无服务器图片生成缩略图

无服务器图片生成缩略图

    python准确率识别图片文字 更多内容
  • 文字识别套件使用简介

    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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用流程简介

    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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 提取图片中的文字暗水印

    提取图片中的文字暗水印 功能介绍 对已嵌入文字暗水印的图片进行水印提取,用户以formData的格式传入待提取水印的图片,DSC服务以JSON的格式返回从图片里提取的出的文字暗水印。目前支持的图片格式为:*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 准备数据

    受技术与成本多种因素制约,文字识别服务存在一些约束限制。 以通用文字识别API为例,输入数据存在以下约束。其他API的的使用约束请参见约束与限制。 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 对接ModelArt识别图像和文字

    (可选)测试是否能可识别花卉图片。 在连接器详情页面,单击“测试”。 配置测试参数,单击“测试”。 选择类型:识别的主体可以是图片或者文本信息。本示例选择“图片文件”,并上传待识别图片图片URL:识别的主体是图片时,可选择“图片URL”并设置图片的URL。 图片文件:识别的主体为图片

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 功能介绍

    中英文混合识别 支持在中文句子识别中夹带英文字母、数字等,从而实现中、英文以及数字的混合识别。 即时输出识别结果 连续识别语音流内容,即时输出结果,并可根据上下文语言模型自动校正。 自动静音检测 对输入语音流进行静音检测,识别效率和准确率更高。 产品优势 识别准确率高 采用最新

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是ModelArts Pro

    政务场景 零售场景 构建商品视觉自动识别的模型,可用于无人超市、蛋糕生鲜识别等场景。随着商品种类的更新,收银员即可迭代更新模型。 特点:构建商品视觉自动识别的模型,可用于无人超市等场景。 优势:用户自定义模型可以实现99.5%的识别准确率,可以实现秒级识别整盘商品,从而提升结算效率。模

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • OCR服务使用简介

    OCR服务使用简介 文字识别(Optical Character Recognition,简称OCR)指将图片、扫描件或PDF、OFD文档中的打印字符进行检测识别成可编辑的文本格式。 OCR以开放API(Application Programming Interface,应用程序

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 银行卡识别

    银行卡识别 功能介绍 识别银行卡上的关键文字信息,并以JSON格式返回识别的结构化结果。该接口的使用限制请参见约束与限制,详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 银行卡示例图 如果图片中包含多张卡证票据,请调用智能分类识别服务。 约束与限制 只支持识别JPG、JPEG、PNG、BMP、TIFF格式图片。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • API概览

    对提取、文字识别、以及表格识别等任务,实现进阶高效的自动化结构化返回。 通用类 通用表格识别 识别表格图片上的文字内容,并返回识别的结构化结果。 通用文字识别 识别图片上的文字内容,并返回识别文字和坐标。 网络图片识别 识别网络图片中的文字内容,并以JSON格式返回识别的结构化结果。支持横向、竖向、艺术字识别。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 车辆通行费发票识别

    车辆通行费发票识别 功能介绍 识别车辆通行费发票中的关键文字信息,并以JSON格式返回识别的结构化结果。该接口的使用限制请参见约束与限制,详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 车辆通行费发票示例图 如果图片中包含多张卡证票据,请调用智能分类识别服务。 约束与限制 支持

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 工作流介绍

    在图片模板中框选识别区,确定模板图片中需要识别文字位置。 框选识别区 评估应用 通过上传与模板图片同一板式的测试图片,评估图片识别结果是否正确。 评估应用 部署服务 模板图片评估后,可以部署模板至文字识别开发套件中,开发属于自己的文字识别应用,此应用用于识别自己所上传的模板样式的图片。 部署服务 父主题: 通用单模板工作流

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 工作流介绍

    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字段,用于矫正图片的方向,进而在正确的方向上,识别图片中的结构化信息。 框选参照字段 框选识别区 在图片模板中框选识别区,确定模板图片中需要识别文字位置。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 工作流介绍

    评估应用 通过上传测试图片,在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况,保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板,并且能正确识别测试图片中的识别文字。 评估应用 部署服务 模板图片评估后,可以部署模板至文字识别开发套件中,开发属于自己的文字识别应用,此应用用于识别自己所上传的多模板样式的图片。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 定额发票识别

    定额发票识别 功能介绍 识别定额发票中的文字信息,并以JSON格式返回识别的结构化结果。该接口的使用限制请参见约束与限制,详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 定额发票示例图 如果图片中包含多张卡证票据,请调用智能分类识别服务。 约束与限制 支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式图片。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 字段类型

    字段类型 在“框选识别区”页面,可以给每个字段指定字段类型来提高识别准确率,或是将文字识别结果处理成业务需要的格式。勾选字段类型后,后台会对文字识别结果进行相应的处理后再输出。每个识别区可选择多个字段类型,多个字段类型会按照勾选顺序执行。自定义OCR控制台提供了默认字段类型和自定义字段类型两种功能。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 本地调用

    本地调用 本章节以通用表格识别为例,介绍如何使用OCR Python SDK在本地进行开发。 该接口可以识别表格图片中的文字内容,并将识别结果以JSON格式返回给用户。返回结果包含两类:纯文本区(text)和表格区(table),并返回表格结构(row, column)和文本信息。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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)。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 核酸检测记录识别

    PcrTestRecordWordsBlockList 参数 参数类型 描述 words String 文字识别结果。 location Array<Array<Integer>> 识别到的文字块的区域位置信息,列表形式,分别表示文字块4个顶点的(x,y)坐标;采用图像坐标系,图像坐标原点为图像左上角,x轴沿水平方向,y轴沿竖直方向。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了