无服务器图片生成缩略图

无服务器图片生成缩略图

    上传篆书图片识别文字 更多内容
  • 开始使用

    对象存储服务 控制台 选择用于上传和存储发票图片或者PDF文件的桶“ocr-invoice-image-bucket”,上传示例发票图片或者电子发票pdf文件。 图2 上传识别发票 选择用于存放结果的“ocr-invoice-result-bucket”桶,即可自动获取该发票的识别与验真结果,以发票文件名称为前缀的JSON文件存储。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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 已在自定义OCR控制台选择“通用单模

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何获取已上传文件(图片)的文件(图片)路径?

    如何获取已上传文件(图片)的文件(图片)路径? 上传文件(图片)后,iDME会在运行态中生成一个可获取文件(图片)路径的接口,其接口格式为:数据建模引擎所在 域名 或IP地址/rdm_应用ID_app/services/rdm/basic/api/file/images?fileId=(文件ID)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 开始使用

    桶列表: 图1 对象存储服务控制台 选择用于上传和存储发票图片或者PDF文件的桶“ocr-invoice-recognition-and-verification-image”,上传示例发票图片或者电子发票pdf文件: 图2 上传识别发票 选择用于存放结果的“ocr-invoi

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么情况下可以使用自定义模板?

    业证上的文字信息。 自定义模板支持识别单模板应用或是多模板应用,单模板仅支持一种版式,多模板支持识别多种版式。 单模板的前提: 识别图片需与模板图片版式相同,具体而言,图片中要存在文字内容和位置均固定不变的文字(参照字段)。 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 最新动态

    识别的结构化结果。 银行卡识别识别银行卡上的关键文字信息,并返回识别的结构化结果。 营业执照识别识别营业执照图片中的文字信息,并返回识别的结构化结果。 商用 - 3 新增护照识别、道路运输证识别 护照识别识别护照图片中的文字信息,并返回识别的结构化结果。 道路运输证识别:识

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 上传数据集失败如何处理?

    确认数据集符合要求后,将数据集上传至OBS桶。 上传数据至OBS 文字识别套件 文字识别套件当前提供了单模板工作流和多模板工作流,开发应用时需要上传模板图片,明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型。 上传图片的要求如表1所示。 表1 文字识别套件数据集要求 工作流 数据集要求 单模板工作流 保证图片质量:不能有损

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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”,并上传识别的行程码图片文字识别套件 /

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 上传智能信息服务号图片资源

    上传智能信息服务号图片资源 功能介绍 支持用户上传图片资源。 URI POST /v1/aim-sa/media/upload 请求参数 表1 FormData参数 参数 是否必选 参数类型 描述 file 是 File 图片资源。 说明: 文件格式与文件名后缀需保持一致,请勿修改原始文件后缀,否则导致资源上传失败。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 约束与限制

    能处理反光、暗光等干扰的图片但影响识别精度。 目前支持识别单张身份证的正面或者反面。 支持居民身份证的正反面同时识别,不支持存在两张及以上同面身份证的图片识别文字识别服务属于公有云服务,线上用户资源共享,如果需要多并发请求,请提前联系我们。 户口本识别 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是内容审核

    Moderation),是基于图像、文本、音频、视频、音频流、视频流、文档的检测技术,可自动检测涉黄、涉暴、图文违规等内容,对用户上传图片文字、音视频进行 内容审核 ,以满足上传要求,帮助客户降低业务违规风险。 随着互联网的飞速发展和信息量猛增,大量色情、暴力等不良信息夹杂其中,如果不做好内容

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 行业套件介绍

    行业套件介绍 文字识别套件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。 文字识别套件的介绍请参见产品介绍。 预置工作流 文字识别套件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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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”,并上传识别的行程码图片文字识别套件 /

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:单张图像识别速度小于0.1秒。 网站论坛 不合规图片识别和处理是用户原创内容(UGC)类网站的重点工作,基于内容审核,可以识别并预警用户上传的不合规图片,帮助客户快速定位处理,降低业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用流程简介

    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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 步骤一:创建信息模板并实名认证

    工具将图片打开后另存为“.jpg”或“.bmp”等格式的文件。 大小: 必须在55KB~5MB之间。 如果实名认证材料超大,请使用绘图工具调整文件大小至符合要求。 证件号码 上传证件图片中的证件号码,证件号码需与实名认证证件完全一致。 目前,上传证件图片后,系统会自动识别证件并录

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 开始使用

    1、网络图片识别:支持图片格式等约束信息详网络图片识别文档 2、电子面单识别:支持图片格式等约束信息详电子面单识别文档 登录对象存储服务 OBS控制台,在桶列表选择快速部署 步骤三创建的用于上传快递图片的OBS桶,可直接上传图片上传压缩包(支持zip及tar格式),如果上传文件为

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了