识别文字内容不能偏离设定的识别区域，包括打印偏移、由上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。

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提取图片中的文字暗水印（文件地址版本） 功能介绍 对指定存储地址信息（目前支持OBS）的已嵌入文字暗水印的图片提取文字暗水印，支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib, *.rle, *.tiff, *.tif, *.ppm

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置为前提条件中“SK”的值。 区域 选择对接ModelArts的服务区域。 项目ID ModelArts服务区域，对应的项目ID。 描述 根据实际需求，输入连接器的描述信息。 取值范围：1~255个字符。 打包当前配置 选中该选项后，应用打包时会将当前配置的连接器信息（包括访问密

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什么是软件建模 软件建模（CodeArts Modeling）是一款集可视化、协同、规范、复用于一体的在线架构设计建模服务，不仅可以帮助用户运用UML标准的模型图来设计系统架构，还可以实现多人实时编辑和多浏览器实时同步渲染，提高研发对系统的设计效率和团队的协同效果。

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API概览 通过使用文字识别服务的自研API，您可以使用文字识别服务的所有功能，如表1所示。 文字识别服务当前支持通用类、证件类、票据类和智能分类四种不同类型的接口。您可以通过在线体验，体验接口的识别效果。 对于固定板式的图片，如果当前接口不满足您的业务需求，可以使用ModelArts

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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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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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框选识别区 评估 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 调用指南 生成模板ID和自定义文字识别接口，用于识别自己所上传的模板样式的图片。提供标准API和常用编程语言的SDK，可快速开发属于自己的文字识别应用。 调用指南 父主题： 通用单模板工作流

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小。用户通过该服务，可以同时识别出图片中包含的不同倾角正脸及侧脸。 图1 人脸检测示意图 人脸比对 通过对人脸区域的特征进行对比，该服务可以返回给用户两张图片中人脸的相似度。如果两张图片中包含多张人脸，则在两张图片中选取最大的人脸进行相似度比对。 图2 人脸比对示意图 人脸搜索

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OCR服务使用简介 文字识别（Optical Character Recognition，简称OCR）指将图片、扫描件或PDF、OFD文档中的打印字符进行检测识别成可编辑的文本格式。 OCR以开放API（Application Programming Interface，应用程序

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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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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字信息，并将识别的结构化结果返回给用户。

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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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如何选购合适的API 文字识别服务（OCR）提供四种类型的API：通用类、证件类、票据类、智能分类。 除此之外，您也可以使用 ModelArts Pro 服务提供的“文字识别套件”零代码搭建出专属的文字识别系统。 通用类 通用表格识别：提取表格内的文字和所在行列位置信息。 通用文字识别：提取图片内的文字及其对应位置信息。

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图片区域，上传本地的图片作为测试图片。 上传图片后，右侧会显示文字识别结果，包括“识别区”和对应的“识别结果”。 上传在线图片 单击“在线URL”，切换至“在线URL”页签。在“开始识别”左侧输出框中输入待测试的图片URL地址，或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域，上传在线图片作为测试图片。

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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。对于多模板应用而言，参照字段还将用于区分不同的模板。 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。 框选识别区 模板总览 检查所有模板是否已正确配置。 模板总览 评估 通

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框选识别区应尽量扩大识别区范围，使所框选识别区覆盖字段值可能出现的区域。 在右侧“框选识别区”中填写“框选字段”，选择“字段类型”。 “字段类型”指待识别文字的内容，您可以在默认字段类型中选择，当前可选择的默认字段类型包括“日期”、“小写金额”、“大写金额”、“数字”、“数字和英文”、“编号”、“性别”，每个识别区可选择多个字段类型。

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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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按照图片文字从上到下、从左到右排列。 words为识别出来的文本内容，confidence表示该字段的置信度。 location表示文字块的区域位置信息，采用图像坐标系，第一个文字块左上角顶点为[140,45]。 extracted_data表示图片中包含的联系人信息，仅在设置了

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图片区域，上传本地的图片作为测试图片。 上传图片后，右侧会显示文字识别结果，包括“识别区”和对应的“识别结果”。 上传在线图片 单击“在线URL”，切换至“在线URL”页签。在“开始识别”左侧输出框中输入待测试的图片URL地址，或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域，上传在线图片作为测试图片。

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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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