无服务器图片生成缩略图

获取excel导出结果 功能介绍 根据请求导出业务数据（/export-model）时返回的uuid，获取excel导出结果。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/export-result 表1 路径参数 参数 是否必选

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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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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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一步”。 进入“应用开发>框选识别区”页面。 步骤6：框选识别区 在“应用开发>框选识别区”页面，通过单击左上方操作图标，调整当前模板图片到合适大小。 单击框选操作图标，单击待识别文字的左上角，移动鼠标框选识别区，使得矩形框覆盖待识别的文字。 识别区是对应字段内容所在区域。在框选

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描述 填写连接器的描述信息，用于识别不同的连接器。 支持的动作 删除资产授权 添加资产授权 查看资产列表 编辑资产名称 开启/停止脱敏任务 查询脱敏任务执行列表 提取图片中的图片暗水印（文件地址版本） 提取图片中的文字暗水印（文件地址版本） 图片嵌入暗水印（文件地址版本） 文档提取暗水印（文档地址版本）

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通用表格识别是否支持导出为excel格式 通用表格识别支持将表格内容转换成可编辑的Excel格式，传入参数return_excel为true时，将返回的表格转换为Microsoft Excel对应的base64编码，可用Python函数 base64.b64decode解码后保存为

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FunctionGraph，用于实现调用文字识别服务业务逻辑，当收到OBS上传图片通知后，自动调用文字识别 OCR服务进行电子面单识别、网络图片识别并将结果存放在OBS桶内。 使用文字识别 OCR，提供电子面单识别和网络图片识别。用户只需要将电子面单图片或含有收/寄件信息的截图上传至OBS桶，即可自动识别提取收/

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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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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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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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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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如何选取参照字段？ 参照字段是在所有图片中，文字位置和内容均不发生变化的文字。 参照字段有两个作用： 在单模板应用中，用于矫正识别图片，从而找准识别字段； 在多模板应用中，参照字段的内容和位置将作为相应模板的分类特征。 在框选参照字段时，首先要确保所框选的文字位置和内容都固定不变，如果不

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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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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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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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上传Excel文件，单击“下一步”。 从本地拖拽Excel文件至文件上传区域，或单击文件上传区域，上传Excel文件。 支持删除已上传文件，将鼠标悬停在已上传文件上，单击右侧，即可删除文件，重新上传。 图1 上传Excel文件 上传的Excel文件需符合以下规范： 表内不能存在合并单元格。

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目前支持5种提醒，题目、答案及解析均支持添加图片 快速建题 图6 快速建题1 图7 快速建题2 单击示例中的题型，可以快速创建多个题目，在左侧文本框内调整内容后，再单击“识别” 单击“识别”后，管理员可以直接单击左侧题目，然后在右侧对试题进行编辑，此处支持手动添加图片。设置完成后单击“确定”即可创建试题至所选题库内。

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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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cn 身份证识别、驾驶证识别、行驶证识别、增值税发票识别、机动车销售发票识别、通用表格识别、通用文字识别、手写文字识别、车辆通行费发票识别、飞机行程单识别、定额发票识别、出租车发票识别、火车票识别、营业执照识别、银行卡识别、护照识别、道路运输证识别、智能分类识别、车牌识别、名片识别

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（可选）测试是否可识别行程码。 在连接器详情页面，单击“测试”。 配置测试参数，单击“测试”。 页面弹出“成功”提示框，表明成功识别行程码。 图2 配置测试参数 选择类型：识别的主体可以是图片或文本信息。本示例选择“文字识别套件 / 图片文件”，并上传待识别的行程码图片。 文字识别套件 /

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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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