无服务器图片生成缩略图

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    python图片识别文字程序 更多内容
  • HetuEngine样例程序(Python3)

    HetuEngine样例程序Python3) 通过HSBroker的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 通过HSFabric的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 父主题: 开发HetuEngine应用

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  • 调测Hive Python样例程序

    调测Hive Python样例程序 Python样例工程的命令行形式运行 赋予“python-examples”文件夹中脚本的可执行权限。在命令行终端执行以下命令: chmod +x python-examples -R 在“python-examples/pyCLI_nosec

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  • 如何选购合适的API

    通用文字识别 :提取图片内的文字及其对应位置信息。 手写文字识别识别手写文字、印刷文字信息。 网络图片识别识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息。 证件类 身份证识别、护照识别、银行卡识别 驾驶证识别、行驶证识别、道路运输证识别、车牌识别、VIN码识别 营业执照识别、名片识别 票据类 增值税发票识

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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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  • 上传模板图片

    上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前,必须要明确文字识别的模板类型,明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型,基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传某一格式的发票图片作为模板,训练的文字识别模型就能识别并提取同格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和 对象存储服务 (OBS)。

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  • 评估应用

    图片区域,上传本地的图片作为测试图片。 上传图片后,右侧会显示文字识别结果,包括“识别区”和对应的“识别结果”。 上传在线图片 单击“在线URL”,切换至“在线URL”页签。在“开始识别”左侧输出框中输入待测试的图片URL地址,或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域,上传在线图片作为测试图片。

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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 已在自定义OCR控制台选择“多模板分

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  • 框选参照字段

    框选参照字段 在文字识别过程中,套件会检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板,并将识别图片校正后再提取结构化信息,支持图片平移、旋转与拉伸变换。 为了检查并校正待识别图片,这就需要在模板图片中指定参照字段。通过参照字段的文字内容来判断是否属于同一种模板,通过参照字段的位置来校正待识别图片。

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  • 工作流介绍

    详细指导 上传模板图片 在使用多模板工作流开发应用之前,需要上传模板图片,明确以哪些图片作为模板训练文字识别模型。 上传模板图片 定义预处理 上传模板图片后,需要对模板图片进行预处理,去掉冗余部分,将图片旋转至水平,保证模型识别的准确性。 定义预处理 框选参照字段 在图片模板中框选参照

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  • 调测Hive Python样例程序

    调测Hive Python样例程序 Python样例工程的命令行形式运行 赋予“python-examples”文件夹中脚本的可执行权限。在命令行终端执行以下命令: chmod +x python-examples -R。 在“python-examples/pyCLI_sec.

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  • 基于Python的Hive样例程序

    基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务,参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接的集

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  • 调测Hive Python样例程序

    调测Hive Python样例程序 Python样例工程的命令行形式运行 赋予“python-examples”文件夹中脚本的可执行权限。在命令行终端执行以下命令: chmod +x python-examples -R。 在python-examples/pyCLI_sec.p

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  • 调测Hive Python样例程序

    调测Hive Python样例程序 Python样例工程的命令行形式运行 赋予“python-examples”文件夹中脚本的可执行权限。在命令行终端执行以下命令: chmod +x python-examples -R 在python-examples/pyCLI_nosec.

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  • 调测HBase Python样例程序

    'family2'并已经存在于集群中。 再次运行程序时只需进入“/opt/hbase-examples/hbase-python-example”目录下,执行如下命令执行程序调测样例:python DemoClient.py HBase Python应用程序运行完成后,可直接通过运行结果查看应用程序运行情况。 图1

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  • 内容审核服务使用简介

    术,可自动检测涉黄、涉暴图文违规等内容,对用户上传的图片文字、音视频进行 内容审核 ,以满足上传要求,帮助客户降低业务违规风险。 内容审核以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过调用API获取推理

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  • 评估

    上传测试图片或者上传在线图片,评估模板。 图4 评估模板 本地上传图片 默认进入“本地上传”页签,单击“上传图片”,或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域,上传本地的图片作为测试图片。 上传图片后,右侧会显示文字识别结果,包括“识别区”和对应的“识别结果”。 上传在线图片 单击“

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  • 上传模板图片

    上传模板图片 在使用多模板分类工作流开发应用之前,必须要明确文字识别的模板类型,明确以哪几种板式图片作为模板训练文字识别模型,基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传两种不同格式的发票图片作为模板,训练的文字识别模型就能识别并提取这两种格式发票上的关键字段。 前提条件

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  • 解读识别结果

    图片中的文字块数目、文字块排列顺序、具体文本内容、所在位置、置信度等信息。 result字段仅在API调用成功后返回。 words_block_count表示文字识别结果,本示例中,识别出2个文字块,分别代表图片中的2行文字。 words_block_list表示文字块列表,按照图片文字从上到下、从左到右排列。

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  • 框选参照字段

    框选参照字段 在文字识别过程中,套件会检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板,并将识别图片校正后再提取结构化信息,支持图片平移、旋转与拉伸变换。 为了检查并校正待识别图片,这就需要在模板图片中指定参照字段。通过参照字段的文字内容来判断是否属于同一种模板,通过参照字段的位置来校正待识别图片。

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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 已在自定义OCR控制台选择“通用单模

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  • 上传模板图片

    上传模板图片 在使用多模板分类工作流开发应用之前,必须要明确文字识别的模板类型,明确以哪几种板式图片作为模板训练文字识别模型,基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传两种不同格式的发票图片作为模板,训练的文字识别模型就能识别并提取这两种格式发票上的关键字段。 前提条件

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