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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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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OCR是系统预置的，与OCR对接的接口。 图4 拖拽OCR图元到画布中 选中组件，单击，设置OCR对接信息。 图5 设置基本信息 表2 OCR图元基本信息参数说明 参数 说明 标签 图元在页面显示的名称。 名称 图元在系统中的唯一标识，不能和其他图元相同。命名要求如下： 长度不能超过80个字符。 必须以英文字母

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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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事件抽取 功能介绍 事件抽取是指从自然语言文本中抽取指定类型的事件以及相关实体信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术。 目前只支持金融公告中会议召开、聘任、辞职、股票增持、股票减持5类事件以及相关要素的抽取。 本API免费调用，调用限制为2次/秒。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。

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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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图解文字识别

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如何在含有多张人脸的图片中实现多 人脸识别 当前 人脸识别服务 中，如果传入的图片中包含多个人脸，则只能选取最大的一个人脸进行识别。但是可以使用如下方法，实现一张图片中多张人脸的识别（比对/搜索）： 调用人脸检测接口，可以得到多张人脸在图片中的像素位置。 通过获取到的人脸位置信息，从原图中将人脸图片截出，可以参考多人脸识别Demo。

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信息抽取函数 结构化抽取适用于xlsx、csv、json格式的基础数据，选择结构化抽取方式信息抽取时，可分为交互界面配置和代码编辑。 在通过结构化抽取方式进行信息抽取时，即用交互界面配置或用代码编辑进行信息抽取时，需要配置引用字段的抽取函数。 KG服务支持的信息抽取函数如表1所示

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驾驶证识别 识别驾驶证图片中主页与副页的文字内容，并返回识别的文字和坐标。 护照识别 识别护照首页图片中的文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果。 银行卡识别 识别银行卡上的关键文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果。 营业执照识别 识别营业执照首页图片中的文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果。

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结构化抽取 信息抽取函数 交互界面配置 代码编辑 父主题： 配置信息抽取

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，并上传待识别的图片。 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：识别的主体为图片时，可选择“图片文件”，直接拖入图片文件。 文本信息：识别的主体为文本时，配置为“文本信息”，并填写具体的文本。 模型Apig-Code：用于AstroZe

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F-8。 limit integer 否 返回关键词的最大数量，默认为5。 如果请求文本的词汇数量小于该值，则返回实际词汇数量。 如果词汇数量为浮点数，则limit取该浮点数向下取整的结果。 lang String 否 支持的文本语言类型，目前只支持中文（zh），默认为中文。 响应消息

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Pro控制台界面，单击“ 自然语言处理 ”套件卡片的“进入套件”。 进入自然语言处理套件控制台。 在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 图1 工作台 在“我的应用”页签下，单击“新建应用”。 进入“新建应用”页面。 图2 新建应用 您也可以单击“我的工作流”，切换至“我的工作流”页签，选择工作流并单击卡片中的“新建应用”。

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图片水印 图片嵌入暗水印 提取图片中的文字暗水印 提取图片中的图片暗水印 图片嵌入暗水印（文件地址版本） 提取图片中的文字暗水印（文件地址版本） 提取图片中的图片暗水印（文件地址版本） 父主题： API说明

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任务后，后台会对当前版本的知识图谱的知识质量和流水线构建进行评估，并生成质检报告，详见查看质检报告。 步骤9：生成图谱 在流水线构建页面单击右上角“生成图谱”，完成图谱的创建。 图18 生成图谱 跳至新建图谱“test”的详情页，查看图谱的状态，当图谱的“状态”由“运行中”变为“

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本章节通过网络图片识别API介绍如何解读调API返回的JSON格式识别结果。请参照API参考“响应参数”章节比对查看。 以下图识别结果为例，讲解图片内容如何与API的返回字段对应。 调用网络图片API成功后，在“JSON返回结果”中，可见result字段，该字段包含了图片中的文字块数目、

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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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放未标注的数据集。 创建名称为“model-data-out”的文件夹用于存放已标记并发布的数据集。 创建名称为“graph-data”的文件夹用于存放创建图谱的数据集。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。为保证数据能正常访问，请务必保证创建的OBS桶与KG

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语言文本中抽取三元组的模型，因此仅适用于抽取基础数据格式为txt文本的自然语言短句。 自定义模型流程 自定义信息抽取模型的流程如表1所示。 表1 自定义信息抽取模型流程 流程 说明 操作指引 准备训练数据 提前准备用于训练模型的数据。 准备训练数据 创建模型 基于您的训练数据（即

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非结构化抽取 前提条件 已创建图谱并选择图谱规格，请参见购买知识图谱。 已创建并选择本体，详情请参见配置图谱本体。 已完成数据源配置，详情请参见配置数据源。 如果选择使用自己自定义模型，您需要在创建知识图谱之前，自定义用于信息抽取的模型，具体操作请见自定义信息抽取模型。 操作步骤

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