选择“本地文件 > 水印提取”，进入“水印提取”页面。 选择“提取内容”： “提取内容”为“文字”：单击“添加文件”，将本地需要提取暗水印的图片上传到DSC平台。 图3 提取文字水印 “提取内容”为“图片”：单击“添加文件”，本地需要提取暗水印的图片上传到DSC平台。 图4 提取图片水印 文件

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OCR），支持物流面单、医疗化验单据等多种行业特定类型图片的结构化信息提取和识别，助力行业自动化效率提升。 首次使用OCR 如果您是首次使用OCR的用户，建议您学习并了解如下信息： 功能介绍 通过功能介绍章节的内容，了解OCR不同类别的 文字识别 功能，包括通用类文字识别、证件类文字识别、票据类文字识别。 入门使用 OC

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提取图片中的图片暗水印 功能介绍 对已嵌入图片暗水印的图片进行水印提取，用户以formData的格式传入待提取水印的图片，DSC服务以图片二进制流的格式返回从图片里提取的出的图片暗水印。目前支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *

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文字识别套件 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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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。 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

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在使用多模板工作流开发应用之前，需要上传模板图片，明确以哪些图片作为模板训练文字识别模型。 上传模板图片 定义预处理 上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，保留图片的关键内容，去掉冗余部分，保持图片内容清晰可见，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

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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。 通用单模板工作流

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板训练文字识别模型，实现单模板图像的文字信息结构化提取。 图1 创建单模板流程 表1 创建单模板流程说明 流程 说明 详细指导 上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前，需要上传模板图片，明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型。 上传模板图片 定义预处理 上传模板图片后，需要

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新建应用。您可以创建单模板服务，通过模板配置文字识别模型，实现单模板图像的文字信息结构化提取。 图1 创建单模板流程 表1 创建单模板流程说明 流程 说明 详细指导 上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前，需要上传模板图片，明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型。 上传模板图片 定义预处理 上传模板图片后，需要

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。 网络图片识别 自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，如果图片包含联系人信息，也支持联系人信息的提取，同时可供进一步的数据挖掘后处理操作。 印章识别 检测和识别合同文件或常用票据中的印章，并可擦除和提取图片中的印章，通过JSON格式返回印章检测、识别、擦除和提取的结果。

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上传模板图片 在使用多模板工作流开发应用之前，需要上传模板图片，明确以哪些图片作为模板训练文字识别模型。 上传模板图片 定义预处理 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，

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，实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件提供预置工作流供您选择，全流程可视化完成AI应用开发以及持续迭代。 选择预置工作流 单模板工作流 通过工作流指引构建文字识别模板，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。详情请见使用单模板工作流开发应用。

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提取图片中的文字暗水印 功能介绍 对已嵌入文字暗水印的图片进行水印提取，用户以formData的格式传入待提取水印的图片，DSC服务以JSON的格式返回从图片里提取的出的文字暗水印。目前支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib

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如何选购合适的API 文字识别服务（OCR）提供四种类型的API：通用类、证件类、票据类、智能分类。 除此之外，您也可以使用 ModelArts Pro 服务提供的“文字识别套件”零代码搭建出专属的文字识别系统。 通用类 通用 表格识别 ：提取表格内的文字和所在行列位置信息。 通用文字识别：提取图片内的文字及其对应位置信息。

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对证件、票据、表单等任意版式文档进行键值对提取、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JSO

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上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前，必须要明确文字识别的模板类型，明确以哪张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。例如上传某一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同格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和 对象存储服务 （OBS）。

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提取图片中的图片暗水印（文件地址版本） 功能介绍 对指定存储地址信息（目前支持OBS）的已嵌入图片暗水印的图片提取图片暗水印，提取出的水印图片将存放在用户指定的位置（目前支持OBS），支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib

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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OB

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提取方法 选择要提取的代码，然后单击装订线中的灯泡图标，或按“Alt+Enter”键查看可用的重构。源代码片段可以提取到新方法中，也可以提取到不同范围的新函数中。在提取重构期间，系统将提示您提供有意义的名称。 父主题： 重构操作

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Interface对话框中，提供提取接口的名称和包，选择要提取的类成员。在JavaDoc选项中，选择是将JavaDoc注释移动或复制到提取的接口，还是保持原样。 单击Refactor以应用重构。 示例 例如，让我们基于提取ExtractImpl类的print方法创建一个新的提取ImplInterface接口。

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Delegate对话框中，提供重构参数。 提供提取类的名称、包和目标目录。 选中Create nested class复选框以在当前类中创建新类。 选中Generate accessors复选框，为提取的字段生成getter方法。 选中Extract as enum复选框，将提取的类创建为枚举类。如果源类包含静态最终字段static

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