无服务器图片生成缩略图

升虚拟人控制体验。 算法运行机制 输入为单人表演视频。 通过视频抽帧得到单张图片。经过安全过滤，判断是否通过安全筛选，若不通过则不进行数据生成和结果返回操作。 将视频图片输入至算法模型中，将视频图像分割为面部、手部和身体三个区域。 使用深度学习算法，识别面部区域转化为面部表情，识

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侵权盗用图片。 描述 否 图片描述。 图片规格 否 实例的图片数量规格。默认为30000000（单位：张），当前仅支持默认规格。缺省值：30000000。 图片标签 否 图片自定义标签，每个实例最多支持10个标签，自定义标签不支持英文字母大写。 输出参数 用户可以在之后的执行动作

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源图，必须为NV21的格式。宽度范围[64, 1920], 2的倍数；高度范围[64, 1080], 2的倍数。 如果输入不是NV21格式，请把输入的源图片转换为NV21格式，详情请参见转换图片颜色格式。 dst 目的图片。 x 裁剪区域左上角x坐标，范围[0, 1920], 2的倍数。 y 裁剪区域左上角y坐标，范围[0

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图片处理 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云 对象存储服务 论坛中发帖求助。 OBS为用户提供了稳定、安全、高效、易用、低成本的图片处理服务。当要下载的对象是图片文件时，您可以通过传入图片处理参数对图片文件进行图片剪切、图片缩放、图片水印、格式转换等处理。

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图片文件进行图片剪切、图片缩放、图片水印、格式转换等处理。 更多关于图片处理的内容，参见图片处理特性指南。 以下代码展示了如何使用下载对象接口实现图片处理： // 初始化配置参数 ObsConfig config = new ObsConfig(); config.Endpoint

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上传图片 描述 该接口用户上传网络研讨会高级设置用的图片。图片可用于网络研讨会的欢迎界面和企业Logo。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口原型 表1 接口原型 请求方法 PUT 请求地址 /v1/wss/webinar/open/res/file 传输协议

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作业输入输出规范 用户完成自定义Rosbag转opendata算子创建，运行作业容器时Octopus平台向其中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为数据源的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag yaml_path: 启动数据收集任务的

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输入输出模式说明 预置物体检测模式 预置图像处理模式 预置预测分析模式 未定义模式 父主题： 模型模板

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Operator& SetInput(const string& dstName, const Operator& srcOprt, const string &name);如果srcOprt存在多个输出，则根据srcOprt的Output名称设置当前算子的Input。无。无。

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。同样选择其他未标注分类图片，将其标注为“sunflowers”、“roses”等。标注完成后，图片将存储至“已标注”页签下。 图片标注支持多标签，即一张图片可添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成。 当图片目录中所有图片都完成标注后，您可以在“已标

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作业输入输出规范 运行resim容器时，Octopus平台向容器中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为输入的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag output_dir: resim作业的运行结果输出的目录，例如/tmp/output

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语音输入输出 找到界面下方对话框，单击对话框左边的。 对着输入需要数智员工回答的问题提示词的语音。 单击，变成，即可播放数智员工回答的答案。 图1 语音输入界面 图2 语音输出界面 父主题： 实施步骤

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如果需要在相同时间片段上对多个传感器打标，需要为每个传感器输出一行打标信息。 输出结果完成后，作业容器需要在output目录创建一个名为“_SUCCESS”的标识文件，用于通知系统作业已完成。如果作业主动捕获到异常并失败退出，可在output目录创建一个名为“_FAILURE”的标识文件，用于通知系统作业已失败。

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的形式引入镜像。 task_content_json格式。 List of Tags。如果没有tag，为空list。如果只有⼀个标签，list内只有⼀个Tag。 每个Tag格式如下： 如果start与end⼀致，代表单帧打标。 task_content_json⽰例 父主题： 数据提取作业

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支持从多个不同板式图像中提取结构化信息。 工作流流程 在“ ModelArts Pro > 文字识别 套件”控制台选择“多模板分类工作流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以创建多模板服务，通过多模板训练模板分类模型和文字识别模型，实现多模板图像的文字信息结构化提取。 图1 创建多模板流程

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Operator& SetInput(const string& dstName, const Operator& srcOprt, const string &name);如果srcOprt存在多个输出，则根据srcOprt的Output名称设置当前算子的Input。无。无。

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选择其他图片，重复上述操作继续进行图片标注。如果一张图片有多个物体，您可以标注多处。 同一个物体检测自动学习项目内，可以增加多个标签，且标签可选择不同颜色，方便识别。使用鼠标完成物体框选后，在弹出的对话框中，选择新的颜色，输入新的标签名称，即可添加一个新的标签。 自动学习项目中，

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支持从多个不同板式图像中提取结构化信息。 工作流流程 在“文字识别>自定义OCR”控制台选择“多模板分类工作流”创建应用，详细操作请见创建应用。您可以创建多模板服务，通过多模板训练模板分类模型和文字识别模型，实现多模板图像的文字信息结构化提取。 图1 创建多模板流程 表1 创建多模板流程说明

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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。 支持开发属于自己的文字识别应用，服务自动生成“API URI”，您可以调用当前模板服务。调用方式请见API调用指南。错误码请参见错误码。 通用单模板工作流 多模板分类工作流

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String 图片文件Base64编码字符串，仅支持JPEG/JPG/PNG/BMP格式，图片最小边不小于100px，最大边不超过2048px。该参数与path二选一，如果两个参数都存在，则以file为主。 path 否 String 图片的URL路径，图片库中的图片索引ID。该参

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删除图片 功能介绍 通过图片路径删除索引库中对应图片。 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/{project_id}/{instance_name}/image

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