在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“复选框”组件至画布空白区域，如图1。 图1 复选框 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素（卡片标题、图表、卡片背景、卡片边框）和图表元素构成。 图3 卡片 背景 背景色：设置组件卡片的背景颜色。 边框：

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名人信息 图片人物的相关信息。 图像标签 自然图像的语义内容非常丰富，一个图像包含多个标签内容，图像标签服务准确识别自然图片中数百种场景、上千种通用物体及其属性，让智能相册管理、照片检索和分类、基于场景内容或者物体的广告推荐等功能更加直观。使用时用户发送待处理图片，返回图片标签内容及相应置信度。

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在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“指标”组件至画布空白区域，如图1。 图1 指标 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素（卡片标题、图表、卡片背景、卡片边框）和图表元素构成。 图3 卡片 卡片装饰：卡片装饰设置，可根据自身的业务需求选择

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> 文本”中，拖拽“日期选择器”组件至画布空白区域，如图1。 图1 日期选择器 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素（卡片标题、图表、卡片背景、卡片边框）和图表元素构成。 图3 卡片 背景 背景色：设置组件卡片的背景颜色。 边框

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提取。 图1 创建多模板流程 表1 创建多模板流程说明 流程 说明 详细指导 上传模板图片 在使用多模板工作流开发应用之前，需要上传模板图片，明确以哪些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。

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多模板图像的文字信息结构化提取。 图1 创建多模板流程 表1 创建多模板流程说明 流程 说明 详细指导 上传模板图片 在使用多模板工作流开发应用之前，需要上传模板图片，明确以哪些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，需要对模板图片进行预处理，保

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rkflow简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等

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。 图例 图例是指在多维度可视化图形表达中，用以区分不同维度可视化图形的提示标识。 图5 图例 显示图例：是否展示图例。 位置选择：图例的位置。 顶部间隔：图例到组件顶部的间隔。 底部间隔：图例到组件底部的间隔。 可拖拽手柄：图例上是否展示可拖拽手柄。 图例宽度：设置图例的宽度。

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API概览 图像识别服务所提供的API为自研API。通过使用图像识别服务的自研API，您可以完整的使用图像识别服务的如表1所示功能。 表1 接口说明 API 说明 媒资图像标签（分类）-标签识别 标签识别服务使用时，用户发送待处理图片，返回图像标签内容及相应置信度。 媒资图像标签（检测）

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效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测

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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AI分类算法，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。 使用工作流开发应用流程

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在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“标题”组件至画布空白区域，如图1。 图1 标题 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素（卡片标题、图表、卡片背景、卡片边框）和图表元素构成。 图3 卡片 背景 背景色：设置组件卡片的背景颜色。 边框：组

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量不同板式图像中提取结构化信息。 详细介绍请见产品介绍>文字识别套件。 使用预置工作流开发应用流程 文字识别套件提供了单模板工作流和多模板工作流，您可以通过预置的工作流，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。 图1 使用预置工作流开发应用

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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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为什么使用人脸识别返回数据为空 问题现象 上传照片中的人像可能存在横置或倒置等情况。 解决方法 尽量选择纯色无干扰背景，保证图片中人像清晰。 上传的人脸图片要求：侧脸不超过30°，抬头低头不超过15°。 图片中人脸需要保持竖置正脸，如果人像是横置或倒置，可以选择旋转至竖置正脸后重试。

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> 文本”中，拖拽“天气”组件至画布空白区域，如图1。 图1 天气 图2 天气组件效果图 图3 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素（卡片标题、图表、卡片背景、卡片边框）和图表元素构成。 图4 卡片 背景 背景色：设置组件卡片的背景颜色。

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例如，该组件预置的静态数据如图6所示。期望“series”为“白名单”的“amount”数值标红，参考图7，单击组件上方图标，单击“+ 新增条件格式”，设置条件和响应数据列的样式。 图6 预置数据 图7 新增条件格式 图形 图形是指组件中，实现 数据可视化 的具体图形表达元素，例如饼图的扇区、柱状图的柱子、折线图的线条、拐点等。

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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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为0~500，单位px。 图表背景：图表的背景颜色。 图表标题：图表标题是否显示，支持自定义或者从系列中获取。 图形 图形是指组件中，实现数据可视化的具体图形表达元素，例如饼图的扇区、柱状图的柱子、折线图的线条、拐点等。 图4 图形 颜色：设置图表中，图形的颜色。 统一配置 是否展现：是否展示水位图开关。

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为0~500，单位px。 图表背景：图表的背景颜色。 图表标题：图表标题是否显示，支持自定义或者从系列中获取。 图形 图形是指组件中，实现数据可视化的具体图形表达元素，例如饼图的扇区、柱状图的柱子、折线图的线条、拐点等。 图4 图形 颜色：设置图表中，图形的颜色。 统一配置 是否展现：是否展示水位图开关。

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为0~500，单位px。 图表背景：图表的背景颜色。 图表标题：图表标题是否显示，支持自定义或者从系列中获取。 图形 图形是指组件中，实现数据可视化的具体图形表达元素，例如饼图的扇区、柱状图的柱子、折线图的线条、拐点等。 图4 图形 颜色：设置图表中，图形的颜色。 统一配置 是否展现：是否展示水位图开关。

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