Python 样例 发送短信示例、发送分批短信示例、接收状态报告示例、 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 发送短信为单模板群发短信示例，发送分批短信为多模板群发短信示例。 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使

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Python 简介 开始工程 构建环境 代码编辑 代码浏览 代码搜索 代码校验 测试 调试 启动配置

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对证件、票据、表单等任意版式文档进行键值对提取、 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

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在使用多模板工作流开发应用之前，需要上传模板图片，明确以哪些图片作为模板训练文字识别模型。 上传模板图片 定义预处理 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

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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结果的OBS桶，企业业务系统定时从该桶中获取结果并处理。 函数工作流 ：用于实现调用文字识别服务的业务逻辑，当OBS桶收到上传的发票文件后，会自动通知函数调用文字识别服务，并将结果存放到指定的OBS桶里。

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FunctionGraph，用于实现调用文字识别服务业务逻辑，当收到OBS上传图片通知后，自动调用文字识别 OCR服务进行电子面单识别、网络图片识别并将结果存放在OBS桶内。 使用文字识别 OCR，提供电子面单识别和网络图片识别。用户只需要将电子面单图片或含有收/寄件信息的截图上传至

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通过python将图片转成base64编码 下方示例代码以Python为例，介绍如何将d:\demo.jpg图片转换成base64编码。您也可以使用在线的图片转base64工具。 import base64 with open("d:\demo.jpg", "rb") as image_file:

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详细指导 上传模板图片 在使用多模板工作流开发应用之前，需要上传模板图片，明确以哪些图片作为模板训练文字识别模型。 上传模板图片 定义预处理 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

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文字识别SDK简介 文字识别SDK概述 文字识别（Optical Character Recognition，简称OCR）将图片或扫描件中的文字识别成可编辑的文本。可代替人工录入，提升业务效率。支持身份证、驾驶证、行驶证、发票、通用表格、通用文字等场景文字识别。 文字识别以开放API（Application

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用户配置手写文字票识别执行动作，相关参数说明如表17所示。 表17 手写文字识别输入参数说明 参数 说明 图片文件 上传图片所在位置。 图片的URL路径 图片的URL路径，和图片文件 。 是否校正图片的倾斜角度 -true：校正图片的倾斜角度；-false：不校正图片的倾斜角度。 输出参数 用户可以在之后的执

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接口响应时间依赖于图片的下载时间，如果图片下载时间过长，会返回接口调用失败。 请保证被检测图片所在的存储服务稳定可靠，推荐使用OBS服务存储图片数据。 url中不能存在中文字符，若存在，中文需要进行utf8编码。 quick_mode 否 Boolean 快速模式开关，针对单行文字图片（要求

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图2 配置测试参数 选择类型：识别的主体可以是图片或文本信息。本示例选择“文字识别套件 / 图片文件”，并上传待识别的行程码图片。 文字识别套件 / 图片URL：识别的主体是图片URL。 文字识别套件 / 图片文件：识别的主体为图片文件。 自然语言处理 套件 / 文本信息：识别的主体为文本。

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OBS桶，一个用于存放用户上传的证件图片和人脸图片，当用户上传后，自动通知函数工作流 FunctionGraph进行处理；并将证件识别结果和 人证核身 结果以JSON文件格式返回至另一个OBS桶中。 创建函数工作流 FunctionGraph，用于实现调用文字识别 OCR服务及 人脸识别服务

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接口响应时间依赖于图片的下载时间，如果图片下载时间过长，会返回接口调用失败。 请保证被检测图片所在的存储服务稳定可靠，推荐使用OBS服务存储图片数据。 url中不能存在中文字符，若存在，中文需要进行utf8编码。 detect_direction 否 Boolean 是否校正图片的倾斜角度，可选值如下。

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临时授权方式实现图片处理(Java SDK) 功能说明 OBS为用户提供了稳定、安全、高效、易用、低成本的图片处理服务。您可以通过临时授权方式传入图片处理参数，对图片文件进行图片剪切、图片缩放、图片水印、格式转换等处理。 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue

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图3 配置测试参数 选择类型：识别的主体可以是图片或文本信息。本示例选择“文字识别套件 / 图片文件”，并上传待识别的行程码图片。 文字识别套件 / 图片URL：识别的主体是图片URL。 文字识别套件 / 图片文件：识别的主体为图片文件。 自然语言处理套件 / 文本信息：识别的主体为文本。

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下载SDK的最新版本。 获取并安装Python安装包（可使用2.7或3.X），如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 获取并安装IntelliJ IDEA，如果未安装，请至IntelliJ IDEA官方网站下载。 已在IntelliJ IDEA中安装Python插件，如果未安装，请按照图1所示安装。

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Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供

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Secret等信息，具体参见认证前准备。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X），如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在命令行中使用pip安装“requests”库。 pip install requests 如果pip安装

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Python 开发事件函数 python模板 制作依赖包

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X版本，如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在cmd/shell窗口中使用pip安装“requests”库。 pip install requests 如果pip安装requests遇到证书错误，请下载并使用Python执行此文件，升级pip，然后再执行以上命令安装。

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