无服务器图片生成缩略图

识别火车票中的文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果 定额发票识别 识别定额发票中的文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果。 车辆通行费发票识别 识别车辆通行费发票中的关键文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果。 飞机行程单识别 识别飞机行程单中的文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果。

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include: ['*.jar', '*.aar']) } 将如图1所示的包含so库的两个文件夹导入到jniLibs文件夹中。 图1 so库目录 在“/app/build.gradle”文件中设置so库的存放路径。 1 2 3 4 5 sourceSets { main

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properties settings.gradle 打开工程 打开Android Studio，选择“File > Open”。 在弹出的对话框中选择解压后的SDK路径。 打开工程后，目录结构如下。 请求签名与API调用 在Android工程中的“app/libs”目录下，加入SDK所需jar包。其中jar包必须包括：

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文字识别套件使用简介 ModelArts Pro 是为企业级AI应用打造的专业开发套件。基于华为云的先进算法和快速训练能力，提供预置工作流和模型，提升企业AI应用的开发效率，降低开发难度。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

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wrapper执行脚本 gradlew.bat 打开工程 打开Android Studio，选择“File > Open”。 在弹出的对话框中选择解压后的SDK路径。 打开工程后，目录结构如下。 图1 工程目录结构 调用API示例 在Android工程中的“app/libs”目录下，加入SDK所需jar包。其中jar包必须包括：

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wrapper执行脚本 gradlew.bat 打开工程 打开Android Studio，选择“File > Open”。 在弹出的对话框中选择解压后的SDK路径。 打开工程后，目录结构如下。 图1 工程目录结构 调用API示例 在Android工程中的“app/libs”目录下，加入SDK所需jar包。其中jar包必须包括：

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// 认证用的ak和sk编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； // 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量SDK_AK和SDK_SK。

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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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newClient("testArts")中“testArts”为连接器的名称。如果连接器名称中带有命名空间前缀，代码中也需要携带。 单击脚本编辑器页面上方的，保存脚本。 保存成功后，单击，运行脚本。 在页面底部“输入参数”中，设置输入请求参数，单击测试窗口右上角的。 { "url":

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删除图片上的刺点 功能介绍 根据刺点ID，删除图片上的刺点。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/real3d/spur 请求参数 表1

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新增图片上的刺点 功能介绍 用户选择生产资料列表中的像控点信息，并在图片中标记出来的过程叫做刺点。该接口用来在图片上新增刺点，刺点的具体信息包括： 像控点的经度、纬度、高度及精度信息。 刺点所在的图片ID，以及在图片中的像素点位置信息，包括横向和纵向像素值。 刺点所属的任务ID信息。

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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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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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上传模板图片 在使用多模板分类工作流开发应用之前，必须要明确文字识别的模板类型，明确以哪几种板式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。例如上传两种不同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这两种格式发票上的关键字段。 前提条件

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上传模板图片 在使用多模板分类工作流开发应用之前，必须要明确文字识别的模板类型，明确以哪几种板式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。例如上传两种不同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这两种格式发票上的关键字段。 前提条件

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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，必须确保需要识别的图片都属于同一类型的模板。同一类模板的图片，它们有相同的版面排布，且要识别的文字类型和位置均要求固定。如果您的图片具有多种模板，请考虑使用“多模板工作流”。 确认模板类型后，要准备一张文字清晰的图作为模板图片，模板图

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下文长度变化引起的偏移等。 多模板的前提： 分类器中的任一模板，均需满足上述单模板的要求。 模板种类固定，识别不在多模板中的图片可能会返回错误的结果或无法识别。 模板间有足够的区分度，不同模板要有不同的参照字段，且参照字段差异尽量明显，相似的参照字段容易导致分类错误。 模板数量可

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删除银行卡识别、一维码识别、二维码识别和车牌识别相关内容。 2018-05-10 新增 银行卡识别服务的demo用例 一维码识别服务的demo用例 二维码识别服务的demo用例 车牌识别服务的demo用例 机动车销售发票识别的demo用例 通用文字识别的demo用例 2017-12-30 第一次正式发布。

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评估应用 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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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/寄件人的姓名、电话、地址，面单上的物流编码、三段码、条形码等信息。 方案优势 支持多场景 支持电子面单识别和网络图片识别，打通服务壁垒，提供更好的业务场景支持。电子面单识别支持多家物流公司版式，能在多种复杂因素下（模糊、缺角、褶皱、阴影）准确识别。

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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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