无服务器图片生成缩略图

无服务器图片生成缩略图

    识别图片里面的手写文字 更多内容
  • 框选识别区

    框选识别区 在文字识别过程中,需要确定图片识别文字位置,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文字位置。所有需要识别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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  • 自定义OCR介绍

    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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  • 上传数据集失败如何处理?

    如果导入位置为OBS,用户需具备此OBS路径的读取权限。 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。 针对已标注数据,云状识别工作流仅支持一张图片识别单个标签,支持如下两种数据格式。 相同标签的图片放在一个目录,并且目录名字即为标签名。当存在多层目录时,则以最后一层目录为标签名。 示例如下所

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  • 方案概述

    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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  • ModelArts最佳实践案例列表

    自定义算法样例列表 样例 镜像 对应功能 场景 说明 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 PyTorch 自定义算法 手写数字识别 使用用户自己的算法,训练得到手写数字识别模型,并部署后进行预测。 从0制作 自定义镜像 并用于训练(PyTorch+CPU/GPU) PyTorch

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  • 框选识别区

    框选识别区 在文字识别过程中,需要确定图片识别文字位置,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文字位置。所有需要识别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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  • 准备数据

    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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  • 部署服务

    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?

    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

    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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  • 如何提高识别精度

    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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  • 评估

    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

    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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  • 在AstroZero标准页面的表格中显示图片

    在AstroZero标准页面的表格中显示图片 期望实现效果 在标准页面中,通过自定义列的显示类型,可以将图片显示在表格中。在表格中显示图片可增强信息的表达效果,信息更直观、生动和易于理解。 图1 实现效果 功能实现方法 创建对象“urlList”,并为对象添加字段。 在应用设计器

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  • 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

    (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

    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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  • 对接华为云ModelArts Pro

    (可选)测试是否可识别行程码。 在该连接器详情页面,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3 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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  • 定义预处理

    使用通用单模板工作流上传模板图片后,需要对模板图片进行预处理,通过旋转、裁剪、降噪等操作。图片预处理的目的是保留图片的关键内容,去掉冗余部分,保持图片内容清晰可见,保证模型识别的准确性。 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,并上传模板图片,详情请见上传模板图片。 定义预处理

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  • 定义预处理

    使用多模板分类工作流上传模板图片后,需要对模板图片进行预处理,通过旋转、裁剪、降噪等操作。图片预处理的目的是保留图片的关键内容,去掉冗余部分,保持图片内容清晰可见,保证模型识别的准确性。 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,并上传模板图片,详情请见上传模板图片。 定义预处理

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  • OCR

    类特殊字符,长度为1~128个字符。 图片路径 是 需要识别图片在OBS上的路径。 识别类型 是 可识别图片类型, 当前仅支持通用文字识别。可支持扫描文件、电子文档、书籍、票据和表单等多种场景的文字识别识别结果存储目录 是 指定识别结果存储的OBS目录。 表2 高级参数 参数

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  • 使用OCR服务是否必须使用华为云存储图片

    使用OCR服务是否必须使用华为云存储图片 文字识别服务支持输入图片的base64编码或图片的url路径。 如果您使用图片的url路径,可以将图片上传至华为云 对象存储服务 (OBS)中,使用OBS提供的图片url。 关于OBS的使用请参考配置OBS访问权限。 OCR识别OBS私有桶中的图片时需要保证调用O

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