无服务器图片生成缩略图

无服务器图片生成缩略图

    图片内容文字提取 更多内容
  • 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,如果不满足此

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  • 工作流介绍

    新建应用。您可以创建单模板服务,通过模板配置文字识别模型,实现单模板图像的文字信息结构化提取。 图1 创建单模板流程 表1 创建单模板流程说明 流程 说明 详细指导 上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前,需要上传模板图片,明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型。 上传模板图片 定义预处理 上传模板图片后,需要

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  • 提取方法

    提取方法 选择要提取的代码,然后单击装订线中的灯泡图标,或按“Alt+Enter”键查看可用的重构。源代码片段可以提取到新方法中,也可以提取到不同范围的新函数中。在提取重构期间,系统将提示您提供有意义的名称。 父主题: 重构操作

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  • 提取接口

    Interface对话框中,提供提取接口的名称和包,选择要提取的类成员。在JavaDoc选项中,选择是将JavaDoc注释移动或复制到提取的接口,还是保持原样。 单击Refactor以应用重构。 示例 例如,让我们基于提取ExtractImpl类的print方法创建一个新的提取ImplInterface接口。

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  • 提取委托

    Delegate对话框中,提供重构参数。 提供提取类的名称、包和目标目录。 选中Create nested class复选框以在当前类中创建新类。 选中Generate accessors复选框,为提取的字段生成getter方法。 选中Extract as enum复选框,将提取的类创建为枚举类。如果源类包含静态最终字段static

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  • OCR服务能否实时处理视频流中的文字

    OCR服务能否实时处理视频流中的文字 OCR不支持读取视频流数据,您可将视频流进行提取图片操作,提取图片后进行识别。 父主题: 产品咨询类

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  • 图片水印

    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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  • 框选参照字段

    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

    框选参照字段 在识别文字的过程中,套件会先对图片进行模板分类,再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。 为了正确分类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识别图片属于哪一种模

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  • 行业套件介绍

    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。 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,

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  • 票据类

    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,并返回结构化字段信息,用于后

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  • 对接OCR实现图片上文字识别功能

    对接OCR实现图片文字识别功能 背景信息 文字识别(Optical Character Recognition,简称OCR)以开放API的方式提供给用户,用户使用Python、Java等编程语言调用OCR服务API将图片识别成文字,帮助用户自动采集关键数据,打造智能化业务系统,提升业务效率。

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  • 文字识别套件

    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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  • 文字识别 OCR

    ,方便用户进行文字信息的提取和录入,降低人工录入成本。 支持区域: 华北-北京四 通用文字识别API 网络图片识别 支持识别网络图片中的所有印刷体、艺术字等文字信息,可识别中英文及部分繁体字以及常见网络图片如:手机截图、电脑截图、电商产品图及广告设计图等互联网图片,能够返回位置坐

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  • 框选参照字段

    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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  • 文本类加工算子能力清单

    数据。 PDF内容提取 从PDF中提取内容转换为结构化数据。 JSON内容提取 从JSON文件(键值对类型文件)中提取内容。 HTML内容提取 基于标签路径提取HTML数据内容,并将其他与待提取标签路径无关的内容删除。 电子书内容提取 从电子书中提取出所有文本内容。 智能文档解析

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  • 框选参照字段

    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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  • 方案概述

    FunctionGraph,用于实现调用文字识别服务业务逻辑,当收到OBS上传图片通知后,自动调用文字识别 OCR服务进行电子面单识别、网络图片识别并将结果存放在OBS桶内。 使用文字识别 OCR,提供电子面单识别和网络图片识别。用户只需要将电子面单图片或含有收/寄件信息的截图上传至OB

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  • 识别结果容易漏字或多识别出内容怎么办?

    识别结果容易漏字或多识别出内容怎么办? 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。

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  • 提取/引入重构

    提取/引入重构 简介 引入变量 引入参数 引入字段 引入常量 提取方法 提取接口 提取超类 提取委托 引入功能参数 引入功能变量 提取方法对象 引入参数对象 父主题: 重构

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  • 上传模板图片

    某一格式的发票图片作为模板,配置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 已在“自定义OCR”控制台选择“通用单模板工作流”创建应用,详情请见6.2新建应用。 提前准备待识别的图片图片要求请见图片要求。 图片要求 保证图片质量:不能有损坏的图片;目前支持的格

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