fucai-server/IMPLEMENTATION_SUMMARY.md

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2025-11-26 21:26:16 +08:00
# OCR 功能实现总结
## 实现完成情况
**已完成全部功能需求**
---
## 新增文件清单
### 1. DTO 类 (数据模型)
#### 📄 OcrProbability.java
```
路径: com-marriage-client/src/main/java/com/jinrui/marriage/client/dto/OcrProbability.java
说明: 表示OCR识别结果的概率信息
属性:
- average: Double (平均概率)
- min: Double (最小概率)
```
#### 📄 OcrLocation.java
```
路径: com-marriage-client/src/main/java/com/jinrui/marriage/client/dto/OcrLocation.java
说明: 表示OCR识别结果的位置信息
属性:
- width: Integer (宽度)
- height: Integer (高度)
- top: Integer (顶部距离)
- left: Integer (左侧距离)
```
#### 📄 OcrFieldData.java
```
路径: com-marriage-client/src/main/java/com/jinrui/marriage/client/dto/OcrFieldData.java
说明: 表示单个识别字段的完整数据
属性:
- word: String (识别的文本内容)
- probability: OcrProbability (识别概率)
- location: OcrLocation (位置信息)
```
### 2. Controller 修改
#### 📝 OcrController.java
```
修改内容:
1. 新增imports: OcrFieldData, OcrProbability, OcrLocation
2. 修改 /parse 端点返回值:
- 新增 parsed_detailed 字段(返回完整的字段数据)
- 保持 parsed 字段(向后兼容,仅包含文本)
3. 新增 parseMarriageFieldsFromRawDetailed() 方法
- 从百度API原始响应中提取详细字段数据
- 支持所有结婚证字段
4. 新增 extractFieldData() 方法
- 从JSON中提取完整字段数据word + probability + location
5. 新增 convertToSimpleParsed() 方法
- 将详细数据转换为简化格式(向后兼容)
```
### 3. 示例和文档
#### 📄 OcrResponseExample.java
```
路径: com-marriage-client/src/main/java/com/jinrui/marriage/client/example/OcrResponseExample.java
说明: 演示新API的使用方式包含6个实用示例
示例:
1. 检查识别结果的可信度
2. 获取识别结果在图片中的位置
3. 按置信度筛选结果
4. 获取完整的字段详细信息
5. 使用简化版本(向后兼容)
6. 导出为JSON格式
```
#### 📄 OcrFieldDataTest.java
```
路径: com-marriage-client/src/test/java/com/jinrui/marriage/client/test/OcrFieldDataTest.java
说明: 单元测试文件
测试用例:
- DTO创建和初始化
- JSON序列化/反序列化
- 阈值判断
- 边界值测试
- null值处理
```
#### 📄 OCR_UPDATE.md
```
路径: 项目根目录
说明: OCR功能更新文档
内容:
- 功能描述
- DTO类说明
- API返回格式详解
- 向后兼容性说明
- 识别字段列表
- 使用示例
- 技术实现细节
- 注意事项
```
#### 📄 OCR_API_DOCUMENT.md
```
路径: 项目根目录
说明: 详细的API接口文档与Swagger兼容
内容:
- 接口概述
- 上传接口说明
- 解析接口说明
- 响应数据详细说明
- 错误处理指南
- 使用场景示例
- 集成建议
```
---
## 核心功能说明
### 功能1: 返回识别概率信息
**百度API原始格式:**
```json
{
"word": "王连杰",
"probability": {
"average": 20.68798065,
"min": 0.9106679559
}
}
```
**在API响应中:**
```json
{
"parsed_detailed": {
"husbandName": {
"word": "王连杰",
"probability": {
"average": 20.68798065,
"min": 0.9106679559
},
...
}
}
}
```
**使用方式:**
```javascript
const confidence = response.data.parsed_detailed.husbandName.probability.average;
if (confidence < 60) {
// 提示用户进行人工审核
}
```
### 功能2: 返回位置信息
**百度API原始格式:**
```json
{
"location": {
"width": 109,
"height": 47,
"top": 933,
"left": 253
}
}
```
**在API响应中:**
```json
{
"parsed_detailed": {
"husbandName": {
"word": "王连杰",
"location": {
"width": 109,
"height": 47,
"top": 933,
"left": 253
},
...
}
}
}
```
**使用方式 (前端标注):**
```javascript
const loc = response.data.parsed_detailed.husbandName.location;
// 在图片上绘制识别框
drawRectangle(loc.left, loc.top, loc.width, loc.height);
```
### 功能3: 向后兼容性
**旧格式仍然保持:**
```json
{
"parsed": {
"husbandName": "王连杰",
"wifeName": "张丹",
"marriageNo": "320321201700004108",
"registerDate": "2017-04-01"
}
}
```
**现有客户端代码无需修改,仍可继续使用:**
```javascript
const husbandName = response.data.parsed.husbandName;
```
---
## 支持的识别字段
| 字段键 | 说明 | 备注 |
|-------|------|------|
| husbandName | 男方姓名 | ✅ |
| husbandId | 男方身份证号 | ✅ |
| husbandBirthDate | 男方出生日期 | 自动转换格式 |
| husbandNationality | 男方国籍 | ✅ |
| husbandGender | 男方性别 | ✅ |
| wifeName | 女方姓名 | ✅ |
| wifeId | 女方身份证号 | ✅ |
| wifeBirthDate | 女方出生日期 | 自动转换格式 |
| wifeNationality | 女方国籍 | ✅ |
| wifeGender | 女方性别 | ✅ |
| marriageNo | 结婚证字号 | 仅保留数字 |
| certificateHolder | 持证人 | ✅ |
| registerDate | 登记日期 | 自动转换格式 |
| remark | 备注 | 可选 |
---
## API 响应结构
```
┌─ data (响应数据体)
├─ raw String 百度OCR原始响应
├─ words Array 识别的所有文本
├─ parsed Object 简化格式(向后兼容)
│ ├─ husbandName String
│ ├─ wifeName String
│ ├─ marriageNo String
│ └─ registerDate String
└─ parsed_detailed Object 详细格式(新增)
├─ husbandName OcrFieldData
│ ├─ word String
│ ├─ probability OcrProbability
│ │ ├─ average Double
│ │ └─ min Double
│ └─ location OcrLocation
│ ├─ width Integer
│ ├─ height Integer
│ ├─ top Integer
│ └─ left Integer
└─ wifeName OcrFieldData
└─ ... (结构相同)
```
---
## 技术亮点
1. **完全向后兼容**
- 旧版客户端无需修改代码
- 同时提供新旧两种格式
2. **灵活的数据结构**
- probability 和 location 为可选字段
- 支持 null 值处理
3. **规范的命名**
- 类名使用 Ocr 前缀
- 字段名与百度API保持一致
4. **完整的文档**
- API文档
- 实现文档
- 代码示例
- 单元测试
---
## 部署和编译
### 编译项目
```bash
cd /Users/bugjiewang/StudioProjects/fucai-server
mvn clean compile -DskipTests -pl com-marriage-client
```
### 单元测试
```bash
mvn test -pl com-marriage-client -Dtest=OcrFieldDataTest
```
### 打包应用
```bash
mvn clean package -DskipTests
```
---
## 使用建议
### 客户端集成步骤
1. **调用上传接口**
```javascript
const formData = new FormData();
formData.append('file', imageFile);
const uploadResp = await fetch('/marriage/ocr/upload', {
method: 'POST',
body: formData
});
const uploadId = uploadResp.data.uploadId;
```
2. **调用解析接口**
```javascript
const parseResp = await fetch('/marriage/ocr/parse', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({
mobile: userMobile,
smsCode: verificationCode,
uploadId: uploadId
})
});
```
3. **处理响应**
```javascript
const data = parseResp.data;
// 方式1: 使用简化格式(向后兼容)
const simplifiedData = data.parsed;
// 方式2: 使用详细格式(包含概率和位置)
const detailedData = data.parsed_detailed;
// 方式3: 检查识别质量
for (const [key, fieldData] of Object.entries(detailedData)) {
if (fieldData.probability.average < 60) {
console.warn(`${key} 识别度较低: ${fieldData.probability.average}%`);
}
}
```
---
## 注意事项
1. ⚠️ **概率值意义**
- 0-100 之间的浮点数
- 越高表示识别准确度越高
- 建议 >= 60% 为可接受
2. ⚠️ **位置信息**
- 坐标以图片左上角为原点
- 单位为像素
- 用于前端标注或图片裁剪
3. ⚠️ **字段转换**
- 日期自动转换为 YYYY-MM-DD 格式
- 证号仅保留数字部分
- 其他字段保持原样
4. ⚠️ **安全性**
- 敏感信息(如身份证号)建议端到端加密
- 服务端应对数据进行脱敏处理
- 仅在必要时返回完整信息
---
## 文档索引
| 文档 | 用途 | 读者 |
|------|------|------|
| OCR_UPDATE.md | 功能更新说明 | 开发者、产品经理 |
| OCR_API_DOCUMENT.md | 接口调用文档 | 前端开发者 |
| OcrResponseExample.java | 代码示例 | 开发者 |
| OcrFieldDataTest.java | 单元测试 | QA、开发者 |
---
## 总结
**本次更新成功将百度API的 probability 和 location 字段集成到OCR识别结果中**
- 新增3个DTO类规范封装数据
- 修改OcrController提供两种格式的返回值
- 新增3个方法支持详细数据提取和格式转换
- 提供完整的文档、示例和单元测试
- 完全向后兼容,无需修改现有客户端代码
**实现特点:**
1. 高度可用 - 支持probability和location的完整信息
2. 高度兼容 - 保持原有的parsed简化格式
3. 高度规范 - 遵循阿里巴巴JAVA开发规范
4. 高度可靠 - 包含完整的文档、示例和测试
**建议:**
- 立即在QA环境测试
- 收集反馈并优化阈值
- 逐步推进到生产环境
- 监控识别准确率变化