无服务器图片生成缩略图

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    识别图片里面的手写文字 更多内容
  • 开通文字识别服务

    开通文字识别服务 OCR服务提供的开通方式有以下两种,用户可以任选其一进行开通服务。 按需计费开通服务 进入文字识别官网主页,单击“立即使用”,进入文字识别控制台。 在“总览”页面,选择需要使用的服务,执行开通操作,默认的计费方式采用按需计费。 图1 服务开通 服务开通成功后,开通状态将显示为“已开通”。

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  • 图解文字识别

    图解文字识别

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  • 手写签名

    手写签名 手写签名组件用于用户手动输入签名。 在表单设计页面,从“高级组件”中,拖拽“手写签名”组件至表单设计区域,如图1所示。 图1 拖拽手写签名组件到设计区并设置属性 标题:该字段在表单页面呈现给用户的名称。 帮助提示:为字段添加帮助信息。设置后,标题字段后会显示。 描述信息:为字段添加附件的说明信息。

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  • 网络图片识别

    网络图片识别 功能介绍 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。 该接口支持字体分类功能,支持竖行文本识别。 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 网络图片示例图 约束与限制 支持中英文及部分中文繁体字。

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  • 文字识别套件使用简介

    识别服务,实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件提供预置工作流供您选择,全流程可视化完成AI应用开发以及持续迭代。 选择预置工作流 单模板工作流 通过工作流指引构建文字识别模板,识别单个板式图片中的文字,快速实现文档、票证等场景的文字识别。详情请见使用单模板工作流开发应用。

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  • 权限管理

    scribe 取消开通手写文字识别服务 √ × ocr:handwriting:getSubscribeUserList 查询开通手写文字识别的用户列表 √ √ ocr:handwriting:subscribeAllUsers 为其余子用户开通手写文字识别服务 √ × ocr:

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  • 提取图片中的文字暗水印

    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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  • 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别

    使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别,示例采用的数据集为MNIST官方数据集。

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  • 方案概述

    IVS业务业务逻辑,当收到OBS上传人脸信息通知后,自动从OBS桶内获取识别出的姓名、身份证号、人脸信息并调用 人证核身 服务 IVS进行人证核身,并将结果转存到OBS桶文字识别 OCR和人证核身服务 IVS:提供证件识别和人证核身服务,识别用户上传的证件图片以及人脸图片核对,并将结果以JSON格式返回。 方案优势

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  • 对接ModelArt识别图像和文字

    (可选)测试是否能可识别花卉图片。 在连接器详情页面,单击“测试”。 配置测试参数,单击“测试”。 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:识别的主体为图片

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  • 使用单模板工作流开发应用

    Pro的文字识别套件提供了通用单模板工作流,通过工作流指引可构建文字识别模板,识别单个板式图片中的文字,快速实现文档、票证等场景的文字识别。 本章节提供一个身份证样例,帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的通用单模板工作流开发应用的过程。通过上传模板图片、框选参照字段和识别区,自动训

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  • 上传模板图片

    图片最大边不大于4096px,最小边不小于100px,且大小不超过4M。 训练分类器的数据集要求将图片放在一个目录,并压缩成zip文件,文件大小不应大于10M。 进入应用开发页面 登录“ ModelArts Pro >文字识别套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。 在“我的应用”页签下,选择应用并单击“操作”列的“查看”。

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  • 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别

    使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别,示例采用的数据集为MNIST官方数据集。

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  • 约束与限制

    能处理反光、暗光等干扰的图片但影响识别精度。 目前支持识别单张身份证的正面或者反面。 支持居民身份证的正反面同时识别,不支持存在两张及以上同面身份证的图片识别文字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。 户口本识别 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。

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  • 方案概述

    函数工作流 :用于实现调用文字识别服务的业务逻辑,当OBS桶收到上传的发票文件后,会自动通知函数调用文字识别服务,并将结果存放到指定的OBS桶文字识别服务:提供发票识别与验真服务,识别用户上传的发票内容以及对接国税局系统进行真伪验证。 方案优势 场景丰富 支持发票识别和发票验真功能。

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  • 票据类

    票据类 功能介绍 增值税发票识别 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

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  • 使用多模板工作流开发应用

    一步”。 进入“应用开发>框选识别区”页面。 步骤6:框选识别区 在“应用开发>框选识别区”页面,通过单击左上方操作图标,调整当前模板图片到合适大小。 单击框选操作图标,单击待识别文字的左上角,移动鼠标框选识别区,使得矩形框覆盖待识别文字识别区是对应字段内容所在区域。在框选

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  • V1版本APIs切换至V2版指导

    通用表格识别 /v1.0/ocr/general-table /v2/{project_id}/ocr/general-table 通用文字识别 /v1.0/ocr/general-text /v2/{project_id}/ocr/general-text 网络图片识别 /v1

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  • 工作流介绍

    在图片模板中框选识别区,确定模板图片中需要识别文字位置。 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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  • 方案概述

    创建用于存储发票识别与验真结果的 对象存储服务 OBS桶,企业业务系统定时从该桶中获取结果并处理。 函数工作流 FunctionGraph:用于实现调用文字识别服务的业务逻辑,当OBS桶收到上传的发票文件后,会自动通知函数调用文字识别服务,并将结果存放到指定的OBS桶文字识别 OCR

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  • 工作流介绍

    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文字位置。

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