裁剪图片 该接口用于裁剪一张图片。 接口调用 hilens.Preprocessor.crop(src, x, y, w, h, t) 参数说明 表1 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 描述 src 是 <class 'numpy.ndarray'>对象 源图，必须为NV21的格式。宽度范围[64

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图片采集 描述 图片采集组件提供了图片采集功能，移动端需要采集图片信息时，可以使用该组件完成图片采集功能。 开放能力 图片采集为组件资产，提供图片采集组件，如图1所示。 图1 图片采集组件示例 图片采集组件提供的能力： 组件支持配置选择采集方式：公共或者ISDP+。 组件提供图片数据保存连接器，连接器处理图片数据。

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图片水印 图片嵌入暗水印 提取图片中的文字暗水印 提取图片中的图片暗水印 图片嵌入暗水印（文件地址版本） 提取图片中的文字暗水印（文件地址版本） 提取图片中的图片暗水印（文件地址版本） 父主题： API说明

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图片上传 图片上传 图片上传组件用于上传图片。图片上传组件有以下使用限制： 最多可以上传10张图片。 每张图片大小不得超过20M。 格式要求JPG、JPEG和PNG三种类型。 在表单开发页面，从“基础组件”中拖拽“图片上传”组件至表单设计区域，如图1。 图1 图片上传 属性 字段

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图片处理 如何通过URL访问图片处理服务？ 设置 CDN加速 后，处理过的图片存储在哪里？ 设置桶日志后，进行图片处理，发现有100网段的ip访问桶 图片处理如何收费？ 每个桶支持创建多少个图片样式？

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图片文件进行图片剪切、图片缩放、图片水印、格式转换等处理。 以下代码展示了如何使用下载对象接口实现图片处理： // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全；本示例以ak和sk保存在环境变量中为例，

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File 参数解释：图片文件 约束限制：图片大小上限 5M 取值范围：不涉及 默认取值：不涉及 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 img_id String 图片id img_url String 图片url v1改成v3作为下载图片请求 状态码：

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图片文件进行图片剪切、图片缩放、图片水印、格式转换等处理。 更多关于图片处理的内容，参见图片处理特性指南。 以下代码展示了如何使用下载对象接口实现图片处理： // 引入依赖库 require 'vendor/autoload.php'; // 使用源码安装时引入SDK代码库 //

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上传图片 功能介绍 上传图片入库。 URI POST /v1/koosearch/image/{img_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 img_id 是 String 图片ID，格式为img-[0-9a-z]{32} 最小长度：1 最大长度：64 请求参数

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图片管理 上传图片 获取图片内容

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图片处理 当图片上传或更新至your-bucket-input桶时，会生成事件，触发函数运行，将上传图片压缩，保存在your-bucket-output中。 上传图片生成事件 登录 对象存储服务 控制台，进入your-bucket-input桶对象界面，上传image.jpg图片，如图1所示。

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处理图片 图片上传至your-bucket-input桶，使用工具模拟客户端触发函数流运行，将上传图片旋转180°，并以流数据返回给客户端。 上传图片 登录对象存储服务控制台，进入your-bucket-input桶对象界面，上传image.jpeg图片如图1，上传完成后如图2所示。

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用。 以图片的中心为圆心，根据指定的半径进行图片剪切，剪切后的图片为圆形。具体说明如表2所示。 操作名称：circle 表2 内切圆说明 参数 取值说明 代码样例 r 图片剪切的圆形半径，取值范围为[0，图片最短边的一半]。 image/circle,r_100 如果图片的输出格

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旋转图片 设置旋转 此功能仅支持通过控制台代码编辑模式和接口调用模式使用。 对图片进行旋转设置后，图片将会按顺时针方向进行旋转。具体说明如表1所示。 操作名称：rotate 表1 图片旋转 参数 取值说明 代码样例 value 按照顺时针旋转的角度，取值范围为[0，360]。 默

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例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例；“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。 父主题： Standard数据管理

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BMS。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性裸金属支持SSH密钥对的方式进行登录

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上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，保留图片的关键内容，去掉冗余部分，保持图片内容清晰可见，保证模型识别的准确性。 定义预处理 框选参照字段 在图片模板中框选参照字段，用于矫正图片的方向，进而在正确的方向上，识别图片中的结构化信息。 框选参照字段 框选识别区 在图片模板中框

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自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少 偏好设置中： performance_first：性能优先，训练时间较短，模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance：平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first：精度优先，训练时间较长，模型

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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创建图像分类自动学习项目并完成图片标注，训练按钮显示灰色，无法开始训练？ 图像分类项目，图片标注至少需要两个类别，且每个类别至少5张图片，才可以开始自动训练。 父主题： 模型训练

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建实时预测作业。 实时预测作业必须选择训练FiBiNet模型的参与方计算节点发布的数据集。 创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。

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