无服务器图片生成缩略图

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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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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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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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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通过AstroZero中的连接器上传并识别身份证图片 期望实现效果 AstroZero封装了不同类型的连接器用于对接其他服务，对接后即可在应用中使用该服务。例如，通过连接器对接OCR后，可识别某用户上传到华为OBS上的身份证图片的全部信息。 图1 在页面提交身份证信息 图2 成功识别图片 功能实现方法 准备工作。

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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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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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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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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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、图片中人脸保持竖置正脸。 支持人脸图片旋转角检测，返回人脸图片顺时针旋转角度，值为0°、90°、180°和270°。 建议： 由于过大图片对识别算法精度无明显提升，同时会导致时延较长，建议传入图片小于1MB，一般500KB左右足够。 OBS上存储的图片也建议小于1MB。 图片中人脸像素建议120*120以上。

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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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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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false：关闭单朝向模式 图片文字方向一致时，打开该开关可提升识别精度；图片文字方向不一致时，关闭该开关可支持多朝向文字识别。未传入该参数时默认为true，既默认图片中的字段为单朝向。 language 否 String 语种选择，未传入该参数时默认为中英文识别模式。参考华为云通用文字支持语种。

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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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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 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 样例 语音通知API、呼叫状态通知API、话单通知API 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

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cn 身份证识别、驾驶证识别、行驶证识别、增值税发票识别、机动车销售发票识别、通用表格识别、通用文字识别、手写文字识别、车辆通行费发票识别、飞机行程单识别、定额发票识别、出租车发票识别、火车票识别、营业执照识别、银行卡识别、护照识别、道路运输证识别、智能分类识别、车牌识别、名片识别

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（可选）测试是否可识别行程码。 在连接器详情页面，单击“测试”。 配置测试参数，单击“测试”。 页面弹出“成功”提示框，表明成功识别行程码。 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 /

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部署服务 评估模板应用后，就可以部署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模板样式的图片。 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，并完成评估模板步骤，详情请见评估应用。 操作步骤 在“应用开发>部署”页面完

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