系统不保存用户图片或视频。 人脸检测/比对/搜索 人脸比对输入的两张图片总大小小于8MB。 图片大小小于8MB，由于图片过大会导致图片在网络传输过程中耗时较长，建议小于1MB。 图片分辨率小于4096*4096，图片中人脸像素大于80*80，建议120*120以上。 为保证识别效果，人脸图片建议要求如下：

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框选参照字段 在识别文字的过程中，套件会先对图片进行模板分类，再检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板，并将识别图片校正后再提取结构化信息，支持图片平移、旋转与拉伸变换。 为了正确分类并校正待识别的图片，这就需要在模板图片中指定参照字段。通过参照字段的文字内容来判断识别图片属于哪一种

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在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 图2 工作台 在“我的应用”页签下，单击“新建应用”。 进入“新建应用”页面。 图3 新建应用 您也可以单击“我的工作流”，切换至“我的工作流”页签，选择工作流并单击卡片中的“新建应用”。 根据业务需求填写“应用名称”、“应用

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框选识别区 在文字识别过程中，需要确定图片中识别的文字位置，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的文字位置。所有需要识别的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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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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操作步骤 图1 多模板框选识别区 在“应用开发>框选参照字段”页面上方或者“选择模板”下拉框中选择模板，对每个模板图片进行预处理。 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。 框选识

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使用流程简介 文字识别是指对图像中的打印字符进行检测识别，通过调用API，识别图片中的文字，并返回JSON格式的识别结果。 使用流程 图1 使用流程 使用前必读 用户需要具备编程能力，熟悉Java、Python、iOS、Android、Node.js编程语言。 OCR服务需要用户

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提取图片中的图片暗水印 功能介绍 对已嵌入图片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服务以图片二进制流的格式返回从图片里提取的出的图片暗水印。目前支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *

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、图片中人脸保持竖置正脸。 支持人脸图片旋转角检测，返回人脸图片顺时针旋转角度，值为0°、90°、180°和270°。 建议： 由于过大图片对识别算法精度无明显提升，同时会导致时延较长，建议传入图片小于1MB，一般500KB左右足够。 OBS上存储的图片也建议小于1MB。 图片中人脸像素建议120*120以上。

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视频如何添加文字水印？ 媒体处理除了支持添加图片水印外，还支持通过API设置文字水印。 上传源视频文件至OBS服务，记录桶名、桶所在区域的路径。上传步骤请参见上传音视频文件。 调用新建转码任务接口，设置转码输入输出参数“input”和“output”，设置文字水印参数“text_

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对接Redis存储AstroZero对象数据 对接 CSS 实现在应用中调用分布式搜索 对接OCR识别图片中文字 对接IEF管理边缘节点 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 对接ModelArt识别图像和文字 对接SMN发送短信 对接Message& SMS 发送短信 对接SMTP发送邮件

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接发布模板，页面显示“恭喜您，已发布成功”。 图1 部署模板 发布模板后，在“应用开发>部署”页面，您可以进行如下操作。 “评估”：单击“评估”，继续上传测试图片评估模板。 “继续编辑”：单击“继续编辑”，返回“应用开发>上传模板图片”页面，重新创建模板。 “返回列表”：单击“返回列表”，返回至应用详情页。

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身份证识别可以判断身份证真假么 不支持判断身份证的真假，该服务可以识别身份证图片中的文字内容，并将识别的结果以json格式返回给用户。 父主题： 产品咨询类

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在文字识别控制台左侧导航栏选择“自定义OCR”。 默认进入“我的应用”页签。 图1 文字识别控制台 在“我的应用”页签下，单击“创建应用”。 进入“创建应用”页面。 图2 创建应用 您也可以单击“我的工作流”，切换至“我的工作流”页签，选择工作流并单击卡片中的“创建应用”。 根据业务需求填写“应用名称”、“应用

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本地调用 本章节以通用表格识别为例，介绍如何使用OCR Python SDK在本地进行开发。 该接口可以识别表格图片中的文字内容，并将识别结果以JSON格式返回给用户。返回结果包含两类：纯文本区（text）和表格区（table），并返回表格结构（row, column）和文本信息。

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、地址等全部信息。 泰国车牌识别 识别泰国车牌图片中的车牌信息，返回识别结果和车牌的区域位置信息。 道路运输从业资格证 自动识别道路运输从业资格证，根据不同版式内容返回对应的关键文字信息，可用于货运场景资质审核场景。 车辆合格证 自动识别出车辆合格证图片的文本内容，并返回结构化字段信息。

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调用指南 评估模板应用后，就完成模板制作，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 已在自定义OCR控制台选择“多模板分类工作流”创建应用，并完成评估模板步骤，详情请见评估. 操作步骤 在“应用开发>调用指南”页面完成

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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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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，保持图片内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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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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