--- comments: true --- # 文档图像预处理产线使用教程 ## 1. 文档图像预处理产线介绍文档图像预处理产线集成了文档方向分类和形变矫正两大功能。文档方向分类可自动识别文档的四个方向（0°、90°、180°、270°），确保文档以正确的方向进行后续处理。文本图像矫正模型则用于修正文档拍摄或扫描过程中的几何扭曲，恢复文档的原始形状和比例。适用于数字化文档管理、OCR类任务前处理、以及任何需要提高文档图像质量的场景。通过自动化的方向校正与形变矫正，该模块显著提升了文档处理的准确性和效率，为用户提供更为可靠的图像分析基础。本产线同时提供了灵活的服务化部署方式，支持在多种硬件上使用多种编程语言调用。不仅如此，本产线也提供了二次开发的能力，您可以基于本产线在您自己的数据集上训练调优，训练后的模型也可以无缝集成。

通用文档图像预处理产线中包含以下2个模块。每个模块均可独立进行训练和推理，并包含多个模型。有关详细信息，请点击相应模块以查看文档。 - [文档图像方向分类模块](../module_usage/doc_img_orientation_classification.md)（可选） - [文本图像矫正模块](../module_usage/text_image_unwarping.md)（可选）在本产线中，您可以根据下方的基准测试数据选择使用的模型。 > 推理耗时仅包含模型推理耗时，不包含前后处理耗时。

文档图像方向分类模块（可选）：

模型	模型下载链接	Top-1 Acc（%）	GPU推理耗时（ms） [常规模式 / 高性能模式]	CPU推理耗时（ms） [常规模式 / 高性能模式]	模型存储大小（MB）	介绍
PP-LCNet_x1_0_doc_ori	推理模型/训练模型	99.06	2.62 / 0.59	3.24 / 1.19	7	基于PP-LCNet_x1_0的文档图像分类模型，含有四个类别，即0度，90度，180度，270度

文本图像矫正模块（可选）：

模型	模型下载链接	CER	GPU推理耗时（ms） [常规模式 / 高性能模式]	CPU推理耗时（ms） [常规模式 / 高性能模式]	模型存储大小（MB）	介绍
UVDoc	推理模型/训练模型	0.179	19.05 / 19.05	- / 869.82	30.3	高精度文本图像矫正模型

测试环境说明：

性能测试环境
- 测试数据集：
  - 文档图像方向分类模型：自建的内部数据集，覆盖证件和文档等多个场景，包含 1000 张图片。
  - 文本图像矫正模型：DocUNet。
- 硬件配置：
  - GPU：NVIDIA Tesla T4
  - CPU：Intel Xeon Gold 6271C @ 2.60GHz
- 软件环境：
  - Ubuntu 20.04 / CUDA 11.8 / cuDNN 8.9 / TensorRT 8.6.1.6
  - paddlepaddle 3.0.0 / paddleocr 3.0.3
推理模式说明

模式	GPU配置	CPU配置	加速技术组合
常规模式	FP32精度 / 无TRT加速	FP32精度 / 8线程	PaddleInference
高性能模式	选择先验精度类型和加速策略的最优组合	FP32精度 / 8线程	选择先验最优后端（Paddle/OpenVINO/TRT等）

## 2. 快速开始在本地使用通用文档图像预处理产线前，请确保您已经按照[安装教程](../installation.md)完成了wheel包安装。安装完成后，可以在本地使用命令行体验或 Python 集成。 **请注意，如果在执行过程中遇到程序失去响应、程序异常退出、内存资源耗尽、推理速度极慢等问题，请尝试参考文档调整配置，例如关闭不需要使用的功能或使用更轻量的模型。** ### 2.1 命令行方式体验一行命令即可快速体验 doc_preprocessor 产线效果： ```bash paddleocr doc_preprocessor -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/demo_image/doc_test_rotated.jpg # 通过 --use_doc_orientation_classify 指定是否使用文档方向分类模型 paddleocr doc_preprocessor -i ./doc_test_rotated.jpg --use_doc_orientation_classify True # 通过 --use_doc_unwarping 指定是否使用文本图像矫正模块 paddleocr doc_preprocessor -i ./doc_test_rotated.jpg --use_doc_unwarping True # 通过 --device 指定模型推理时使用 GPU paddleocr doc_preprocessor -i ./doc_test_rotated.jpg --device gpu ```

命令行支持更多参数设置，点击展开以查看命令行参数的详细说明

参数	参数说明	参数类型	默认值
`input`	含义：待预测数据，必填。说明：如图像文件或者PDF文件的本地路径：`/root/data/img.jpg`；如URL链接，如图像文件或PDF文件的网络URL：示例；如本地目录，该目录下需包含待预测图像，如本地路径：`/root/data/`(当前不支持目录中包含PDF文件的预测，PDF文件需要指定到具体文件路径)。	`str`
`save_path`	含义：指定推理结果文件保存的路径。说明：如果不设置，推理结果将不会保存到本地。	`str`
`doc_orientation_classify_model_name`	含义：文档方向分类模型的名称。说明：如果不设置，将会使用产线默认模型。	`str`
`doc_orientation_classify_model_dir`	含义：文档方向分类模型的目录路径。说明：如果不设置，将会下载官方模型。	`str`
`doc_unwarping_model_name`	含义：文本图像矫正模型的名称。说明：如果不设置，将会使用产线默认模型。	`str`
`doc_unwarping_model_dir`	含义：文本图像矫正模型的目录路径。说明：如果不设置，将会下载官方模型。	`str`
`use_doc_orientation_classify`	含义：是否加载并使用文档方向分类模块。说明：如果不设置，将使用产线初始化的该参数值，默认初始化为`True`。	`bool`
`use_doc_unwarping`	含义：是否加载并使用文本图像矫正模块。说明：如果不设置，将使用产线初始化的该参数值，默认初始化为`True`。	`bool`
`device`	含义：用于推理的设备。说明：支持指定具体卡号： CPU：如 `cpu` 表示使用 CPU 进行推理； GPU：如 `gpu:0` 表示使用第 1 块 GPU 进行推理； NPU：如 `npu:0` 表示使用第 1 块 NPU 进行推理； XPU：如 `xpu:0` 表示使用第 1 块 XPU 进行推理； MLU：如 `mlu:0` 表示使用第 1 块 MLU 进行推理； DCU：如 `dcu:0` 表示使用第 1 块 DCU 进行推理；沐曦 GPU：如 `metax_gpu:0` 表示使用第 1 块沐曦 GPU 进行推理；天数 GPU：如 `iluvatar_gpu:0` 表示使用第 1 块天数 GPU 进行推理；如果不设置，将默认使用产线初始化的该参数值，初始化时，会优先使用本地的 GPU 0号设备，如果没有，则使用 CPU 设备。	`str`
`enable_hpi`	含义：是否启用高性能推理。	`bool`	`False`
`use_tensorrt`	含义：是否启用 Paddle Inference 的 TensorRT 子图引擎。说明：如果模型不支持通过 TensorRT 加速，即使设置了此标志，也不会使用加速。对于 CUDA 11.8 版本的飞桨，兼容的 TensorRT 版本为 8.x（x>=6），建议安装 TensorRT 8.6.1.6。	`bool`	`False`
`precision`	含义：计算精度，如 fp32、fp16。	`str`	`fp32`
`enable_mkldnn`	含义：是否启用 MKL-DNN 加速推理。说明：如果 MKL-DNN 不可用或模型不支持通过 MKL-DNN 加速，即使设置了此标志，也不会使用加速。	`bool`	`True`
`mkldnn_cache_capacity`	含义：MKL-DNN 缓存容量。	`int`	`10`
`cpu_threads`	含义：在 CPU 上进行推理时使用的线程数。	`int`	`8`
`paddlex_config`	含义：PaddleX产线配置文件路径。	`str`

运行结果会被打印到终端上，默认配置的 doc_preprocessor 产线的运行结果如下： ```bash {'res': {'input_path': '/root/.paddlex/predict_input/doc_test_rotated.jpg', 'page_index': None, 'model_settings': {'use_doc_orientation_classify': True, 'use_doc_unwarping': True}, 'angle': 180}} ``` 可视化结果保存在`save_path`下，可视化结果如下：

### 2.2 Python脚本方式集成命令行方式是为了快速体验查看效果，一般来说，在项目中，往往需要通过代码集成，您可以通过几行代码即可完成产线的快速推理，推理代码如下： ```python from paddleocr import DocPreprocessor pipeline = DocPreprocessor() # docpp = DocPreprocessor(use_doc_orientation_classify=True) # 通过 use_doc_orientation_classify 指定是否使用文档方向分类模型 # docpp = DocPreprocessor(use_doc_unwarping=True) # 通过 use_doc_unwarping 指定是否使用文本图像矫正模块 # docpp = DocPreprocessor(device="gpu") # 通过 device 指定模型推理时使用 GPU output = pipeline.predict("./doc_test_rotated.jpg") for res in output: res.print() ## 打印预测的结构化输出 res.save_to_img("./output/") res.save_to_json("./output/") ``` 在上述 Python 脚本中，执行了如下几个步骤：（1）通过 DocPreprocessor() 实例化 doc_preprocessor 产线对象：具体参数说明如下：

参数	参数说明	参数类型	默认值
`doc_orientation_classify_model_name`	含义：文档方向分类模型的名称。说明：如果设置为`None`，将会使用产线默认模型。	`str\|None`	`None`
`doc_orientation_classify_model_dir`	含义：文档方向分类模型的目录路径。说明：如果设置为`None`，将会下载官方模型。	`str\|None`	`None`
`doc_unwarping_model_name`	含义：文本图像矫正模型的名称。说明：如果设置为`None`，将会使用产线默认模型。	`str\|None`	`None`
`doc_unwarping_model_dir`	含义：文本图像矫正模型的目录路径。说明：如果设置为`None`，将会下载官方模型。	`str\|None`	`None`
`use_doc_orientation_classify`	含义：是否加载并使用文档方向分类模块。说明：如果设置为`None`，将使用产线初始化的该参数值，默认初始化为`True`。	`bool\|None`	`None`
`use_doc_unwarping`	含义：是否加载并使用文本图像矫正模块。说明：如果设置为`None`，将使用产线初始化的该参数值，默认初始化为`True`。	`bool\|None`	`None`
`device`	含义：用于推理的设备。说明：支持指定具体卡号： CPU：如 `cpu` 表示使用 CPU 进行推理； GPU：如 `gpu:0` 表示使用第 1 块 GPU 进行推理； NPU：如 `npu:0` 表示使用第 1 块 NPU 进行推理； XPU：如 `xpu:0` 表示使用第 1 块 XPU 进行推理； MLU：如 `mlu:0` 表示使用第 1 块 MLU 进行推理； DCU：如 `dcu:0` 表示使用第 1 块 DCU 进行推理；沐曦 GPU：如 `metax_gpu:0` 表示使用第 1 块沐曦 GPU 进行推理；天数 GPU：如 `iluvatar_gpu:0` 表示使用第 1 块天数 GPU 进行推理； None：如果设置为`None`，将默认使用产线初始化的该参数值，初始化时，会优先使用本地的 GPU 0号设备，如果没有，则使用 CPU 设备。	`str\|None`	`None`
`enable_hpi`	含义：是否启用高性能推理。	`bool`	`False`
`use_tensorrt`	含义：是否启用 Paddle Inference 的 TensorRT 子图引擎。说明：如果模型不支持通过 TensorRT 加速，即使设置了此标志，也不会使用加速。对于 CUDA 11.8 版本的飞桨，兼容的 TensorRT 版本为 8.x（x>=6），建议安装 TensorRT 8.6.1.6。	`bool`	`False`
`precision`	含义：计算精度，如 fp32、fp16。	`str`	`"fp32"`
`enable_mkldnn`	含义：是否启用 MKL-DNN 加速推理。说明：如果 MKL-DNN 不可用或模型不支持通过 MKL-DNN 加速，即使设置了此标志，也不会使用加速。	`bool`	`True`
`mkldnn_cache_capacity`	含义：MKL-DNN 缓存容量。	`int`	`10`
`cpu_threads`	含义：在 CPU 上进行推理时使用的线程数。	`int`	`8`
`paddlex_config`	含义：PaddleX产线配置文件路径。	`str\|None`	`None`

（2）调用 doc_preprocessor 产线对象的 predict() 方法进行推理预测，该方法会返回一个结果列表。以下是 predict() 方法的参数及其说明：

参数	参数说明	参数类型	默认值
`input`	含义：待预测数据，支持多种输入类型，必填。说明： Python Var：如 `numpy.ndarray` 表示的图像数据； str：如图像文件或者PDF文件的本地路径：`/root/data/img.jpg`；如URL链接，如图像文件或PDF文件的网络URL：示例；如本地目录，该目录下需包含待预测图像，如本地路径：`/root/data/`(当前不支持目录中包含PDF文件的预测，PDF文件需要指定到具体文件路径)； list：列表元素需为上述类型数据，如`[numpy.ndarray, numpy.ndarray]`，`["/root/data/img1.jpg", "/root/data/img2.jpg"]`，`["/root/data1", "/root/data2"]`。	`Python Var\|str\|list`
`use_doc_orientation_classify`	含义：是否在推理时使用文档方向分类模块。	`bool\|None`	`None`
`use_doc_unwarping`	含义：是否在推理时使用文本图像矫正模块。	`bool\|None`	`None`

（3）对预测结果进行处理，每个样本的预测结果均为对应的Result对象，且支持打印、保存为图片、保存为json文件的操作:

方法	方法说明	参数	参数类型	参数说明	默认值
`print()`	打印结果到终端	`format_json`	`bool`	是否对输出内容进行使用 `JSON` 缩进格式化	`True`
		`indent`	`int`	指定缩进级别，以美化输出的 `JSON` 数据，使其更具可读性，仅当 `format_json` 为 `True` 时有效	4
		`ensure_ascii`	`bool`	控制是否将非 `ASCII` 字符转义为 `Unicode`。设置为 `True` 时，所有非 `ASCII` 字符将被转义；`False` 则保留原始字符，仅当`format_json`为`True`时有效	`False`
`save_to_json()`	将结果保存为json格式的文件	`save_path`	`str`	保存的文件路径，当为目录时，保存文件命名与输入文件类型命名一致	无
		`indent`	`int`	指定缩进级别，以美化输出的 `JSON` 数据，使其更具可读性，仅当 `format_json` 为 `True` 时有效	4
		`ensure_ascii`	`bool`	控制是否将非 `ASCII` 字符转义为 `Unicode`。设置为 `True` 时，所有非 `ASCII` 字符将被转义；`False` 则保留原始字符，仅当`format_json`为`True`时有效	`False`
`save_to_img()`	将结果保存为图像格式的文件	`save_path`	`str`	保存的文件路径，支持目录或文件路径	无

调用print() 方法会将结果打印到终端，打印到终端的内容解释如下：

input_path: (str) 待预测图像的输入路径
page_index: (Union[int, None]) 如果输入是PDF文件，则表示当前是PDF的第几页，否则为 None
model_settings: (Dict[str, bool]) 配置产线所需的模型参数

use_doc_orientation_classify: (bool) 控制是否启用文档方向分类模块
use_doc_unwarping: (bool) 控制是否启用文本图像矫正模块

angle: (int) 文档方向分类的预测结果。启用时取值为[0,90,180,270]；未启用时为-1

调用save_to_json() 方法会将上述内容保存到指定的save_path中，如果指定为目录，则保存的路径为save_path/{your_img_basename}.json，如果指定为文件，则直接保存到该文件中。由于json文件不支持保存numpy数组，因此会将其中的numpy.array类型转换为列表形式。
调用save_to_img() 方法会将可视化结果保存到指定的save_path中，如果指定为目录，则保存的路径为save_path/{your_img_basename}_doc_preprocessor_res_img.{your_img_extension}，如果指定为文件，则直接保存到该文件中。(产线通常包含较多结果图片，不建议直接指定为具体的文件路径，否则多张图会被覆盖，仅保留最后一张图)

属性	属性说明
`json`	获取预测的 `json` 格式的结果
`img`	获取格式为 `dict` 的可视化图像

json 属性获取的预测结果为dict类型的数据，相关内容与调用 save_to_json() 方法保存的内容一致。
img 属性返回的预测结果是一个dict类型的数据。其中，键为 preprocessed_img，对应的值是 Image.Image 对象：用于显示 doc_preprocessor 结果的可视化图像。

API参考

对于服务提供的主要操作：

HTTP请求方法为POST。
请求体和响应体均为JSON数据（JSON对象）。
当请求处理成功时，响应状态码为200，响应体的属性如下：

名称	类型	含义
`logId`	`string`	请求的UUID。
`errorCode`	`integer`	错误码。固定为`0`。
`errorMsg`	`string`	错误说明。固定为`"Success"`。
`result`	`object`	操作结果。

当请求处理未成功时，响应体的属性如下：

名称	类型	含义
`logId`	`string`	请求的UUID。
`errorCode`	`integer`	错误码。与响应状态码相同。
`errorMsg`	`string`	错误说明。

服务提供的主要操作如下：

infer

获取图像文档图像预处理结果。

POST /document-preprocessing

请求体的属性如下：

名称	类型	含义	是否必填
`file`	`string`	服务器可访问的图像文件或PDF文件的URL，或上述类型文件内容的Base64编码结果。默认对于超过10页的PDF文件，只有前10页的内容会被处理。要解除页数限制，请在产线配置文件中添加以下配置： `Serving: extra: max_num_input_imgs: null`	是
`fileType`	`integer` \| `null`	文件类型。`0`表示PDF文件，`1`表示图像文件。若请求体无此属性，则将根据URL推断文件类型。	否
`useDocOrientationClassify`	`boolean` \| `null`	请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `use_doc_orientation_classify` 参数相关说明。	否
`useDocUnwarping`	`boolean` \| `null`	请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `use_doc_unwarping` 参数相关说明。	否
`visualize`	`boolean` \| `null`	是否返回可视化结果图以及处理过程中的中间图像等。传入 `true`：返回图像。传入 `false`：不返回图像。若请求体中未提供该参数或传入 `null`：遵循产线配置文件`Serving.visualize` 的设置。例如，在产线配置文件中添加如下字段： `Serving: visualize: False` 将默认不返回图像，通过请求体中的`visualize`参数可以覆盖默认行为。如果请求体和配置文件中均未设置（或请求体传入`null`、配置文件中未设置），则默认返回图像。	否

请求处理成功时，响应体的result具有如下属性：

名称	类型	含义
`docPreprocessingResults`	`object`	文档图像预处理结果。数组长度为1（对于图像输入）或实际处理的文档页数（对于PDF输入）。对于PDF输入，数组中的每个元素依次表示PDF文件中实际处理的每一页的结果。
`dataInfo`	`object`	输入数据信息。

docPreprocessingResults中的每个元素为一个object，具有如下属性：

名称	类型	含义
`outputImage`	`string`	经过预处理的图像。图像为PNG格式，使用Base64编码。
`prunedResult`	`object`	产线对象的 `predict` 方法生成结果的 JSON 表示中 `res` 字段的简化版本，其中去除了 `input_path` 和 `page_index` 字段。
`docPreprocessingImage`	`string` ｜ `null`	可视化结果图。图像为JPEG格式，使用Base64编码。
`inputImage`	`string` ｜ `null`	输入图像。图像为JPEG格式，使用Base64编码。

多语言调用服务示例

Python

import base64
import requests

API_URL = "http://localhost:8080/document-preprocessing"
file_path = "./demo.jpg"

with open(file_path, "rb") as file:
    file_bytes = file.read()
    file_data = base64.b64encode(file_bytes).decode("ascii")

payload = {"file": file_data, "fileType": 1}

response = requests.post(API_URL, json=payload)

assert response.status_code == 200
result = response.json()["result"]
for i, res in enumerate(result["docPreprocessingResults"]):
    print(res["prunedResult"])
    output_img_path = f"out_{i}.png"
    with open(output_img_path, "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(res["outputImage"]))
    print(f"Output image saved at {output_img_path}")

C++

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <string>
#include "cpp-httplib/httplib.h" // https://github.com/Huiyicc/cpp-httplib
#include "nlohmann/json.hpp" // https://github.com/nlohmann/json
#include "base64.hpp" // https://github.com/tobiaslocker/base64

int main() {

    httplib::Client client("localhost", 8080);
    const std::string filePath = "./demo.jpg";
    std::ifstream file(filePath, std::ios::binary | std::ios::ate);
    if (!file) {
        std::cerr << "Error opening file: " << filePath << std::endl;
        return 1;
    }

    std::streamsize size = file.tellg();
    file.seekg(0, std::ios::beg);
    std::vector buffer(size);
    if (!file.read(buffer.data(), size)) {
        std::cerr << "Error reading file." << std::endl;
        return 1;
    }

    std::string bufferStr(buffer.data(), static_cast(size));
    std::string encodedFile = base64::to_base64(bufferStr);

    nlohmann::json jsonObj;
    jsonObj["file"] = encodedFile;
    jsonObj["fileType"] = 1;

    auto response = client.Post("/document-preprocessing", jsonObj.dump(), "application/json");

    if (response && response->status == 200) {
        nlohmann::json jsonResponse = nlohmann::json::parse(response->body);
        auto result = jsonResponse["result"];

        if (!result.is_object() || !result["docPreprocessingResults"].is_array()) {
            std::cerr << "Unexpected response format." << std::endl;
            return 1;
        }

        for (size_t i = 0; i < result["docPreprocessingResults"].size(); ++i) {
            auto res = result["docPreprocessingResults"][i];

            if (res.contains("prunedResult")) {
                std::cout << "Preprocessed result: " << res["prunedResult"].dump() << std::endl;
            }

            if (res.contains("outputImage")) {
                std::string outputImgPath = "out_" + std::to_string(i) + ".png";
                std::string decodedImage = base64::from_base64(res["outputImage"].get());

                std::ofstream outFile(outputImgPath, std::ios::binary);
                if (outFile.is_open()) {
                    outFile.write(decodedImage.c_str(), decodedImage.size());
                    outFile.close();
                    std::cout << "Saved image: " << outputImgPath << std::endl;
                } else {
                    std::cerr << "Failed to write image: " << outputImgPath << std::endl;
                }
            }
        }
    } else {
        std::cerr << "Request failed." << std::endl;
        if (response) {
            std::cerr << "HTTP status: " << response->status << std::endl;
            std::cerr << "Response body: " << response->body << std::endl;
        }
        return 1;
    }

    return 0;
}

Java

import okhttp3.*;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.node.ObjectNode;

import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.Base64;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String API_URL = "http://localhost:8080/document-preprocessing";
        String imagePath = "./demo.jpg";

        File file = new File(imagePath);
        byte[] fileContent = java.nio.file.Files.readAllBytes(file.toPath());
        String base64Image = Base64.getEncoder().encodeToString(fileContent);

        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        ObjectNode payload = objectMapper.createObjectNode();
        payload.put("file", base64Image);
        payload.put("fileType", 1);

        OkHttpClient client = new OkHttpClient();
        MediaType JSON = MediaType.get("application/json; charset=utf-8");
        RequestBody body = RequestBody.create(JSON, payload.toString());

        Request request = new Request.Builder()
                .url(API_URL)
                .post(body)
                .build();

        try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
            if (response.isSuccessful()) {
                String responseBody = response.body().string();
                JsonNode root = objectMapper.readTree(responseBody);
                JsonNode result = root.get("result");

                JsonNode docPreprocessingResults = result.get("docPreprocessingResults");
                for (int i = 0; i < docPreprocessingResults.size(); i++) {
                    JsonNode item = docPreprocessingResults.get(i);
                    int finalI = i;

                    JsonNode prunedResult = item.get("prunedResult");
                    System.out.println("Pruned Result [" + i + "]: " + prunedResult.toString());

                    String outputImgBase64 = item.get("outputImage").asText();
                    byte[] outputImgBytes = Base64.getDecoder().decode(outputImgBase64);
                    String outputImgPath = "out_" + finalI + ".png";
                    try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream(outputImgPath)) {
                        fos.write(outputImgBytes);
                        System.out.println("Saved output image: " + outputImgPath);
                    }

                    JsonNode inputImageNode = item.get("inputImage");
                    if (inputImageNode != null && !inputImageNode.isNull()) {
                        String inputImageBase64 = inputImageNode.asText();
                        byte[] inputImageBytes = Base64.getDecoder().decode(inputImageBase64);
                        String inputImgPath = "inputImage_" + i + ".jpg";
                        try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream(inputImgPath)) {
                            fos.write(inputImageBytes);
                            System.out.println("Saved input image to: " + inputImgPath);
                        }
                    }
                }
            } else {
                System.err.println("Request failed with HTTP code: " + response.code());
            }
        }
    }
}

package main

import (
    "bytes"
    "encoding/base64"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
    "os"
)

func main() {
    API_URL := "http://localhost:8080/document-preprocessing"
    filePath := "./demo.jpg"

    fileBytes, err := ioutil.ReadFile(filePath)
    if err != nil {
        fmt.Printf("Error reading file: %v\n", err)
        return
    }
    fileData := base64.StdEncoding.EncodeToString(fileBytes)

    payload := map[string]interface{}{
        "file":     fileData,
        "fileType": 1,
    }
    payloadBytes, err := json.Marshal(payload)
    if err != nil {
        fmt.Printf("Error marshaling payload: %v\n", err)
        return
    }

    client := &http.Client{}
    req, err := http.NewRequest("POST", API_URL, bytes.NewBuffer(payloadBytes))
    if err != nil {
        fmt.Printf("Error creating request: %v\n", err)
        return
    }
    req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

    res, err := client.Do(req)
    if err != nil {
        fmt.Printf("Error sending request: %v\n", err)
        return
    }
    defer res.Body.Close()

    if res.StatusCode != http.StatusOK {
        fmt.Printf("Unexpected status code: %d\n", res.StatusCode)
        return
    }

    body, err := ioutil.ReadAll(res.Body)
    if err != nil {
        fmt.Printf("Error reading response body: %v\n", err)
        return
    }

    type DocPreprocessingResult struct {
        PrunedResult         map[string]interface{} `json:"prunedResult"`
        OutputImage          string                 `json:"outputImage"`
        DocPreprocessingImage *string               `json:"docPreprocessingImage"`
        InputImage           *string                `json:"inputImage"`
    }

    type Response struct {
        Result struct {
            DocPreprocessingResults []DocPreprocessingResult `json:"docPreprocessingResults"`
            DataInfo                interface{}              `json:"dataInfo"`
        } `json:"result"`
    }

    var respData Response
    if err := json.Unmarshal(body, &respData); err != nil {
        fmt.Printf("Error unmarshaling response: %v\n", err)
        return
    }

    for i, res := range respData.Result.DocPreprocessingResults {
        fmt.Printf("Result %d - prunedResult: %+v\n", i, res.PrunedResult)

        imgBytes, err := base64.StdEncoding.DecodeString(res.OutputImage)
        if err != nil {
            fmt.Printf("Error decoding outputImage at index %d: %v\n", i, err)
            continue
        }

        filename := fmt.Sprintf("out_%d.png", i)
        if err := os.WriteFile(filename, imgBytes, 0644); err != nil {
            fmt.Printf("Error saving image %s: %v\n", filename, err)
            continue
        }
        fmt.Printf("Saved output image to %s\n", filename)
    }
}

using System;
using System.IO;
using System.Net.Http;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using Newtonsoft.Json.Linq;

class Program
{
    static readonly string API_URL = "http://localhost:8080/document-preprocessing";
    static readonly string inputFilePath = "./demo.jpg";

    static async Task Main(string[] args)
    {
        var httpClient = new HttpClient();

        byte[] fileBytes = File.ReadAllBytes(inputFilePath);
        string fileData = Convert.ToBase64String(fileBytes);

        var payload = new JObject
        {
            { "file", fileData },
            { "fileType", 1 }
        };
        var content = new StringContent(payload.ToString(), Encoding.UTF8, "application/json");

        HttpResponseMessage response = await httpClient.PostAsync(API_URL, content);
        response.EnsureSuccessStatusCode();

        string responseBody = await response.Content.ReadAsStringAsync();
        JObject jsonResponse = JObject.Parse(responseBody);

        JArray docPreResults = (JArray)jsonResponse["result"]["docPreprocessingResults"];
        for (int i = 0; i < docPreResults.Count; i++)
        {
            var res = docPreResults[i];
            Console.WriteLine($"[{i}] prunedResult:\n{res["prunedResult"]}");

            string base64Image = res["outputImage"]?.ToString();
            if (!string.IsNullOrEmpty(base64Image))
            {
                string outputPath = $"out_{i}.png";
                byte[] imageBytes = Convert.FromBase64String(base64Image);
                File.WriteAllBytes(outputPath, imageBytes);
                Console.WriteLine($"Output image saved at {outputPath}");
            }
            else
            {
                Console.WriteLine($"outputImage at index {i} is null.");
            }
        }
    }
}

Node.js

const axios = require('axios');
const fs = require('fs');
const path = require('path');

const API_URL = 'http://localhost:8080/document-preprocessing';
const imagePath = './demo.jpg';

function encodeImageToBase64(filePath) {
  const bitmap = fs.readFileSync(filePath);
  return Buffer.from(bitmap).toString('base64');
}

const payload = {
  file: encodeImageToBase64(imagePath),
  fileType: 1
};

axios.post(API_URL, payload, {
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  maxBodyLength: Infinity
})
.then((response) => {
  const results = response.data.result.docPreprocessingResults;

  results.forEach((res, index) => {
    console.log(`\n[${index}] prunedResult:`);
    console.log(res.prunedResult);

    const base64Image = res.outputImage;
    if (base64Image) {
      const outputImagePath = `out_${index}.png`;
      const imageBuffer = Buffer.from(base64Image, 'base64');
      fs.writeFileSync(outputImagePath, imageBuffer);
      console.log(`Output image saved at ${outputImagePath}`);
    } else {
      console.log(`outputImage at index ${index} is null.`);
    }
  });
})
.catch((error) => {
  console.error('API error:', error.message);
});

PHP

<?php

$API_URL = "http://localhost:8080/document-preprocessing";
$image_path = "./demo.jpg";
$output_image_path = "./out_0.png";

$image_data = base64_encode(file_get_contents($image_path));
$payload = array("file" => $image_data, "fileType" => 1);

$ch = curl_init($API_URL);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($payload));
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, array('Content-Type: application/json'));
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);

$result = json_decode($response, true)["result"]["docPreprocessingResults"];

foreach ($result as $i => $item) {
    echo "[$i] prunedResult:\n";
    print_r($item["prunedResult"]);

    if (!empty($item["outputImage"])) {
        $output_image_path = "out_" . $i . ".png";
        file_put_contents($output_image_path, base64_decode($item["outputImage"]));
        echo "Output image saved at $output_image_path\n";
    } else {
        echo "No outputImage found for item $i\n";
    }
}
?>

您自己拥有的特定领域或应用场景的数据

微调

情形	微调模块	微调参考链接
整图旋转矫正不准	文档图像方向分类模块	链接
图像扭曲矫正不准	文本图像矫正模块	暂不支持微调