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 已在自定义OCR控制台选择“通用单模

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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。 通用单模板工作流 通过构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 多模板分类工作流 支持用户自定义多个文字识别模板，通过模型训练，自动识别图片所需使用的模板，从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。

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OCR是系统预置的，与OCR对接的接口。 图7 拖拽OCR图元到画布中 选中组件，单击，设置OCR对接信息。 图8 设置基本信息 标签：图元在页面展示的名称。 名称：图元在系统中的唯一标识，不能和其他图元相同。 连接器：服务编排使用的连接器的名称。 单击，设置动作参数。 图9 设置动作参数 动作：系统提供了如下两个动作。

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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 已在自定义OCR控制台选择“多模板分

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识别服务，实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件提供预置工作流供您选择，全流程可视化完成AI应用开发以及持续迭代。 选择预置工作流 单模板工作流 通过工作流指引构建文字识别模板，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。详情请见使用单模板工作流开发应用。

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只支持中国大陆身份证的识别。 只支持JPG格式，图片中人像需无遮挡。 图像数据，base64编码，要求base64编码后大小不超过4MB。 图像各边的像素大小在300到8000px之间。 图像中身份证区域有效占比超过15%，保证整张身份证内容及其边缘包含在图像内。 支持图像中身份证要求水平放置。

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法，自动识别图片所需使用的模板，从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 使用工作流开发应用流程 自定义OCR提供了单模板工作流和多模板工作流，您可以通过预置的工作流，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。 图1 使用预置工作流开发应用

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维、高可靠的方式运行。此外，按函数实际执行资源计费，不执行不产生费用。 文字识别 OCR：提供在线文字识别服务，将图片或扫描件中的文字识别成可编辑的文本。OCR文字识别支持证件识别、票据识别、定制模板识别、通用表格文字识别等。 人证核身 服务 IVS：将用户本人与身份证信息关联起来

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终端节点 终端节点即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 文字识别的终端节点如表1所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 业务的 服务器部署 区域与OCR服务区域不一致，只要 服务器 可以访问公网，即可使用OCR服

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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的图片，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的图片，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的图片，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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}。 如您选择的其他区域(非“华北-北京四”)，请将图②处的”cn-north-4”修改为实际区域并替换相应的{project_id}，服务部署的区域具体请参见终端节点。 单击“Headers”配置项。将获取的Token复制到“X-Auth-Token”值中。 图5 修改配置文件

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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的图片，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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只支持中国大陆身份证的识别。 只支持JPG格式，图片中人像需无遮挡。 图像数据，base64编码，要求base64编码后大小不超过4MB。 图像各边的像素大小在300到8000px之间。 图像中身份证区域有效占比超过15%，保证整张身份证内容及其边缘包含在图像内。 支持图像中身份证要求水平放置。

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下文长度变化引起的偏移等。 多模板的前提： 分类器中的任一模板，均需满足上述单模板的要求。 模板种类固定，识别不在多模板中的图片可能会返回错误的结果或无法识别。 模板间有足够的区分度，不同模板要有不同的参照字段，且参照字段差异尽量明显，相似的参照字段容易导致分类错误。 模板数量可

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智能文档解析 通用表格识别 通用文字识别 网络图片识别 智能分类识别 手写文字识别 印章识别 身份证识别 户口本识别 行驶证识别 驾驶证识别 护照识别 银行卡识别 营业执照识别 道路运输证识别 不动产证识别 车辆合格证识别 道路运输从业资格证识别 车牌识别 名片识别 VIN码识别 增值税发票识别

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API是否可以混用 不建议混用，例如有专门的身份证识别，就不建议使用“通用文字识别”识别身份证图片，不同接口底层算法不同，混用会导致识别效果差。 父主题： API使用类

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将打开的图片的右下角拉取至合适位置（可以放置下第二张身份证图片），此时拉取的位置为空白位置。 在画图工具左上角选择“粘贴->粘贴来源”，选择需要合入的第二张身份证图片。 将第二张身份证图片粘贴至上述打开的画图工具中后，选中第二张图片移动至之前所拉取的空白位置。 保存合入后的身份证图片至

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OBS进行图片的上传以及识别结果的存放。该解决方案部署架构如下图所示： 图1 方案架构 该解决方案会部署如下资源： 创建两个 对象存储服务 OBS桶，一个用于存放用户上传的证件图片和人脸图片，当用户上传后，自动通知 函数工作流 FunctionGraph进行处理；并将证件识别结果和人证

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使用流程简介 文字识别是指对图像中的打印字符进行检测识别，通过调用API，识别图片中的文字，并返回JSON格式的识别结果。 使用流程 图1 使用流程 使用前必读 用户需要具备编程能力，熟悉Java、Python、iOS、Android、Node.js编程语言。 OCR服务需要用户

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