无服务器图片生成缩略图

Superclass对话框中，提供重构参数。 提供提取的超类名称和包。 在Members to form superclass区域中，选择要提取的类成员。对于方法，选中Make abstract复选框，将提取的方法声明为超类中的abstract方法，并将其实现保留在原始类中。 在JavaDoc for

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在打开的Extract Method Object对话框中，提供重构选项。 Create inner class：选择以创建新的内部类。所有局部变量都转换为此类的字段。提供类的名称及其可见性修饰符。 Create anonymous class：选择以创建新对象并提供要创建的方法的名称。

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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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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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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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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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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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wiki编辑器内超链接文字修改显示异常 问题现象 编辑器内超链接文字的第一个文字前面插入文字，超链接失效。 原因分析 开源编辑器问题。 处理方法 插入链接时在链接前后增加空格。 父主题： 知识库

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识别结果是根据识别区来进行提取的，识别区的位置和大小均会影响识别结果。 若结果漏字，可能是由于识别区太小导致的，需在相应模板的"框选识别区"页面，把漏字的识别区调大一些。 若多识别出文字，可能是识别区太大，将周边无关的文字也框进来了，需将识别区改小一点。 若上述办法均无法解决，请检查识别区的文字是否

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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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为连接器的名称，“url”取值是图片的URL， “front”表示识别的是身份证正面。 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。 不用设置输入参数，直接单击测试窗口右上角的。 在输出参数页签，检查是否识别出身份证上文字信息。 识别出身份证上的文字信息，表明成功调用连接器。

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图2 创建OCR 名称：连接器的名称。 区域：OCR服务的区域。 访问密钥：访问密钥ID，与私有访问密钥关联的唯一标识符，访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。配置为前提条件中的“AK”的值。 密钥：私有访问密钥，与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可

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第二个框表示结束索引。结束索引不包含在截取的字符串中。 字符串提取示例 以下面响应体为例： 若需要在响应体中提取“result”数组第一个元素的“code”的5到9位，与目标值比较，则可以在“检查点”中进行如下配置。 若需要提取响应体中提取“result”数组的第一个元素的“code”的5到9位，赋值给变

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的匹配，提取出与给定正则表达式匹配的返回值。 在后续测试步骤中，通过“${参数名}”方式引用前序测试步骤创建的响应提取。后续步骤的URL、请求头、请求体中均可以引用此参数。如果在JSON格式的请求体中引用此参数，请在参数外使用英文引号，如： { id: "用例ID" name:"${name}"

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true的字段，和至少一个为false的字段用来提取水印 data 是 Array of Map<String,Object> objects 水印数据，数据条数不超过30,000条 表4 Columns 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 数据的字段名称，最大支持长度256

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提取水印 数据库水印提取 文档水印提取 图片水印提取 父主题： 数据水印

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el。 约束条件 本章节的方法仅针对提取PDF、PPT、Word、Excel格式文件的单个文件的暗水印。 PDF文件和word文件最大50M。 excel文件最大70M。 ppt文件最大20M。 创建OBS桶文件水印提取任务 登录管理控制台。 单击左上角的，选择区域或项目。 在左侧导航树中，单击，选择“安全与合规

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数据提取作业 作业输入输出规范 示例代码 构建镜像 父主题： 算子示例

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训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后，多模板分类工作流在模板数量较多，或版式相似度较高的情况下，建议针对不同的模板上传对应的训练集数据，用于训练模板分类模型，使服务能够精准地分类多个模板图片，然后对多个模板图片进行文字识别和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择

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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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