2024年实用的图文识别API清单

图文识别类型的API在过去几年里取得了长足的发展，不断涌现出更加智能、多功能的服务。从图片鉴黄到图像标签，再到条形码识别和地标识别，这些API服务为用户提供了便捷、准确的图文识别功能。其中，聚合数据的图片鉴黄API接口和地标识别服务，以及天行数据的图像标签和条形码识别功能备受关注，为用户提供了更为全面的图文识别解决方案。此外，API Ninjas的图片转文字API接口和APILayer的图像质量评估服务也在行业内广受好评。

随着科技的不断进步，图文识别API在各个领域的应用也日益广泛，并且不断升级和完善。在未来的2024年，随着人工智能技术的不断发展和普及，实用的图文识别API将成为各行各业不可或缺的利器。本文将为大家介绍一份2024年实用的图文识别API清单，帮助读者了解最新、最前沿的图文识别技术，并探索其在未来的应用前景。

什么是图文识别API？

图文识别API是一种利用OCR（光学字符识别）技术，自动识别和提取图像中的文字信息的服务。这种技术广泛应用于文档管理、内容审核、信息检索等领域。

图片鉴黄API接口-聚合数据

介绍

接口通过人工智能技术对上传的图片进行分析和处理，智能识别色情和性感内容，帮助应用过滤和阻止违规图片的显示，确保应用内容符合相关法规和规定。使用图片鉴黄接口可以有效降低应用在应用商店或平台上被拒绝或下架的风险。通过及时检测和过滤违规图片，保证应用内容的合规性，提高应用的通过审核的概率。接口能够自动化处理图片，提高处理效率，并减少人工审核的工作量。这使得应用能够更快速地响应用户上传的图片，并及时进行鉴黄处理。接口采用先进的图像识别算法和模型训练，具备较高的鉴黄准确率，能够可靠地识别图片中的色情和性感内容，减少误判和漏判的情况。

核心功能

图片鉴黄
- 接口通过人工智能技术对上传的图片进行分析和处理，智能识别其中的色情和性感内容，帮助应用过滤和阻止违规图片的显示，确保应用内容符合相关法规和规定。
过审保障
- 使用图片鉴黄接口可以有效降低应用在应用商店或平台上被拒绝或下架的风险。通过及时检测和过滤违规图片，保证应用内容的合规性，提高应用的通过审核的概率。
自动化处理
- 接口能够自动化处理大量的图片，提高处理效率，并减少人工审核的工作量。这使得应用能够更快速地响应用户上传的图片，并及时进行鉴黄处理。

图像标签-天行数据

介绍

快速智能识别图像类型。

应用场景

社交媒体：图像标签API可以用于社交媒体平台中对用户上传的图片进行自动标签化。通过API接口，用户可以上传图片，API会自动识别并为图片生成相关的标签，帮助用户更好地分类、搜索和组织图片内容。
内容管理系统：图像标签API可以用于内容管理系统中对图片进行自动化标注。通过API接口，用户可以上传图片，API会自动识别并为图片生成相关的标签，帮助用户快速为图片添加描述和关键词，提高内容检索和分类的效率。
商品推荐：图像标签API可以用于电商平台中的商品推荐。通过API接口，用户可以上传包含商品图片的图像，API会自动识别并为商品生成相关的标签，帮助平台根据商品特征和标签进行个性化推荐，提升用户购物体验和销售转化率。
图像搜索：图像标签API可以用于图像搜索引擎中的图片检索。通过API接口，用户可以上传包含关键词或描述的图像，API会自动识别并为图像生成相关的标签，帮助用户快速搜索到相关的图片，提高图像检索的准确性和效率。
广告定向：图像标签API可以用于广告平台中的广告定向。通过API接口，用户可以上传包含广告素材的图像，API会自动识别并为图像生成相关的标签，帮助广告平台根据图像特征和标签进行精准的广告投放，提高广告的点击率和转化率。

核心功能

图像标签-天行数据是一款强大的图像识别服务，通过人工智能技术识别和标记图像内容。
用户可以上传图片或输入图片链接，系统会自动识别图片中的物体、场景、人物等信息。
支持多种语言的标签识别，包括中文、英文等，覆盖广泛的领域和行业。
提供准确的标签识别结果，并可根据用户需求进行定制化设置。
可以帮助用户快速识别图片内容，节省时间和人力成本，提高工作效率。

条形码识别-天行数据

介绍

快速识别条形码信息。

应用场景

零售和电商：条形码识别API可以用于零售和电商行业中的商品管理和库存管理。通过API接口，用户可以上传包含条形码的图像或照片，API会自动识别并解析出商品的条形码信息，帮助用户快速获取商品的详细信息、价格等，并实现商品库存的自动更新。
物流和供应链：条形码识别API可以用于物流和供应链领域中的货物追踪和管理。通过API接口，用户可以上传包含条形码的物流单据或货物图片，API会自动识别并解析出货物的条形码信息，帮助用户快速获取货物的运输信息、目的地等，并实现货物追踪和管理的自动化。
图书馆和档案管理：条形码识别API可以用于图书馆和档案管理中的图书和文档识别。通过API接口，用户可以上传包含条形码的图书封面或文档扫描件，API会自动识别并解析出图书或文档的条形码信息，帮助图书馆或档案管理机构快速录入和管理图书或文档的信息。
资产管理：条形码识别API可以用于企业和机构的资产管理。通过API接口，用户可以上传包含条形码的资产标签或设备图片，API会自动识别并解析出资产或设备的条形码信息，帮助用户快速获取资产或设备的详细信息和状态，并实现资产管理的自动化。
出入库管理：条形码识别API可以用于企业仓库和物流中心的出入库管理。通过API接口，用户可以上传包含条形码的入库单据或出库单据，API会自动识别并解析出货物的条形码信息，帮助用户快速记录和管理货物的出入库情况，并实现出入库管理的自动化。

核心功能

条形码识别是天行数据的核心功能之一。通过该功能，用户可以快速准确地识别条形码，包括一维码和二维码。
天行数据的条形码识别功能支持多种常见的条形码类型，如EAN、UPC、Code39、Code128等，覆盖了广泛的应用场景。
用户可以通过调用天行数据的API接口，实现条形码识别功能，无需自行开发复杂的算法和模型，节省了开发成本和时间。
条形码识别功能可以应用于各种领域，如零售、物流、仓储等，帮助用户快速准确地获取商品信息、追踪物流信息等，提高工作效率。
天行数据的条形码识别功能还支持批量识别，用户可以一次性识别多个条形码，提高识别效率和准确性。

地标识别-聚合数据

介绍

支持识别约5万中外著名地标、景点。

应用场景

应用于拍照识图、图片分类等场景。

核心功能

地标识别是一种基于图像识别技术的应用，通过对输入的图片进行分析和比对，识别出图片中的地标信息。
地标识别的核心功能包括识别出图片中的地标名称、位置信息以及相关的历史文化背景。
通过地标识别，用户可以快速了解图片中的地标信息，拓展自己的知识领域，增进对不同地域文化的了解。
地标识别可以应用于旅游导览、教育学习、文化传播等领域，为用户提供更便捷、全面的信息查询服务。

地址识别【聚合数据】

介绍

提取文本中的地址信息，并按省、市、区、街道、详细地址的格式结构化输出。通过自然语言处理辅助地址识别做自动补充和纠正，生成标准规范的结构化信息，大幅提升企业效率。

应用场景

物流和快递行业：地址识别API可以用于物流和快递行业中的地址自动识别和排序。通过API接口，用户可以上传包含地址的文字或图像，API会自动识别并提取出地址信息，帮助物流和快递企业更快速、准确地处理订单和配送。
地图和导航应用：地址识别API可以用于地图和导航应用中的地址解析和定位。通过API接口，用户可以输入地址信息，API会自动解析并提供相关的地理位置和导航信息，帮助用户更准确地进行定位和导航。
电商平台和在线购物：地址识别API可以用于电商平台和在线购物中的地址填写和验证。通过API接口，用户可以输入地址信息，API会自动识别并验证地址的准确性，帮助用户更方便地填写和确认收货地址。
酒店和旅游预订：地址识别API可以用于酒店和旅游预订平台中的地址识别和搜索。通过API接口，用户可以输入地址信息，API会自动识别并匹配相关的酒店和旅游资源，帮助用户更方便地进行预订和规划行程。
社交媒体和在线社区：地址识别API可以用于社交媒体和在线社区中的地址标记和分享。通过API接口，用户可以输入地址信息，API会自动解析并生成地理位置标记，帮助用户更好地分享和展示与地址相关的内容。

核心功能

地址识别【聚合数据】是一项核心功能，可以通过输入文本信息，识别并提取其中的地址信息。
该功能可以识别各种形式的地址，包括国家、省份、城市、街道等信息。
地址识别【聚合数据】可以帮助用户快速准确地获取地址信息，提高信息的准确性和可靠性。
通过地址识别功能，用户可以快速定位目标地址，方便进行地理位置的分析和展示。
地址识别【聚合数据】还可以与其他功能结合，实现更多的应用场景，提升用户体验和效率。

图片转文字API接口-API Ninjas

是一种先进的光学字符识别（OCR）服务，由API Ninjas提供。此API能够从图像中检测并提取文字内容，支持不同大小、字体的文本识别，甚至包括手写文字。用户通过向/v1/imagetotext端点发送HTTP POST请求，并上传JPEG或PNG格式的图片文件，以及包含与账户关联的API密钥的头部信息，可以获取图片中所有被检测到的文字及其边界框。

核心功能

光学字符识别（OCR）：利用先进OCR技术，自动从上传的图片中检测并识别文字内容，提高文字识别准确性和效率。
边界框信息提供：不仅提取文字内容，还会返回每个识别到的文字区域的边界框坐标，让用户清晰了解文字在原图中的位置布局，提升用户操作体验。

图像质量评估-APILayer

介绍

利用计算机算法对图像的视觉质量进行量化和评估的过程，旨在通过均方误差（MSE）、结构相似性指标（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）等指标，为图像压缩、增强等处理系统提供客观的、自动的评价。

核心功能

拍照容易，但拍出好照片却难上加难，这需要精湛的构图和光影技巧，搭配合适的镜头和高品质硬件，才能让作品脱颖而出。然而，最关键的是，高质量照片背后需要良好的审美品味和判断力，仿佛需要一双专家的眼睛去识别。但是否存在一种数学标准来衡量这种人类判断力呢？
有些质量指标可以轻松通过算法捕捉，比如通过像素信息判断图像的噪点或模糊程度。然而，也有一些质量标准几乎无法被算法所捕获，比如涉及文化背景的照片质量。在这方面，算法很难做出准确评判。
BRISQUE（盲/无参考图像空间质量评估器）是一种科学方法，也是市场上被广泛接受的无参考图像质量评分系统。而这个 API 则是对该方法的高性能实现，可有效扩展其功能。