无服务器图片生成缩略图

图片文件：识别的主体为图片时，可选择“图片文件”，直接拖入图片文件。 文本信息：识别的主体为文本时，配置为“文本信息”，并填写具体的文本。 模型Apig-Code：用于AstroZero调用ModelArts中，已上线的服务。 已执行前提条件中操作，即已部署上线用于花卉识别的模型。 在ModelArts管理控制台左侧菜单栏中，选择“部署上线

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OCR服务识别结果可以转化为Word、TXT、pdf吗 OCR提取之后返回的结果是JSON格式，需要用户通过编程，将结果保存为Word、TXT、pdf格式。 父主题： API使用类

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注册PDF查看应用 支持注册PDF查看应用，用于预览查看PDF文件。 注册PDF查看应用 登录 交换数据空间 官网。 单击“管理控制台”，进入交换数据空间控制台界面。 单击“我的空间”，在交换数据空间实例中，选择实例，单击实例卡片上的“连接器”。 选择连接器，单击连接器卡片上的“前往”，进入连接器控制台界面。

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具体请参见终端节点。 例如，营业执照识别服务部署在“华北-北京四”区域的“endpoint”为“ocr.cn-north-4.myhuaweicloud.com”或“ocr.cn-north-4.myhuaweicloud.cn”，请求URL为“https://ocr.cn-north-4

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查看报告PDF状态 功能介绍 根据任务ID查看报告PDF状态 URI GET /v1/{project_id}/sbc/report/pdf/status 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户project_id 最小长度：32

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快速部署 本章节主要指导用户如何自动化部署“文字识别-发票识别与验真”解决方案。 表1 参数说明 参数名称 类型 是否可选 参数解释 默认值 image_bucket_name string 必填 OBS桶名称，全局唯一，用于上传发票图片或PDF文件。取值范围：3~59个字符，支持小写字母、数字、中划线（-）、英文句号（

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根据如下特征过滤： N gram重复率：以N个字符为粒度统计频率大于1的N-gram的个数与所有N-gram的个数比值。 Top N gram占比：频率最高N gram占比。 段落特征过滤 根据如下特征过滤： 段落重复率。 段落非中文字符占比。 段落完整性。 句子特征过滤 根据如下特征过滤：

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按照图片文字从上到下、从左到右排列。 words为识别出来的文本内容，confidence表示该字段的置信度。 location表示文字块的区域位置信息，采用图像坐标系，第一个文字块左上角顶点为[140,45]。 extracted_data表示图片中包含的联系人信息，仅在设置了

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异常状态。 已开通通用表格识别。 操作步骤 获取并安装OCR Python SDK。 以PyCharm为例，介绍如何安装SDK。 在PyCharm中新建一个项目，并单击左下方“Terminal”按钮。分别执行以下命令安装SDK（该SDK支持Python3及以上版本）。 # 安装核心库

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框选参照字段 在文字识别过程中，套件会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。 为了检查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是否属于同一种模板，通过参照字段的位置来校正待识别图片。

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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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框选参照字段 在文字识别过程中，套件会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。 为了检查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是否属于同一种模板，通过参照字段的位置来校正待识别图片。

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在图片模板中框选识别区，确定模板图片中需要识别的文字位置。 框选识别区 评估应用 通过上传与模板图片同一板式的测试图片，评估图片识别结果是否正确。 评估应用 部署服务 模板图片评估后，可以部署模板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模板样式的图片。 部署服务 父主题： 通用单模板工作流

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练并生成文字识别模型，并将生成的模型部署为在线服务。部署完成后，用户可通过在线服务识别身份证模板中的文字。 首先，请仔细阅读准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。使用通用单模板工作流开发应用的步骤如下所示： 步骤1：准备数据 步骤2：新建应用 步骤3：上传模板图片 步骤4：定义预处理

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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字段，用于矫正图片的方向，进而在正确的方向上，识别图片中的结构化信息。 框选参照字段 框选识别区 在图片模板中框选识别区，确定模板图片中需要识别的文字位置。

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框选参照字段 在文字识别过程中，套件会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。 为了检查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是否属于同一种模板，通过参照字段的位置来校正待识别图片。

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company_seal_mark Boolean 是否含有公司印章，取值为true或false： 含有公司印章：true 不含有公司印章：false electronic_mark Boolean 是否为浙江/广东通用机打电子发票，取值为true或false： 是浙江/广东通用机打电子发票：true

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自定义字典 取值范围 在识别当前字段类型的文字时，选择字典的取值范围中最相似的取值为最后识别结果。 例如： “字段类型名称”：“城市” “字段属性”：“自定义字典” “取值范围”：“Shenzhen”、“Beijing”、“Xi'an” 在识别“字段类型”为“城市”的文字时，从“Shen

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评估应用 通过上传测试图片，在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况，保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板，并且能正确识别测试图片中的识别区文字。 评估应用 部署服务 模板图片评估后，可以部署模板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多模板样式的图片。

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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格式返回识别的结构化结果。支持横向、竖向、艺术字识别。

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待提取文字暗水印的图片地址，当前只支持OBS，格式为 obs://bucket/object ，其中bucket为和当前项目处于同一区域的OBS桶名称，object为对象全路径名。例如：obs://hwbucket/hwinfo/hw.png，其中obs://表示OBS存储，hwbucket为桶名，hwinfo/hw

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