OCR是系统预置的，与OCR对接的接口。 图7 拖拽OCR图元到画布中 选中组件，单击，设置OCR对接信息。 图8 设置基本信息 标签：图元在页面展示的名称。 名称：图元在系统中的唯一标识，不能和其他图元相同。 连接器：服务编排使用的连接器的名称。 单击，设置动作参数。 图9 设置动作参数 动作：系统提供了如下两个动作。

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下文长度变化引起的偏移等。 多模板的前提： 分类器中的任一模板，均需满足上述单模板的要求。 模板种类固定，识别不在多模板中的图片可能会返回错误的结果或无法识别。 模板间有足够的区分度，不同模板要有不同的参照字段，且参照字段差异尽量明显，相似的参照字段容易导致分类错误。 模板数量可

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在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 图2 工作台 在“我的应用”页签下，单击“新建应用”。 进入“新建应用”页面。 图3 新建应用 您也可以单击“我的工作流”，切换至“我的工作流”页签，选择工作流并单击卡片中的“新建应用”。 根据业务需求填写“应用名称”、

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框选参照字段 在识别文字的过程中，套件会先对图片进行模板分类，再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。 为了正确分类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识别图片属于哪一种

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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“通用单模

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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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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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组件版本为什么没有被识别出来或识别错误？ 成分分析扫描无法识别组件版本常见原因有： 成分分析特征库不支持该开源软件版本。 用户引用的开源软件修改过源码，或使用时部分引用该软件功能，导致实际编译/发布文件中相关软件特征未达到工具识别阈值，造成开源软件无法识别或版本识别异常。 用户使用的开源软件

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

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视频如何添加文字水印？ 媒体处理除了支持添加图片水印外，还支持通过API设置文字水印。 上传源视频文件至OBS服务，记录桶名、桶所在区域的路径。上传步骤请参见上传音视频文件。 调用新建转码任务接口，设置转码输入输出参数“input”和“output”，设置文字水印参数“text_

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如何修复扫描出来的主机漏洞？ 不同的主机系统修复漏洞的方法有所不同，软件漏洞的修复需要具有一定专业知识的人员进行操作，根据 服务器 的情况进行漏洞修复，可参考漏洞管理服务给出的修复建议，修复漏洞时应按照如下的操作步骤进行修复。 对需要修复的服务器实例进行备份，防止出现不可预料的后果。

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对接Redis实现AstroZero对象数据缓存能力 对接 CSS 实现在应用中调用分布式搜索 对接OCR识别图片中文字 对接IEF管理边缘节点 对接 ModelArts Pro 实现在应用中使用文字识别和 自然语言处理 能力 对接ModelArt识别图像和文字 对接SMN发送短信 对接Message& SMS 发送短信 对接SMTP发送邮件

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部署服务 评估模板应用后，就可以部署多模板应用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图片属于哪种模板以及识别图片中的文字。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用，并完成评估模板步骤，详情请见评估应用。 操作步骤 在

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身份证识别可以判断身份证真假么 不支持判断身份证的真假，该服务可以识别身份证图片中的文字内容，并将识别的结果以json格式返回给用户。 父主题： 产品咨询类

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地址等全部信息。 泰国车牌识别 识别泰国车牌图片中的车牌信息，返回识别结果和车牌的区域位置信息。 道路运输从业资格证 自动识别道路运输从业资格证，根据不同版式内容返回对应的关键文字信息，可用于货运场景资质审核场景。 车辆合格证 自动识别出车辆合格证图片的文本内容，并返回结构化字段信息。

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图片质量类报错处理办法 问题现象 调用文字识别API时，产生以下图片质量类报错。 错误码AIS.0102：图片格式不支持。 错误码AIS.0103：图片尺寸不满足要求。 错误码AIS.0104：非支持的图片类型或图片质量差。 解决方法 请参考产品介绍 > 约束与限制章节检查图片的格式、像素是否符合规范。

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本地调用 本章节以通用表格识别为例，介绍如何使用OCR Python SDK在本地进行开发。 该接口可以识别表格图片中的文字内容，并将识别结果以JSON格式返回给用户。返回结果包含两类：纯文本区（text）和表格区（table），并返回表格结构（row, column）和文本信息。

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在文字识别控制台左侧导航栏选择“自定义OCR”。 默认进入“我的应用”页签。 图1 文字识别控制台 在“我的应用”页签下，单击“创建应用”。 进入“创建应用”页面。 图2 创建应用 您也可以单击“我的工作流”，切换至“我的工作流”页签，选择工作流并单击卡片中的“创建应用”。 根据业务需求填写“应用名称”、“应用

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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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如何提高识别速度 识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，因此建议在图片文字清晰的情况下，适当压缩图片的大小，以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。 根据实践经验，一般建议证件类的小图(文字少)在1M以下，A4纸大小的密集文档大图在2M以下。

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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100px到4096px之间。 图像中识别区域有效占比超过80%，保证所有文字及其边缘包含在图像内。 支持图像任意角度的水平旋转。 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。 步骤2：新建应用 登录ModelArts

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