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人脸识别失败怎么办？
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人脸识别失败怎么办？ 寻找光线柔和明亮的地方，避免在强光、反光、阴暗处打卡； 移除口罩、刘海、墨镜等遮挡物； 如频繁发生人脸识别失败，可尝试重新录入人脸照片。 父主题： 考勤
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Image服务使用简介
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Image服务使用简介 关于图像识别服务的概念、优势、功能和应用场景等，请参见《图像识别服务产品介绍》。 图像识别包括的服务功能有：图像标签，名人识别。 服务以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供图像识别能力，用户调用A
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财务报表识别
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财务报表识别 功能介绍 识别用户上传的表格图片中的文字内容，并将识别的结果返回给用户。 约束与限制 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式图片。 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%，保证整张表格及其边缘包含在图像内。 支持图像任意角度的水平旋转。
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（可选）授权子账号使用图像识别服务
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（可选）授权子账号使用图像识别服务 本章节通过简单的用户组授权方法，将图像识别对应区域的“Tenant Guest”权限和对象存储的“OBS Buckets Viewer”策略授予用户组，并将用户添加至用户组中，从而使子账户拥有对应的操作权限，操作流程如图1所示。 示例流程 图1
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图像搜索
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准备环境 Java SDK Python SDK .NET SDK GO SDK 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 有哪些途径可以使用图像搜索的API？ 调用图像搜索的API失败时怎么处理？ 什么是区域、可用区? 如何授权子账号使用图像搜索服务? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍
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识别结果容易漏字或多识别出内容怎么办？
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识别结果容易漏字或多识别出内容怎么办？ 识别结果是根据识别区来进行提取的，识别区的位置和大小均会影响识别结果。 若结果漏字，可能是由于识别区太小导致的，需在相应模板的"框选识别区"页面，把漏字的识别区调大一些。 若多识别出文字，可能是识别区太大，将周边无关的文字也框进来了，需将识别区改小一点。
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修订记录
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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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使用多模板工作流开发应用
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只支持PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。 图像各边的像素大小在100px到4096px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。 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。 用于训练多模板分类器的训
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Python
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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
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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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Python
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Python 本节以IntelliJ IDEA版本为例，介绍如何在Python环境中集成API请求签名的SDK。您可以直接导入示例工程体验，然后参考调用说明部分将签名SDK集成到您的应用中。 签名SDK只包含签名功能，不包含云服务的SDK功能，云服务SDK请参见SDK。 准备环境
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Python
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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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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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对接OCR实现图片上文字识别功能
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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。
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对接OCR实现图片上文字识别功能
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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。
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解读识别结果
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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表示文字块识别结果，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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如何提高识别精度
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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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Python
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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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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、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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