python准确率识别图片文字_方案概述-华为云

方案概述

FunctionGraph，用于实现调用文字识别服务业务逻辑，当收到OBS上传图片通知后，自动调用文字识别 OCR服务进行电子面单识别、网络图片识别并将结果存放在OBS桶内。使用文字识别 OCR，提供电子面单识别和网络图片识别。用户只需要将电子面单图片或含有收/寄件信息的截图上传至OBS桶，即可自动识别提取收/

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训练模型

训练模型查看训练详情模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。图2 模型训练模型如何提升效果检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡，建议不

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训练模型

情。查看训练详情模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。图1 模型训练模型如何提升效果检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡，建议不

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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。前提条件已在文字识别套件控制台选择“通用单模

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飞机行程单识别

飞机行程单识别功能介绍识别飞机行程单中的文字信息，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 飞机行程单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、JP

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部署服务

部署服务评估模板应用后，就可以部署多模板应用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图片属于哪种模板以及识别图片中的文字。前提条件已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用，并完成评估模板步骤，详情请见评估应用。操作步骤在

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行驶证识别

行驶证识别功能介绍识别行驶证图片中主页和副页的文字内容，并将识别的结果以JSON格式返回给用户。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 行驶证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。约束与限制只支持中国大陆行驶证的识别。

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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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如何选取参照字段？

如何选取参照字段？参照字段是在所有图片中，文字位置和内容均不发生变化的文字。参照字段有两个作用：在单模板应用中，用于矫正识别图片，从而找准识别字段；在多模板应用中，参照字段的内容和位置将作为相应模板的分类特征。在框选参照字段时，首先要确保所框选的文字位置和内容都固定不变，如果不

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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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评估

评估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区文字。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，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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Python

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

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、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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Python

Python 简介开始工程构建环境代码编辑代码浏览代码搜索代码校验测试调试启动配置

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如何提高识别速度

如何提高识别速度识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，因此建议在图片文字清晰的情况下，适当压缩图片的大小，以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。根据实践经验，一般建议证件类的小图(文字少)在1M以下，A4纸大小的密集文档大图在2M以下。

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训练模型

情。查看训练详情模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“损失变化”。图2 模型训练模型如何提升效果检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡，建议不

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