文字识别OCR如何使用ocr服务返回的Json，生成带格式的文本？

楼主你好，阿里云文字识别OCR返回的是一段JSON数据，要生成带格式的文本需要对JSON数据进行解析。以下是Python示例代码，假设OCR服务返回的JSON数据保存在变量result中：

import json

# 解析JSON数据
data = json.loads(result)

# 获取文本块列表
blocks = data["prism_wordsInfo"]

# 根据每个文本块的位置信息，将文本块按照从上到下、从左到右的顺序排序
blocks.sort(key=lambda x: (x["location"]["top"], x["location"]["left"]))

# 生成带格式的文本
text = ""
for block in blocks:
    text += block["word"] + " "
    if block["location"]["width"] + block["location"]["left"] >= 1:
        text += "\n"
print(text)

该代码将OCR服务返回的JSON数据解析成文本块列表，然后按照从上到下、从左到右的顺序排序，并逐个输出每个文本块的内容，其中根据每个文本块的位置信息判断是否需要换行。这样就可以生成带格式的文本了。

您好，文字识别OCR您在调用具体业务场景下API接口返回Json数据后，您可以对接口返回的Json数据自行进行格式文本的匹配，根据您的具体需求将OCR接口返回的Json数据转化成您需要的格式。

二次开发-此回答整理自钉群“【官方】阿里云OCR公共云客户交流群”

使用OCR服务返回的JSON数据生成带格式的文本有多种方法，具体取决于你想要的输出格式和目标。

以下是一些常见的方法：

1. 提取字段并拼接文本：分析OCR返回的JSON数据结构，并提取其中的字段，如文字内容、坐标信息等。然后，根据需要，将这些字段按照所需的格式进行拼接，生成带有格式的文本。例如，可以将识别的文字按行或段落排列，并添加相应的换行符、缩进、标点符号等来保持文本的格式。

2. 使用模板引擎：如果你有特定的输出格式需求，可以考虑使用模板引擎来生成带格式的文本。模板引擎可以根据预定义的模板规则，将OCR返回的JSON数据中的字段值插入到相应的位置上，以生成所需的格式化文本。

3. 借助样式化语言：如果你需要更复杂的格式化效果，如字体样式、颜色、布局等，你可以使用样式化语言（如HTML、Markdown等）来处理OCR返回的JSON数据。将OCR识别的文字嵌入到相应的样式标签或语法中，以实现所需的格式化效果。

无论选择哪种方法，都需要仔细分析OCR返回的JSON数据结构，并根据具体需求进行处理和转换。确保理解OCR返回的字段含义，并灵活运用相关技术和工具，以生成符合预期格式的文本输出。

使用OCR服务返回的JSON数据生成带格式的文本通常需要进行一些处理和解析操作。以下是一般的步骤：

1. 解析JSON：首先，你需要解析OCR服务返回的JSON数据，以获取识别结果中的文本信息和其相应的坐标位置。不同的OCR服务可能会返回不同的JSON结构，因此你需要根据具体的服务提供商的文档来了解其返回的JSON格式。

2. 提取文本和坐标：从解析后的JSON数据中提取出所需的文本信息和其对应的坐标位置。文本信息通常包含在JSON中的特定字段中，而坐标位置则可以用于确定每个文本区域的边界。

3. 格式化文本：根据坐标位置，将提取出的文本信息放置到相应的位置上，以还原原始图像中的文本布局和格式。这可能涉及到文本的行、段落、字体样式（如粗体、斜体）、间距等方面的处理。

4. 导出为带格式的文本：将处理后的文本信息根据需要导出为带格式的文本文件，如HTML、Markdown或其他格式。你可以根据具体需求来决定输出的文本格式，并使用相应的工具或库来实现导出操作。

你好，用特定语言将json格式转成固定数据格式即可。

1、解析JSON数据，将给定的JSON字符串解析成一个可操作的Python数据结构，如字典。

2、格式化文本，根据数据结构中的键值对，将其组织成一个带有标题、内容和格式的文本。

以下是一个示例Python代码，用于实现上述步骤：

import json

# 给定的JSON字符串
json_str = '''
{
"RequestId": "86B83935-DD36-195B-B6E4-D07BE370C8B6",
"Data": "{"algo_version": "48f3e265513a79d5f9bc26f0c010476bbd856b2d", "data": {"face": {"algo_version": "48f3e265513a79d5f9bc26f0c010476bbd856b2d", "angle": 0, "data": {"address": "四川省攀枝花市榕树街277号", "birthDate": "1986年1月9日", "ethnicity": "汉", "idNumber": "510124198809071234", "name": "王銘宇", "sex": "男"}, "ftype": 0, "height": 397, "orgHeight": 397, "orgWidth": 619, "prism_keyValueInfo": [{"key": "name", "keyProb": 100, "value": "王銘宇", "valuePos": [{"x": 139, "y": 75}, {"x": 194, "y": 75}, {"x": 194, "y": 94}, {"x": 139, "y": 94}], "valueProb": 100}, {"key": "sex", "keyProb": 100, "value": "男", "valuePos": [{"x": 139, "y": 122}, {"x": 159, "y": 122}, {"x": 159, "y": 144}, {"x": 139, "y": 144}], "valueProb": 100}, {"key": "ethnicity", "keyProb": 100, "value": "汉", "valuePos": [{"x": 260, "y": 122}, {"x": 282, "y": 122}, {"x": 282, "y": 142}, {"x": 260, "y": 142}], "valueProb": 100}, {"key": "birthDate", "keyProb": 100, "value": "1986年1月9日", "valuePos": [{"x": 141, "y": 170}, {"x": 303, "y": 168}, {"x": 304, "y": 183}, {"x": 142, "y": 185}], "valueProb": 100}, {"key": "address", "keyProb": 100, "value": "四川省攀枝花市榕树街277号", "valuePos": [{"x": 141, "y": 221}, {"x": 385, "y": 221}, {"x": 385, "y": 241}, {"x": 141, "y": 241}], "valueProb": 100}, {"key": "idNumber", "keyProb": 100, "value": "510124198809071234", "valuePos": [{"x": 226, "y": 338}, {"x": 543, "y": 336}, {"x": 543, "y": 355}, {"x": 227, "y": 356}], "valueProb": 100}], "sliceRect": {"x0": 10, "x1": 623, "x2": 629, "x3": 10, "y0": 17, "y1": 18, "y2": 398, "y3": 412}, "warning": {"completenessScore": 100, "isCopy": 0, "isReshoot": 0, "qualityScore": 89.296059, "tamperScore": 99.99968}, "width": 619}}, "height": 416, "orgHeight": 416, "orgWidth": 629, "width": 629}",
"Code": "如果识别成功，不会返回此字段",
"Message": "如果识别成功，不会返回此字段"
}
'''

# 解析JSON字符串为Python字典
data_dict = json.loads(json_str)

# 格式化输出文本
formatted_text = f"RequestId: {data_dict['RequestId']}\n"
formatted_text += "Data:\n"
formatted_text += f"  Algo Version: {data_dict['Data']['algo_version']}\n"
formatted_text += "  Data:\n"
formatted_text += f"    Name: {data_dict['Data']['data']['face']['data']['name']}\n"
formatted_text += f"    Sex: {data_dict['Data']['data']['face']['data']['sex']}\n"
formatted_text += f"    Ethnicity: {data_dict['Data']['data']['face']['data']['ethnicity']}\n"
formatted_text += f"    Birth Date: {data_dict['Data']['data']['face']['data']['birthDate']}\n"
formatted_text += f"    Address: {data_dict['Data']['data']['face']['data']['address']}\n"
formatted_text += f"    ID Number: {data_dict['Data']['data']['face']['data']['idNumber']}\n"
formatted_text += f"  Warning - Completeness Score: {data_dict['Data']['data']['face']['warning']['completenessScore']}\n"
formatted_text += f"  Warning - Quality Score: {data_dict['Data']['data']['face']['warning']['qualityScore']}\n"
formatted_text += f"  Warning - Tamper Score: {data_dict['Data']['data']['face']['warning']['tamperScore']}\n"
formatted_text += f"Code: {data_dict['Code']}\n"
formatted_text += f"Message: {data_dict['Message']}\n"

# 打印输出格式化后的文本
print(formatted_text)