无服务器图片生成缩略图

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

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未来几年时间，数据量将会呈数倍增长趋势，海量数据的快速处理是企业数据变现的核心诉求。DWR提供的高效、开放、易用的近数据处理能力，让视频处理、图片审核、文档压缩、灾难防治、数据搜索和推荐、办公协同、基因测序等场景的海量数据快速产生价值。 DWR的应用场景包括但不限于以下典型场景。 表1 DWR典型应用场景

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文字识别套件使用简介 ModelArts Pro 是为企业级AI应用打造的专业开发套件。基于华为云的先进算法和快速训练能力，提供预置工作流和模型，提升企业AI应用的开发效率，降低开发难度。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

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VIN码识别 识别图片中的车架号信息，并将识别结果返回给用户。 电子面单识别 识别用户上传的电子面单图片中的文字内容，并将识别的结果返回给用户。 道路运输从业资格证识别 识别道路运输从业资格证上的关键文字信息，并返回识别的结构化结果。 泰文身份证识别 识别泰国身份证中的文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果。

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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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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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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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如何在含有多张人脸的图片中实现多人脸识别 当前人脸识别服务中，如果传入的图片中包含多个人脸，则只能选取最大的一个人脸进行识别。但是我们可以使用如下方法，实现一张图片中多张人脸的识别（比对/搜索）： 调用人脸检测接口，可以得到多张人脸在图片中的像素位置。 通过获取到的人脸位置信息，

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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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私有访问密钥，与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。配置为前提条件中“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。

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支持图像中身份证任意角度的水平旋转。 支持少量扭曲，扭曲后图像中的身份证长宽比与实际身份证相差不超过10%。 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。 调用方法 请参见如何调用API。

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删除图片上的刺点 功能介绍 根据刺点ID，删除图片上的刺点。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/real3d/spur 请求参数 表1

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新增图片上的刺点 功能介绍 用户选择生产资料列表中的像控点信息，并在图片中标记出来的过程叫做刺点。该接口用来在图片上新增刺点，刺点的具体信息包括： 像控点的经度、纬度、高度及精度信息。 刺点所在的图片ID，以及在图片中的像素点位置信息，包括横向和纵向像素值。 刺点所属的任务ID信息。

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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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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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优先省（市） 在识别车牌的第一个字符时，将优先匹配“优先省（市）”。 仅支持配置一个省或直辖市的简称。 车牌增强 对抓拍图片中的车牌区域进行图像增强，消除噪声、模糊、脏污，并提升车牌对比度。 车牌亮度补偿 车牌的亮度过高或者过低时，可以开启此功能，对抓拍到的车牌图片进行亮度补偿。 配置“文字叠加”参数。

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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。 模板数量可

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评估应用 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区文字。 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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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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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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