无服务器图片生成缩略图

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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您可以使用本文档提供文字识别服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容，进行相关操作，例如文字识别包含的通用类、证件类和票据类等具体接口使用说明。不同区域所部署的接口不同，详情请参见终端节点；接口所支持的全部操作请参见2 API概览。 在调用文字识别API之前，请确保已经充分了解文字识别相关概念。

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全局特征信息文件 在特征工程、在线模块，近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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25百分位数）：最小数（不是“最小值”）和数据集的中位数之间的中间数； 上四分位数（Q3 / 75th Percentile）：数据集的中位数和最大值之间的中间值（不是“最大值”）； 四分位间距（IQR）：第25至第75个百分点的距离 上边缘：Q3 + 1.5 * IQR 下边缘：Q1 -1.5 * IQR

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特征工程简介 用户可以通过特征工程对数据集进行数据处理、特征组合、特征转换等特征处理，最大限度的从原始数据中提取特征以供模型训练使用。此外，用户还可以将优质的特征工程发布成服务，以服务的形式对具备完全相同特征的数据进行预处理。 特征工程相关的基本概念： 特征工程：对数据进行特征处理操作的工程。

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discretization_bin_num 否 离散化连续特征区间数量 None is_sparse 是 是否是K:V的稀疏特征 False kv_col 否 稀疏特征列名 "" item_spliter 否 K:V特征中每个item之间的分隔符 "," kv_spliter 否 K:V特征中每个key与value之间的分隔符

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Array<Array<Integer>> 文字块位置信息，列表形式，分别表示文字块4个顶点的x, y坐标;坐标原点为图片左上角，x轴沿水平方向，y轴沿竖直方向。 confidence Float 文字块识别结果置信度信息，置信度越大，表示本次识别的对应字段的可靠性越大，在统计意义

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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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家庭检测、家居智能化场景下，实现手势识别、哭声检测等功能。 智慧商超 商店和超市场景下，实现VIP识别、客流量统计等功能。 用户群体 ModelArts Pro 用户群体主要是各大政企，一般具有如下特点。 了解行业解决方案，懂得行业知识。 缺乏或略懂AI知识，熟悉问题场景。 希望解决特定场景问题，但不希望复杂开发。

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对接MINIO存储AstroZero对象或资产 对接对象存储代理兼容实例格式 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

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评估 确定模板图片的参照字段和识别区后，需要对模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片，在线评估模板的识别情况，保证能正确识别同样模板下其他图片中的识别区文字。 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，并完成框选识别区步骤，详情请见框选识别区。 进入评估页面

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ock 参数 参数类型 描述 words String 文字块识别结果。 location Array<Array<Integer>> 文字块的区域位置信息，列表形式，包含文字区域四个顶点的二维坐标（x,y）;坐标原点为图片左上角，x轴沿水平方向，y轴沿竖直方向。 type String

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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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text_location Object 对应所有在原图上识别到的字段位置信息，包含所有文字区域四个顶点的二维坐标（x,y）。采用图像坐标系，坐标原点为图片左上角，x轴沿水平方向，y轴沿竖直方向。 front DriverLicenseFront object 驾驶证主页。 当请

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0支持云状识别工作流 观察云的外部形状，即云的外形特征、结构特点和云底高度，对预测天气变化有重要的影响。视觉套件提供云状识别工作流，为您提供高精度的云状识别算法，通过云的外部形状预测天气变化。 已发布北京四区域 云状识别工作流 OBS 2.0支持刹车盘识别工作流 识别刹车盘在形状

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以视频空间化为基础，通过计算机视觉技术构建与现实环境中的空间位置绑定的特征信息，为实现视觉定位提供数据库索引和特征匹配支持。 白模 可量测的、不具备实景纹理信息的连续三角面片模型。为AR应用提供虚实遮挡，为摆放虚拟物体提供位置参照。 点云 点云是目标场景表面特性的点集合，包括三维坐标（XYZ）和颜色信息（RGB），可用于场景的可视化和白模构建。

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部署服务 评估模板应用后，就可以部署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模板样式的图片。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”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“应用开发>部署”页面完

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API概览 人脸识别服务所提供的API，均符合RESTful API设计规范，如表1所示。 表1 人脸识别API 类型 API 说明 人脸检测 人脸检测 人脸检测是对输入图片进行人脸检测和分析，输出人脸在图像中的位置、人脸关键属性。 人脸比对 人脸比对 人脸比对是将两个人脸进行比

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函数工作流 ：用于实现调用文字识别服务的业务逻辑，当OBS桶收到上传的发票文件后，会自动通知函数调用文字识别服务，并将结果存放到指定的OBS桶里。 文字识别服务：提供发票识别与验真服务，识别用户上传的发票内容以及对接国税局系统进行真伪验证。 方案优势 场景丰富 支持发票识别和发票验真功能。

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业务架构基础创建完成后，可根据业务场景添加节点，长按需要添加的节点图标，拖拽到画布中，在弹出的创建对话框中，根据业务场景填写节点的配置信息，节点的配置信息如表2所示。 表2 节点的配置信息 参数 参数说明 节点 节点分为实体与特征两类，具体类型如下所示： 实体是对物理世界中关键元素的数字化表述，同时也是元模型中的关键要素。

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使用通用单模板工作流上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，通过旋转、裁剪、降噪等操作。图片预处理的目的是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。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用，并上传模板图片，详情请见上传模板图片。 定义预处理

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