无服务器图片生成缩略图

ketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的图片，请创建一个空文件夹，然后将图片文件保存在该文件夹下，图片的目录结构如：“/bucketName/data-cat/cat.jpg”。 如您将已标注好的图片上传至OBS桶，请按照如下规范上传。 图像分类数据集要求将标

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尺寸位置 全局样式 图片：选择图片，您可以通过如下三种方式加载图片到大屏中。 在“图片”后显示“url”的框中输入图片的地址。 单击“图片”下方的虚线框，选择图片。 直接拖动图片至“图片”下方的虚线框中。 图片选择后，您也可以进行编辑和删除操作。单击图片区域的可以删除当前图片，单击可以修改当前图片。

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图片 图片作为一个基本组件，用于展示图片，用户可以通过“图片地址”属性，来选择图片。图片可以从本地上传，也可以来自 服务器 上的图片库。 在标准页面设计界面，从“基本组件 > 基本”中，拖拽“图片”组件至页面工作区域，如图1。 图1 图片 查看组件帮助 将鼠标放在对应的组件上，单击，可查看组件说明。

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使用相对地址：使用图片的相对路径。 高级设置 在高级设置中，可设置图片填充类型。 图3 高级设置 图4 图片设置页面 图5 上传图片/视频 单击“选择图片”，在页面单击目录后的和，可管理图片目录。单击“上传图片/视频”，可进行上传操作。 选择“填充”表示图片不保证保持原有比例，图片拉伸填满整个容器。

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图片 图片组件用于展示图片的UI元素，提供直观的视觉信息。 在左侧组件区域，从“常用控件”中，选择“图片”组件，并拖拽至设计区，如图1所示。 图1 拖拽图片组件到设计区并设置属性 基础配置 上传图片：将文件拖拽上传区域内，或单击上传图片模块进行上传。 上传图片支持jpg、jpeg

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设计车牌标签 首先需要考虑好车牌的标签类型，即希望识别出图片中车牌的一种结果。例如“plate”。 数据集要求 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。

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匿名公开授权。详情参见配置OBS服务的访问权限。 说明： 接口响应时间依赖于图片的下载时间，如果图片下载时间过长，会返回接口调用失败。 请保证被检测图片所在的存储服务稳定可靠，推荐使用OBS服务存储图片数据。 lmage不支持跨区域OBS，OBS的区域需要和服务保持一致。 language

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API或SDK时，数据主要通过以下两种方法传入。 image 传入图片的base64编码。 您可以通过在线转码工具，浏览器，使用Python中的base64.b64encode函数等方法，获取图片的base64编码。 url 传入图片的url路径。 使用公网http/https url，例如https://support

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选择对应的通道号类型。 通道号 必填项。 填写对应的通道号。 通道号签名 必填项。 通道号的签名。 授权证明 必填项。 上传授权证明图片。图片要求为：格式为png、jpg、bmp、jpeg；大小不超过4M。 单击“提交”，成功创建通道号。 相关操作 在通道号列表中，支持删除已创建的通道号，在对应的“操作”列下单击“删除”。

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主体识别 功能介绍 用户传入图片通过后台算法判断图片主体，并返回主体坐标，具体识别的主体请参考应用场景。 前提条件 使用主体识别服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。 图像识别服务属于公有云服务，线上用户资源共享，如果需要多并发请求，请提前联系我们。 调试 您可以在API Exp

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支持呈现富文本格式。 收到的一封邮件中如有多个普通附件可批量下载全部。 支持对附件进行在线预览，支持以下类型文件格式在线预览： 图片预览：gif、bmp、jpeg、jpg、png、ico 文档预览：doc、docx、xls、xlsx、ppt、pptx PDF文件：pdf 文本文件：txt

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签署《华为智能信息授权书》。 单击“图片上传”，选择已签署的《华为智能信息授权书》的扫描件或者截图进行上传。 说明： 若新的服务号超出授权书中填写的服务号名称，备注说明范围时，须重新提供“华为智能信息授权书”仅支持上传图片。图片格式为：.png，.jpg，.bmp和.jpeg。 单击“下一

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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，详情请见新建应用。 提前准备待识别的图片，图片要求请见图片要求。 图片要求 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 图片最大边不大于4096px，最小边不小于100px，且大小不超过4M。 进入应用开发页面

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符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片，且数据集中每个标签要有大于5个样本。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。

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符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片，且数据集中每个标签要有大于5个样本。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。

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执行算法 功能介绍 根据输入参数，执行指定算法。 URL POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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detection）,具体格式请见filters元素格式。 支持的算法： filtered_n_paths 响应示例 根据输入参数，执行指定算法，查询算法结果（根据算法请求返回的job_id，调用查询job_id接口获取算法结果）。 状态码： 200 成功响应示例 { "data":

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发布免费算法 在AI Gallery中，您可以将个人开发的算法免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的算法管理中已准备好待发布的算法。创建算法的相关操作请参见创建算法。 创建算法时，算法代码存储的OBS桶内不能存在文件和文件夹重名的情况，这样算法可能会发布失败。如果算法发布成功，则代码开放会失败。

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Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明 参数

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1920], 2的倍数；高度范围[64, 1080], 2的倍数。 如果输入不是NV21格式，请把输入的源图片转换为NV21格式，详情请参见转换图片颜色格式。 dst 目的图片。 x 裁剪区域左上角x坐标，范围[0, 1920], 2的倍数。 y 裁剪区域左上角y坐标，范围[0, 1080]

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图片文件进行图片剪切、图片缩放、图片水印、格式转换等处理。 更多关于图片处理的内容，参见图片处理特性指南。 以下代码展示了如何使用下载对象接口实现图片处理： // 初始化配置参数 ObsConfig config = new ObsConfig(); config.Endpoint

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