Development Kit）是对OCR服务提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用OCR SDK提供的接口函数即可实现使用OCR服务业务能力的目的。 我们针对不同语言的SDK提供了开发指南： 表1 不同语言SDK的开发指南 编程语言 开发指南 Java Java

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文字识别的监控指标 功能说明 本节定义了文字识别服务上报 云监控服务 的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控服务提供管理控制台或API接口来检索文字识别服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.OCR 监控指标详情 表1 OCR支持的监控指标 指标ID

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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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开通文字识别服务 OCR服务提供的开通方式有以下两种，用户可以任选其一进行开通服务。 按需计费开通服务 进入文字识别官网主页，单击“立即使用”，进入文字识别控制台。 在“总览”页面，选择需要使用的服务，执行开通操作，默认的计费方式采用按需计费。 图1 服务开通 服务开通成功后，开通状态将显示为“已开通”。

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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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page2pix(self, doc, page, trans): """ 根据给定的参数，解析当前页作为图片数据 """ # 获取指定页面的pdf格式，注意：页面参数是事先解析出来的，不然会存在问题。 return doc[page].getPixmap(matrix=trans

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表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String 任务ID，创建任务时返回的ID 最小长度：36 最大长度：36 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String Content-Type

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上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，保留图片的关键内容，去掉冗余部分，保持图片内容清晰可见，保证模型识别的准确性。 定义预处理 框选参照字段 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。 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。

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支持常见网络图片如：手机截图、电脑截图、电商产品图及广告设计图等互联网图片。 图像各边的像素大小在15到8192px之间。 图像中有效文字图片占比超过60%，避免有效文字图片占比过小。 支持图像中有效文字图片的任意角度的水平旋转（需开启方向检测）。 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。

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上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，去掉冗余部分，将图片旋转至水平，保证模型识别的准确性。 定义预处理 框选参照字段 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。 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。

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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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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 已在自定义OCR控制台选择“通用单模

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识别服务，实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件提供预置工作流供您选择，全流程可视化完成AI应用开发以及持续迭代。 选择预置工作流 单模板工作流 通过工作流指引构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，快速实现文档、票证等场景的文字识别。详情请见使用单模板工作流开发应用。

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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 已在自定义OCR控制台选择“多模板分

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法，自动识别图片所需使用的模板，从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 使用工作流开发应用流程 自定义OCR提供了单模板工作流和多模板工作流，您可以通过预置的工作流，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。 图1 使用预置工作流开发应用

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留图片的关键内容，去掉冗余部分，保持图片内容清晰可见，保证模型识别的准确性。 定义预处理 框选参照字段 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。 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。

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保证模型识别的准确性。 定义预处理 框选参照字段 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

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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。 通用单模板工作流 通过构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 多模板分类工作流 支持用户自定义多个文字识别模板，通过模型训练，自动识别图片所需使用的模板，从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。

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型发票的识别与验真。该方案主要适用于如下场景： 企业日常财务报销 供应链发票核验 财税 代理记账 方案架构 图1 方案架构图 部署该解决方案会使用到如下资源： 创建用于上传发票的OBS桶，企业业务系统将员工报销的发票图片或者电子发票PDF文件上传到该桶。 创建用于存储发票识别与验真

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OCR的发票识别以及发票验真技术构建，可帮助企业快速使用AI技术实现发票报销的自动化处理流程。该解决方案部署架构如下图所示： 图1 方案架构图 该解决方案会部署如下资源： 创建用于上传发票的 对象存储服务 OBS桶，企业业务系统将员工报销的发票图片或者电子发票PDF文件上传到该桶。

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OCR是系统预置的，与OCR对接的接口。 图7 拖拽OCR图元到画布中 选中组件，单击，设置OCR对接信息。 图8 设置基本信息 标签：图元在页面展示的名称。 名称：图元在系统中的唯一标识，不能和其他图元相同。 连接器：服务编排使用的连接器的名称。 单击，设置动作参数。 图9 设置动作参数 动作：系统提供了如下两个动作。

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