框选参照字段 在文字识别过程中，套件会检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板，并将识别图片校正后再提取结构化信息，支持图片平移、旋转与拉伸变换。 为了检查并校正待识别的图片，这就需要在模板图片中指定参照字段。通过参照字段的文字内容来判断是否属于同一种模板，通过参照字段的位置来校正待识别图片。

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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 已在自定义OCR控制台选择“通用单模

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FinancialStatementWordsRegionList objects 返回的表格、文本区域列表。输出顺序从左到右，从上到下。 excel String 表格图像转换为excel的Base64编码，图像中的文字和表格按位置写入excel，可编辑。对返回的excel编码，可用base64.b64decode解码并保存为xlsx文件。

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挂起当前作业执行计划：当前作业实例的状态为运行异常，该节点的后续节点以及依赖于当前作业的后续作业实例都会处于等待运行状态。 是否空跑 否 如果勾选了空跑，该节点不会实际执行，将直接返回成功。 任务组 否 选择任务组。任务组配置好后，可以更细粒度的进行当前任务组中的作业节点的并发数控制，比如作业中包含多个节点、补数据、重跑等场景。

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别后的文字内容分享给同事或者存到云笔记中。 点击右上角“+”＞“扫一扫”＞“文档”，选择手机上的图片，即可完成识别。 父主题： 移动端

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携带正确的ID，正常使用OCR服务，账单的企业项目会被分类到企业ID对应的企业项目中。 携带格式正确但不存在的ID，正常使用OCR服务，账单的企业项目会显示对应不存在的企业项目ID。 不携带ID或格式错误ID（包含特殊字符等），正常使用OCR服务，账单的企业项目会被分类到"default"中。 表3 请求Body参数

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Object 字段的置信度，取值范围0~1。 置信度越大，本次识别的字段的可靠性越高，在统计意义上，置信度越大，准确率越高。 置信度由算法给出，不直接等价于字段的准确率。 text_location Object 对应所有在原图上识别到的字段位置信息，包含所有文字区域四个顶点的二维坐标（x

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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，并返回结构化字

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Object 字段的置信度，取值范围0~1。 置信度越大，本次识别的字段的可靠性越高，在统计意义上，置信度越大，准确率越高。 置信度由算法给出，不直接等价于字段的准确率。 共享字段 text_location Object 对应所有在原图上识别到的字段位置信息，包含所有文字区域四个顶点的二维坐标（x

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携带正确的ID，正常使用OCR服务，账单的企业项目会被分类到企业ID对应的企业项目中。 携带格式正确但不存在的ID，正常使用OCR服务，账单的企业项目会显示对应不存在的企业项目ID。 不携带ID或格式错误ID（包含特殊字符等），正常使用OCR服务，账单的企业项目会被分类到"default"中。 表3 请求Body参数

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ModelArts 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

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携带正确的ID，正常使用OCR服务，账单的企业项目会被分类到企业ID对应的企业项目中。 携带格式正确但不存在的ID，正常使用OCR服务，账单的企业项目会显示对应不存在的企业项目ID。 不携带ID或格式错误ID（包含特殊字符等），正常使用OCR服务，账单的企业项目会被分类到"default"中。 表3 请求Body参数

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框选参照字段 在文字识别过程中，套件会检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板，并将识别图片校正后再提取结构化信息，支持图片平移、旋转与拉伸变换。 为了检查并校正待识别的图片，这就需要在模板图片中指定参照字段。通过参照字段的文字内容来判断是否属于同一种模板，通过参照字段的位置来校正待识别图片。

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已下载的数据。 步骤2：订阅算法 在AI Gallery搜索“ResNet_v1_50”，进入算法详情页。 单击右侧的“训练 > ModelArts”后，选择ModelArts的云服务区域（即要部署服务的云服务区），单击“确认”，跳转至ModelArts的“算法管理>我的订阅”中。

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ModelArts AI识别可以单独针对一个标签识别吗？ 标注多个标签进行训练而成的模型，最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签，建议单独训练识别此标签的模型使用，并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题： 一般性问题

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支持单图多印章识别。 支持图像中印章任意角度的水平旋转。 支持圆形章、椭圆章、方形章、三角章和菱形章的检测和识别。 能处理反光、暗光等干扰的图片但影响识别精度。 身份证识别 支持中华人民共和国居民身份证的识别。 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15到8192px之间。

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创建企业项目后，在传参时，有以下三类场景。 携带正确的ID，正常使用OCR服务，账单的企业项目会被分类到企业ID对应的企业项目中。 携带格式正确但不存在的ID，正常使用OCR服务，账单的企业项目会显示对应不存在的企业项目ID。 不携带ID或格式错误ID（包含特殊字符等），正常使用OCR服务，账单的企业项目会被分类到"default"中。

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Object 字段的置信度，取值范围0~1。 置信度越大，本次识别的字段的可靠性越高，在统计意义上，置信度越大，准确率越高。 置信度由算法给出，不直接等价于字段的准确率。 text_location Object 对应所有在原图上识别到的字段位置信息，包含所有文字区域四个顶点的二维坐标（x

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框选参照字段个数须建议大于4个，越多越好，并尽量分散在图片的四周。 参考字段尽量沿着文字边缘框选，精确框住对应文本行为佳。 核对右侧“框选参照字段”中的参照字段是否与框选的参照字段一致。 框选并核对完所有模板图片的参照字段后，单击“下一步”，进入框选识别区步骤。 父主题： 多模板分类工作流

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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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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，从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。

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