无服务器图片生成缩略图

Delegate对话框中，提供重构参数。 提供提取类的名称、包和目标目录。 选中Create nested class复选框以在当前类中创建新类。 选中Generate accessors复选框，为提取的字段生成getter方法。 选中Extract as enum复选框，将提取的类创建为枚举类。如果源类包含静态最终字段static

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出毕业证书识别接口，提取毕业证上的文字信息。 自定义模板支持识别单模板应用或是多模板应用，单模板仅支持一种版式，多模板支持识别多种版式。 单模板的前提： 识别图片需与模板图片版式相同，具体而言，图片中要存在文字内容和位置均固定不变的文字（参照字段）。 识别文字内容不能偏离设定的识

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文字识别套件 文字识别套件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。 文字识别套件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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处理，最终提取内容为“2020.1.1”。 提取 对经过“预处理”的文字进行关键字符提取。 在输入框中填写查找关键字符的正则表达式。 不填写时，默认提取全部字段。 如果需要多个提取规则，单击新增提取规则。提取时按从上到下优先级规则提取，选择第一个非空的提取内容作为提取后的内容。 后处理

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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。 通用单模板工作流 通过构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 多模板分类工作流 支持用户自定义多个文字识别模板，通过模型训练，自动识别图片所需使用的模板，

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板训练文字识别模型，实现单模板图像的文字信息结构化提取。 图1 创建单模板流程 表1 创建单模板流程说明 流程 说明 详细指导 上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前，需要上传模板图片，明确以哪张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

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对接OCR实现图片上文字识别功能 背景信息 文字识别（Optical Character Recognition，简称OCR）以开放API的方式提供给用户，用户使用Python、Java等编程语言调用OCR服务API将图片识别成文字，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。

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处理，最终提取内容为“2020.1.1”。 提取 对经过“预处理”的文字进行关键字符提取。 在输入框中填写查找关键字符的正则表达式。 不填写时，默认提取全部字段。 如果需要多个提取规则，单击新增提取规则。提取时按从上到下优先级规则提取，选择第一个非空的提取内容作为提取后的内容。 后处理

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如何选购合适的API 文字识别服务（OCR）提供四种类型的API：通用类、证件类、票据类、智能分类。 除此之外，您也可以使用 ModelArts Pro 服务提供的“文字识别套件”零代码搭建出专属的文字识别系统。 通用类 通用 表格识别 ：提取表格内的文字和所在行列位置信息。 通用文字识别：提取图片内的文字及其对应位置信息。

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开启/停止脱敏任务 查询脱敏任务执行列表 提取图片中的图片暗水印（文件地址版本） 提取图片中的文字暗水印（文件地址版本） 图片嵌入暗水印（文件地址版本） 文档提取暗水印（文档地址版本） 文档嵌入水印（文件地址版本） 对数据进行脱敏 提取数据水印 嵌入数据水印 配置参数 表1 删除资产授权

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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OB

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提取/引入重构 简介 引入变量 引入参数 引入字段 引入常量 提取方法 提取接口 提取超类 提取委托 引入功能参数 引入功能变量 提取方法对象 引入参数对象 父主题： 重构

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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。

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客户自己上传标注图片，就可以在线完成模型训练、评估、发布。 图3 零售场景 物流场景 物流场景需要处理各种格式的票据图片，用户可以通过简单的标注生成自己的专属模板，实现关键字段的自动识别和提取。 特点：对各种格式的票据图片，可制作模板实现关键字段的自动识别和提取。 优势：支持不同

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上传模板图片 在使用多模板分类工作流开发应用之前，必须要明确文字识别的模板类型，明确以哪几种板式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。例如上传两种不同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这两种格式发票上的关键字段。 前提条件

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提取变量 TypeScript语言服务提供Extract to constant 重构，为当前选定的表达式创建新的局部变量： 使用类时，还可以将值提取到新属性中。 父主题： 重构操作

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提取方法 此重构允许您将任意代码片段移动到单独的方法中，并将其替换为对此新创建的方法的调用。这与内联方法相反。 执行重构 在代码编辑器中，选择要提取到新方法的代码片段。 在主菜单或编辑器上下文菜单中，选择Refactor>Extract Method，或按“Ctrl+Shift+Alt+M”。

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音频提取 功能介绍 本接口为异步接口，创建音频提取任务下发成功后会返回asset_id和提取的audio_asset_id，但此时音频提取任务并没有立即完成，可通过消息订阅界面配置的音频提取完成事件来获取音频提取任务完成与否。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API

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通用表格识别API 通用文字识别 支持识别图片中的所有印刷体文字信息，可识别中英文和部分繁体字，并以json格式返回识别的文字和坐标位置。 该接口的应用场景广泛，可应用于拍照/截图识别、电子文档格式转化、纸质文档电子化、试题录入、论文素材收集等场景，方便用户进行文字信息的提取和录入，降低人工录入成本。

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某一格式的发票图片作为模板，配置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 已在“自定义OCR”控制台选择“通用单模板工作流”创建应用，详情请见6.2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

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Superclass对话框中，提供重构参数。 提供提取的超类名称和包。 在Members to form superclass区域中，选择要提取的类成员。对于方法，选中Make abstract复选框，将提取的方法声明为超类中的abstract方法，并将其实现保留在原始类中。 在JavaDoc for

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