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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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如何选取参照字段？
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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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通用表格识别
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通用表格识别 功能介绍 识别表格图片中的文字内容，并将识别的结果以JSON格式返回给用户。返回结果将图片区域（words_region）划分为两类：纯文本区（text）和表格区（table），并返回表格结构（row, column）和文本信息。该接口的使用限制请参见约束与限制，详
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评估
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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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如何提高识别速度
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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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图片质量类报错处理办法
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图片质量类报错处理办法 问题现象 调用文字识别API时，产生以下图片质量类报错。 错误码AIS.0102：图片格式不支持。 错误码AIS.0103：图片尺寸不满足要求。 错误码AIS.0104：非支持的图片类型或图片质量差。 解决方法 请参考产品介绍 > 约束与限制章节检查图片的格式、像素是否符合规范。
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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。
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试题管理
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目前支持5种提醒，题目、答案及解析均支持添加图片 快速建题 图6 快速建题1 图7 快速建题2 单击示例中的题型，可以快速创建多个题目，在左侧文本框内调整内容后，再单击“识别” 单击“识别”后，管理员可以直接单击左侧题目，然后在右侧对试题进行编辑，此处支持手动添加图片。设置完成后单击“确定”即可创建试题至所选题库内。
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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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通过python将图片转成base64编码
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通过python将图片转成base64编码 下方示例代码以Python为例，介绍如何将d:\demo.jpg图片转换成base64编码。您也可以使用在线的图片转base64工具。 import base64 with open("d:\demo.jpg", "rb") as image_file:
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方案概述
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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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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
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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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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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部署服务
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部署服务 评估模板应用后，就可以部署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模板样式的图片。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”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“应用开发>部署”页面完
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身份证识别
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终端节点
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cn 身份证识别、驾驶证识别、行驶证识别、增值税发票识别、机动车销售发票识别、通用表格识别、通用文字识别、手写文字识别、车辆通行费发票识别、飞机行程单识别、定额发票识别、出租车发票识别、火车票识别、营业执照识别、银行卡识别、护照识别、道路运输证识别、智能分类识别、车牌识别、名片识别
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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
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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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