无服务器图片生成缩略图

提取图片中的文字暗水印 功能介绍 对已嵌入文字暗水印的图片进行水印提取，用户以formData的格式传入待提取水印的图片，DSC服务以JSON的格式返回从图片里提取的出的文字暗水印。目前支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib

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如何在CodeLab上安装依赖？ ModelArts CodeLab中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境，您也可以使用pip install在Notebook或Terminal中安装依赖包。 在Notebook中安装 在总览页面进入CodeLab。 在“Noteb

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参考创建空白AstroZero服务编排中操作，创建一个空白服务编排。 图6 添加服务编排 创建该服务编排的入参和出参变量。 由于该服务编排调用的是 ModelArts Pro 的服务接口，需要定义该服务编排的入参和出参，与接口的入参和出参类型保持一致。 表2 服务编排变量 变量类型 参数名 参数类型 Input/Output

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参考创建空白AstroZero服务编排中操作，创建一个空白服务编排。 创建该服务编排的入参和出参变量。 由于该服务编排调用的是ModelArts服务接口，需要定义该服务编排的入参和出参，与接口的入参和出参类型保持一致。 表2 服务编排变量 变量类型 参数名 参数类型 Input/Output

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参考如何开发服务编排中操作，创建一个空白服务编排。 图7 添加服务编排 创建该服务编排的入参和出参变量。 由于该服务编排调用的是ModelArts Pro的服务接口，需要定义该服务编排的入参和出参，与接口的入参和出参类型保持一致。 表1 服务编排变量 变量类型 参数名 参数类型 Input/Output

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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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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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、希伯来语识别。 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。 网络图片识别 支持中英文及部分中文繁体字。 只支持识别JPG、JPEG、PNG、BMP、TIFF、TGA、WEBP、ICO、PCX、GIF格式图片。 支持常见网络图片如：手机截图

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param({ type: 'Any', required: true, label: 'Any' }) url: any; } //定义出参结构，出参包含1个参数，workOrder的记录id @action.object({ type: "param" }) export class

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。 图3 上传在线图片 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。 单击“开始识别”，右侧会显示识别结果。 如果不正确，可单击“创建新模板”，重新创建一个模板，或者单击“上一步”，对当前模板进行修改。 如果识别结果正确，可单击“下一步”，部署模板。

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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。

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需要定制识别的字段。例如上传某一格式的发票图片作为模板，配置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 已在“自定义OCR”控制台选择“通用单模板工作流”创建应用，详情请见6.2新建应用。 提前准备待识别的图片，图片要求请见图片要求。 图片要求 保证图片质量：不

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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”。 上传图片后，您可以核对识别结果是否正确。 如果不正确，单击“上一步”，对当前模板进行修改。 如果识别结果正确，可单击“下一步”，部署模板。 后续操作 评估分类器和模板之后，如果识别结果正确，可单击“下一步”，部署服务。

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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。 目前不支持复杂背景（如户外自然场景、防伪水印等）和文字扭曲图像的文字识别。 步骤2：新建应用 登录ModelArts

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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。 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”。 上传图片后，您可以核对识别结果是否正确。 如果不正确，单击“上一步”，对当前模板进行修改。

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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。 目前不支持复杂背景（如户外自然场景、防伪水印等）和文字扭曲图像的文字识别。 数据传入方式 使用OCR API或SDK时，数据主要通过以下两种方法传入。 image 传入图片的base64编码。 您可以通过在

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在“应用开发>框选识别区”页面单击框选操作图标，单击待识别文字的左上角，移动鼠标框选识别区。 在右侧“框选识别区”中的“字段类型”下拉框中，单击“创建新字段类型”。 弹出“创建字段类型”对话框。 填写字段类型信息。 图2 创建字段类型 “字段类型名称”：填写待创建的字段类型名称，如识别身份证照片，可新增字段类型“出生日期”。

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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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。 图3 上传在线图片 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。 单击“开始识别”，右侧会显示识别结果。 如果不正确，可单击“创建新模板”，重新创建一个模板，或者单击“上一步”，对当前模板进行修改。 如果识别结果正确，可单击“下一步”，部署模板。

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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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、地址，面单上的物流编码、三段码、条形码等信息。 方案优势 支持多场景 支持电子面单识别和网络图片识别，打通服务壁垒，提供更好的业务场景支持。电子面单识别支持多家物流公司版式，能在多种复杂因素下（模糊、缺角、褶皱、阴影）准确识别。 简单易用 用户只需要将需要识别的图片上传OBS桶

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