无服务器图片生成缩略图

框选参照字段个数须建议大于4个，越多越好，并尽量分散在图片的四周。 参考字段尽量沿着文字边缘框选，精确框住对应文本行为佳。 核对右侧“框选参照字段”中的参照字段是否与框选的参照字段一致。 框选并核对完所有模板图片的参照字段后，单击“下一步”，进入框选识别区步骤。 父主题： 多模板分类工作流

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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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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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散点图配置效果 数据系列：对数据属性（数据的标记图形、标记的大小、标记颜色、散点图标是否设置阴影等）进行一系列配置。单击“+”，可添加数据系列。当数据系列的设置数多于实际数据时，多于的数据系列不显示。 标记的图形：散点或者气泡标记的图形。 标记的大小：散点标记的大小。气泡图没有该参数且不支持改标记大小。

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找出与待识别文字最相似的取值，作为识别结果。 自定义正则提取 预过滤 对初始的待识别文字进行预处理。 左边输入框填写待识别文字中被替换字符的正则表达式。 右边输入框填写所替换的新字符。 不填写时，默认不做预处理。 如果需要多次预处理，可单击，填写新增的预处理规则。 例如： “字段类型名称”：“出生日期”

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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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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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边距：组件中图表距离整个组件四边（上、下、左、右）的距离（参见图2），默认为0，即铺满整个组件。 边框圆角：边框的圆角，四个角弧度取值范围为0~500，单位px。 图表背景：设置图表的背景颜色。 图形 图形是指组件中，实现 数据可视化 的具体图形表达元素，例如饼图的扇区、柱状图的柱子、折线图的线条、拐点等。 图4

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二次处理的图片。利用翻拍识别可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。 图像标签 可识别上千种通用物体以及数百种场景标签，一个图像可包含多个标签内容，语义内容非常丰富。更智能、准确的理解图像内容，让智能相册管理、照片检索和分类、基于场景内容或者物体的广告推荐等功能更加准确。

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人的姓名、电话、地址，面单上的物流编码、三段码、条形码等信息。 方案优势 支持多场景 支持电子面单识别和网络图片识别，打通服务壁垒，提供更好的业务场景支持。电子面单识别支持多家物流公司版式，能在多种复杂因素下（模糊、缺角、褶皱、阴影）准确识别。 简单易用 用户只需要将需要识别的图

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'an”中找出与待识别文字最相似的取值，作为识别结果。 自定义正则提取 预过滤 对初始的待识别文字进行预处理。 左边输入框填写待识别文字中被替换字符的正则表达式。 右边输入框填写所替换的新字符。 不填写时，默认不做预处理。 如果需要多次预处理，可单击，填写新增的预处理规则。 例如：

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基本饼图是饼图图表的一种，用于实现饼图图表统计。 图1 属性 基础 组件标题：设置组件的标题，用于在高级页面显示。 组件名称：设置组件的名称，名称是该组件在页面中的唯一标识。 位置 距离左端：组件到页面左侧的距离，单位为px。 距离顶端：组件到页面顶部的距离，单位为px。 宽度：组件的宽度，单位为px。

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bearer +“ ”+5.2.1中获取的access_token的值 请求参数 参数 类型 是否必填 描述 image_base64 String 是 待识别的图片转成的base64串。 object_list List 是 智能对象列表，以及智能对象的入参。 object_list说明：

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部署服务 评估模板应用后，就可以部署多模板应用至文字识别开发套件中，开发属于自己的文字识别应用，此应用用于识别自己所上传的图片属于哪种模板以及识别图片中的文字。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用，并完成评估模板步骤，详情请见评估应用。 操作步骤 在

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如何选取参照字段？ 参照字段是在所有图片中，文字位置和内容均不发生变化的文字。 参照字段有两个作用： 在单模板应用中，用于矫正识别图片，从而找准识别字段； 在多模板应用中，参照字段的内容和位置将作为相应模板的分类特征。 在框选参照字段时，首先要确保所框选的文字位置和内容都固定不变，如果不

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图形是指组件中，实现数据可视化的具体图形表达元素，例如饼图的扇区、柱状图的柱子、折线图的线条、拐点等。 图5 图形 颜色：设置组件中，图表的图形颜色。 统一配置 折线类型：设置图形中折线类型，包括平滑和不平滑。 折线宽度：设置折线的宽度。 拐点尺寸：设置折线的拐点尺寸。 数据标签：是否显示数据标签，支持设置标签颜色。

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bearer +“ ”+5.2.1中获取的access_token的值 请求参数 参数 类型 是否必填 描述 image_base64 String 是 待识别的图片转成的base64串。 object_list List 是 智能对象列表，以及智能对象的入参。 startFlag integer

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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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标记样式/标记的图形：可以设置标记的图形形状。 标记样式/标记的大小：可以设置标记的图形大小。 标记样式/折线拐点标志颜色：折线拐点标志的颜色。 折线样式/宽度：折线的宽度。 折线样式/线的类型：折线的类型。 折线样式/不透明度：折线的透明度。 折线样式/颜色：折线的颜色。 区域填充样式/不透明度：折线内区域填充的透明度。

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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。 文字识别服务：提供发票识别与验真服务，识别用户上传的发票内容以及对接国税局系统进行真伪验证。

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以base64编码形式输出图片数据。 data data中的内容表示算法作业运行输出的识别结果。 bounding_box 告警输出对象的矩形框。 x：矩形框左上角横坐标 y：矩形框左上角纵坐标 w：矩形框宽度 h：矩形框高度 detection_id 告警目标对应的ID。 category

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