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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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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OCR是系统预置的，与OCR对接的接口。 图5 拖拽OCR图元到画布中 选中组件，单击，设置OCR对接信息。 图6 设置基本信息 标签：图元在页面展示的名称。 名称：图元在系统中的唯一标识，不能和其他图元相同，长度不能超过80个字符。 描述：根据实际需求，输入连接器的描述信息。 连接器：服务编排使用的连接器的名称。

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提取图片中的图片暗水印 功能介绍 对已嵌入图片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服务以图片二进制流的格式返回从图片里提取的出的图片暗水印。目前支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *

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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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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，需要对模板图片进行预处理，保留图片的关键内容，去掉冗余部分，保持图片内容清晰可见，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

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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。 框选识别区 评估 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 调用指南 生成模板ID和自定义文字识别接口，用于识别自己所上传的模板样式的图片。提

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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。对于多模板应用而言，参照字段还将用于区分不同的模板。 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。 框选识别区

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保留图片的关键内容，去掉冗余部分，保持图片内容清晰可见，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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超长文档代码块导出docx显示不友好 以JPG格式导出文档时，导出的图片中标题格式不一致 当Graphviz类型的文本绘图输入不符合语法的内容时，报错描述不准确 修改链接文字会让超链接失效 wiki编辑器内超链接文字修改显示异常

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提取图片中的图片暗水印（文件地址版本） 功能介绍 对指定存储地址信息（目前支持OBS）的已嵌入图片暗水印的图片提取图片暗水印，提取出的水印图片将存放在用户指定的位置（目前支持OBS），支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib

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图解文字识别

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人员投入信息准确 SOW中“项目基本信息”中预估投入人力要合理，如不要出现单个人工作量超出交付周期情况； SOW1.2预估投入人力如下描述，要求与交付清单人员投入工作量一致； 总工作量：XXX人天 专职人员A：项目经理 XX人天 专职人员B： 迁移实施 XX人天 专职人员C：迁移架构师

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查找准确的构建包路径 新建Maven构建任务，在“Maven构建”构建步骤后增加“上传软件包到软件发布库”构建步骤。 配置构建包路径，填写任意路径并保存。 执行构建任务，在日志中找到BUILD SUCCESS信息。 往上几行找到形如“/target/****.war”的信息，即为准确的构建包路径。

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作。 读优化视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的后缀为_ro的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_ro; 读优化视图读取（Spark dataSource API为例）：和读普通的dataSource表类似。

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读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A

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作。 读优化视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的后缀为_ro的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_ro; 读优化视图读取（Spark dataSource API为例）：和读普通的dataSource表类似。

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读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A

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如何在含有多张人脸的图片中实现多 人脸识别 当前 人脸识别服务 中，如果传入的图片中包含多个人脸，则只能选取最大的一个人脸进行识别。但是我们可以使用如下方法，实现一张图片中多张人脸的识别（比对/搜索）： 调用人脸检测接口，可以得到多张人脸在图片中的像素位置。 通过获取到的人脸位置信息，从原图中将人

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：单击图标重置图片为初始状态，即未进行任何处理的状态。 ：单击图标，在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围，然后单击“裁剪”，调整图片的大小。 ：单击图标，在“图片旋转”窗口，鼠标选中调整图片的方向，然后单击“确认”，调整图片的方向。 ：单击图标，向左旋转图片90°。 ：单击图标，向右旋转图片90°。 ：单击图标，缩小图片大小。

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：单击图标重置图片为初始状态，即未进行任何处理的状态。 ：单击图标，在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围，然后单击“裁剪”，调整图片的大小。 ：单击图标，在“图片旋转”窗口，鼠标选中调整图片的方向，然后单击“确认”，调整图片的方向。 ：单击图标，向左旋转图片90°。 ：单击图标，向右旋转图片90°。 ：单击图标，缩小图片大小。

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