无服务器图片生成缩略图

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，并返回识别的结构化结果。 营业执照识别：识别营业执照图片中的文字信息，并返回识别的结构化结果。 商用 - 3 新增护照识别、道路运输证识别 护照识别：识别护照图片中的文字信息，并返回识别的结构化结果。 道路运输证识别：识

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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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缩略、添加水印、转封装、文字审核、 图像审核 、人脸识别等 文档 解压、预览等 基因 文件个数统计、模糊搜索、压缩、容量监控通知等 医疗 数据从存储网关到OBS、AI分析、影像筛查等 监控 视频截帧、图片压缩、图片转存、车牌识别、人脸识别、RTMP直存OBS等

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对提取、文字识别、以及表格识别等任务，实现进阶高效的自动化结构化返回。 通用类 通用表格识别 识别表格图片上的文字内容，并返回识别的结构化结果。 通用文字识别 识别图片上的文字内容，并返回识别的文字和坐标。 网络图片识别 识别网络图片中的文字内容，并以JSON格式返回识别的结构化结果。支持横向、竖向、艺术字识别。

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odelArts上创建并部署上线用于花卉识别的模型，具体操作请参见使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别。 创建ModelArts连接器 参考登录AstroZero新版应用设计器中操作，进入应用设计器。 在左侧导航栏中，选择“集成”。 单击“连接器”中的“ 连接器实例”，进入连接器实例页面。

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车牌的亮度过高或者过低时，可以开启此功能，对抓拍到的车牌图片进行亮度补偿。 配置“文字叠加”参数。 文字叠加选择OSD信息，采用设备侧配置的OSD信息叠加展示，如图3所示。 图3 OSD信息 文字叠加选择自定义，按需选择叠加信息并设置叠加样式，如图4所示。 图4 自定义文字叠加 父主题： 智能配置

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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,y）。采用图像坐标系，坐标原点为图片左上角，x轴沿水平方向，y轴沿竖直方向。 portrait_image String 身份证头像图片信息的base64码结果。 说明： 仅在

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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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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”。 上传图片后，您可以核对识别结果是否正确。 如果不正确，单击“上一步”，对当前模板进行修改。 如果识别结果正确，可单击“下一步”，部署模板。 后续操作 评估分类器和模板之后，如果识别结果正确，可单击“下一步”，部署服务。

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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。 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”。 上传图片后，您可以核对识别结果是否正确。 如果不正确，单击“上一步”，对当前模板进行修改。

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。 图3 上传在线图片 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。 单击“开始识别”，右侧会显示识别结果。 如果不正确，可单击“创建新模板”，重新创建一个模板，或者单击“上一步”，对当前模板进行修改。 如果识别结果正确，可单击“下一步”，部署模板。

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业证上的文字信息。 自定义模板支持识别单模板应用或是多模板应用，单模板仅支持一种版式，多模板支持识别多种版式。 单模板的前提： 识别图片需与模板图片版式相同，具体而言，图片中要存在文字内容和位置均固定不变的文字（参照字段）。 识别文字内容不能偏离设定的识别区域，包括打印偏移、由上下文长度变化引起的偏移等。

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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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需要定制识别的字段。例如上传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

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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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为什么会出现识别错误的情况 问题原因 底库采集的图片不清晰。 前端抓拍的照片质量不好。 常见的图片质量问题：背光、阴阳脸、角度不正、图片过于模糊。 解决方案 重新录入底库的照片，将质量差的底库照片更换。 改善前端抓拍条件，调节光照，避免背光情况。运动模糊，去掉模糊照片，调节摄像头参数。

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。 图3 上传在线图片 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。 单击“开始识别”，右侧会显示识别结果。 如果不正确，可单击“创建新模板”，重新创建一个模板，或者单击“上一步”，对当前模板进行修改。 如果识别结果正确，可单击“下一步”，部署模板。

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在图片模板中框选识别区，确定模板图片中需要识别的文字位置。 框选识别区 评估应用 通过上传与模板图片同一板式的测试图片，评估图片识别结果是否正确。 评估应用 部署服务 模板图片评估后，可以部署模板至文字识别开发套件中，开发属于自己的文字识别应用，此应用用于识别自己所上传的模板样式的图片。 部署服务 父主题： 通用单模板工作流

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、图片中人脸保持竖置正脸。 支持人脸图片旋转角检测，返回人脸图片顺时针旋转角度，值为0°、90°、180°和270°。 建议： 由于过大图片对识别算法精度无明显提升，同时会导致时延较长，建议传入图片小于1MB，一般500KB左右足够。 OBS上存储的图片也建议小于1MB。 图片中人脸像素建议120*120以上。

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上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，去掉冗余部分，将图片旋转至水平，保证模型识别的准确性。 定义预处理 框选参照字段 在图片模板中框选参照字段，用于矫正图片的方向，进而在正确的方向上，识别图片中的结构化信息。 框选参照字段 框选识别区 在图片模板中框选识别区，确定模板图片中需要识别的文字位置。

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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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