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    java图片识别文字demo 更多内容
  • 语种识别

    '__main__': nlp_demo() Java语言请求代码示例(识别"It is a good day"的语种) import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader;

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  • 如何选取参照字段?

    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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  • 静默活体检测

    图片大小小于2MB,由于过大图片会导致时延较长,并且图片信息量不大,建议小于1MB。 图片分辨率小于4096*4096,图片中人脸像素大于40*40,建议120*120以上。 为保证识别效果,人脸图片建议要求如下: 光照大于200lux、无反光强光阴影现象。 人脸无遮挡、整体清晰无拖尾抖动等运动模糊。

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  • 人脸比对

    Base64编码中请勿使用回车换行。 系统不保存用户图片图片大小小于8MB,由于过大图片会导致时延较长,并且图片信息量不大,建议小于1MB。 图片分辨率小于4096*4096,图片中人脸像素大于80*80,建议120*120以上。 为保证识别效果,人脸图片建议要求如下: 光照大于200lux、无反光强光阴影现象。

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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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  • 评估

    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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  • 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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  • 图片质量类报错处理办法

    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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  • 如何提高识别精度

    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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  • 智能文档解析

    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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  • 通用表格识别

    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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  • GO SDK Demo

    GO SDK Demo 本节提供了一个基于Go SDK的Demo,帮助用户开发自己的Go客户端应用程序。 本Demo仅适用于Hyperledger Fabric增强版的 区块链 实例。 准备工作 准备 弹性云服务器 。 在弹性 云服务器 上安装golang环境,Go版本要求:1.12及以上,1

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  • 使用MQTT Demo接入

    使用MQTT Demo接入 MQTT使用指导 使用MQTT.fx调测 Java Demo使用说明 Python Demo使用说明 Android Demo使用说明 C Demo使用说明 C# Demo使用说明 Node.js Demo使用说明 MQTT over WebSocket

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  • 部署服务

    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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  • 内容审核-图像

    .build(); 步骤六:调用服务 选择本地图片或者使用Demo默认图片,参考如下示例代码修改“ModerationImageContentDemo.java”文件中图片文件路径(“data/moderation-demo-1.jpg”)。 1 2 3 4 5 public

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  • 终端节点

    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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  • 对接ModelArts Pro实现在应用中使用文字识别和自然语言处理能力

    (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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  • 开始使用

    选择桶moderation-image-demo-resource-obs(实际桶名称以部署指定参数为准),上传图片文件。 暂不支持OBS上传KMS加密的图片文件。 图像 内容审核 支持识别处理JPG、PNG、JPEG、WEBP、GIF、TIFF、TIF、HEIF格式的图片。 图像各边的像素大小在20到6000px之间。

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  • 票据类

    票据类 功能介绍 增值税发票识别 通过对增值税发票图片预处理、表格提取、文字提取、文字识别、结构化信息输出等一系列技术化手段,快速将增值税发票上的文字信息识别出来,用于后续的进一步处理,节省大量的人工录入成本。 机动车销售发票识别 自动识别机动车销售发票图片内的文本内容,并返回结构化

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  • 人脸检测

    Base64编码中请勿使用回车换行。 系统不保存用户图片图片大小小于8MB,由于过大图片会导致时延较长,并且图片信息量不大,建议小于1MB。 图片分辨率小于4096*4096,图片中人脸像素大于80*80,建议120*120以上。 为保证识别效果,人脸图片建议要求如下: 光照大于200lux、无反光强光阴影现象。

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  • 大屏Demo

    大屏Demo 描述 大屏Demo,开箱即用的大屏样例,需要配合应用资产中“大屏数据处理应用模板”一起使用。 开放能力 大屏Demo为模板资产,订购后下载到本地,通过导入的方式上传到“业务大屏”下使用。 大屏Demo提供了指挥看板页面,如图1所示。 图1 指挥看板页面 如何使用资产

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