无服务器图片生成缩略图

SDK代码示例 SDK代码示例如下。 Java Python Go 更多 提取test.PNG图片中的文字暗水印。 通过form表单提交，file为具体文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

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行驶证、驾驶证功能优化 行驶证、驾驶证识别服务增加返回发证机关功能。 商用 - 2 通用表格识别功能优化 通用表格增加返回表格Excel base64编码功能，通过相关函数可以将Excel base64编码保存为.xlsx文件。 商用 - 2020年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段

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缩略、添加水印、转封装、文字审核、 图像审核 、人脸识别等 文档 解压、预览等 基因 文件个数统计、模糊搜索、压缩、容量监控通知等 医疗 数据从存储网关到OBS、AI分析、影像筛查等 监控 视频截帧、图片压缩、图片转存、车牌识别、人脸识别、RTMP直存OBS等

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"bec274062225485b95fbcd4d6e8f128a", "modelId": "5ecac550-eefe-4437-9767-57eca07fa91f" } 其中，“url”请设置为图片的URL。 在输出参数页签，可查看到识别的结果。 { "predicted_label":

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OCR功能。 Java Python Go 更多 传入身份证图片的base64编码进行文字识别，并对身份证号进行规则校验，同时判断身份证是否为翻拍、复印件以及返回文字块的区域位置信息 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

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车牌的亮度过高或者过低时，可以开启此功能，对抓拍到的车牌图片进行亮度补偿。 配置“文字叠加”参数。 文字叠加选择OSD信息，采用设备侧配置的OSD信息叠加展示，如图3所示。 图3 OSD信息 文字叠加选择自定义，按需选择叠加信息并设置叠加样式，如图4所示。 图4 自定义文字叠加 父主题： 智能配置

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正确示范样例 图片素材问题 合格图片：简洁美观重点突出 图4 合格图片样例 图5 合格图片样例 不合格图片：文字与图片元素重叠、图片模糊、小字多看不清、截断、白底 、大片留白区域、周围大片空白 图6 不合格图片样例：文字与图片元素重叠 图7 不合格图片样例：图片模糊、小字多看不清

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框选参照字段个数须不少于4个，并尽量分散在图片的四周。 参考字段尽量框选独立文本块，避免框选某一个文本块的一部分，有利于识别精度提升。 本样例框选的参照字段如图8所示。 图8 框选参照字段 单击右下角的“下一步”。 进入“应用开发>框选识别区”页面。 图9 框选识别区页面 步骤6：框选识别区 在“应用开发

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为什么会出现识别错误的情况 问题原因 底库采集的图片不清晰。 前端抓拍的照片质量不好。 常见的图片质量问题：背光、阴阳脸、角度不正、图片过于模糊。 解决方案 重新录入底库的照片，将质量差的底库照片更换。 改善前端抓拍条件，调节光照，避免背光情况。运动模糊，去掉模糊照片，调节摄像头参数。

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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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骤，对上传的模板图片进行自动旋转、去印章等预处理。 添加已有模板 单击“添加已有模板”，进入“添加已有模板”页签。 单击“添加已有模板”，弹出“添加已有模板”对话框。 对话框中仅显示已发布的模板。 图5 添加已有模板 在对话框中勾选已有模板，单击“确定”。 图6 添加已有模板 父主题：

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在图片模板中框选识别区，确定模板图片中需要识别的文字位置。 框选识别区 评估应用 通过上传与模板图片同一板式的测试图片，评估图片识别结果是否正确。 评估应用 部署服务 模板图片评估后，可以部署模板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。 部署服务 父主题： 通用单模板工作流

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上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，去掉冗余部分，将图片旋转至水平，保证模型识别的准确性。 定义预处理 框选参照字段 在图片模板中框选参照字段，用于矫正图片的方向，进而在正确的方向上，识别图片中的结构化信息。 框选参照字段 框选识别区 在图片模板中框选识别区，确定模板图片中需要识别的文字位置。

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长度不能超过63个字符，包括前缀命名空间的长度。 必须以英文字母开头，只能由英文字母，数字和下划线组成，且不能以下划线结尾。 orcTry 在已创建的对象中，单击，进入对象详情页面。 在“字段”页签，单击“添加”，为对象添加pictureName字段。 图6 添加pictureName字段 表3 添加字段参数说明

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SDK代码示例如下。 Java Python Go 更多 提取obs://hwbucket/hwinfo/hw.png路径下的图片中的文字暗水印。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

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功能介绍 通用表格识别 提取表格内的文字和所在行列位置信息，适应不同格式的表格。同时也识别表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 通用文字识别 提取图片内的文字及其对应位置信息，并能够根据文字在图片中的位置进行结构化整理工作。 手写文字识别 识别文档中的手写文

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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，必须要明确文字识别的模板类型，明确以哪张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。例如上传某一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同格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和 对象存储服务 （OBS）。

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评估应用 通过上传测试图片，在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况，保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板，并且能正确识别测试图片中的识别区文字。 评估应用 部署服务 模板图片评估后，可以部署模板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多模板样式的图片。

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对提取、文字识别、以及表格识别等任务，实现进阶高效的自动化结构化返回。 通用类 通用表格识别 识别表格图片上的文字内容，并返回识别的结构化结果。 通用文字识别 识别图片上的文字内容，并返回识别的文字和坐标。 网络图片识别 识别网络图片中的文字内容，并以JSON格式返回识别的结构化结果。支持横向、竖向、艺术字识别。

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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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详细指导 上传模板图片 在使用多模板工作流开发应用之前，需要上传模板图片，明确以哪些图片作为模板训练文字识别模型。 上传模板图片 定义预处理 上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，去掉冗余部分，将图片旋转至水平，保证模型识别的准确性。 定义预处理 框选参照字段 在图片模板中框选参照

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