# Классификация документов ![](https://content.gitbook.com/content/7DoBBoXJ21Tl2UDe24h0/blobs/9kt3eEFddWzQO26ODzPs/%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F.png) Сервис поможет обработать многостраничные сканы с поточного сканера или сделать предварительную обработку заявки на налоговый вычет. Он пригодится и в простых случаях: когда нужно убедиться, что на изображении именно тот документ, который вы запрашивали. ## Сервис классификации: 1. Работает с фотографиями и сканами документов. 2. Находит на изображении все документы, даже если на одном скане присутствуют сразу паспорт, СНИЛС и водительские права. 3. Отделяет документы от фона. Например, от рук, столов или обоев в цветочек. 4. Поворачивает и при необходимости зеркально отражает документ. 5. Присваивает тип каждому найденному документу. Вы можете посмотреть, какие документы мы умеем классифицировать, в разделе [«Типы документов»](https://doc.dbrain.io/dbrain-official/tipy-dokumentov). {% hint style="info" %} Обратите внимание, что классификатор может вернуть в API такие типы: * **other** — документ неизвестного типа * **not\_document** — не документ, например, фото кота * **empty** — пустая страница {% endhint %} ## Как начать работать с сервисом классификации документов Есть 4 популярных способа взаимодействия с сервисом. Для любого из них вам нужен ключ лицензии. Чтобы получить ключ, напишите нам в[ телеграм](https://t.me/dbrain_support_bot) или на . Подготовьте изображение документа для теста. Если у вас такого нет, используйте [паспорт РФ из Википедии](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B0%D1%81%D0%BF%D0%BE%D1%80%D1%82_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B9_%D0%A4%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8#/media/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:Pasport_RF.jpg).
Через терминал Обратитесь к методу `/classify` по адресу [latest.dbrain.io](https://latest.dbrain.io/). В этом способе только два обязательных параметра: * `token` — ваш ключ лицензии * `image` — файл с изображением документа Запрос curl должен выглядеть так: ```bash curl -X 'POST' \ 'https://latest.dbrain.io/classify?token=xxx' \ -H 'accept: application/json' \ -H 'Content-Type: multipart/form-data' \ -F 'image=@image.jpg;type=image/jpeg' ```
Через Swagger * Подготовьте ключ лицензии * Откройте [Swagger](https://latest.dbrain.io/docs) и нажмите кнопку `Authorize` в правом верхнем углу * Введите свой токен в любое поле и нажмите `Authorize` * Прокрутите вниз до раздела `Documents`, нажмите на метод `/classify` * В открывшемся разделе нажмите на кнопку `Try it out` * Прокрутите страницу вниз до раздела `Request body` * Нажмите на кнопку `Выберите файл` пункта `image` * Укажите изображение, которое нужно распознать * Нажмите кнопку `Execute` * Ответ сервиса появится в пункте `Response body` раздела `Responses` * Полученный на этом этапе `Curl` мы рекомендуем использовать как основу для написания интеграции с API сервиса Dbrain
Через веб-демо 1. Откройте [demo.dbrain.io](https://demo.dbrain.io) 2. Введите ключ лицензии в поле «Введите токен» 3. Нажмите кнопку «Выберите файлы для распознавания» 4. Укажите изображение, которое нужно распознать 5. Нажмите кнопку «Классифицировать»
Через Python {% code overflow="wrap" %} ```python import requests url = 'https://latest.dbrain.io/classify?token=xxx' files = {'image': open('image.jpg', 'rb')} headers = {'accept': 'application/json'} response = requests.post(url, headers=headers, files=files) ``` {% endcode %} Код использует библиотеку `requests` для отправки POST-запроса с файлом изображения. Функция `open()` используется для открытия файла изображения в двоичном режиме и передачи его в параметр `files`. Параметр `headers` используется для установки заголовка `accept` в значение `application/json`. Ответ от сервера сохраняется в переменной `response`. Тело запроса передавайте в кодировке `UTF-8`.
## Параметры запроса к API #### **Возврат найденных областей изображения** {% hint style="success" %} **return\_crops — boolean** {% endhint %} Поведение по умолчанию: **return\_crops**`=true` — сервис возвращает изображения найденных документов в параметре `crop`. Если вам не нужны найденные сервисом изображения документов (например, в целях экономии трафика), укажите **return\_crops**`=false`. {% hint style="info" %} Перед началом работы с сервисами изучите раздел [«Общая информация о сервисах»](https://doc.dbrain.io/dbrain-official/obshaya-informaciya-o-servisakh). Там мы рассказываем про допустимые форматы файлов, виды запросов и ответов, набор HTTP-статусов и даём рекомендации по устранению ошибок {% endhint %} ## В ответе API: * `task_id` — string, идентификатор запроса, формат: 32 символа, 16-ричная строка * `items` — массив, который содержит найденные документы * `document` — объект, который содержит один из найденных документов * `type`— string, тип найденного документа, возможные типы перечислены в таблице выше * `rotation` — integer, ориентация документа * `coords` — массив, координаты документа на изображении по четырём точкам: верхний левый угол, верхний правый, нижний левый, нижний правый * `page` — integer, номер страницы, на котором найден документ, актуально для многостраничных форматов, например PDF * `confidence` — number, уровень уверенности алгоритма в корректности определения типа документа * `crop` — $string, изображение документа, отделённое от фона и правильно ориентированное, в бинарном формате * `task_tags` — массив string, теги, если они переданы в параметре `task_tags` * `page_count` — integer, число страниц в файле, актуально для PDF и DJVU * `docs_count` — integer, число распознанных документов в файле * `traceback` — string, сообщение об ошибке, которое содержит информацию о том, где произошла ошибка в коде и какие функции были вызваны перед ней. Это сообщение может помочь разработчикам понять причину возникновения ошибки и исправить ее. Передайте её нашей службе поддержки. {% hint style="info" %} Остальные поля не несут практического смысла. Оставили их для совместимости со старыми версиями. {% endhint %}