Azure認知服務之使用墨跡識別功能識別手寫漢字

前面我們使用azure face實現了人臉識別、使用azure**識別器提取了**裡的資料。這次我們試試使用azure墨跡識別api來對筆跡進行識別。

墨跡識別器認知服務提供基於雲的 rest api 用於分析和識別數字墨跡內容。與使用光學字元識別 (ocr) 的服務不同，該 api 需要使用數字墨跡筆劃資料作為輸入。數字墨跡筆劃是 2d 點（x,y 座標，表示數字手寫筆或手指的動作）的時序集。然後，墨跡識別器會識別輸入中的形狀和手寫內容，並返回包含所有已識別實體的 json 響應。

引用自微軟文件

它不是ocr對影象進行識別，而是對墨跡資料進行識別。墨跡資料的原理主要是一些手寫輸入裝置，比如平板，手寫板等。

跟前面的內容一樣，在portal控制台找到墨跡識別功能，點選建立，取乙個例項名。墨跡識別也是乙個免費服務，定價選f0方案，額度為5次/分，20000事務/月。

我們呼叫墨跡識別api需要秘鑰跟終結點資訊。點選選單「金鑰和終結點」檢視資訊。

我們這次同樣實現乙個wpf小程式。介面上放置乙個inkcanvas用來手寫，乙個文字框用來顯示識別的文字，乙個按鈕用來觸發識別。

修改mainwindow.xaml為如下**：

開始識別

注意：inkcanvas控制項需要使用的是microsoft.toolkit.wpf.ui.controls包下的，如果本地沒有使用nuget進行安裝

inkcanvas load事件裡設定輸入裝置的型別：

private void inkcanvas_loaded(object sender, routedeventargs e)

先定義幾個模型用來儲存墨跡資料：

public class inkstroke
public string points 
}public class inkdata
public liststrokes 
}

從inkcanvas獲取墨跡資料組裝成inkdata：

private inkdata getinkdata()
inkstorke.points = sb.tostring().trimend(',');
data.strokes.add(inkstorke);
}return data;
}private listconvertpixelstomillimeters(ireadonlylistpointsinpixels)
return transformedinkpoints;
}

這裡需要前面複製好的金鑰跟終結點位址。識別其實很簡單，就是把墨跡資料轉換成json後給伺服器發生乙個put請求，識別成功後就會返回乙個json字串的結果。

private async taskinkrec(inkdata data)
)else
";return err;}}
}

識別成功後，結果會以json字串的形式進行返回。結果是乙個陣列，裡面存放了每乙個筆跡的識別結果，以及最終的識別結果。

結果示例：

,,,,],"boundingrectangle":,"category":"inkword","class":"leaf","id":4,"parentid":3,"recognizedtext":"乘","rotatedboundingrectangle":[,,,],"strokeids":[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]},,,,,],"boundingrectangle":
}public class inkrecresponseunit
public string recognizedtext 
}private async void button_inkrec(object sender, routedeventargs e)

我們的程式寫好了，執行一下。在canvas上隨便寫上幾個漢字點選識別按鈕。字雖然醜了點，但是結果還是完美的。

使用azure墨跡識別可以輕鬆的識別手寫輸入裝置的筆跡。墨跡識別功能並不是見到的orc識別，它可以對每乙個筆畫進行識別，提供候選結果。以上**雖然多，其實主要是獲取墨跡資料比較麻煩，其實真正識別墨跡只是乙個http put請求而已，這是非常簡單的。有了這個api我們可以實現很多創意，比如稍微改進下上面的**就可以實現手寫文字的連續識別功能，一邊寫一邊不斷的識別，封裝進平板就是一款可以實時識別手寫板啦。

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Azure 認知服務 1 概述

微軟增強了Azure認知服務

在Azure上使用SQL服務

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