无服务器图片生成缩略图

框选识别区 在文字识别过程中，需要确定图片中识别的文字位置，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的文字位置。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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如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面，建议最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素，图像长宽比例维持常见水平

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评估应用 确定模板图片的参照字段和识别区后，需要对模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片，在线评估模板的识别情况，保证能正确识别同样模板下其他图片中的识别区文字。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用，并完成框选识别区步骤，详情请见框选识别区。 进入评估页面

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部署服务 评估模板应用后，就可以部署多模板应用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图片属于哪种模板以及识别图片中的文字。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用，并完成评估模板步骤，详情请见评估应用。 操作步骤 在

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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

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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。 文字识别服务属于公有云服务，线上用

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评估 确定模板图片的参照字段和识别区后，需要对模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片，在线评估模板的识别情况，保证能正确识别同样模板下其他图片中的识别区文字。 前提条件 已在自定义OCR控制台选择“通用单模板工作流”创建应用，并完成框选识别区步骤，详情请见框选识别区。 进入评估页面

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如何提高识别速度 识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，因此建议在图片文字清晰的情况下，适当压缩图片的大小，以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。 根据实践经验，一般建议证件类的小图(文字少)在1M以下，A4纸大小的密集文档大图在2M以下。

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复杂数据类型 Spark SQL支持复杂数据类型，如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段，使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型，要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。

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复杂数据类型 Spark SQL支持复杂数据类型，如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段，使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型，要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。

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复杂查询造成磁盘满 场景描述 主机或只读节点偶尔出现磁盘占用高或磁盘占用满，其他只读节点磁盘空间占用正常。 原因分析 MySQL内部在执行复杂SQL时，会借助临时表进行分组（group by）、排序（order by）、去重（distinct）、Union等操作，当内存空间不够时，便会使用磁盘空间。

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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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Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供

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Python 样例 发送短信（示例1）、发送分批短信（示例1） 发送短信（示例2）、发送分批短信（示例2） 接收状态报告、接收上行短信 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 引用库 requests 2.18.1（仅示例1引用） 请自行下载安装Python

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information. >>> 如果未安装Python，请使用以下命令安装： yum install python Python版的Kafka客户端 执行以下命令，安装推荐版本的kafka-python： pip install kafka-python==2.0.1 生产消息 以下加粗

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用户可以参考表1和表2配置Python节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 Python语句或脚本 是 可以选择Python语句或Python脚本。 Python语句 单击“Python语句”参数下的文本框，在“Python语句”页面输入需要执行的Python语句，选择Python脚本。

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2018.3.5或以上版本，可至IntelliJ IDEA官方网站下载。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X，包含2.7.9），可至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在命令行中使用pip安装“requests”库。 pip install

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申请服务操作步骤参见文档为《文字识别API参考》。 2018-07-30 修改 删除银行卡识别、一维码识别、二维码识别和车牌识别相关内容。 2018-05-10 新增 银行卡识别服务的demo用例 一维码识别服务的demo用例 二维码识别服务的demo用例 车牌识别服务的demo用例 机动车销售发票识别的demo用例

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函数工作流 ：用于实现调用文字识别服务的业务逻辑，当OBS桶收到上传的发票文件后，会自动通知函数调用文字识别服务，并将结果存放到指定的OBS桶里。 文字识别服务：提供发票识别与验真服务，识别用户上传的发票内容以及对接国税局系统进行真伪验证。 方案优势 场景丰富 支持发票识别和发票验真功能。

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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。

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Secret等信息，具体参见认证前准备。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X），如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在cmd/shell窗口中使用pip安装“requests”库。 pip install requests

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