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    python游戏图片识别文字 更多内容
  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 使用单模板工作流开发应用

    Pro的文字识别套件提供了通用单模板工作流,通过工作流指引可构建文字识别模板,识别单个板式图片中的文字,快速实现文档、票证等场景的文字识别。 本章节提供一个身份证样例,帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的通用单模板工作流开发应用的过程。通过上传模板图片、框选参照字段和识别区,自动训

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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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  • 约束与限制

    能处理反光、暗光等干扰的图片但影响识别精度。 目前支持识别单张身份证的正面或者反面。 支持居民身份证的正反面同时识别,不支持存在两张及以上同面身份证的图片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。 户口本识别 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。

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  • 上传模板图片

    需要定制识别的字段。例如上传某一格式的发票图片作为模板,配置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 已在“自定义OCR”控制台选择“通用单模板工作流”创建应用,详情请见6.2新建应用。 提前准备待识别图片图片要求请见图片要求。 图片要求 保证图片质量:不

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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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  • 框选参照字段

    框选参照字段 在识别文字的过程中,套件会先对图片进行模板分类,再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。 为了正确分类并校正待识别图片,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识别图片属于哪一种

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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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  • 通用表格识别

    通用表格识别 功能介绍 识别表格图片中的文字内容,并将识别的结果以JSON格式返回给用户。返回结果将图片区域(words_region)划分为两类:纯文本区(text)和表格区(table),并返回表格结构(row, column)和文本信息。该接口的使用限制请参见约束与限制,详

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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“多模板分

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  • Python

    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

    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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  • Python

    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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  • Python

    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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  • 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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