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 已在自定义OCR控制台选择“通用单模

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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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ModelArts Pro 的文字识别套件提供了通用单模板工作流，通过工作流指引可构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，快速实现文档、票证等场景的文字识别。 本章节提供一个身份证样例，帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的通用单模板工作流开发应用的过程。通过上传模板图片、框选参照字段和识别区，自动

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上传模板图片 在使用多模板分类工作流开发应用之前，必须要明确文字识别的模板类型，明确以哪几种板式图片作为模板训练文字识别模型，基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传两种不同格式的发票图片作为模板，训练的文字识别模型就能识别并提取这两种格式发票上的关键字段。 前提条件

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框选参照字段 在文字识别过程中，套件会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。 为了检查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是否属于同一种模板，通过参照字段的位置来校正待识别图片。

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车辆通行费发票识别：识别车辆通行费中的关键文字信息，并返回识别的结构化结果。 飞机行程单识别：识别飞机行程单中的文字信息，并返回识别的结构化结果。 定额发票识别：识别定额发票中的文字信息，并返回识别的结构化结果。 商用 - 2 新增火车票识别、银行卡识别、营业执照识别 火车票识别：识别火车票中的文字信息，并返回识别的结构化结果。

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上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前，必须确保需要识别的图片都属于同一类型的模板。同一类模板的图片，它们有相同的版面排布，且要识别的文字类型和位置均要求固定。如果您的图片具有多种模板，请考虑使用“多模板工作流”。 确认模板类型后，要准备一张文字清晰的图作为模板图片，模板图

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支持单图多印章识别。 支持图像中印章任意角度的水平旋转。 支持圆形章、椭圆章、方形章、三角章和菱形章的检测和识别。 能处理反光、暗光等干扰的图片但影响识别精度。 身份证识别 支持中华人民共和国居民身份证的识别。 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15到8192px之间。

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技术原理 应用安全的原理如图1所示。 图1 应用安全原理图 父主题： 应用安全介绍

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集成原理 如果您期望了解我们的集成原理，请参见图1。 图1 Web聊天控件token认证方式集成原理 父主题： 集成轻量级WEB聊天控件（引入Token认证方式）

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集成原理 如果您期望了解我们的实现原理，请参见图1。 图1 Web聊天控件Authorization认证方式集成原理 父主题： 集成轻量级WEB聊天控件（引入Authorization认证方式）

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备份原理 DDM实例暂不支持客户手动备份，实例将在每日凌晨2点至3点自动备份，删除逻辑库、逻辑库分片变更后清理数据、删除实例等影响Metadata的重要操作也会触发元数据备份。 备份原理如图1所示。 图1 备份原理 元数据库是用来存放DDM实例信息以及下挂的数据节点信息，各区域的所有DDM实例共用一个元数据库。

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用户可以对事件文件执行以下两种操作： 事件文件的创建和保存： 当用户在 弹性云服务器 、云硬盘服务、 镜像服务 等其它与 云审计 服务完成对接的服务中，进行了增加、删除、修改类型的操作时，被操作的服务会自动记录操作动作及操作结果，并按照指定的格式发送事件到云审计服务完成事件归档。 云审计服务管理控制台会保存最近7天的操作记录，

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CDN对 域名 进行智能解析，将响应速度最快的CDN节点IP地址返回给本地DNS。 用户获取响应速度最快的CDN节点IP地址。 浏览器在得到最佳节点的IP地址以后，向CDN节点发出访问请求。 如果该IP地址对应的节点已缓存该资源，节点将数据直接返回给用户，如图中步骤7和8，请求结束。 如果该IP地址对应的节点未缓存

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框选参照字段个数须建议大于4个，越多越好，并尽量分散在图片的四周。 参考字段尽量沿着文字边缘框选，精确框住对应文本行为佳。 核对右侧“框选参照字段”中的参照字段是否与框选的参照字段一致。 框选并核对完所有模板图片的参照字段后，单击“下一步”，进入框选识别区步骤。 父主题： 多模板分类工作流

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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。 通用单模板工作流 通过构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 多模板分类工作流 支持用户自定义多个文字识别模板，通过模型训练，自动识别图片所需使用的模板，从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。

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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。 通用单模板工作流 通过构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 多模板分类工作流 支持用户自定义多个文字识别模板，通过AI分

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评估应用 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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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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找出与待识别文字最相似的取值，作为识别结果。 自定义正则提取 预过滤 对初始的待识别文字进行预处理。 左边输入框填写待识别文字中被替换字符的正则表达式。 右边输入框填写所替换的新字符。 不填写时，默认不做预处理。 如果需要多次预处理，可单击，填写新增的预处理规则。 例如： “字段类型名称”：“出生日期”

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在本地准备好用于制作模板的图片、用于训练多模板分类器的训练集、用于评估模板的图片，图片要求如下： 只支持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

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