隨著行業(yè)的發(fā)展和技術(shù)的成熟，文字識(shí)別（OCR）目前已經(jīng)應(yīng)用到了多個(gè)行業(yè)中，比如物流行業(yè)快遞包裹的分揀，金融行業(yè)的支票單據(jù)識(shí)別輸入，交通領(lǐng)域中的車牌識(shí)別，以及日常生活中的卡證、票據(jù)識(shí)別等等。OCR（文字識(shí)別）技術(shù)是目前常用的一種AI能力。但一般OCR的識(shí)別結(jié)果是一種按行輸出的半結(jié)構(gòu)化輸出。

本次公開課我們邀請到了百度高級(jí)研發(fā)工程師向宇波老師，他將在12月20日（周四）帶來一場主題為《基于模板的文字識(shí)別結(jié)果結(jié)構(gòu)化處理技術(shù)》的分享。本課程從百度自定義模板文字識(shí)別展開，從理論到案例，詳細(xì)介紹OCR結(jié)構(gòu)化的相關(guān)技術(shù)，并理清OCR和結(jié)構(gòu)化之間的關(guān)系和適用場景。

向宇波：大家好，我是來自百度AI技術(shù)生態(tài)部的研發(fā)工程師，我叫向宇波，今天給大家?guī)淼姆窒硎腔谀０宓奈淖肿R(shí)別結(jié)果結(jié)構(gòu)化處理技術(shù)，我們主要講的是文字處理結(jié)果的結(jié)構(gòu)化。

文字識(shí)別行業(yè)現(xiàn)狀

我們從一個(gè)財(cái)稅案例的角度出發(fā)。大家在公司里肯定都做過報(bào)銷，報(bào)銷的時(shí)候我們都會(huì)有出租車票、定額發(fā)票等，我們需要將各種發(fā)票貼到紙上然后提交上去，由財(cái)務(wù)來做后面的事情。通常來說，他們其實(shí)做的都非常辛苦，要耗費(fèi)大量的人力來進(jìn)行人工錄入。這樣的話，不僅成本很高，而且耗時(shí)也很長，人工錄入的話還有可能會(huì)出錯(cuò)。我們能不能夠通過用文字識(shí)別的方式來解決這個(gè)問題呢？比如把這個(gè)流程變成這樣，我們在中間加一層，不是人工錄入，而是通過一個(gè)識(shí)別系統(tǒng)，首先我們把這些票據(jù)通過圖像采集設(shè)備，例如高分辨率掃描、拍照這種方式轉(zhuǎn)換成圖像，然后通過文字識(shí)別技術(shù)把圖像上的文字識(shí)別出來，再經(jīng)過一個(gè)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化，最后輸入到財(cái)務(wù)系統(tǒng)。這樣能節(jié)約大量的人力物力，也能夠提高效率及準(zhǔn)確率。其關(guān)鍵部分是在識(shí)別之后做一個(gè)結(jié)構(gòu)化處理。

我們來看一下多模板的結(jié)構(gòu)化識(shí)別。首先來說，我們從剛剛的例子也能看得到，哪怕是一個(gè)很簡單的報(bào)銷過程，也涉及到很多種票據(jù)，例如火車票、定額發(fā)票等等?，F(xiàn)實(shí)生活中這種票據(jù)非常多。所以，我們的結(jié)構(gòu)化方案要能夠支持多種模板。

一般來講，OCR識(shí)別出來的結(jié)果是單純的一行一行文字，這樣業(yè)務(wù)處理起來會(huì)比較困難，key value形式的結(jié)構(gòu)會(huì)比較好處理。我們用一個(gè)例子來解釋，比如我們識(shí)別一張火車票，這個(gè)火車票上面有一行文字是始發(fā)站，然后是車次、到達(dá)站。如果直接處理識(shí)別出來的那一行文字相對麻煩，因?yàn)樾枰デ蟹殖龈鱾€(gè)字段。但是，如果我們的識(shí)別結(jié)果有結(jié)構(gòu)，那處理起來就會(huì)容易很多。通過key value的形式檢索，我就能夠知道我的始發(fā)站（北京南），然后到達(dá)站（天津）、車次。所以結(jié)構(gòu)化給業(yè)務(wù)處理帶來了極大的便利。

接下來我們看一下文字識(shí)別分類。通常來說文字識(shí)別分為兩個(gè)大類，一種是通用文字識(shí)別，另一種就是專用垂類識(shí)別。通用文字識(shí)別就像剛剛提到的，對一個(gè)圖片來說，識(shí)別結(jié)果會(huì)以行的形式輸出，同時(shí)會(huì)有比較準(zhǔn)確的文字坐標(biāo)，這種按行輸出的結(jié)構(gòu)可以稱之為半結(jié)構(gòu)化，它只能告訴你在這一行，在這一行，從上到下羅列，沒有真正意義上的key value結(jié)構(gòu)。

專用垂類識(shí)別的結(jié)果有結(jié)構(gòu)，比如說對于身份證，其實(shí)我們知道所有身份證都長的一樣，我們能夠知道身份證上這個(gè)地方是姓名，這個(gè)地方是性別，這個(gè)地方是民族，所以我們能夠返回的時(shí)候就告訴你姓名是什么，性別是什么，生日是什么。常見的專用垂類還覆蓋幾類常見卡證，像身份證、銀行卡、增值稅發(fā)票這些。但是開發(fā)一個(gè)專用垂類識(shí)別，通常來說需要花比較多的人力物力，才能夠達(dá)到一個(gè)比較高的準(zhǔn)確度，所以它的開發(fā)周期和人力成本都比較高。

整個(gè)看來，業(yè)務(wù)處理需要不同板式的文字識(shí)別，并且希望能夠結(jié)構(gòu)化，但是如果把它們變成專用的垂類模板來，就會(huì)面臨成本很高，周期很長的情況。

基于這些矛盾，我們推出了一個(gè)基于模板的文字識(shí)別結(jié)果的結(jié)構(gòu)化方案。給大家做一個(gè)例子來演示，比如用火車票。我有一個(gè)火車票的模板，就是就拿我自己的火車票舉例，大家可以看到我的始發(fā)站、終點(diǎn)站都有了。然后我們可以再做一個(gè)模板，這次可以換一個(gè)增值稅發(fā)票的。首先我們上傳一張模板的底圖，所有的增值稅發(fā)票都長的差不多。然后我現(xiàn)在來選一些參照字段，選這個(gè)納稅人、開票日期、稅率、開票人、小寫、收款人、價(jià)稅，這樣就差不多了。比如說我想要識(shí)別這個(gè)，大寫的金額，保存。就可以選擇另外一張，這兩張顯然是不一樣的。我們來看一下，應(yīng)該是這張，可以看到這里寫的是1000元整，這樣的話我們也可以多框選一些別的字段，就可以像剛剛火車票一樣，在這邊，在頁面上就可以測試出來我們想要的字段都能夠給它結(jié)構(gòu)化，按key value的形式找到。

基于模板的文字識(shí)別結(jié)構(gòu)化流程

剛剛說的看起來操作很簡單，但其實(shí)在它的背后我們做了一系列的操作。這個(gè)就是我們對整個(gè)文字識(shí)別結(jié)構(gòu)化的流程，它經(jīng)歷了4個(gè)大的步驟（4大流程）。首先是圖片擺正，然后是模板匹配、多次擺正，最后是結(jié)構(gòu)化。

對于圖片的擺正來說，首先我們會(huì)進(jìn)行一次文字識(shí)別，然后基于文字來尋找參照字段。我們通過參照字段來選擇參照字段能夠圍成的最大面積的四邊形，根據(jù)這個(gè)四邊形來計(jì)算透視投影矩陣，并做一系列的圖像變換，然后再計(jì)算所匹配的程度。如果足夠匹配了，OK，那我們結(jié)構(gòu)化；如果沒有匹配，并且沒有達(dá)到我們的匹配次數(shù)上限，我們是可以再來一次，嘗試多次擺正，擺得更好一點(diǎn)。

基于深度學(xué)習(xí)的文字識(shí)別

我們來講一講基于深度學(xué)習(xí)的文字識(shí)別。首先大體上來說有兩種方式，一種是單字檢測加上單字識(shí)別，另一種是行檢測加上行識(shí)別。單字檢測就是把文字當(dāng)做一般的物體檢測任務(wù)，例如可以用faster-rcnn這個(gè)網(wǎng)絡(luò)去做，每一個(gè)字都可以當(dāng)做一個(gè)小物體。檢測出來的單字再用單字識(shí)別處理，本質(zhì)上是個(gè)多分類任務(wù)。行識(shí)別就不再是檢測一個(gè)一個(gè)字，而是一個(gè)文本行。一般來說文本行的特征有：高度不是很高，但是可能一行字會(huì)比較長，它其實(shí)是類似于小豎條，然后橫著擺過來一個(gè)很長條的。對通常的物體檢測模型做改造，然后去檢測，其中一個(gè)好的例子就是cptn。然后把一行文字導(dǎo)出來之后再來識(shí)別，就可以當(dāng)做是一個(gè)序列標(biāo)注的問題了。當(dāng)然現(xiàn)在也有這種端到端的，是大家正在做的一些方向。

基于模板的圖片擺正

我們再回到剛剛的模板。模板可以認(rèn)為是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的底版定義的結(jié)構(gòu)，比如這個(gè)定額發(fā)票，其實(shí)我們一開始就知道我們需要識(shí)別的部分在模板上的位置，在這個(gè)票據(jù)上，我就知道這個(gè)發(fā)票代碼它其實(shí)就在這兒，發(fā)票號(hào)碼在這兒，金額在這兒。如果每張圖都長這樣，其實(shí)就很簡單。但實(shí)際上來識(shí)別的圖都不像模板一樣擺的那么正，識(shí)別的區(qū)域在圖片上的位置不是固定的，比如有可能我上傳的圖是這樣，如果按照固定位置扣取，很可能什么都扣不到。所以我們需要有一種方案，也就是剛剛說的擺正那套流程，希望把所有待識(shí)別圖都擺的跟模板一樣正。我們選用的是透視投影方法來做圖片的擺正，盡可能的把待識(shí)別的圖跟模板圖對齊，這樣比較方便后面提取字。

透視投影變換的時(shí)候，需要4組從待識(shí)別圖到模板圖對應(yīng)的點(diǎn)對。也就是說像這樣，比如這個(gè)發(fā)票的票字它在這兒，但是識(shí)別圖上在這兒，模板上在這兒，這邊一個(gè)發(fā)票號(hào)碼，然后各種類似這樣的對應(yīng)起來的點(diǎn)對。通過這4組點(diǎn)對可以計(jì)算一個(gè)透視投影矩陣，做透視投影變換。我們通過框選模板上固定字段來做參照字段，進(jìn)而通過文字匹配方式尋找對應(yīng)點(diǎn)對。通常一個(gè)票據(jù)它的板式固定，那么它就符合我們剛剛說的那種條件，是對應(yīng)的點(diǎn)對。

如果參照字段有多個(gè)，這個(gè)時(shí)候可能就會(huì)遇到一個(gè)問題了。比如說對于這個(gè)票據(jù)來說，它雖然很簡單，在上面可以提取的字也只有1、2、3、4、5，比如說我只提取了5個(gè)字段作為參照字段，但是計(jì)算索引的時(shí)候只需要4個(gè)點(diǎn)，此時(shí)需要取舍。比如這兒雖然只有5個(gè)字段，但實(shí)際組成的點(diǎn)對個(gè)數(shù)其實(shí)是比較多的，比如這個(gè)藍(lán)線的可以算一個(gè)，這個(gè)紅線這一圈也可以算一個(gè)。我們經(jīng)過一些實(shí)驗(yàn)，當(dāng)然從主觀上看也能夠想到，參照字段越分散它擺正的效果越好?？梢赃@么理解，越分散的時(shí)候每一個(gè)點(diǎn)它能夠管轄的區(qū)域就越存在這個(gè)票面的四周，那么它擺的時(shí)候，相當(dāng)于說你從一個(gè)更高的維度或者一個(gè)更大的范圍去擺，那么擺完的效果肯定比在一個(gè)小范圍內(nèi)去拉動(dòng)其他地方來擺的誤差小。

然后怎么樣來衡量這個(gè)分散的程度？我們選用面積作為衡量四邊形分散程度的指標(biāo)。我們選面積的一個(gè)原因是好計(jì)算，四邊形可以當(dāng)做是兩個(gè)三角形，只要有坐標(biāo)，那么兩個(gè)三角形的面積很好計(jì)算。另一個(gè)，其實(shí)說分散是很難衡量的，如果轉(zhuǎn)化成面積的話其實(shí)面積就是一個(gè)數(shù)，比較好度量比較。

模板匹配

我們把待識(shí)別圖做了透視投影之后，接下來要計(jì)算它和模板匹配的程度。因?yàn)橛械臅r(shí)候，比如說這個(gè)時(shí)候識(shí)別的文字并不是太好，我擺了一下，然后這個(gè)時(shí)候我發(fā)現(xiàn)我可以識(shí)別的字更多了，而且第一次擺的時(shí)候我能識(shí)別得更多，但是發(fā)現(xiàn)這個(gè)時(shí)候擺的還不夠，那我怎么能知道它擺得不夠好？就需要來計(jì)算和模板的匹配程度。我們在這個(gè)地方選擇的是用新的透視投影矩陣來計(jì)算擺正的程度。用新的透視投影矩陣計(jì)算擺正圖片四頂點(diǎn)和模板，四頂點(diǎn)的距離來判斷匹配程度。比如剛剛我們擺正之后，這個(gè)圖的四個(gè)頂點(diǎn)和模板底圖的四個(gè)頂點(diǎn)，有三個(gè)點(diǎn)都是比較近的，然后這個(gè)點(diǎn)相對來說遠(yuǎn)一點(diǎn)，就可以通過這種距離的方式來判斷它的匹配程度。如果這個(gè)點(diǎn)通過擺正之后，計(jì)算出來它到了這個(gè)位置，那么距離的差其實(shí)就很小了，就可以認(rèn)為它已經(jīng)擺的非常好了，所以我們選擇的是用這種策略來判斷它匹配的程度。當(dāng)然如果擺得很歪，這兒離得也很遠(yuǎn)，整個(gè)是這樣一個(gè)傾斜的角度，如果和模板原圖的四個(gè)點(diǎn)其實(shí)距離比較遠(yuǎn)，是能夠判斷出去這個(gè)時(shí)候匹配得不夠好，可能還要再去做一次。

剛剛說到了多次擺正，也就是說我可能會(huì)計(jì)算多個(gè)透視投影矩陣。這個(gè)時(shí)候我們用到了一種技巧，就是透視投影矩陣的一個(gè)棧來操作。如果對級(jí)聯(lián)透視矩陣有了解的同學(xué)就知道，我們通常來說透視投影的乘法是倒著乘的。比如這里的一個(gè)公式，M1代表的是透視投影之后的一個(gè)結(jié)果，M_origin表示是原圖的矩陣，然后乘透視投影矩陣。如果它只有一次擺正的時(shí)候，只有一個(gè)透視投影矩陣，這個(gè)時(shí)候它就等價(jià)于那個(gè)結(jié)果就是用原圖乘以這個(gè)透視投影矩陣。但有可能中間我們在處理的時(shí)候發(fā)現(xiàn)沒有擺正，可能這個(gè)時(shí)候就會(huì)計(jì)算出很多個(gè)透視投影矩陣，我們就會(huì)把它們都重復(fù)地往透視投影矩陣的棧里面壓入。這個(gè)時(shí)候，我們乘以透視投影矩陣棧就等價(jià)于原圖逆序乘以矩陣棧中每個(gè)元素。

為什么一定要費(fèi)勁來用這個(gè)透視投影矩陣棧？我倒著乘它，從origin倒著乘M2，再乘M1，和乘M2、M1，它倆的解讀要加一個(gè)括號(hào)，其實(shí)是一樣的，從矩陣上是這樣。但是因?yàn)槲覀兤鋵?shí)還是對圖片做透視投影，如果單純的類似括號(hào)的方式處理的話，它先乘以M2，它可能會(huì)把這個(gè)角扭到這兒，這個(gè)角往里收，可能會(huì)有一些圖超出了圖片原本的大小。那么在最后的一步處理的時(shí)候會(huì)進(jìn)行一個(gè)裁剪，如果它有超出的部分，那么這個(gè)部分其實(shí)就已經(jīng)被拋棄了。即使我后面希望再把它扭回來，其實(shí)那部分的信息已經(jīng)永遠(yuǎn)丟失。所以我們在這個(gè)時(shí)候有一個(gè)透視投影矩陣棧，雖然它是逆著出來的，但其實(shí)計(jì)算的時(shí)候是先把這個(gè)矩陣棧里邊做了一個(gè)相當(dāng)于加括號(hào)的優(yōu)先計(jì)算，以保留原圖的全部信息。

多類型結(jié)構(gòu)化

我們經(jīng)過一系列的擺正操作之后，圖片就跟模板比較接近了，可以對它進(jìn)行一個(gè)識(shí)別結(jié)果的結(jié)構(gòu)化處理。從剛剛我們的演示操作能看得到，我們的處理通常來說是有一個(gè)固定的識(shí)別區(qū)，就像剛剛火車票的這種始發(fā)站、車次號(hào)、終點(diǎn)站，我們識(shí)別出來是每個(gè)字有個(gè)小方框。我們對于這種固定識(shí)別區(qū)來說操作相對比較簡單，可以根據(jù)單字矩形框的待識(shí)別區(qū)矩形框的交并比來判斷是否屬于某個(gè)字段。就像這樣，比如說我們框的北京框是這兒，對于北京南這三個(gè)字完全處在起點(diǎn)站這個(gè)待識(shí)別區(qū)的內(nèi)部。OK，那就可以確定它倆肯定是起點(diǎn)站這個(gè)識(shí)別區(qū)的內(nèi)容。對于站這個(gè)字，雖然它也沾了一點(diǎn)，但是這個(gè)字的矩形框和整個(gè)待識(shí)別區(qū)矩形框的交并比并不多，所以我們就把它拋棄掉。對于車次來說，我們正好把這個(gè)全部框住，所以它們都是。對天津兩個(gè)字跟北京南的情況類似。對于這種簡單的情況可能就結(jié)束了。

對于更復(fù)雜的，比如說成段落的，比如說我框了整個(gè)這一片的時(shí)候，我們就需要做縱橫雙向排序來自動(dòng)處理跨行文字的拼接。什么意思？比如這兩行，我會(huì)先對文字做一個(gè)上下的排序，所以第一行的字肯定拿出來會(huì)在第二行的前面，所以需要先對縱向每一個(gè)字做比較，然后把它們先分成上下兩行。然后再看那兩行之后，按照左右來排序，這樣排完之后出來的結(jié)果才是順序的從左到右，第一行然后第二行這樣的關(guān)系。

還有一種表格識(shí)別區(qū)。比如這個(gè)地方，這個(gè)識(shí)別區(qū)就是某一種體檢的結(jié)果，可以很明顯地看到它是一種表格，而且它沒有線，它既沒有橫線，也沒有豎線。我們需要把整個(gè)表格的結(jié)構(gòu)從文字重新構(gòu)建出來，我們在這個(gè)地方采用的是一種自底向上的表格構(gòu)建方式，用先列后行的方式來減少非剛性形變的影響。比如說我們識(shí)別完了之后，現(xiàn)有單字的位置（比如前白蛋白4個(gè)字）的坐標(biāo)，我們先從單字的坐標(biāo)開始來構(gòu)建組成一個(gè)字段關(guān)系。比如我們現(xiàn)在有4個(gè)字，我們根據(jù)位置關(guān)系把它組合成一個(gè)字段，這樣的話我們就知道它們是一個(gè)整體，不可拆分。通常來說表格的這種一個(gè)單格的內(nèi)容確實(shí)是不可拆分的。然后我們根據(jù)它的橫向的位置關(guān)系來串成列，其實(shí)就有點(diǎn)像串冰糖葫蘆一樣。比如這個(gè)，我們知道其實(shí)所有的字段它的橫向位置都在這個(gè)區(qū)域，我們就可以把它們都這樣串起來，像串糖葫蘆一樣，串成一列。另外的兩列也可以做類似的操作，但最后讀的時(shí)候是一行一行讀，比如糖、5.04。按列之后，再每次取列的頭部字段，來根據(jù)高度信息組裝成行。比如在這兒就是糖，這一列取第一個(gè)就是糖，第二列取第一個(gè)就是5.04，第三個(gè)就是取這個(gè)。

這種方式能夠一定程度上地減少對于非剛性形變的影響。比如說什么叫剛性形變，什么叫非剛性形變？比如像現(xiàn)在是個(gè)平鋪的，就是一個(gè)很薄的很平整的一個(gè)面片，把它做仿射變換，都是剛性的，但如果是彎曲這種，扭過來，折痕這種，其實(shí)就稱為非剛性形變。那么它們的相對位置可能會(huì)有一些波紋型的變化，這種會(huì)比較難以處理。

我們現(xiàn)在就把結(jié)構(gòu)化的兩個(gè)方式講完了，總結(jié)一下，還是對應(yīng)到剛剛的4個(gè)大的流程，一個(gè)是圖片擺正，一個(gè)是模板匹配，計(jì)算和模板匹配的程度，如果匹配的還不錯(cuò)，匹配上了，OK，那我們就進(jìn)行結(jié)構(gòu)化，去提取我們事先定義好的待識(shí)別區(qū)和表格識(shí)別區(qū)。但如果很不幸我們擺的還不夠正，那可能就會(huì)需要去做多次擺正這樣一個(gè)操作，力求把它跟模板匹配得比較好，最后再做結(jié)構(gòu)化。

遷移學(xué)習(xí)與圖像分類

下面給大家介紹一下我們這個(gè)產(chǎn)品的分類器。為什么需要分類？其實(shí)根據(jù)第一個(gè)財(cái)稅的例子來看，可能我們會(huì)報(bào)很多種票據(jù)，比如說出租車票、增值稅發(fā)票。一般來說我們傳的時(shí)候，是一張一張傳，但匯聚到財(cái)務(wù)的時(shí)候，那就是一堆了，財(cái)務(wù)其實(shí)對不同的票據(jù)處理方式都不一樣，所以非常需要把它們區(qū)分出來。比如說對增值稅發(fā)票，有可能你報(bào)了那個(gè)發(fā)票多會(huì)對公司有什么減稅，別的人只是單純的報(bào)銷。

最近，我們也提出了對模板進(jìn)行分類。其實(shí)最簡單的一個(gè)想法是，如果我們是按圖片，它就是一個(gè)簡單的圖像分類。我們可以采用的方案是基于遷移學(xué)習(xí)的一個(gè)圖像分類，所謂遷移學(xué)習(xí)就是在已有的分類任務(wù)上效果比較好的CNN的模型在別的分類任務(wù)上面也有不錯(cuò)的效果，大家都知道比如ImageNet比賽有很龐大的數(shù)據(jù)，如果在那上面運(yùn)行的預(yù)訓(xùn)練模型的結(jié)果不錯(cuò)，那么用它提取出來的特征在別的分類上效果也不錯(cuò)。第二就是遷移學(xué)習(xí)能夠極大地減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求的量，還有訓(xùn)練時(shí)長。

我們的分類除了基于圖像，還有關(guān)注到它基本都是票據(jù)類的圖像，它其實(shí)是包括文字的，所以我們也結(jié)合了文字的特征來進(jìn)行一個(gè)分類。首先是把整張圖過一遍CNN的模型，提取出它的圖像的特征，然后還要結(jié)合它的OCR出來的文字，提取它的文字特征。最后把兩種特征進(jìn)行一個(gè)融合，然后再去訓(xùn)練最終的分類器。

可以給大家看一個(gè)例子。比如在這里有一個(gè)分類器管理，我們可以看到我現(xiàn)在已經(jīng)有的三個(gè)分類器，點(diǎn)編輯進(jìn)去看一看。我現(xiàn)在能分的就是車牌跟火車票，可以在這兒試一試?；疖嚻保头诸惖轿业幕疖嚻绷?，就像剛剛我定的那個(gè)模板一樣，就把那些數(shù)據(jù)都給結(jié)構(gòu)化出來。就是說剛剛在這個(gè)地方的時(shí)候，相當(dāng)于是指定了某一個(gè)模板。但是在分類器的時(shí)候其實(shí)就不需要了，隨便扔，隨便把圖扔進(jìn)去，然后它就能自動(dòng)地幫我們分類，并且做我們需要的結(jié)構(gòu)化?；诜诸惖脑砭褪沁@樣。

最后給大家?guī)硪粋€(gè)財(cái)稅場景上的例子，就是木牛盒子這個(gè)產(chǎn)品，它首先通過批量的票據(jù)掃描，其實(shí)就是這種掃描儀，能夠把圖像比較清晰地掃描出來，然后使用我們剛剛自定義模板的票據(jù)分類，然后結(jié)構(gòu)化的功能加各種票據(jù)進(jìn)行分類出來，就做到了智能識(shí)別。然后再把它結(jié)構(gòu)化出來，再生成憑證，進(jìn)行輸出。