自动识别图片中的车牌信息。 名片识别 自动识别名片中的信息，识别信息包括姓名、职位头衔、公司、部门、联系方式、地址、邮箱、传真、邮编、公司网址等信息，并将识别结果返回给用户。 VIN码识别 自动识别图片上的车架号信息。 泰文身份证识别 自动识别身份证上的全部信息，一次扫描即可识别身份证号码、姓名、地址等全部信息。

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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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通过AstroZero中的连接器上传并识别身份证图片 期望实现效果 AstroZero封装了不同类型的连接器用于对接其他服务，对接后即可在应用中使用该服务。例如，通过连接器对接OCR后，可识别某用户上传到华为OBS上的身份证图片的全部信息。 图1 在页面提交身份证信息 图2 成功识别图片 功能实现方法 准备工作。

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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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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，在统计意义上，置信度越大正确率越

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Key ID）、SK（Secret Access Key），即访问密钥对。 本节场景是对行程码图片进行识别，需要在 ModelArts Pro 上创建并部署上线用于对行程码进行识别的模型。由于各省份行程码可能不一致，所以部署的为多模板，具体操作请参见使用多模板工作流开发应用。 创建ModelArts

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银行卡识别 功能介绍 识别银行卡上的关键文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果。该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 银行卡示例图 如果图片中包含多张卡证票据，请调用智能分类识别服务。 约束与限制 只支持识别JPG、JPEG、PNG、BMP、TIFF格式图片。

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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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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“应用开发>

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置信度越大，本次识别的字段的可靠性越高，在统计意义上，置信度越大，准确率越高。 置信度由算法给出，不直接等价于字段的准确率。 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。

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保险单识别 功能介绍 识别保险单图片上的文字信息，并将识别的结构化结果返回给用户。支持对多板式保险单的扫描图片及手机照片进行结构化信息提取。 约束与限制 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式图片。 图像各边的像素在15px到8192px之间。 图像中保险单区域

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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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文件系统，让您能够像操作本地文件一样操作对象，实现数据的共享。 为帮助企业高效上云，华为云Solution as Code萃取丰富上云成功实践，提供一系列基于华为云可快速部署的解决方案，帮助用户降低上云门槛。同时开放完整源码，支持个性化配置，解决方案开箱即用，所见即所得。 表2 Solution

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Key ID）、SK（Secret Access Key），即访问密钥对。 本节场景是对行程码图片进行识别，需要在ModelArts Pro上创建并部署上线用于对行程码进行识别的模型。由于各省份行程码可能不一致，所以部署的为多模板，具体操作请参见使用多模板工作流开发应用。 创建ModelArts

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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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OCR服务需要用户通过调用API接口，将图片或扫描件中的文字识别成可编辑的文本，然后返回JSON格式的识别结果，用户需要通过编码将识别结果对接到业务系统或保存为TXT、Excel等格式。 关于文字识别的相关声明请参见文字识别服务声明。 文字识别服务等级协议请参见华为云服务等级协议。

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置信度越大，本次识别的字段的可靠性越高，在统计意义上，置信度越大，准确率越高。 置信度由算法给出，不直接等价于字段的准确率。 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。

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入库和上架3 输入商品条码； 扫描商品条码； 单击确定，进入该商品的清点过程 图4 入库和上架4 填写生成日期，到期日期，实际清点数量，单击确定，链接蓝牙打印机，打印上架标签 上架 图5 上架 单击上架按钮，进入上架界面； 输入或者扫描上架标签，确认上架信息 图6 确认上架信息1

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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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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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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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