无服务器图片生成缩略图

上传模板图片 在使用多模板分类工作流开发应用之前，必须要明确文字识别的模板类型，明确以哪几种板式图片作为模板训练文字识别模型，基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传两种不同格式的发票图片作为模板，训练的文字识别模型就能识别并提取这两种格式发票上的关键字段。 前提条件

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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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自定义OCR基于丰富的文字识别算法和行业知识积累，帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字识别服务，实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 工作流 自定义OCR当前提供了单模板工作流和多模板工作流，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。

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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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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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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OBS桶，即可自动识别提取收/

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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“通用单模

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查看数据倾斜状态 操作场景 数据倾斜会造成查询表性能下降。对于记录数超过千万条的表，建议在执行全量数据导入前，先导入部分数据，以进行数据倾斜检查和调整分布列，避免导入大量数据后发现数据倾斜，调整成本高。 背景信息 GaussDB 是采用Shared-Nothing架构的MPP（Massive

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算倾斜解决。下面分别进行介绍。 倾斜识别 计算倾斜的识别，即预先识别计算过程中的重分布列是否存在倾斜数据。RLBT方案中给出了三个解决手段，统计信息识别，hint方式指定以及规则识别： 统计信息识别 需要用户先执行analyze收集各表的统计信息，然后优化器能够自动利用统计信息对

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是计算倾斜解决。下面分别进行介绍。 倾斜识别 计算倾斜的识别，即预先识别计算过程中的重分布列是否存在倾斜数据。RLBT方案中给出了三个解决手段，统计信息识别、hint方式指定以及规则识别： 统计信息识别 需要用户先执行analyze收集各表的统计信息，然后优化器能够自动利用统计信

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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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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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评估 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 已在自定义OCR控制台选择“通用单模板工作流”创建应用，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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车牌识别 功能介绍 识别输入图片中的车牌信息，并以JSON格式返回其坐标和内容。 该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 车牌示例图 支持车牌信息、车牌颜色识别，支持双行车牌识别，支持单张图片内多个车牌识别。 目前支持车牌类型含小型汽车

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如何提高识别速度 识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，因此建议在图片文字清晰的情况下，适当压缩图片的大小，以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。 根据实践经验，一般建议证件类的小图(文字少)在1M以下，A4纸大小的密集文档大图在2M以下。

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财务报表识别 功能介绍 识别用户上传的表格图片中的文字内容，并将识别的结果返回给用户。 约束与限制 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式图片。 图像各边的像素大小在15px到8192px之间。 图像中识别区域有效占比超过80%，保证整张表格及其边缘包含在图像内。

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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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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 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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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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