #python3.6

    print(data.decode("utf-8"))

    conn.close()

    base64传参方式:

    import http.client

    import urllib

    import base64

    from urllib import quote

    with open('./test.jpg', 'rb') as bin_data:

    image_data = bin_data.read()

    image_data_base64 = base64.b64encode(image_data)

    image_data_base64 = quote(image_data_base64)

    conn = http.client.HTTPConnection("openapiai.xueersi.com")

    appkey_string = 'app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837'

    img_string = 'img=' + image_data_base64

    img_type_string = 'img_type=base64'

    payload = appkey_string + '&' + img_string + '&' + img_type_string

    headers = {

    'Content-Type': "application/x-www-form-urlencoded",

    'cache-control': "no-cache",

    }

    conn.request("POST", "/v1/api/img/ocr/photo_search/", payload, headers)

    res = conn.getresponse()

    data = res.read()

    print(data.decode("utf-8"))

    conn.close()

    C++(LibCurl) 代码示例:

    CURL *hnd = curl_easy_init();

    curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, "POST");

    curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_URL, "http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search");

    struct curl_slist *headers = NULL;

    headers = curl_slist_append(headers, "cache-control: no-cache");

    headers = curl_slist_append(headers, "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded");

    curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_HTTPHEADER, headers);

    curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_POSTFIELDS, "app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837&img=https%3a%2f%2fi.loli.net%2f2019%2f03%2f22%2f5c94684fad743.jpg&img_type=URL");

    CURLcode ret = curl_easy_perform(hnd);

    Java 代码示例:

    public static void QuickConnect(){

    new Thread(new Runnable() {

    @Override

    public void run() {

    try {

    Map params = new HashMap();

    params.put("app_key", "8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837");

    params.put("img","https://i.loli.net/2019/03/22/5c94684fad743.jpg");

    params.put("img_type","URL");

    Log.i(TAG,"start post");

    String result = HttpUtil.sendPostMessage(params,"utf-8");

    System.out.println("result->"+result);

    }catch(Exception e)

    {

    e.printStackTrace();

    }

    }

    }).start();

    }

    JavaScript 代码示例:

    var settings = {

    "async": true,

    "crossDomain": true,

    "url": "http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search",

    "method": "POST",

    "headers": {

    "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded",

    "cache-control": "no-cache",

    },

    "data": {

    "app_key": "8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837",

    "img": "https://ai.xueersi.com/textRecognition/images/22.jpg",

    "img_type": "URL"

    }

    }

    $.ajax(settings).done(function (response) {

    console.log(response);

    });

    Go 代码示例:

    package main

    import (

    "fmt"

    "strings"

    "net/http"

    "io/ioutil"

    )

    func main() {

    url := "http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search"

    payload := strings.NewReader("app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837&img=https%3A%2F%2Fai.xueersi.com%2FtextRecognition%2Fimages%2F22.jpg&img_type=URL")

    req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

    req.Header.Add("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded")

    req.Header.Add("cache-control", "no-cache")

    res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

    defer res.Body.Close()

    body, _ := ioutil.ReadAll(res.Body)

    fmt.Println(res)

    fmt.Println(string(body))

    }

    C# 代码示例:

    using System;

    using System.IO;

    using System.Net;

    using System.Text;

    namespace ConsoleApp1

    {

    class Program

    {

    static void Main(string[] args)

    {

    string celerityPost = CelerityPost();

    Console.WriteLine("快速接入方式:\n" + celerityPost);

    Console.ReadLine();

    }

    private static string CelerityPost()

    {

    string url = "http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search";//URL地址

    string payload = "app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837&img=https%3A%2F%2Fai.xueersi.com%2FtextRecognition%2Fimages%2F22.jpg&img_type=URL";

    CookieContainer cookieContainer = new CookieContainer();

    HttpWebRequest webRequest = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(url);

    webRequest.ContentLength = Encoding.UTF8.GetByteCount(payload);

    webRequest.ContentType = "application/x-www-form-urlencoded";//Content-Type

    webRequest.CookieContainer = cookieContainer;

    webRequest.Method = "post";

    Stream request = webRequest.GetRequestStream();

    StreamWriter streamWriter = new StreamWriter(request, Encoding.GetEncoding("gb2312"));

    streamWriter.Write(payload);

    streamWriter.Close();

    HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)webRequest.GetResponse();

    response.Cookies = cookieContainer.GetCookies(response.ResponseUri);

    Stream returnStream = response.GetResponseStream();

    StreamReader streamReader = new StreamReader(returnStream, Encoding.GetEncoding("utf-8"));

    string endResult = streamReader.ReadToEnd();//返回结果

    streamReader.Close();

    returnStream.Close();

    return endResult;

    }

    }

    }

    微信小程序 代码示例:

    wx.request({

    url: 'http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search',

    method: "post",

    data:

    {

    app_key: "8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837",

    img: "https://ai.xueersi.com/textRecognition/images/22.jpg",

    img_type: "URL",

    },

    header: {

    "content-type": "application/x-www-form-urlencoded",

    },

    success(res) {

    console.log(res.data)

    }

    })

    iOS 代码示例:

    NSURLSession *session = [NSURLSession sharedSession];

    NSString *urlStr = @"http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search";

    NSURL *url = [NSURL URLWithString:urlStr];

    NSMutableURLRequest *request = [NSMutableURLRequest requestWithURL:url];

    request.HTTPMethod = @"POST";

    NSString *app_key = @"app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837";

    NSString *img = @"img=https://ai.xueersi.com/textRecognition/images/22.jpg";

    NSString *img_type = @"img_type=URL";

    NSString *paramsStr = [NSString stringWithFormat:@"%@&%@&%@", app_key, img, img_type];

    request.HTTPBody = [paramsStr dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding];

    [request setValue:@"application/x-www-form-urlencoded" forHTTPHeaderField:@"Content-Type"];

    NSURLSessionDataTask *dataTask = [session dataTaskWithRequest:request completionHandler:^(NSData * _Nullable data, NSURLResponse * _Nullable response, NSError * _Nullable error) {

    NSDictionary *dict = [NSJSONSerialization JSONObjectWithData:data options:kNilOptions error:nil];

    NSLog(@"result=%@",dict);

    }];

    [dataTask resume];

    安全接入方式

    请求参数详情

    参数名

    类型

    是否必选

    赋值说明

    样例

    备注

    app_key

    string

    应用标识

    8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837

    time_stamp

    string

    秒级时间戳

    1493468759

    安全接入必备,用于唯一地标识某一刻的时间

    nonce_str

    string

    随机字符串

    dd599ef889859f9fe

    安全接入必备

    sign

    string

    签名信息

    99880aabb33f4def5c875875b6bdc3b1

    安全接入必备

    img_type

    string

    图像形式

    URL

    base64 / URL

    subject_id

    integer

    学科id

    1:语文,2:数学,3:英语,4:物理,5:化学,6:生物,7:政治,8:历史,9:地理,20:趣味,21:科学,25:生化,26:编程,44:人文

    默认0

    请求代码示例

    HTTP 代码示例:

    POST /v1/api/img/ocr/photo_search HTTP/1.1

    Host: openapiai.xueersi.com

    Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

    cache-control: no-cache

    app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837&img=https%3A%2F%2Fai.xueersi.com%2FtextRecognition%2Fimages%2F22.jpg&img_type=URL&time_stamp=1551174536&nonce_str=W8FI8oCp&sign=c08d8f9900479a3b2a348c1d7dc7e918e71be66a

    cURL 代码示例:

    curl -X POST \

    http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search \

    -H 'Content-Type: application/x-www-form-urlencoded' \

    -H 'cache-control: no-cache' \

    -d 'app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837&img=https%3A%2F%2Fai.xueersi.com%2FtextRecognition%2Fimages%2F22.jpg&img_type=URL&time_stamp=1551174536&nonce_str=W8FI8oCp&sign=c08d8f9900479a3b2a348c1d7dc7e918e71be66a'

    PHP 代码示例:

    $curl = curl_init();

    curl_setopt_array($curl, array(

    CURLOPT_URL => "http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search",

    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,

    CURLOPT_ENCODING => "",

    CURLOPT_MAXREDIRS => 10,

    CURLOPT_TIMEOUT => 30,

    CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,

    CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",

    CURLOPT_POSTFIELDS => "app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837&img=https%3A%2F%2Fai.xueersi.com%2FtextRecognition%2Fimages%2F22.jpg&img_type=URL&time_stamp=1551174536&nonce_str=W8FI8oCp&sign=c08d8f9900479a3b2a348c1d7dc7e918e71be66a",

    CURLOPT_HTTPHEADER => array(

    "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded",

    "cache-control: no-cache"

    ),

    ));

    $response = curl_exec($curl);

    $err = curl_error($curl);

    curl_close($curl);

    if ($err) {

    echo "cURL Error #:" . $err;

    } else {

    echo $response;

    }

    Python(Python3) 代码示例:

    URL传参方式:

    import http.client

    conn = http.client.HTTPConnection("openapiai.xueersi.com")

    payload = "app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837&img=https%3A%2F%2Fai.xueersi.com%2FtextRecognition%2Fimages%2F22.jpg&img_type=URL&time_stamp=1551174536&nonce_str=W8FI8oCp&sign=c08d8f9900479a3b2a348c1d7dc7e918e71be66a"

    headers = {

    'Content-Type': "application/x-www-form-urlencoded",

    'cache-control': "no-cache",

    }

    conn.request("POST", "/v1/api/img/ocr/photo_search/", payload, headers)

    res = conn.getresponse()

    data = res.read()

    #python2.7

    #print(data)

    #python3.6

    print(data.decode("utf-8"))

    conn.close()

    base64传参方式:

    import http.client

    import urllib

    import base64

    from urllib import quote

    with open('./test.jpg', 'rb') as bin_data:

    image_data = bin_data.read()

    image_data_base64 = base64.b64encode(image_data)

    image_data_base64 = quote(image_data_base64)

    conn = http.client.HTTPConnection("openapiai.xueersi.com")

    appkey_string = 'app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837'

    img_string = 'img=' + image_data_base64

    img_type_string = 'img_type=base64'

    payload = appkey_string + '&' + img_string + '&' + img_type_string + '&time_stamp=1551174536&nonce_str=W8FI8oCp&sign=c08d8f9900479a3b2a348c1d7dc7e918e71be66a'

    headers = {

    'Content-Type': "application/x-www-form-urlencoded",

    'cache-control': "no-cache",

    }

    conn.request("POST", "/v1/api/img/ocr/photo_search/", payload, headers)

    res = conn.getresponse()

    data = res.read()

    print(data.decode("utf-8"))

    conn.close()

    C++(LibCurl) 代码示例:

    CURL *hnd = curl_easy_init();

    curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, "POST");

    curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_URL, "http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search");

    struct curl_slist *headers = NULL;

    headers = curl_slist_append(headers, "cache-control: no-cache");

    headers = curl_slist_append(headers, "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded");

    curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_HTTPHEADER, headers);

    curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_POSTFIELDS, "app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837&img=https%3A%2F%2Fai.xueersi.com%2FtextRecognition%2Fimages%2F22.jpg&img_type=URL&time_stamp=1551174536&nonce_str=W8FI8oCp&sign=c08d8f9900479a3b2a348c1d7dc7e918e71be66a");

    CURLcode ret = curl_easy_perform(hnd);

    Java 代码示例:

    OkHttpClient client = new OkHttpClient();

    MediaType mediaType = MediaType.parse("application/x-www-form-urlencoded");

    RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837&img=https%3A%2F%2Fai.xueersi.com%2FtextRecognition%2Fimages%2F22.jpg&img_type=URL&time_stamp=1551174536&nonce_str=W8FI8oCp&sign=c08d8f9900479a3b2a348c1d7dc7e918e71be66a");

    Request request = new Request.Builder()

    .url("http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search")

    .post(body)

    .addHeader("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded")

    .addHeader("cache-control", "no-cache")

    .build();

    Response response = client.newCall(request).execute();

    JavaScript 代码示例:

    var settings = {

    "async": true,

    "crossDomain": true,

    "url": "http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search",

    "method": "POST",

    "headers": {

    "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded",

    "cache-control": "no-cache",

    },

    "data": {

    "app_key": "8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837",

    "img": "https://ai.xueersi.com/textRecognition/images/22.jpg",

    "img_type": "URL",

    "time_stamp": "1551174536",

    "nonce_str": "W8FI8oCp",

    "sign": "c08d8f9900479a3b2a348c1d7dc7e918e71be66a"

    }

    }

    $.ajax(settings).done(function (response) {

    console.log(response);

    });

    Go 代码示例:

    package main

    import (

    "fmt"

    "strings"

    "net/http"

    "io/ioutil"

    )

    func main() {

    url := "http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search"

    payload := strings.NewReader("app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837&img=https%3A%2F%2Fai.xueersi.com%2FtextRecognition%2Fimages%2F22.jpg&img_type=URL&time_stamp=1551174536&nonce_str=W8FI8oCp&sign=c08d8f9900479a3b2a348c1d7dc7e918e71be66a")

    req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

    req.Header.Add("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded")

    req.Header.Add("cache-control", "no-cache")

    res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

    defer res.Body.Close()

    body, _ := ioutil.ReadAll(res.Body)

    fmt.Println(res)

    fmt.Println(string(body))

    }

    C# 代码示例:

    using System;

    using System.IO;

    using System.Net;

    using System.Text;

    namespace ConsoleApp1

    {

    class Program

    {

    static void Main(string[] args)

    {

    string safetyPost = SafetyPost();

    Console.WriteLine("安全接入方式:\n" + safetyPost);

    Console.ReadLine();

    }

    private static string SafetyPost()

    {

    string url = "http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search";//URL地址

    string payload = "app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837&img=https%3A%2F%2Fai.xueersi.com%2FtextRecognition%2Fimages%2F22.jpg&img_type=URL&time_stamp=1551174536&nonce_str=W8FI8oCp&sign=7d15e530e58fcf3a020ec69b48d951010fa49322";

    CookieContainer cookieContainer = new CookieContainer();

    HttpWebRequest webRequest = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(url);

    webRequest.ContentLength = Encoding.UTF8.GetByteCount(payload);

    webRequest.ContentType = "application/x-www-form-urlencoded";//Content-Type

    webRequest.CookieContainer = cookieContainer;

    webRequest.Method = "post";

    Stream request = webRequest.GetRequestStream();

    StreamWriter streamWriter = new StreamWriter(request, Encoding.GetEncoding("gb2312"));

    streamWriter.Write(payload);

    streamWriter.Close();

    HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)webRequest.GetResponse();

    response.Cookies = cookieContainer.GetCookies(response.ResponseUri);

    Stream returnStream = response.GetResponseStream();

    StreamReader streamReader = new StreamReader(returnStream, Encoding.GetEncoding("utf-8"));

    string endResult = streamReader.ReadToEnd();//返回结果

    streamReader.Close();

    returnStream.Close();

    return endResult;

    }

    }

    }

    微信小程序 代码示例:

    wx.request({

    url: 'http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search',

    method: "post",

    data:

    {

    app_key: "8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837",

    img: "https://ai.xueersi.com/textRecognition/images/22.jpg",

    img_type: "URL",

    time_stamp: "1551174536",

    nonce_str: "W8FI8oCp",

    sign: "c08d8f9900479a3b2a348c1d7dc7e918e71be66a"

    },

    header: {

    "content-type": "application/x-www-form-urlencoded",

    },

    success(res) {

    console.log(res.data)

    }

    })

    iOS 代码示例:

    NSURLSession *session = [NSURLSession sharedSession];

    NSString *urlStr = @"http://openapiai.xueersi.com/v1/api/img/ocr/photo_search";

    NSURL *url = [NSURL URLWithString:urlStr];

    NSMutableURLRequest *request = [NSMutableURLRequest requestWithURL:url];

    request.HTTPMethod = @"POST";

    NSString *app_key = @"app_key=8102b22a5e81e840176d9f381ec6f837";

    NSString *img = @"img=https://ai.xueersi.com/textRecognition/images/22.jpg";

    NSString *img_type = @"img_type=URL";

    NSString *time_stamp = @"time_stamp=1551174536";

    NSString *nonce_str = @"nonce_str=W8FI8oCp";

    NSString *sign = @"sign=c08d8f9900479a3b2a348c1d7dc7e918e71be66a";

    NSString *paramsStr = [NSString stringWithFormat:@"%@&%@&%@&%@&%@&%@", app_key, img, img_type, time_stamp, nonce_str, sign];

    request.HTTPBody = [paramsStr dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding];

    [request setValue:@"application/x-www-form-urlencoded" forHTTPHeaderField:@"Content-Type"];

    NSURLSessionDataTask *dataTask = [session dataTaskWithRequest:request completionHandler:^(NSData * _Nullable data, NSURLResponse * _Nullable response, NSError * _Nullable error) {

    NSDictionary *dict = [NSJSONSerialization JSONObjectWithData:data options:kNilOptions error:nil];

    NSLog(@"result=%@",dict);

    }];

    [dataTask resume];

    返回响应

    返回格式

    JSON格式

    响应参数说明

    参数名

    类型

    赋值说明

    样例

    备注

    code

    string

    返回码

    0

    msg

    string

    返回码解释

    "请求成功"

    data

    object

    识别数据结构

    数据结构

    id

    string

    试题id

    试题id

    parent_id

    int

    父级id,父级不为0则为改编类型试题

    父级id,父级不为0则为改编类型试题

    answer

    string

    试题原始答案,不做任何业务使用

    试题原始答案,不做任何业务使用

    answer2

    string

    试题答案2,此答案用于用户作答验证使用,(填空题去除答案分隔符[|||]及latex标示符$$符后答案)

    试题答案2,此答案用于用户作答验证使用,(填空题去除答案分隔符[|||]及latex标示符$$符后答案)

    answer3

    string

    试题答案3,此答案用户页面渲染展示使用(此答案去除答案分隔符[|||],保留latex标示符$$)

    stem

    string

    试题题干

    type

    string

    试题类别(1 填空 2选择 3解答 4语音测评)

    analytic

    string

    试题解析

    "试题解析内容"

    categoryId

    string

    试题题型id

    choice_type

    int

    选择题类型 1单选题 2多选题

    material_id

    string

    试题材料id

    material_audio

    string

    试题材料音频

    is_objective

    string

    是否为客观题 1 是 2否

    material_content

    string

    材料内容

    audio.content

    string array

    试题音频链接结合,如果不存在,则为空数组

    audio.stem

    string array

    试题题干音频文件

    audio.analytic

    string array

    题解析音频文件

    serial_num

    string

    试题在材料题下序号

    option

    object array

    试题选项,选择题使用此字段,其他类型试题不使用此字段

    knowledge

    object

    试题知识点信息

    option_num

    int

    选择题为正确答案个数,填空题为空个数

    programming_url

    object

    编程试题url,只有试题题型为3解答题的时候才存在此字段信息

    programming_url.stem

    string array

    programming_url.analytic

    string array

    响应代码示例

    响应Body:

    {

    "code": 0,

    "msg": "请求成功",

    "data": {

    "data": {

    "list": [{

    "analytic": "解:根据题意,三角形的两角和它们的夹边是完整的,所以可以利用“角边角”定理作出完全一样的三角形.\u003cbr\u003e\n故选D.",

    "answer": "D",

    "answer2": ["D"],

    "answer3": ["D"],

    "audio": [],

    "categoryId": "51",

    "choice_type": "1",

    "department": "2",

    "display_type": "0",

    "id": "113892",

    "is_objective": "1",

    "knowledge": {

    "7961": {

    "alias_name": "",

    "id": "7961",

    "name": "ASA"

    }

    },

    "material_audio": [],

    "material_content": "",

    "material_id": 0,

    "material_topic_answer": [],

    "option": [{

    "content": "$$\\text{SSS}$$",

    "is_right": "0",

    "label": "A"

    }, {

    "content": "$$\\text{SAS}$$",

    "is_right": "0",

    "label": "B"

    }, {

    "content": "$$\\text{AAS}$$",

    "is_right": "0",

    "label": "C"

    }, {

    "content": "$$\\text{ASA}$$",

    "is_right": "1",

    "label": "D"

    }],

    "option_num": 4,

    "parent_id": 0,

    "programming_url": [],

    "serial_num": 0,

    "stem": "如图所示,亮亮书上的三角形被墨迹污染了一部分,很快他就根据所学知识画出一个与书上完全一样的三角形,那么这两个三角形完全一样的依据是(  )\u003cbr\u003e\n\u003cimg src=\"https://hw.xesimg.com/test_library/img/2018/10/17/t_113892_54_104x93.png?1539772112\"\u003e",

    "subject_id": "2",

    "type": "2"

    }, {

    "analytic": "解:根据题意,三角形的两角和它们的夹边是完整的,所以可以利用“角边角”定理作出完全一样的三角形.\u003cbr\u003e\n故选A. \u003cbr\u003e\n考点:全等三角形的应用\n\n",

    "answer": "A",

    "answer2": ["A"],

    "answer3": ["A"],

    "audio": [],

    "categoryId": "51",

    "choice_type": "1",

    "department": "2",

    "display_type": "0",

    "id": "447944",

    "is_objective": "1",

    "knowledge": {

    "7961": {

    "alias_name": "",

    "id": "7961",

    "name": "ASA"

    }

    },

    "material_audio": [],

    "material_content": "",

    "material_id": 0,

    "material_topic_answer": [],

    "option": [{

    "content": "$$ASA$$ ",

    "is_right": "1",

    "label": "A"

    }, {

    "content": "$$SAS $$ ",

    "is_right": "0",

    "label": "B"

    }, {

    "content": "$$AAS$$",

    "is_right": "0",

    "label": "C"

    }, {

    "content": "$$SSS $$ ",

    "is_right": "0",

    "label": "D"

    }],

    "option_num": 4,

    "parent_id": 0,

    "programming_url": [],

    "serial_num": 0,

    "stem": "如图所示,小明试卷上的三角形被墨迹污染了一部分,很快他就根据所学知识画出一个与试卷原图完全一样的三角形,那么两个三角形完全一样的依据是(  ) \u003cbr\u003e\n\u003cimg src=\"https://mr.xesimg.com/test_library/ordinaryimg/2016/05/14/t_447944_7_205x81.png\"\u003e",

    "subject_id": "2",

    "type": "2"

    }, {

    "analytic": "根据题意,三角形的两个角和它们的夹边是完整的,所以可以利用"角边角"定理作出完全一样的三角形. \u003cbr\u003e\n故选:C. \u003cbr\u003e\n考点:全等三角形的应用. ",

    "answer": "C",

    "answer2": ["C"],

    "answer3": ["C"],

    "audio": [],

    "categoryId": "51",

    "choice_type": "1",

    "department": "2",

    "display_type": "0",

    "id": "446440",

    "is_objective": "1",

    "knowledge": {

    "7961": {

    "alias_name": "",

    "id": "7961",

    "name": "ASA"

    }

    },

    "material_audio": [],

    "material_content": "",

    "material_id": 0,

    "material_topic_answer": [],

    "option": [{

    "content": "$$SSS$$ ",

    "is_right": "0",

    "label": "A"

    }, {

    "content": "$$SAS$$ ",

    "is_right": "0",

    "label": "B"

    }, {

    "content": "$$ASA$$ ",

    "is_right": "1",

    "label": "C"

    }, {

    "content": "$$AAS$$ ",

    "is_right": "0",

    "label": "D"

    }],

    "option_num": 4,

    "parent_id": 0,

    "programming_url": [],

    "serial_num": 0,

    "stem": "如图,聪聪书上的三角形被墨迹污染了一部分,他根据所学知识很快就画了一个与书本上完全一样的三角形,那么聪聪画图的依据是(  ) \u003cbr\u003e\n\u003cimg src=\"https://hw.xesimg.com/test_library/img/2017/12/09/t_446440_6-1_157x126.png?1512806402\"\u003e",

    "subject_id": "2",

    "type": "2"

    }, {

    "analytic": "解:小明书上的三角形被墨水污染了,他根据所学知识画出了完全一样的一个三角形,\u003cbr\u003e\n他根据的定理是:两角及其夹边分别相等的两个三角形全等$$\\left( \\text{ASA} \\right)$$.\u003cbr\u003e\n故答案为:D.\u003cbr\u003e",

    "answer": "D",

    "answer2": ["D"],

    "answer3": ["D"],

    "audio": [],

    "categoryId": "51",

    "choice_type": "1",

    "department": "2",

    "display_type": "0",

    "id": "1139943",

    "is_objective": "1",

    "knowledge": {

    "7961": {

    "alias_name": "",

    "id": "7961",

    "name": "ASA"

    }

    },

    "material_audio": [],

    "material_content": "",

    "material_id": 0,

    "material_topic_answer": [],

    "option": [{

    "content": "$$\\text{SSS}$$",

    "is_right": "0",

    "label": "A"

    }, {

    "content": "$$\\text{SAS}$$",

    "is_right": "0",

    "label": "B"

    }, {

    "content": "$$\\text{AAS}$$",

    "is_right": "0",

    "label": "C"

    }, {

    "content": "$$\\text{ASA}$$",

    "is_right": "1",

    "label": "D"

    }],

    "option_num": 4,

    "parent_id": 0,

    "programming_url": [],

    "serial_num": 0,

    "stem": "如图所示,小明书上的三角形被墨水污染了,他根据所学知识画出了完全一样的一个三角形,他根据的定理是(  )\u003cbr\u003e\n\u003cimg src=\"https://mr.xesimg.com/test_library/img/2018/08/03/t_1139943_2_302x220.png?1533275497\"\u003e",

    "subject_id": "2",

    "type": "2"

    }, {

    "analytic": "解:根据题意,三角形的两角和它们的夹边是完整的,所以可以利用“角边角”定理作出完全一样的三角形.\u003cbr\u003e\n故答案为:两角和它们的夹边分别相等的两个三角形全等.",

    "answer": "[|||]两角和它们的夹边分别相等的两个三角形全等[|||]",

    "answer2": ["两角和它们的夹边分别相等的两个三角形全等"],

    "answer3": ["两角和它们的夹边分别相等的两个三角形全等"],

    "answer4": [

    ["两角和它们的夹边分别相等的两个三角形全等"]

    ],

    "audio": [],

    "categoryId": "52",

    "choice_type": 0,

    "department": "2",

    "display_type": "0",

    "id": "1040364",

    "is_objective": "0",

    "knowledge": {

    "7957": {

    "alias_name": "",

    "id": "7957",

    "name": "全等形的性质"

    },

    "7961": {

    "alias_name": "",

    "id": "7961",

    "name": "ASA"

    }

    },

    "material_audio": [],

    "material_content": "",

    "material_id": 0,

    "material_topic_answer": [],

    "option": {

    "1": {

    "content": "两角和它们的夹边分别相等的两个三角形全等"

    }

    },

    "option_num": 1,

    "parent_id": 0,

    "programming_url": [],

    "serial_num": 0,

    "stem": "如图所示,亮亮书上的三角形被墨迹污染了一部分,他根据所学的知识很快就画出了一个与书上完全一样的三角形,那么亮亮画图的依据是\u003cspan class='test_blank' style='width:192px'\u003e\u0026nbsp;\u003c/span\u003e.\u003cbr\u003e\n\u003cimg src=\"https://hw.xesimg.com/test_library/img/2018/08/03/t_1040364_bjsb4_189x119.png?1533290915\"\u003e",

    "subject_id": "2",

    "type": "1"

    }],

    "rows": 210494

    },

    "status": 100

    }

    }

    常见问题及反馈

    展开全文
  • 拍照搜题

    千次阅读 2015-09-17 17:28:03
     从技术上来说,这类软件主要有两种方案:“以图搜图”和“OCR+文字搜索” ①以图搜图的方法就是把用户拍摄的图片和已有的图片题库做匹配。这和我们平常通过上传图片的方式...用户在拍照后,软件首选需要把其中
    
    从技术上来说,这类软件主要有两种方案:“以图搜图”和“OCR+文字搜索”
    ①以图搜图的方法就是把用户拍摄的图片和已有的图片题库做匹配。这和我们平常通过上传图片的方式在搜索引擎中找与之相似的图片其实非常相似。只是在图片匹配的过程中有“计算机视觉+机器学习”和“深度学习”这两种方式可选。
    ②和以图搜图的方法相比,“OCR+文字搜索”的方式就复杂一些。用户在拍照后,软件首选需要把其中的字符识别出来,然后在题库中进行检索才能得出结果。和上面图片匹配过程类似的是,在文字识别的过程中也有两种技术方案可选:“传统OCR”和“深度学习”。
    虽然这两个流程看上去简洁易懂,但在背后计算机要做的事情远比这些复杂。像PhotoMath,每一个处理过程都要经过图像输入、预处理、校正、噪声去除等多个阶段。而小猿搜题一次正常的“做题”过程也至少要经过预处理、切分、识别、搜索和辅助策略5个步骤。
    当软件接受到手机拍摄的图片之后,首先要做异常检测,比如图片是否模糊、是否需要旋转图像等等。经过这个过程之后,再进行二值化,并对字符及公司进行切分。
    经过二值化之后,整个图像会呈现出明显的黑白效果,这样一来,图像就变得简单了,而且数据量也减小了,还能凸显出感兴趣的目标的轮廓。接着自然也就可以把单个字符切分出来了。
    把字符切分出来之后,软件还是“认不出”这个字符是什么的,所以接下来还要识别这些字符。这时就需要光学字符识别技术(OCR)和深度学习技术上场了。
    在识别这个过程中,PhotoMath主要使用了OCR技术,而小猿搜题则主要使用了深度学习技术。不过,由于这两种方法都不能保证100%识别正确,所以中间可能还需要插入一个纠错过程,像“1和l”、“好图所示和如图所示”、“入和人”这些形式非常相近的字符机器也很容易读错。这时候利用语言模型进行纠错就显得比较有必要了。
    在做完识别之后,它还要去题库里搜索对应的题目。在这个过程中,计算机又要用到分词、排序等搜索过程中需要用到的技术。



    OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别),自动研究光学设备产生的图片检查纸上的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,实现计算机对文字的阅读。


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  • 作业答案拍照搜题app是一款好用的拍照学习软件,作业答案拍照搜题app拥有海量的题库资源,包含全年级题库,学生遇到不会的题目,可以在作业答案拍照搜题拍照搜题寻找答案,还有专业解析为你详细解答。软件介绍 作业...

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    软件亮点

      1、拍照搜题,10秒答疑

      作业答案拍照搜题app对着试题拍照上传,即可得到详细解题思路。

      2、文字搜题,秒出答案

      专业的数学符号表,方便输入的同时又提高了答案搜索的正确率。

      3、庞大的数理化题库

      每道试题均有一线教师解答分析,解题思路更清晰,数千名老师每日持续更新。

      4、作文题材、范文搜索,助您下笔入神,作文再也不发愁!

    软件说明

      1、拍哪道题,老师视频讲哪道题,搜索一道题,解决一类题。

      2、作业答案拍照搜题app为你讲解不会的题,并帮你梳理一类题的解法,教你举一反三,学得更轻松。

      3、精选优质语文和英语作文,提升写作水平不是梦。

      4、难题好题一键收藏,可以轻松分享给同学,还能导出打印。

      5、学习方法学霸经验,尽在作业答案拍照搜题app,读报的宝宝进步大。

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    本篇内容算是吐槽,同时也算是给各大产品推广。

    当然,那些产品都是千万、上亿的用户,并不需要小编来宣传。

    【各大平台】

    五六年前人工智能技术的发展,带动了拍照搜题产品的出现。

    不知道大家用过哪些产品?

    真心话,有了这些产品之后,还是便利了很多。

    主要可以分为两大类:一类是中小学作业、试卷的题目,另一类是专门解决小学口算题目的。

    下面列举一些:

    作*帮

    小*题

    学*君

    阿*题

    题*拍(推出不久)

    作*宝

    小*算

    爱*业

    作*算

    大*导

    ……

    这些产品在手机的应用商店都可以通过搜索关键词进行下载。

    这些产品在一定层面上给广大学生、家长提供了很多帮助。

    特别是检查小学口算的,真的很管用。

    如果各位有小学生的朋友或者家长的,如果还没用上上面的口算检查产品,建议安利一款。真的可以轻松帮忙解决问题。

    【搜题经历】

    现在搜不到的题目,还有真人回答,目前很多平台都是免费的。

    不过正是免费,发现质量并不高。

    小编就用了一道题目尝试了一下。

    学*思旗下的题*拍号称招募100多名清北大学生答题,然后给出的答案竟然逻辑不通,硬是把一个直角梯形证明成矩形。

    而且多次提交还竟然说答案没错。真的是尴尬至极。

    这个还不算什么。

    我又到作*帮上面发了一下,求助真人答题。

    结果人家很快就回复了。

    但是答案只是比题*拍的多了几个字而已。

    错误的方法照抄不误。这节操也真是的。

    然后发到小*题上面就是石沉大海,大量用户提交的各种奇葩问题,根本没有人想回答。

    而学*君上面则需要付费,就没有尝试了。

    备注:具体什么题目,这里就不公布了。1个月之后再展示给大家。

    【感受】

    1、很多题目真的很难,不是一两下就能解决出来的。网上也充斥着各种网红题,很多题目完全浪费时间没有意义。

    2、无论是学校老师、所谓清北名师、各大专家,也不都是什么问题都能解决。每个人只是在自己的领域里面有所特长。

    【收获】

    之前很多人担心出现这么多的拍照搜题软件,那学生都使用软件抄袭,还学什么呢?

    其实完全不用担心,所谓道魔一尺道高一丈。老师只需要把题目的数值稍作改变、字母顺序或者名称修改,再者有图形的改变图形的方向。这样搜题软件就搜不出来了。因为目前的算法基本就是图文严格匹配,稍作修改就匹配不上了。

    作*帮号称2亿多题的题库,仍然有无数搜索不出来的题目,又有什么意义呢?

    现在还没有什么工具或者软件能够完全自动智能解题。

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空空如也

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