无服务器图片生成缩略图

保存作业 操作场景 在作业开发过程中或者开发完成，您可以保存作业，这样再次进入作业编排界面时可以继续开发工作。 保存作业 图1 保存作业 保存作业时，如果作业中存在错误，那么系统会提示保存为草稿，如果作业校验正常，那么系统会提示作业就绪，可启动运行。 父主题： 作业开发

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保存接口 编辑“条码单据保存总接口模板”流 点击，复制第一个节点中的地址 父主题： 其它各个接口地址获取方式

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jpg”，那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745.xml”。 第二相面积含量测定工作流标注时使用多边形标注框标注图片。如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 第二相标注的标注文件需要满足PASCAL VOC格式，格式详细说明请参见表1。 表1 PASCAL VOC格式说明

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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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当车牌无法识别时候输出0。 direction Int 表示检测到的车辆行驶方向 0: 从上往下行驶，看到车头 1: 从下往上行驶，看到车尾 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 表示车框左上角的坐标值X。 y Int 表示车框左上角的坐标值Y。 w

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车牌识别 功能介绍 识别输入图片中的车牌信息，并以JSON格式返回其坐标和内容。 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 车牌示例图 支持车牌信息、车牌颜色识别，支持双行车牌识别，支持单张图片内多个车牌识别。 目前支持车牌类型含小型汽车

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similarity String 置信度。 lt_x String 左上角点横坐标。 lt_y String 左上角点纵坐标。 rb_x String 右下角点横坐标。 rb_y String 右下角点纵坐标。 category_name String 条目名称。 请求示例 {"image_base64":

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编辑图文模块。模块上方为编辑功能按钮，如图3所示。 图3 图文编辑 图文模块中的文字和图片编辑方式与添加文本和添加图片的编辑方式相同，在此不再赘述，请参考添加文本模块、添加图片模块。 单击右上角“保存”按钮，保存设置。 父主题： 编辑入门

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文字识别 识别图片上的文字信息，返回识别的文字和坐标。支持扫描文件、电子文档、书籍、票据和表单等多种场景的文字识别。 手写文字识别 识别文档中的手写文字信息，并将识别的结构化结果返回给用户。 车辆通行费发票识别 识别车辆通行费发票中的文字信息，并返回识别的结构化结果。 银行卡识别

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骑电动车未戴头盔识别 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括告警结构化数据和图片数据。 JSON结果示例： { "event_type":1179664, "timestamp":1581753322, "stream_id

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人脸识别上传的人脸图片还可以查询到图片数据吗 人脸识别不存储客户人脸图片，只是根据客户的图片来检测人脸参数，只存储人脸特征。如果需要存储图片数据可参考以下方法： 可以开通华为云OBS，存储人脸图片。 人脸图片可以存储在客户自己的数据库中。 父主题： API使用类

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Colorfulness 横坐标：图像的色彩丰富程度，值越大代表色彩越丰富。 纵坐标：图片数量。 是观感上的色彩丰富程度，一般用于比较训练集和真实场景数据集的差异。 按单张图片中框的个数统计图片分布 Bounding Box Quantity 横坐标：单张图片中框的个数。 纵坐标：图片数量。 对模

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接口响应时间依赖于图片的下载时间，如果图片下载时间过长，会返回接口调用失败。 请保证被检测图片所在的存储服务稳定可靠，推荐使用OBS服务存储图片数据。 url中不能存在中文字符，若存在，中文需要进行utf8编码。 quick_mode 否 Boolean 快速模式开关，针对单行文字图片（要求

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”等分别作为一个蛋糕的种类。零售商品识别工作流可以识别出单张图片中的多个商品。 数据集要求 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。

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物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式，格式详细说明请参见表1。 无监督车牌检测工作流标注时标注框需要包含车牌，必须使用矩形标注框。如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 示例： ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732.jpg

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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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normal：身份证原件 copy：复印的身份证 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。 表6 ThailandIdcardConfidence

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19_114745.xml”。 热轧钢板表面缺陷检测工作流标注时标注框包含缺陷即可，因此建议使用矩形标注框标注图片。如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式，格式详细说明请参见表1。 表1 PASCAL VOC格式说明

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抽帧是将解压后的Rosbag数据，抽出单幅画面，生成图片数据或者视频数据。 自动驾驶汽车在进行测试时会产生大量数据，车企需要对这些数据高效处理与分析，因此在进行自动驾驶研究时需要对这些原始数据有选择性、针对性地进行提取和分析，抽帧便是一种筛选数据的方式。针对数据类型，Octopus将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。

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g_br h 剪切的高度，取值范围为[0，图片高度]。 w 剪切的宽度，取值范围为[0，图片宽度]。 x 表示剪切起始点的横坐标，默认左上角为原点。取值范围为[0，图片边界]。 y 表示剪切起始点的纵坐标，默认左上角为原点。取值范围为[0，图片边界]。 剪切原点位置九宫格如图1所示。

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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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