Standard自定义算法实现手写数字识别 PyTorch 自定义算法 手写数字识别 使用用户自己的算法，训练得到手写数字识别模型，并部署后进行预测。 示例：从0到1制作 自定义镜像 并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） PyTorch 镜像制作 自定义镜像训练 - 此案例介绍如何从0到1制作镜像，并使

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如何搭建Docker环境？ 制作Docker镜像，有以下两种方法。 快照方式制作镜像（偶尔制作的镜像）：在基础镜像上，比如Ubuntu，先登录镜像系统并安装Docker软件，然后整体制作快照，即可得到所需软件的Docker镜像。 Dockerfile方式制作镜像（经常更新的镜像）：将软件安装的流程

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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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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 网站论坛 不合规图片的识别和处理是用户原创内容（UGC）类网站的重点工作，基于 内容审核 ，可以识别并预警用户上传的不合规图片，帮助客户快速定位处理，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高

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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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文字水印 添加文字水印时使用的参数，包括字体大小、字体类型以及文字颜色等。具体文字水印参数如表1所示。 表1 文字水印参数 参数 取值说明 代码样例 text 添加文字水印时的必选参数。 须知： 必须是URL安全base64编码。encodeText = url_safe_bas

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需要定制识别的字段。例如上传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

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框选识别区 在文字识别过程中，需要确定图片中识别的文字位置，这就需要在图片模板中框选识别区。 识别区指图片中待识别的文字位置。所有需要识别的图片中都会包含此识别区的字段，且位置固定不变，因此模型可以通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在自定义OCR控制台选择“多模板分

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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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图片轮播类智能信息模板制作规范 由图片、文本、按钮组成的模板样式，适用于产品介绍、营销活动介绍等场景。目前支持该模板的手机终端为：华为、OPPO和VIVO。 图片比例有16:9，1:1，48:65。有些厂商支持的图片比例，会少一些。 不同厂商之间对字数的要求也略有不同。 各手机厂商图片轮播类智能信息模板差异

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行业套件介绍 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。 文字识别套件的介绍请参见产品介绍。 预置工作流 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

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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, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib, *.rle, *.tiff, *.tif, *.ppm

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框选识别区 在文字识别过程中，需要确定图片中识别的文字位置，这就需要在图片模板中框选识别区。 识别区指图片中待识别的文字位置。所有需要识别的图片中都会包含此识别区的字段，且位置固定不变，因此模型可以通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在自定义OCR控制台选择“通用单模

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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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表格 表格图 交叉表格 热力图 父主题： 仪表板可视化控件

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内容审核（ Content Moderation ），是基于图像、文本、音视频的检测技术，可自动检测涉黄、涉暴图文违规等内容，对用户上传的图片、文字、音视频进行内容审核，以满足上传要求，帮助客户降低业务违规风险。 内容审核以开放API（Application Programming

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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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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别区域，包括打印偏移、由上下文长度变化引起的偏移等。

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框选识别区 在文字识别过程中，需要确定图片中识别的文字位置，这就需要在图片模板中框选识别区。 识别区指图片中待识别的文字位置。所有需要识别的图片中都会包含此识别区的字段，且位置固定不变，因此模型可以通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分

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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。

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