无服务器图片生成缩略图

识别结果容易漏字或多识别出内容怎么办？ 识别结果是根据识别区来进行提取的，识别区的位置和大小均会影响识别结果。 若结果漏字，可能是由于识别区太小导致的，需在相应模板的"框选识别区"页面，把漏字的识别区调大一些。 若多识别出文字，可能是识别区太大，将周边无关的文字也框进来了，需将识别区改小一点。

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（可选）测试是否能可识别花卉图片。 在连接器详情页面，单击“测试”。 配置测试参数，单击“测试”。 选择类型：识别的主体可以是图片或者文本信息。本示例选择“图片文件”，并上传待识别的图片。 图片URL：识别的主体是图片时，可选择“图片URL”并设置图片的URL。 图片文件：识别的主体为图片

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对提取、文字识别、以及表格识别等任务，实现进阶高效的自动化结构化返回。 通用类 通用表格识别 识别表格图片上的文字内容，并返回识别的结构化结果。 通用文字识别 识别图片上的文字内容，并返回识别的文字和坐标。 网络图片识别 识别网络图片中的文字内容，并以JSON格式返回识别的结构化结果。支持横向、竖向、艺术字识别。

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通用文字识别 ：提取图片内的文字及其对应位置信息。 手写文字识别：识别手写文字、印刷文字信息。 网络图片识别：识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息。 证件类 身份证识别、护照识别、银行卡识别 驾驶证识别、行驶证识别、道路运输证识别、车牌识别、VIN码识别 营业执照识别、名片识别 票据类

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在图片模板中框选识别区，确定模板图片中需要识别的文字位置。 框选识别区 评估应用 通过上传与模板图片同一板式的测试图片，评估图片识别结果是否正确。 评估应用 部署服务 模板图片评估后，可以部署模板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。 部署服务 父主题： 通用单模板工作流

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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，用于矫正图片的方向，进而在正确的方向上，识别图片中的结构化信息。 框选参照字段 框选识别区 在图片模板中框选识别区，确定模板图片中需要识别的文字位置。

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评估应用 通过上传测试图片，在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况，保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板，并且能正确识别测试图片中的识别区文字。 评估应用 部署服务 模板图片评估后，可以部署模板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多模板样式的图片。

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上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前，必须要明确文字识别的模板类型，明确以哪张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。例如上传某一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同格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和 对象存储服务 （OBS）。

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详细指导 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

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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AI分类算法，自动识别图片所需使用的模板，从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 使用工作流开发应用流程 自

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打造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

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识别的结构化结果。 银行卡识别：识别银行卡上的关键文字信息，并返回识别的结构化结果。 营业执照识别：识别营业执照图片中的文字信息，并返回识别的结构化结果。 商用 - 3 新增护照识别、道路运输证识别 护照识别：识别护照图片中的文字信息，并返回识别的结构化结果。 道路运输证识别：识

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框选参照字段 在文字识别过程中，套件会检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板，并将识别图片校正后再提取结构化信息，支持图片平移、旋转与拉伸变换。 为了检查并校正待识别的图片，这就需要在模板图片中指定参照字段。通过参照字段的文字内容来判断是否属于同一种模板，通过参照字段的位置来校正待识别图片。

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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，从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。

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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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使用单模板工作流开发应用 ModelArts Pro 的文字识别套件提供了通用单模板工作流，通过工作流指引可构建文字识别模板，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。 本章节提供一个身份证样例，帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的通用单模板工作流开发应用的过程。

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受技术与成本多种因素制约，文字识别服务存在一些约束限制。 以通用文字识别API为例，输入数据存在以下约束。其他API的的使用约束请参见约束与限制。 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。 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

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使用流程简介 文字识别是指对图像中的打印字符进行检测识别，通过调用API，识别图片中的文字，并返回JSON格式的识别结果。 使用流程 图1 使用流程 使用前必读 用户需要具备编程能力，熟悉Java、Python、iOS、Android、Node.js编程语言。 OCR服务需要用户

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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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框选参照字段 在文字识别过程中，套件会检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板，并将识别图片校正后再提取结构化信息，支持图片平移、旋转与拉伸变换。 为了检查并校正待识别的图片，这就需要在模板图片中指定参照字段。通过参照字段的文字内容来判断是否属于同一种模板，通过参照字段的位置来校正待识别图片。

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上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前，必须确保需要识别的图片都属于同一类型的模板。同一类模板的图片，它们有相同的版面排布，且要识别的文字类型和位置均要求固定。如果您的图片具有多种模板，请考虑使用“多模板工作流”。 确认模板类型后，要准备一张文字清晰的图作为模板图片，模板图

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