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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g_center,rotate_30 size 可选参数，表示文字水印的文字大小。取值范围为(0，1000]。默认值为40。 type 可选参数，表示文字水印的文字类型。取值见下方表2所示。默认值为wqy-zenhei（文泉驿正黑，编码后的值：d3F5LXplbmhlaQ）。 须知： 1、必

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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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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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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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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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被勒索软件攻击的过程 在攻击云基础设施时，攻击者通常会攻击多个资源以试图获取对客户数据或公司机密的访问权限。在勒索攻击链中，攻击者通过事前侦查探测、事中攻击入侵及横向扩散、事后勒索三个步骤实现对企业的资源勒索： 事前侦查探测阶段：收集基础信息、寻找攻击入口，进入环境并建立内部立足点。

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是否支持aac格式的语音文件转文字 一句话识别 和录音文件识别以及 实时语音识别 均可实现语音转文字，一句话识别支持aac格式，录音文件识别和实时 语音识别 不支持aac格式。 父主题： 产品咨询类

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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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进入软件发布库页面，查找待下载的仓库包。 单击待下载的仓库包名，弹出仓库包详情页面。 其中“下载地址”即为仓库包的下载地址，单击地址旁的，复制该地址。 图形化构建 在配置构建步骤中，添加“下载发布仓库包”构建步骤。 参数说明如下： 参数项 说明 步骤显示名称 构建步骤的名称，可自定义修改。 工具版本

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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，用于后续的进一步处理，节省大量的人工录入成本。

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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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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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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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删除图片上的刺点 功能介绍 根据刺点ID，删除图片上的刺点。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/real3d/spur 请求参数 表1

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新增图片上的刺点 功能介绍 用户选择生产资料列表中的像控点信息，并在图片中标记出来的过程叫做刺点。该接口用来在图片上新增刺点，刺点的具体信息包括： 像控点的经度、纬度、高度及精度信息。 刺点所在的图片ID，以及在图片中的像素点位置信息，包括横向和纵向像素值。 刺点所属的任务ID信息。

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