在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 图2 工作台 在“我的应用”页签下，单击“新建应用”。 进入“新建应用”页面。 图3 新建应用 您也可以单击“我的工作流”，切换至“我的工作流”页签，选择工作流并单击卡片中的“新建应用”。 根据业务需求填写“应用名

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CR服务使用简介章节。 约束与限制 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。 图像各边的像素在15到8192px之间。 支持多页同时识别。 能处理反光、暗光、水印等干扰的图片但影响识别精度。 文字识别 服务属于公有云服务，线上用户资源共享，如果需要多并发请求，请提前联系我们。

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登录 ModelArts Pro 管理控制台，单击“文字识别”套件卡片的“进入套件”。 进入文字识别套件控制台。 在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 在“我的应用”页签下，选择已创建的应用，单击操作列的“删除”。 弹出“确定删除应用”对话框。 图1 删除应用 在对话框中单击“确认”，删除应用。

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表示数据源所在目录。 filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图片的宽度。 height：必选字段，图片的高度。 depth：必选字段，图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 object 是 表示物

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支持哥伦比亚身份证的识别。 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式图片。 图像各边的像素大小在15px到8192px之间。 图像中身份证区域有效占比超过80%，保证整张身份证内容及其边缘包含在图像内。 支持图像中身份证任意角度的水平旋转。 支持少量扭曲，扭曲后图像中的身份证长宽比与实际身份证相差不超过10%。

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制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 银行卡示例图 如果图片中包含多张卡证票据，请调用智能分类识别服务。 约束与限制 只支持识别JPG、JPEG、PNG、BMP、TIFF格式图片。 图像各边的像素大小在15px到8192px之间。 只支持识别银行卡正面，不支持识别背面。

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现用户特定格式图片的自动识别和结构化提取。 约束与限制 只支持识别PNG、JPG、PNG、BMP、TIFF、GIF、WEBP格式图片。 图像各边的像素大小在100px到8192px之间。 图像中识别区域有效占比超过80%，保证整张表格及其边缘包含在图像内。 支持图像任意角度的水平旋转。

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务使用简介章节。 图1 道路运输证示例图 如果图片中包含多张卡证票据，请调用智能分类识别服务。 约束与限制 只支持中国大陆道路运输证的识别。 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式图片。 图像各边的像素大小在15px到4096px之间。 支持图像中道路运输证任意角度的水平旋转。

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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套餐包：2023/04/18 16:30:30 操作步骤 登录管理控制台。 单击左侧导航栏的图标，选择“人工智能 > 文字识别 OCR”。 在文字识别列页面，选择“终端节点”和要开通的服务，并在操作列单击“购买套餐包”。 在“购买文字识别套餐包”页面，选择服务类型、套餐包规格和购买数量。 单击“立即购买”后进入购买页面。

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请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 image_format 否 String 所需返回图片格式，jpg或者png，默认为jpg格式 缺省值：jpg 枚举值： jpg png 响应参数 状态码： 400 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code

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ketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的图片，请创建一个空文件夹，然后将图片文件保存在该文件夹下，图片的目录结构如：“/bucketName/data-cat/cat.jpg”。 如您将已标注好的图片上传至OBS桶，请按照如下规范上传。 物体检测数据集要求用户

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com/example.jpg?x-image-process=image/average-hue 返回如下类似结果，表示成功获取到图片的平均色值。 {"RGB":"#28577D"} example.jpg原图如下： 获取到的平均色值（#28577D）对应的颜色为： 父主题： 图片处理

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ta-cat”。 如需要提前上传待标注的图片，请创建一个空文件夹，然后将图片文件保存在该文件夹下，图片的目录结构如：“/bucketName/data-cat/cat.jpg”。 如您将已标注好的图片上传至OBS桶，请按照如下规范上传。 图像分类数据集要求将标注对象和标注文件存储

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[0，图片边界]。 y 表示剪切起始点的纵坐标，默认左上角为原点。取值范围为[0，图片边界]。 剪切原点位置九宫格如图1所示。 图1 剪切原点位置九宫格 如果从剪切原点开始设置的x和y坐标大于原图，则剪切无法正常执行，将返回错误。 如果从剪切原点开始设置的h和w均大于原图，则会直接剪切至图片边界。

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通过python将图片转成base64编码 下方示例代码以Python为例，介绍如何将d:\demo.jpg图片转换成base64编码。您也可以使用在线的图片转base64工具。 import base64 with open("d:\demo.jpg", "rb") as image_file:

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创建图 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 graphName

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导出图(1.0.5) 功能介绍 导出图。 持久化版自2.3.14版本起支持导出图功能。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{proje

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清空图(2.1.2) 功能介绍 清空图中所有数据。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/graphs/{graph_id}/clear-graph

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执行该异步任务的jobId。 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考Job管理API。 请求示例 请求示例1，进行导出图操作，图的导出OBS路径为demo_movie/，导出边数据集名称为set_edge，导出点数据集名称为set_vertex，导出元数据文件名为set_schema

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文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片。 基于已设计好的热轧钢板表面缺陷标签准备图片数据。每个分类标签需

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