Character Recognition）对接，可实现图片或扫描件中文字识别功能。例如，识别某用户上传到华为OBS上的身份证图片的全部信息。 前提条件 已申请身份证识别服务，具体操作请参见开通文字识别服务。 图1 已申请身份证识别服务 已获取AK（Access Key ID）、SK（Secret

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（可选）测试是否可识别行程码。 在连接器详情页面，单击“测试”。 配置测试参数，单击“测试”。 页面弹出“成功”提示框，表明成功识别行程码。 图2 配置测试参数 选择类型：识别的主体可以是图片或文本信息。本示例选择“文字识别套件 / 图片文件”，并上传待识别的行程码图片。 文字识别套件 /

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目前OCR提供的SDK有Java、Python、Node.js、PHP、C++、Go、.NET版本。具体请参考文字识别服务《SDK参考》手册，该手册详细介绍了SDK支持的版本及使用方法。 如果想用其他编程语言调用OCR API服务 ，可以使用Token鉴权方式，实现接口调用。具体请参考文字识别服务接

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在Postman左侧导航栏中单击“OCR_idcard”配置文件。 根据自身文字识别服务需求选择相应的POST类型。（OCR_idcard:身份证识别，OCR_auto_classification:智能分类识别，OCR-webimage:网络图片识别) 登录我的凭证，获取“华北-北京四”区域的项目ID

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API实现身份证识别，视频指导请参见API使用指导视频。 通过软件开发工具包（SDK）调用OCR服务API。 如果您是开发工程师，熟悉代码编写，OCR服务为您提供Java、Python、Node.js等版本的SDK，方便您快速集成。使用方法请参见调用SDK实现通用表格识别，视频指导请参见SDK使用指导视频。

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使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似，可参考“ResNet_v1_50”算法操作。

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怎样实现Windows 云服务器 文件共享？ 操作场景 本节操作指导用户实现同一个子网的Windows云 服务器 之间文件共享。 约束与限制 共享文件的云服务器在同一个子网下，且网络互通。 操作步骤 在云服务器右下方的网络图标处，右键单击“打开网络和共享中心”。 图1 打开网络和共享中心

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调用SDK实现通用表格识别 文字识别服务软件开发工具包（OCR SDK）是对文字识别服务提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。 本章节以通用表格识别API为例，介绍如何使用OCR Python SDK。 使用OCR SDK的详细步骤如下所示： 步骤1：开通服务 步骤2：安装SDK

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实现 在内部，GIN索引包含一个在键上构造的B-tree索引，每个键是一个或多个被索引项的一个元素（比如，一个数组的一个成员）。并且页面上每个元组包含了堆指针的B-tree的一个指针（一个posting tree），当列表小到足以和键值一起存储到一个索引元组中时，则是堆指针的一个简单列表（一个posting

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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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怎样充值？ 账号欠费后，请在费用中心控制台充值页面进行充值操作。详细操作请参考账户充值。 父主题： 计费FAQ

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实现 在内部，GIN索引包含一个在键上构造的B-tree索引，每个键是一个或多个被索引项的一个元素（比如，一个数组的一个成员）。并且页面上每个元组包含了堆指针的B-tree的一个指针（一个posting tree），当列表小到足以和键值一起存储到一个索引元组中时，则是堆指针的一个简单列表（一个posting

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在使用单模板工作流开发应用之前，必须确保需要识别的图片都属于同一类型的模板。同一类模板的图片，它们有相同的版面排布，且要识别的文字类型和位置均要求固定。如果您的图片具有多种模板，请考虑使用“多模板工作流”。 确认模板类型后，要准备一张文字清晰的图作为模板图片，模板图中要包含业务需要定制识别的字段。例如上传某

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OCR服务需要用户通过调用API接口，将图片或扫描件中的文字识别成可编辑的文本，然后返回JSON格式的识别结果，用户需要通过编码将识别结果对接到业务系统或保存为TXT、Excel等格式。 关于文字识别的相关声明请参见文字识别服务声明。 文字识别服务等级协议请参见华为云服务等级协议。

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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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Java 注：使用前请务必先仔细阅读使用注意事项。 环境要求 JDK 1.6及以上版本。 引用库 httpclient、httpcore、httpmime、commons-codec、commons-logging、jackson-databind、jackson-annotat

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可使用原生Base64类 import java.util.Base64; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.UUID;

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JAVA 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用，建议您遵从国家的相关法律采取足够的措施，以确保用户的个人数据受到充分的保护。 本文档所述Demo仅用于功能演示，不允许客户直接进行商业使用。 本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺。 多媒体文件上传 多媒体文件下载

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LargeFileUploadDemo.java HttpClientDemo.java 引用类: Constant.java SSLCipherSuiteUtil.java UnsupportProtocolException.java 如果使用maven构建，可以使用SDK包中的libs\java-sdk-core-x

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Java Java客户端接入示例 Java开发环境搭建

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使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。

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