无服务器图片生成缩略图

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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提取方法 选择要提取的代码，然后单击装订线中的灯泡图标，或按“Alt+Enter”键查看可用的重构。源代码片段可以提取到新方法中，也可以提取到不同范围的新函数中。在提取重构期间，系统将提示您提供有意义的名称。 父主题： 重构操作

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在打开的Extract Method对话框中，提供新方法的名称和可见性修饰符，并从选择范围中选择变量作为方法参数。 单击Refactor以应用重构。 示例 例如，让我们将包含println语句的for循环提取到一个新的printText方法中，其中text和n作为方法的参数。 重构前

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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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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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选择“水印提取”页签，进入“水印提取”页面。 选择提取内容： “提取内容”为“文字”：单击“添加”选择待提取水印的图片。 图1 提取文字内容 “提取内容”为“图片”： 单击“选择文件”后的“添加”，选择需要提取水印的图片。 单击“存储目标路径”后的“添加”，选择存储提取的水印图片的路径。

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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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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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page2pix(self, doc, page, trans): """ 根据给定的参数，解析当前页作为图片数据 """ # 获取指定页面的pdf格式，注意：页面参数是事先解析出来的，不然会存在问题。 return doc[page].getPixmap(matrix=trans

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通用 表格识别 提取表格内的文字和所在行列位置信息，适应不同格式的表格。同时也识别表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 通用文字识别 提取图片内的文字及其对应位置信息，并能够根据文字在图片中的位置进行结构化整理工作。 手写文字识别 识别文档中的手写文字信息，并将识别的结构化结果返回给用户。

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Interface对话框中，提供提取接口的名称和包，选择要提取的类成员。在JavaDoc选项中，选择是将JavaDoc注释移动或复制到提取的接口，还是保持原样。 单击Refactor以应用重构。 示例 例如，让我们基于提取ExtractImpl类的print方法创建一个新的提取ImplInterface接口。

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fields，这是可能的。 在 Members to Extract区域中，选择要提取的类成员。如果选择了Extract as enum，则还可以选择要作为枚举常量提取的字段旁边的As Enum复选框。 在Visibility选项中，选择要应用于提取的类成员的可见性修改器。要自动应用所需的可见性

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图片水印 图片嵌入暗水印 提取图片中的文字暗水印 提取图片中的图片暗水印 图片嵌入暗水印（文件地址版本） 提取图片中的文字暗水印（文件地址版本） 提取图片中的图片暗水印（文件地址版本） 父主题： API说明

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“水印内容”选择“文字水印”时显示该参数，单击颜色条选择需要插入的文字水印的字体颜色。 图2 明水印设置 暗水印，水印内容不可见，需要水印工具提取，提取暗水印的详细操作请参见图片水印提取章节。 嵌入图片时，嵌入的水印图片像素要大于或等于64*64，提取出的水印结果是嵌入的水印图片缩小到64*64像素后的图片。

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OCR服务需要用户通过调用API接口，将图片或扫描件中的文字识别成可编辑的文本，然后返回JSON格式的识别结果，用户需要通过编码将识别结果对接到业务系统或保存为TXT、Excel等格式。 关于文字识别的相关声明请参见文字识别服务声明、隐私政策声明。 文字识别服务等级协议请参见华为云服务等级协议。

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结构化提取。 训练分类器 评估应用 通过上传测试图片，在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况，保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板，并且能正确识别测试图片中的识别区文字。 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，

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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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理，最终提取内容为“2020.1.1”。 提取 对经过“预处理”的文字进行关键字符提取。 在输入框中填写查找关键字符的正则表达式。 不填写时，默认提取全部字段。 如果需要多个提取规则，单击新增提取规则。提取时按从上到下优先级规则提取，选择第一个非空的提取内容作为提取后的内容。 后处理

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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。 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，通过模型训练，自动识别图片所需使用的模板，

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理，最终提取内容为“2020.1.1”。 提取 对经过“预处理”的文字进行关键字符提取。 在输入框中填写查找关键字符的正则表达式。 不填写时，默认提取全部字段。 如果需要多个提取规则，单击新增提取规则。提取时按从上到下优先级规则提取，选择第一个非空的提取内容作为提取后的内容。 后处理

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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。 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

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