无服务器图片生成缩略图

“误检”标签框。手工调整后，单击“确认标注”完成难例确认。 图1 物体检测的难例确认 针对“图像分类”标注作业 在“待确认”页签中，查看标注难例的图片，其添加的标签是否准确。勾选标注不准确的图片，删除错误标签，然后在右侧“标签名”处添加准确标签。单击“确认”，勾选的图片及其标注情况，将呈现在“已标注”页签下。

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。 图3 上传在线图片 在“开始识别”左侧输出框中输入待测试的图片URL地址，或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域。 单击“开始识别”，右侧会显示识别结果。 如果不正确，可单击“创建新模板”，重新创建一个模板，或者单击“上一步”，对当前模板进行修改。 如果识别结果正确，可单击“下一步”，部署模板。

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训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在“ 工业智能体 控制台>工业AI开发>工业AI开发

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了图片中的文字块数目、文字块排列顺序、具体文本内容、所在位置、置信度等信息。 result字段仅在API调用成功后返回。 words_block_count表示文字块识别结果，本示例中，识别出2个文字块，分别代表图片中的2行文字。 words_block_list表示文字块列表，按照图片文字从上到下、从左到右排列。

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} } ascii_string中保存了点云中每个点的类别，上述样例中点云的点数为23，则此字段会有23个字符，每个字符分别代表一个点的类别。字符具体表示的类别可以根据labels- > polygon_3d_v2- > ascii_char和labels-

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，并通过 对象存储服务 OBS进行图片的上传以及识别结果的存放。该解决方案部署架构如下图所示： 图1 方案架构 该解决方案会部署如下资源： 创建两个对象存储服务 OBS桶，一个用于存放用户上传的收/寄件信息图片、电子面单图片，当用户上传后，自动通知 函数工作流 进行处理，并将结果以JSON文件格式返回至另一个OBS桶中。

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物体检测数据集中，如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 数据上传至OBS 在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 上传OBS的文件规范： 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 如不需要提前上传训练数据，请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成

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获取一个仓库下特定分支的图片文件 功能介绍 获取一个仓库下特定分支的图片文件。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/repositorie

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请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String 图片ID elementName 否 String 图片名称，要更新的图片名称 最小长度：1 最大长度：255 elementUrl 否 String 图片url 最小长度：1 最大长度：255 isDisplay 否

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图片删除 功能介绍 图片删除 URI POST /v1/{project_id}/trace/trace-sweepcode/product-image/delete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid，一般为32位字符串

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返回数据 表5 data 参数 参数类型 描述 id String 图片ID elementName String 图片名称 elementUrl String 图片url imageType String 图片类型 isDisplay String 是否展示:0展示，1不展示 merchant

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外圈边框的线型、圆角等。 样式：选择图片时，图片显示的样式，支持普通、居中、拉伸和平铺四种样式。 选择图片：使用本地的图片作为组件背景，支持新增目录和子目录，便于对图片进行分类管理。推荐使用JPG、JPEG、PNG或GIF格式的图片，且每张图片不能超过50MB。 特效：组件是否高

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下载图片 功能介绍 下载图片 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v4/projects/{project_id}/image-file 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String devcloud项目的32位id 表2

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处理图片 当图片上传后更新至hugb-bucket-input桶时，会生成事件，触发函数运行，将上传图片打水印，保存在hugb-bucket-output中。 上传图片生成事件 登录对象存储服务控制台，进入hugb-bucket-input桶对象界面，上传image.jpg图片，如图1所示。

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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。 以下代码展示了如何使用下载对象接口实现图片处理： // 创建ObsClient实例 var obsClient = new ObsClient({ // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全

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图片处理 图片处理概述 图片处理约束限制 图片处理基本概念 开始图片处理（控制台） 开始图片处理（API接口） 获取图片信息 获取图片平均色值 设置图片效果 设置缩略 旋转图片 剪切图片 设置水印 格式转换与渐进显示 质量变换 设置图片瘦身 处理图片持久化 父主题： 数据处理

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按钮内容：设置图片上传按钮的显示内容。 列表样式：设置图片的显示样式。 图2 文字 图3 图文 多选：是否支持上传多张图片。 最大上传文件个数：设置允许上传图片的个数。开启“多选”时，才需要配置。 例如，“最大上传文件个数”设置为“2”，设置后效果如下。当上传图片超过2个时，界面会提示“最多只能传输2个文件”。

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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, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *

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目前不支持复杂背景（如户外自然场景、防伪水印等）和文字扭曲图像的文字识别。 用于训练多模板分类器的训练集，需要把各个模板的训练图片打包成一个文件夹并压缩成“zip”包，“zip”包文件大小不超过10M。 例如训练“保险单”模板的训练集，需要把同模板的保险单图片打包成一个文件夹并压缩成“zip”包。 步骤2：新建应用

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图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片，如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据，只能选择一列。 声音分类训练失败请检查音频格式是否为16bit的WAV格式。 还无法排除故障，建议您提交工单，由专业工程师为您服务。

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Kit，简称OCR SDK）是对文字识别提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用OCR SDK提供的接口函数即可实现使用文字识别服务业务能力的目的。 SDK文档 文字识别SDK简介 SDK环境搭建 快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用 3分钟创建一个游戏类容器应用

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