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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, *.bmp, *.png, *.jpeg, *.tiff, *
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提取图片中的文字暗水印(文件地址版本) 功能介绍 对指定存储地址信息(目前支持OBS)的已嵌入文字暗水印的图片提取文字暗水印,支持的图片格式为:*.jpg, *.bmp, *.png, *.jpeg, *.tiff, *.tif, *.tga, *.gif。 调用方法 请参见如何调用API。
选择“水印提取”页签,进入“水印提取”页面。 选择提取内容: “提取内容”为“文字”:单击“添加”选择待提取水印的图片。 图1 提取文字内容 “提取内容”为“图片”: 单击“选择文件”后的“添加”,选择需要提取水印的图片。 单击“存储目标路径”后的“添加”,选择存储提取的水印图片的路径。
提取图片中的图片暗水印 功能介绍 对已嵌入图片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服务以图片二进制流的格式返回从图片里提取的出的图片暗水印。目前支持的图片格式为:*.jpg, *.bmp, *.png, *.jpeg, *.tiff,
提取方法 选择要提取的代码,然后单击装订线中的灯泡图标,或按“Alt+Enter”键查看可用的重构。源代码片段可以提取到新方法中,也可以提取到不同范围的新函数中。在提取重构期间,系统将提示您提供有意义的名称。 父主题: 重构操作
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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
Interface对话框中,提供提取接口的名称和包,选择要提取的类成员。在JavaDoc选项中,选择是将JavaDoc注释移动或复制到提取的接口,还是保持原样。 单击Refactor以应用重构。 示例 例如,让我们基于提取ExtractImpl类的print方法创建一个新的提取ImplInterface接口。
提取图片中的图片暗水印(文件地址版本) 功能介绍 对指定存储地址信息(目前支持OBS)的已嵌入图片暗水印的图片提取图片暗水印,提取出的水印图片将存放在用户指定的位置(目前支持OBS),支持的图片格式为:*.jpg, *.bmp, *.png, *.jpeg, *.tiff, *.tif
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,并能够根据文字在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字信息,并将识别的结构化结果返回给用户。
图片水印 图片嵌入暗水印 提取图片中的文字暗水印 提取图片中的图片暗水印 图片嵌入暗水印(文件地址版本) 提取图片中的文字暗水印(文件地址版本) 提取图片中的图片暗水印(文件地址版本) 父主题: API说明
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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,保留图片的关键内容,去掉冗余部分,保持图片内容清晰可见,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
单击下拉框选择“水印内容”: “图片水印” “文字水印”。 水印图片 “水印内容”选择“图片水印”时单击“添加”选择图片作为水印。 水印图片需要和原始图片在同一区域,否则会预览失败。 文字内容 “水印内容”选择“文字水印”时显示该参数,单击输入文字水印内容,文字水印的长度范围为1-32个字符,当前仅支持数字及英文大小写。
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
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。
对接OCR识别图片中文字 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。 在
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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
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,
新建应用。您可以创建单模板服务,通过模板配置文字识别模型,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
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字段,
自定义OCR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。 工作流 自定义OCR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。 通用单模板工作流
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