图像去雾 功能介绍 摄像机在雾霾天气拍摄照片时，不可避免出现图像质量不高、拍摄场景不清晰的情况。针对此类场景，图像去雾算法进行针对性的去雾处理，除了可以去除均匀雾霾外，还可以处理非均匀的雾霾。使用时用户发送待处理图片，返回经过去雾处理后的结果图片。 前提条件 在使用图像去雾服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。

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页签下，可查看到分配的标注任务，单击任务名称，可进入标注页面。不同类型的标注作业，标注方式不同，详细请参见： 图像分类 物体检测 文本分类 命名实体 文本三元组 语音分割 在标注页面中，每个成员可查看“未标注”、“待确认”、“已驳回”、“待审核”、“审核通过”、“验收通过”的图片

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对列表分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对列表分区表分割分区。 例如，假设列表分区表list_sales的分区channel2定义范围为('6', '7', '8', '9')。可以指定分割点('6', '7'）将分区channel2分割为两个分区，并更新Global索引。

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None 医学文本标注 医疗智能体 EIHealth 使用ModelArts进行数据管理和标注 07:08 医学文本管理和标注 医疗智能体 EIHealth 使用ModelArts进行团队标注 05:44 医学文本团队标注 药物虚拟筛选 医疗智能体 EIHealth 药物虚拟筛选

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宽度：设置极轴的宽度。 图2 极轴-雷达图 分割线 颜色：设置分割线的颜色。 线条数量：输入数值或单击设置分割线的线条数量。 线条样式：设置分割线的样式，可为实线、虚线或点画线。 线条宽度：输入数值或单击设置分割线的线条宽度。 图3 分割线-雷达图 图例 显示/隐藏图例：单击“图例

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TensorFlow图像分类模板 简介 搭载TensorFlow1.8引擎，运行环境为“python2.7”，适合导入以“SavedModel”格式保存的TensorFlow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式，模式详情参见预置图像处理模式，推理时向模型输入一张“key

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否 Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 请求参数 表3 请求Body参数

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4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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在Ascend 310上编程，图像crop/resize推荐使用DVPP来实现。crop/resize运行示意图如图1所示，它可以完成在图像中对ROI区域进行截图并使用这个截图进行重采样的过程。截图称为crop，重采样称之为resize。当resize系数为1时，相当于只做crop。当crop为原图时，相当于只做resize。crop/r

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什么是图像识别 图像识别（Image Recognition），是指利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，包括媒资图像标签，名人识别，主体识别，翻拍识别、图像标签等。 图像识别以开放API（Application Programming Inter

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Search）提供通用场景下的相同或相似图像搜索能力，针对入库的图像数据提供一站式的通用化搜索能力，目前包括图像检索图像、关键词检索图像、文本检索图像。 商品搜索 商品搜索（E-commerce Search）提供电商场景下的搜索能力，目前包括通用商品搜索和服装商品搜索。通用商品搜索，旨在针对入库的图像数据提供

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华为图像识别（体验） 利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，包含“名人识别”与“图像标签”两个执行动作。 连接参数 华为图像识别（体验）无需认证，无连接参数。 名人识别 分析并识别图片中包含的政治人物、明星及网红人物，返回人物信息及人脸坐标。 输入参数

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获取用户图像通知 通知描述 收到该通知时，接入方需要返回用户唯一标识对应的头像。 方法定义 1 - (void)downloadHeadPortraitWithThirdAccount:(NSString *)thirdAccount account:(NSString *)account

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对列表分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对列表分区表分割分区。 例如，假设列表分区表list_sales的分区channel2定义范围为('6', '7', '8', '9')。可以指定分割点('6', '7'）将分区channel2分割为两个分区，并更新Global索引。

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对列表分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对列表分区表分割分区。 例如，假设列表分区表list_sales的分区channel2定义范围为('6', '7', '8', '9')。可以指定分割点('6', '7'）将分区channel2分割为两个分区，并更新Global索引。

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对列表分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对列表分区表分割分区。 例如，假设列表分区表list_sales的分区channel2定义范围为('6', '7', '8', '9')。可以指定分割点('6', '7'）将分区channel2分割为两个分区，并更新Global索引。

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被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图片的宽度。 height：必选字段，图片的高度。 depth：必选字段，图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 mask_source 否 表示图像分割保存的mask路径 object 是

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4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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在Ascend 310上编程，图像crop/resize推荐使用DVPP来实现。crop/resize运行示意图如图1所示，它可以完成在图像中对ROI区域进行截图并使用这个截图进行重采样的过程。截图称为crop，重采样称之为resize。当resize系数为1时，相当于只做crop。当crop为原图时，相当于只做resize。crop/r

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单击“创建”，可在列表查看模型生成的2D图像。 图4 模型生成的2D图像列表 2D图像列表相关操作 在2D图像列表，还可以进行以下操作。 表1 2D图像列表相关操作 任务 操作步骤 搜索模型生成的2D图像 在搜索框中输入关键字搜索相关2D图像生成作业名称。 查看模型生成的2D图像详情 单击模型生成的2D图像生成作

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