通过该服务，可以同时识别出图片中包含的不同倾角正脸及侧脸。 图1 人脸检测示意图 人脸比对 通过对人脸区域的特征进行对比，该服务可以返回给用户两张图片中人脸的相似度。如果两张图片中包含多张人脸，则在两张图片中选取最大的人脸进行相似度比对。 图2 人脸比对示意图 人脸搜索 人脸搜索

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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。

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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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low简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如

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VS Code连接开发环境失败时，请先进行基础问题排查 VS Code连接开发环境失败时，请参考以下步骤进行基础排查： 排查插件包是否为最新版：在extensions中搜索，看是否需要升级。 检查实例状态是否为运行中，如果是，请执行下一步继续排查。 在VS Code的Termin

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：单击图标重置图片为初始状态，即未进行任何处理的状态。 ：单击图标，在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围，然后单击“裁剪”，调整图片的大小。 ：单击图标，在“图片旋转”窗口，鼠标选中调整图片的方向，然后单击“确认”，调整图片的方向。 ：单击图标，向左旋转图片90°。 ：单击图标，向右旋转图片90°。 ：单击图标，缩小图片大小。

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VS Code中设置远端默认安装的插件 在VS Code的配置文件settings.json中添加remote.SSH.defaultExtensions参数，如自动安装Python和Maven插件，可配置如下。 "remote.SSH.defaultExtensions": [

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人脸区域左上角到y轴距离 人脸区域左上角到X轴的距离。 人脸区域左上角到x轴距离 人脸区域左上角到Y轴的距离。 名人信息 图片人物的相关信息。 图像标签 自然图像的语义内容非常丰富，一个图像包含多个标签内容，图像标签服务准确识别自然图片中数百种场景、上千种通用物体及其属性，让智能相

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API概览 图像识别服务所提供的API为自研API。通过使用图像识别服务的自研API，您可以完整的使用图像识别服务的如表1所示功能。 表1 接口说明 API 说明 媒资图像标签（分类）-标签识别 标签识别服务使用时，用户发送待处理图片，返回图像标签内容及相应置信度。 媒资图像标签（检测）

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以JPG格式导出文档时，导出的图片中标题格式不一致 问题现象 图片中的文档标题部分文字被加粗。 原因分析 图片导出所用的组件在渲染部分样式时存在问题。 处理方法 无需处理，请忽略标题文字样式。 父主题： 知识库

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销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄

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图像标签功能可以识别哪些类型的图像？ 图像标签支持的标签种类超过2万种，其中包含实体标签和抽象标签两大类。 实体标签包括：人物、动物、植物、食物、交通工具、日常使用、动作、场景、武器、医疗医护、教育、其他等。 抽象标签包括：金融商业、学科科学、信仰、情感、休闲社交、事件、社会、生活等。

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K”。 图10 配置密钥文件 单击“确定”后，插件自动连接远端Notebook实例。首次连接大约耗时1~2分钟，取决于本地的网络情况。VS Code环境左下角显示类似下图即为连接成功。 图11 连接成功 相关操作 卸载VS Code插件操作如图12所示。 图12 卸载VS Code插件

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：单击图标重置图片为初始状态，即未进行任何处理的状态。 ：单击图标，在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围，然后单击“裁剪”，调整图片的大小。 ：单击图标，在“图片旋转”窗口，鼠标选中调整图片的方向，然后单击“确认”，调整图片的方向。 ：单击图标，向左旋转图片90°。 ：单击图标，向右旋转图片90°。 ：单击图标，缩小图片大小。

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Window按钮，该按钮会显示远程开发环境名称，选中并打开。 图6 打开开发环境 在新打开的页面中，看到下图所示界面，即表示连接成功。 图7 开发环境远程连接成功 图8 完整配置示例 Step3 安装云端Python插件 在新打开的VS Code界面，单击左侧列表的Extensions选项，在搜索框中输

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在本地准备好用于制作模板的图片、用于训练多模板分类器的训练集、用于评估模板的图片，图片要求如下： 只支持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

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练、然后将训练的模型部署上线。您最多只能创建100个自动学习项目。具体流程请参见图1。 图1 自动学习操作流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。添加图片并对图像进行分类标注。完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输

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并单击“安装”。 图4 安装VS Code插件 安装过程预计1~2分钟，如图5所示，请耐心等待。 图5 安装过程 安装完成后，系统右下角提示安装完成，导航左侧出现ModelArts图标和SSH远程连接图标，表示VS Code插件安装完成。 图6 安装完成提示 图7 安装完成 当前

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为什么使用人脸识别返回数据为空 问题现象 上传照片中的人像可能存在横置或倒置等情况。 解决方法 尽量选择纯色无干扰背景，保证图片中人像清晰。 上传的人脸图片要求：侧脸不超过30°，抬头低头不超过15°。 图片中人脸需要保持竖置正脸，如果人像是横置或倒置，可以选择旋转至竖置正脸后重试。

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GO开发环境配置 使用图像识别GO版本SDK包，需要您配置Go语言开发环境。如已经安装配置go开发环境，可跳过 在golang 官网 下载并安装对应的go版本，sdk支持 go 1.14 及以上版本。 下载完成后按照提示安装，位置自选，比如安装到本地D:\develop\go。

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修改PATH变量，末尾增加GO的编译器路径“;%GOROOT%\bin"，中间分隔符是【;】。 修改CLASSPATH变量，末尾增加GO的编译器路径“;%GOROOT%\lib"，中间分隔符是【;】。 在vs code官网，下载安装操作系统的vs code。 安装go语言的插件Go和 Go Critic。

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