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上传模板图片
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需要定制识别的字段。例如上传某一格式的发票图片作为模板，配置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 已在“自定义OCR”控制台选择“通用单模板工作流”创建应用，详情请见6.2新建应用。 提前准备待识别的图片，图片要求请见图片要求。 图片要求 保证图片质量：不
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调用SDK实现通用表格识别
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调用SDK实现通用表格识别 文字识别服务软件开发工具包（OCR SDK）是对文字识别服务提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。 本章节以通用表格识别API为例，介绍如何使用OCR Python SDK。 使用OCR SDK的详细步骤如下所示： 步骤1：开通服务 步骤2：安装SDK
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框选参照字段
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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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如何提高识别精度
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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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使用流程简介
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通用表格识别
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通用表格识别 功能介绍 识别表格图片中的文字内容，并将识别的结果以JSON格式返回给用户。返回结果将图片区域（words_region）划分为两类：纯文本区（text）和表格区（table），并返回表格结构（row, column）和文本信息。该接口的使用限制请参见约束与限制，详
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什么是ModelArts Pro
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政务场景 零售场景 构建商品视觉自动识别的模型，可用于无人超市、蛋糕生鲜识别等场景。随着商品种类的更新，收银员即可迭代更新模型。 特点：构建商品视觉自动识别的模型，可用于无人超市等场景。 优势：用户自定义模型可以实现99.5%的识别准确率，可以实现秒级识别整盘商品，从而提升结算效率。模
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与云服务集成
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对接Redis实现数据存储 对接 CSS 提供 云搜索服务 对接OCR实现图片上文字识别功能 对接IEF实现边缘节点管理功能 对接华为云 ModelArts Pro 对接华为云ModelArts 对接SMN实现短信发送功能 对接MSG SMS 实现短信发送功能 对接SMTP实现邮件发送功能 配置微信公众号登录功能
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框选识别区
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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“多模板分
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Python
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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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Python
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Python 样例 发送短信（示例1）、发送分批短信（示例1） 发送短信（示例2）、发送分批短信（示例2） 接收状态报告、接收上行短信 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 引用库 requests 2.18.1（仅示例1引用） 请自行下载安装Python
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Python
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2018.3.5或以上版本，可至IntelliJ IDEA官方网站下载。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X，包含2.7.9），可至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
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Python
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information. >>> 如果未安装Python，请使用以下命令安装： yum install python Python版的Kafka客户端 执行以下命令，安装推荐版本的kafka-python： pip install kafka-python==2.0.1 生产消息 以下加粗
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Python
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用户可以参考表1和表2配置Python节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 Python语句或脚本 是 可以选择Python语句或Python脚本。 Python语句 单击“Python语句”参数下的文本框，在“Python语句”页面输入需要执行的Python语句，选择Python脚本。
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使用多模板工作流开发应用
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一步”。 进入“应用开发>框选识别区”页面。 步骤6：框选识别区 在“应用开发>框选识别区”页面，通过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。 识别区是对应字段内容所在区域。在框选
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Python
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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cmd/shell窗口中使用pip安装“requests”库。 pip install requests
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Python
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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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Python
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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
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图片质量类报错处理办法
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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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OCR服务提供哪些版本的SDK
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