无服务器图片生成缩略图

无服务器图片生成缩略图

    python识别复杂图片文字 更多内容
  • 什么情况下可以使用自定义模板?

    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的识别区域,包括打印偏移、由上下文长度变化引起的偏移等。

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  • 最新动态

    识别的结构化结果。 银行卡识别识别银行卡上的关键文字信息,并返回识别的结构化结果。 营业执照识别识别营业执照图片中的文字信息,并返回识别的结构化结果。 商用 - 3 新增护照识别、道路运输证识别 护照识别识别护照图片中的文字信息,并返回识别的结构化结果。 道路运输证识别:识

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  • 自定义OCR介绍

    自定义OCR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。 工作流 自定义OCR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。

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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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  • 部署服务

    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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  • 评估应用

    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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  • 复杂依赖任务(DAG)

    复杂依赖任务(DAG) 如果有四个任务,a/b/c/d 我们希望首先执行 任务 a,然后执行 b/c,b/c 同时完成后,最后执行 d,如下图所示: 为了实现这个目标,需要引入 depends 字段。以任务 d为例,完成任务 d 需要首先完成任务 b/c,则depends 字段为:

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  • 如何选取参照字段?

    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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  • 评估

    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

    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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  • 如何提高识别精度

    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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  • 通过python将图片转成base64编码

    通过python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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  • 复杂数据类型

    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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  • Python

    Python 简介 开始工程 构建环境 代码编辑 代码浏览 代码搜索 代码校验 测试 调试 启动配置

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  • Python

    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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  • Python

    Python 样例 发送短信示例、发送分批短信示例、接收状态报告示例、 环境要求 基于Python 3.7.0版本,要求Python 3.7及以上版本。 发送短信为单模板群发短信示例,发送分批短信为多模板群发短信示例。 本文档所述Demo在提供服务的过程中,可能会涉及个人数据的使

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  • Python

    Python 样例 语音通知API、呼叫状态通知API、话单通知API 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

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  • Python

    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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  • Python

    n或者python3,查看Python是否已经安装。python命令只能查询Python 2.x版本,python3命令只能查询Python 3.x版本,如果无法确认Python版本,请分别输入两个命令查看结果。 以Python 3.x为例,得到如下回显,说明Python已安装。

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  • Python

    Python 样例 语音验证码场景API、呼叫状态通知API、话单通知API 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。

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  • Python

    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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