如何体验ServiceStage的源码部署功能？ 如表1所示，ServiceStage基于GitHub提供了一些不同语言的demo。 您可以Fork特定语言的demo源码到自己的GitHub代码仓库中，参考创建并部署组件去体验ServiceStage的源码部署功能。 表1 Servic

查看更多 →

原因：系统中 C++ 头文件包含路径不当，导致cstdlib中执行“#include_next ”时，找不到系统 libc 中的 stdlib.h 。解决方案：修改los_config.mk 中LITEOS_CXXINCLUDE和LITEOS_LIBC_INCLUDE 顺序：LITEOS_LIBC_INCLUDE应在L

查看更多 →

用”，即可将该应用的源码包下载到本地。 图2 导出应用源码包 在应用开发页面导入源码包 在AstroZero服务控制台，单击“进入首页”，进入应用开发页面。 在左侧导航栏中，选择“应用”。 在应用页面，单击“导入应用”。 图3 选择导入应用 上传已获取的源码包，单击“确定”。 图4

查看更多 →

什么是图像识别 图像识别（Image Recognition），是指利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，包括媒资图像标签，名人识别，主体识别，翻拍识别、图像标签等。 图像识别以开放API（Application Programming Inter

查看更多 →

Search）提供通用场景下的相同或相似图像搜索能力，针对入库的图像数据提供一站式的通用化搜索能力，目前包括图像检索图像、关键词检索图像、文本检索图像。 商品搜索 商品搜索（E-commerce Search）提供电商场景下的搜索能力，目前包括通用商品搜索和服装商品搜索。通用商品搜索，旨在针对入库的图像数据提供

查看更多 →

准备图像分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至 对象存储服务 （OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 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、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。

查看更多 →

华为图像识别（体验） 利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，包含“名人识别”与“图像标签”两个执行动作。 连接参数 华为图像识别（体验）无需认证，无连接参数。 名人识别 分析并识别图片中包含的政治人物、明星及网红人物，返回人物信息及人脸坐标。 输入参数

查看更多 →

当前控制台上地锁只支持指定单个对象框生成图像，其他类型支持多个对象框。 API支持多个对象框。 人车模型最多支持17个框。 单击“创建”，可在列表查看模型生成的2D图像。 图4 模型生成的2D图像列表 2D图像列表相关操作 在2D图像列表，还可以进行以下操作。 表1 2D图像列表相关操作 任务 操作步骤

查看更多 →

标注图像分类数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据，因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。通过ModelArts您可对图片进行一键式批量添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 请确保数据集中已标注的图片不低于100张，否

查看更多 →

部署图像分类服务 部署上线 部署上线操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。

查看更多 →

图像各边的像素大小在15px到8192px之间。 支持同时返回单张图像中存在的多张回单识别结果。 图像中key值对应的value值为空时，不会返回对应的键值对。 目前不支持复杂背景（如户外自然场景、防伪水印等）和文字扭曲图像的 文字识别 。 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。

查看更多 →

TensorFlow图像分类模板 简介 搭载TensorFlow1.8引擎，运行环境为“python2.7”，适合导入以“SavedModel”格式保存的TensorFlow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式，模式详情参见预置图像处理模式，推理时向模型输入一张“key

查看更多 →

预置图像处理模式 输入 系统预置图像处理输入输出模式，适用于图像分类、物体检测和图像语义分割等图像处理模型。预测请求路径“/”，请求协议为“HTTPS”，请求方法为“POST”，调用方需采用“multipart/form-data”内容类型，以“key”为“images”，“ty

查看更多 →

训练图像分类模型 完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求，否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类，且每种分类的图片不少于5张。

查看更多 →

页码。 图像各边的像素大小在15px到8192px之间。 图像中识别区域有效占比超过80%，保证所有文字及其边缘包含在图像内。 支持图像任意角度的水平旋转。 单页字符数不大于1800，以获得较优的识别效果。 目前不支持复杂背景（如户外自然场景、防伪水印等）和文字扭曲图像的文档解析。

查看更多 →

- 2017年11月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 文字识别服务上线 文字识别（Optical Character Recognition，简称OCR）是指对图像文件的打印字符进行检测识别，将图像中的文字转换成可编辑的文本格式，以JSON格式返回识别结果。 商用 -

查看更多 →

Web应用。Stable diffusion是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据输入文本和图像生成高质量图像。 方案架构 该解决方案部署架构如下图所示： 图1 方案架构图 该解决方案会部署如下资源： 创建2台Linux GPU加速型 弹性云服务器

查看更多 →

原因：C++库中实现了部分数学函数库，并在头文件中进行了using 引用，导致与Huawei LiteOS系统C库中的定义冲突了。解决方案：C++源码math.h的包含修改为cmath，即“#include ”修改为 “#include ”。

查看更多 →

原因：同步修改 los_config.mk 时，添加的 C++ 头文件路径缺失。解决方案：继承LiteOS代码到自己工程时，确保编译环境和LiteOS编译环境一致，包含了C++的路径。用户可以在自己编译框架中包含C++编译器路径，具体请参考 LITEOS_COMPILER_CXX_PATH、LITEOS_CXXINCLUDE在compil

查看更多 →

对接OCR实现图片上文字识别功能 背景信息 文字识别（Optical Character Recognition，简称OCR）以开放API的方式提供给用户，用户使用Python、Java等编程语言调用OCR服务API将图片识别成文字，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。

查看更多 →

构造图像预处理器 构造并初始化一个预处理器,用于进行Resize/Crop操作（3559硬件加速）。如果失败可以查看技能日志或输出来定位错误原因。 接口调用 static std::shared_ptr<Preprocessor> hilens::Preprocessor::Create()

查看更多 →