AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    AI提取识别文字 更多内容
  • 提取接口

    Interface对话框中,提供提取接口的名称和包,选择要提取的类成员。在JavaDoc选项中,选择是将JavaDoc注释移动或复制到提取的接口,还是保持原样。 单击Refactor以应用重构。 示例 例如,让我们基于提取ExtractImpl类的print方法创建一个新的提取ImplInterface接口。

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  • 提取委托

    Delegate对话框中,提供重构参数。 提供提取类的名称、包和目标目录。 选中Create nested class复选框以在当前类中创建新类。 选中Generate accessors复选框,为提取的字段生成getter方法。 选中Extract as enum复选框,将提取的类创建为枚举类。如果源类包含静态最终字段static

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  • 提取图片中的文字暗水印(文件地址版本)

    提取图片中的文字暗水印(文件地址版本) 功能介绍 对指定存储地址信息(目前支持OBS)的已嵌入文字暗水印的图片提取文字暗水印,支持的图片格式为:*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib, *.rle, *.tiff, *.tif, *.ppm

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  • 框选识别区

    框选识别区 在文字识别过程中,需要确定图片中识别文字位置,这就需要在图片模板中框选识别区。 识别区指图片中待识别文字位置。所有需要识别的图片中都会包含此识别区的字段,且位置固定不变,因此模型可以通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模

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  • 行业套件介绍

    行业套件介绍 文字识别套件基于丰富的文字识别算法和行业知识积累,帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字识别服务,实现多种版式图像的文字信息结构化提取文字识别套件的介绍请参见产品介绍。 预置工作流 文字识别套件当前提供了单模板工作流和多模板工作流,自主构建文字识别模板,识别模板图片

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  • 通用类

    功能介绍 通用表格识别 提取表格内的文字和所在行列位置信息,适应不同格式的表格。同时也识别表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化,恢复结构化信息。 通用文字识别 提取图片内的文字及其对应位置信息,并能够根据文字在图片中的位置进行结构化整理工作。 手写文字识别 识别文档中的手写文

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  • 框选识别区

    框选识别区 在文字识别过程中,需要确定图片中识别文字位置,这就需要在图片模板中框选识别区。 识别区指图片中待识别文字位置。所有需要识别的图片中都会包含此识别区的字段,且位置固定不变,因此模型可以通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分

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  • 自定义字段类型

    处理,最终提取内容为“2020.1.1”。 提取 对经过“预处理”的文字进行关键字符提取。 在输入框中填写查找关键字符的正则表达式。 不填写时,默认提取全部字段。 如果需要多个提取规则,单击新增提取规则。提取时按从上到下优先级规则提取,选择第一个非空的提取内容作为提取后的内容。 后处理

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  • 自定义字段类型

    处理,最终提取内容为“2020.1.1”。 提取 对经过“预处理”的文字进行关键字符提取。 在输入框中填写查找关键字符的正则表达式。 不填写时,默认提取全部字段。 如果需要多个提取规则,单击新增提取规则。提取时按从上到下优先级规则提取,选择第一个非空的提取内容作为提取后的内容。 后处理

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  • 自定义字段类型

    处理,最终提取内容为“2020.1.1”。 提取 对经过“预处理”的文字进行关键字符提取。 在输入框中填写查找关键字符的正则表达式。 不填写时,默认提取全部字段。 如果需要多个提取规则,单击新增提取规则。提取时按从上到下优先级规则提取,选择第一个非空的提取内容作为提取后的内容。 后处理

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  • 工作流介绍

    通过上传测试图片,在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况,保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板,并且能正确识别测试图片中的识别文字。 评估应用 部署服务 模板图片评估后,可以部署模板至文字识别开发套件中,开发属于自己的文字识别应用,此应用用于识别自己所上传的多模板样式的图片。 部署服务

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  • 如何选取参照字段?

    参照字段是在所有图片中,文字位置和内容均不发生变化的文字。 参照字段有两个作用: 在单模板应用中,用于矫正识别图片,从而找准识别字段; 在多模板应用中,参照字段的内容和位置将作为相应模板的分类特征。 在框选参照字段时,首先要确保所框选的文字位置和内容都固定不变,如果不满足此要求,可能会提取到错误的识别结果,或是返回AIS

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  • 工作流介绍

    功能介绍 支持用户自定义多个文字识别模板,通过模型分类,自动识别图片所需使用的模板,从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 适用场景 用户认证识别 识别证件中关键信息,节省人工录入,提升效率,降低用户实名认证成本,准确快速便捷。 快递单自动填写 识别图片中联系人信息并自动填写快递单,减少人工输入。

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  • 什么情况下可以使用自定义模板?

    打造出毕业证书识别接口,提取毕业证上的文字信息。 自定义模板支持识别单模板应用或是多模板应用,单模板仅支持一种版式,多模板支持识别多种版式。 单模板的前提: 识别图片需与模板图片版式相同,具体而言,图片中要存在文字内容和位置均固定不变的文字(参照字段)。 识别文字内容不能偏离设定

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  • 工作流介绍

    功能介绍 支持构建文字识别模板,识别单个板式图片中的文字,提供高精度的文字识别模型,保证结构化信息提取精度。 适用场景 用户认证识别 识别证件中关键信息,节省人工录入,提升效率,降低用户实名认证成本,准确快速便捷。 快递单自动填写 识别图片中联系人信息并自动填写快递单,减少人工输入。 合同录入与审核

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  • 工作流介绍

    功能介绍 支持构建文字识别模板,识别单个板式图片中的文字,提供高精度的文字识别模型,保证结构化信息提取精度。 适用场景 用户认证识别 识别证件中关键信息,节省人工录入,提升效率,降低用户实名认证成本,准确快速便捷。 快递单自动填写 识别图片中联系人信息并自动填写快递单,减少人工输入。 合同录入与审核

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  • 提取/引入重构

    提取/引入重构 简介 引入变量 引入参数 引入字段 引入常量 提取方法 提取接口 提取超类 提取委托 引入功能参数 引入功能变量 提取方法对象 引入参数对象 父主题: 重构

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  • 提取变量

    提取变量 TypeScript语言服务提供Extract to constant 重构,为当前选定的表达式创建新的局部变量: 使用类时,还可以将值提取到新属性中。 父主题: 重构操作

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  • 提取方法

    提取方法 此重构允许您将任意代码片段移动到单独的方法中,并将其替换为对此新创建的方法的调用。这与内联方法相反。 执行重构 在代码编辑器中,选择要提取到新方法的代码片段。 在主菜单或编辑器上下文菜单中,选择Refactor>Extract Method,或按“Ctrl+Shift+Alt+M”。

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  • 音频提取

    音频提取 功能介绍 本接口为异步接口,创建音频提取任务下发成功后会返回asset_id和提取的audio_asset_id,但此时音频提取任务并没有立即完成,可通过消息订阅界面配置的音频提取完成事件来获取音频提取任务完成与否。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API

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  • 方案概述

    FunctionGraph,用于实现调用文字识别服务业务逻辑,当收到OBS上传图片通知后,自动调用文字识别 OCR服务进行电子面单识别、网络图片识别并将结果存放在OBS桶内。 使用文字识别 OCR,提供电子面单识别和网络图片识别。用户只需要将电子面单图片或含有收/寄件信息的截图上传至OBS桶,即可自动识别提取收/

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