无服务器图片生成缩略图

语种识别 功能介绍 语种识别是为了识别文本所属的语种。对于用户输入的文本，返回识别出的所属语种。 语种识别接口具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套餐包，购买时请在 自然语言处理 价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。

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的值。 如果检测语音结尾的静音时长大于等于此值时，在实时语音识别单句模式下将返回VOICE_END（识别结果非空）或EXCEEDED_SILENCE（识别结果为空）事件并结束识别，在连续模式下将会断句并继续下一句的识别。 取值范围：[0, 3000]的整数，单位为ms，默认为500ms。

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场景识别 单帧识别 多帧识别 父主题： 智驾模型服务

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主体识别 功能介绍 用户传入图片通过后台算法判断图片主体，并返回主体坐标，具体识别的主体请参考应用场景。 前提条件 使用主体识别服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。 图像识别服务属于公有云服务，线上用户资源共享，如果需要多并发请求，请提前联系我们。 调试 您可以在API Exp

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名片识别 功能介绍 识别名片图片上的文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果。支持对多种不同版式名片进行结构化信息提取。该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 名片示例图 约束与限制 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式图片。

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，多页PDF默认识别第一页，或者您可以指定要识别的页码。 图像各边的像素大小在15px到8192px之间。 支持单图多印章识别。 支持图像中印章任意角度的水平旋转。 支持圆形章、椭圆章、方形章、三角章和菱形章的检测和识别。 能处理反光、暗光等干扰的图片但影响识别精度。 调用方法 请参见如何调用API。

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尺寸位置 全局样式 图片：选择图片，您可以通过如下三种方式加载图片到大屏中。 在“图片”后显示“url”的框中输入图片的地址。 单击“图片”下方的虚线框，选择图片。 直接拖动图片至“图片”下方的虚线框中。 图片选择后，您也可以进行编辑和删除操作。单击图片区域的可以删除当前图片，单击可以修改当前图片。

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图片 图片作为一个基本组件，用于展示图片，用户可以通过“图片地址”属性，来选择图片。图片可以从本地上传，也可以来自 服务器 上的图片库。 在标准页面设计界面，从“基本组件 > 基本”中，拖拽“图片”组件至页面工作区域，如图1。 图1 图片 查看组件帮助 将鼠标放在对应的组件上，单击，可查看组件说明。

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在高级设置中，可设置图片填充类型。 图3 高级设置 图4 图片设置页面 图5 上传图片/视频 单击“选择图片”，在页面单击目录后的和，可管理图片目录。单击“上传图片/视频”，可进行上传操作。 选择“填充”表示图片不保证保持原有比例，图片拉伸填满整个容器。 选择“包含”表示图片保持原有尺寸比例，可能会在容器内留有空白。

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图片 图片组件用于展示图片的UI元素，提供直观的视觉信息。 在左侧组件区域，从“常用控件”中，选择“图片”组件，并拖拽至设计区，如图1所示。 图1 拖拽图片组件到设计区并设置属性 基础配置 上传图片：将文件拖拽上传区域内，或单击上传图片模块进行上传。 上传图片支持jpg、jpeg

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如何通过URL访问图片处理服务？ 访问非公共可读的图片 针对非公共可读的图片，需要在计算签名时加上图片处理参数，最终通过生成带签名的临时URL来访问。 如下为一个简单的Java SDK示例代码供参考，详细的SDK使用可参考SDK使用文档。 1 2 3 4 5 6 7

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。 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：识别道路运输证中的文字信息，并返回识别的结构化结果。

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如何快速定位到未读消息？ 登录 WeLink ，双击导航栏中的“消息”，可快速定位到未读消息。 父主题： 消息

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PyTorch 自定义算法 手写数字识别 使用用户自己的算法，训练得到手写数字识别模型，并部署后进行预测。 从0制作 自定义镜像 并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） PyTorch 镜像制作 自定义镜像训练 - 此案例介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts

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目前支持5种提醒，题目、答案及解析均支持添加图片 快速建题 图6 快速建题1 图7 快速建题2 单击示例中的题型，可以快速创建多个题目，在左侧文本框内调整内容后，再单击“识别” 单击“识别”后，管理员可以直接单击左侧题目，然后在右侧对试题进行编辑，此处支持手动添加图片。设置完成后单击“确定”即可创建试题至所选题库内。

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测试是否可识别花卉图片。 在连接器详情页面，单击“测试”。 配置测试参数，单击“测试”。 图3 配置测试参数 选择类型：识别的主体可以是图片或者文本信息。本示例选择“图片文件”，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：

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政务场景 零售场景 构建商品视觉自动识别的模型，可用于无人超市、蛋糕生鲜识别等场景。随着商品种类的更新，收银员即可迭代更新模型。 特点：构建商品视觉自动识别的模型，可用于无人超市等场景。 优势：用户自定义模型可以实现99.5%的识别准确率，可以实现秒级识别整盘商品，从而提升结算效率。模

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框选识别区 在文字识别过程中，需要确定图片中识别的文字位置，这就需要在图片模板中框选识别区。 识别区指图片中待识别的文字位置。所有需要识别的图片中都会包含此识别区的字段，且位置固定不变，因此模型可以通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分

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对于不同类型的数据，用户可以选择不同的标注类型。当前ModelArts支持如下类型的标注作业： 图片 图像分类：识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割：根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类：对声音进行分类。 语音内容：对语音内容进行标注。

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如何获取图片的base64编码 本节以Python为例，介绍如何将本地图片，转换为base64编码。您也可以使用在线的图片转base64工具。 使用时，需要将代码的d:\demo.jpg替换为实际图片路径。 import base64 with open("d:\demo.jpg"

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算法原理：通过深度学习算法，学习真人语音音频生成数字人声音模型，通过该模型，输入文本生成数字人语音。 输出结果：接近真人音色的数字人语音。 应用领域：分身数字人声音制作算法可以应用于数字人视频合成时的语音配音。在新闻播报、课件制作等场景模拟真人配音，提升数字内容生产效率。 算法运行机制 训练阶段：

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