无服务器图片生成缩略图

无服务器图片生成缩略图

    python根据图片识别文字 更多内容
  • 使用流程简介

    OCR服务需要用户通过调用API接口,将图片或扫描件中的文字识别成可编辑的文本,然后返回JSON格式的识别结果,用户需要通过编码将识别结果对接到业务系统或保存为TXT、Excel等格式。 关于文字识别的相关声明请参见文字识别服务声明。 文字识别服务等级协议请参见华为云服务等级协议。

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  • 准备数据

    受技术与成本多种因素制约,文字识别服务存在一些约束限制。 以通用文字识别API为例,输入数据存在以下约束。其他API的的使用约束请参见约束与限制。 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。 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

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  • OCR服务使用简介

    OCR服务使用简介 文字识别(Optical Character Recognition,简称OCR)指将图片、扫描件或PDF、OFD文档中的打印字符进行检测识别成可编辑的文本格式。 OCR以开放API(Application Programming Interface,应用程序

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  • 对接ModelArt识别图像和文字

    (可选)测试是否能可识别花卉图片。 在连接器详情页面,单击“测试”。 配置测试参数,单击“测试”。 选择类型:识别的主体可以是图片或者文本信息。本示例选择“图片文件”,并上传待识别图片图片URL:识别的主体是图片时,可选择“图片URL”并设置图片的URL。 图片文件:识别的主体为图片

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  • 通用类

    功能介绍 通用表格识别 提取表格内的文字和所在行列位置信息,适应不同格式的表格。同时也识别表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化,恢复结构化信息。 通用文字识别 提取图片内的文字及其对应位置信息,并能够根据文字图片中的位置进行结构化整理工作。 手写文字识别 识别文档中的手写文

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  • 自定义OCR介绍

    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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  • API概览

    结果。 手写文字识别 识别手写文字图片中的文字内容。 证件类 身份证识别 识别身份证图片中正面与反面的文字内容,并返回识别文字和坐标。 户口本识别 识别户口本中的文字信息,并返回识别的结构化结果。 行驶证识别 识别行驶证图片中主页与副页的文字内容,并返回识别文字和坐标。 驾驶证识别

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  • 行业套件介绍

    行业套件介绍 文字识别套件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。 文字识别套件的介绍请参见产品介绍。 预置工作流 文字识别套件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

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  • 评估应用

    图片区域,上传本地的图片作为测试图片。 上传图片后,右侧会显示文字识别结果,包括“识别区”和对应的“识别结果”。 上传在线图片 单击“在线URL”,切换至“在线URL”页签。在“开始识别”左侧输出框中输入待测试的图片URL地址,或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域,上传在线图片作为测试图片。

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  • 评估

    上传测试图片或者上传在线图片,评估模板。 图4 评估模板 本地上传图片 默认进入“本地上传”页签,单击“上传图片”,或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域,上传本地的图片作为测试图片。 上传图片后,右侧会显示文字识别结果,包括“识别区”和对应的“识别结果”。 上传在线图片 单击“

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  • 如何提高识别速度

    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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  • 使用单模板工作流开发应用

    Pro的文字识别套件提供了通用单模板工作流,通过工作流指引可构建文字识别模板,识别单个板式图片中的文字,快速实现文档、票证等场景的文字识别。 本章节提供一个身份证样例,帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的通用单模板工作流开发应用的过程。通过上传模板图片、框选参照字段和识别区,自动训

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  • 方案概述

    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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  • 工作流介绍

    在图片模板中框选识别区,确定模板图片中需要识别文字位置。 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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  • 工作流介绍

    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文字位置。

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  • 框选识别区

    框选识别区 在文字识别过程中,需要确定图片识别文字位置,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文字位置。所有需要识别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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  • 提取图片中的文字暗水印(文件地址版本)

    提取图片中的文字暗水印(文件地址版本) 功能介绍 对指定存储地址信息(目前支持OBS)的已嵌入文字暗水印的图片提取文字暗水印,支持的图片格式为:*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib, *.rle, *.tiff, *.tif, *.ppm

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  • 本地调用

    本地调用 本章节以通用表格识别为例,介绍如何使用OCR Python SDK在本地进行开发。 该接口可以识别表格图片中的文字内容,并将识别结果以JSON格式返回给用户。返回结果包含两类:纯文本区(text)和表格区(table),并返回表格结构(row, column)和文本信息。

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  • 识别结果容易漏字或多识别出内容怎么办?

    识别结果容易漏字或多识别出内容怎么办? 识别结果是根据识别区来进行提取的,识别区的位置和大小均会影响识别结果。 若结果漏字,可能是由于识别区太小导致的,需在相应模板的"框选识别区"页面,把漏字的识别区调大一些。 若多识别文字,可能是识别区太大,将周边无关的文字也框进来了,需将识别区改小一点。

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  • 框选识别区

    框选识别区 在文字识别过程中,需要确定图片识别文字位置,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文字位置。所有需要识别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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  • 如何选购合适的API

    通用文字识别 :提取图片内的文字及其对应位置信息。 手写文字识别识别手写文字、印刷文字信息。 网络图片识别识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息。 证件类 身份证识别、护照识别、银行卡识别 驾驶证识别、行驶证识别、道路运输证识别、车牌识别、VIN码识别 营业执照识别、名片识别 票据类 增值税发票识

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