无服务器图片生成缩略图

无服务器图片生成缩略图

    深度学习图片旋转 更多内容
  • 查看内置规则

    支持图像中身份证任意角度的水平旋转。 支持少量扭曲,扭曲后图像中的身份证长宽比与实际身份证相差不超过10%。 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。 护照识别约束 支持中国大陆护照的全字段识别。

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 约束与限制

    发请求,请提前联系我们。 网络图片识别 支持中英文及部分中文繁体字。 只支持识别JPG、JPEG、PNG、BMP、TIFF、TGA、WEBP、ICO、PCX、GIF格式图片。 支持常见网络图片如:手机截图、电脑截图、电商产品图及广告设计图等互联网图片。 图像各边的像素大小在15到8192px之间。

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 使用模型

    使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别,先显示这个图片,命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果,命令如下。 1 2 3

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  • 什么是图像识别

    媒资图像标签 基于深度学习技术,准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测,准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。

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  • 图片处理

    图片处理 图片处理概述 图片处理约束限制 图片处理基本概念 开始图片处理(控制台) 开始图片处理(API接口) 获取图片信息 获取图片平均色值 设置图片效果 设置缩略 旋转图片 剪切图片 设置水印 格式转换与渐进显示 质量变换 设置图片瘦身 处理图片持久化 去除图片元信息 忽略错误

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  • 时间轴

    外圈边框的线型、圆角等。 样式:选择图片时,图片显示的样式,支持普通、居中、拉伸和平铺四种样式。 选择图片:使用本地的图片作为组件背景,支持新增目录和子目录,便于对图片进行分类管理。推荐使用JPG、JPEG、PNG或GIF格式的图片,且每张图片不能超过50MB。 特效:组件是否高

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  • 图片处理概述

    说明 使用方式 获取图片信息 获取图片的基本信息,包括:图片格式、大小、平均色值等。 接口调用 设置图片效果 支持对图片进行基础效果的设置,包括设置图片亮度、对比度,对图片进行整体锐化及模糊等处理。 控制台图形界面 控制台代码编辑 接口调用 图片缩略 支持对图片按照指定宽高和比例进行缩放。

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  • 图像搜索

    图像搜索 。 API文档 添加数据 搜索数据 检查数据 更新数据 删除数据 02 入门 通过使用图像搜索服务的通用图片搜索功能,查找出图片库中与本地存储的图片相匹配的图片信息。 快速使用图像搜索 调用API实现功能 调用SDK实现功能 04 SDK 图像搜索软件开发工具包(Image

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  • 准备数据

    格式的图片。 application/json请求的body中,请使用标准Json格式。 Base64编码中请勿使用回车换行。 系统不保存用户图片图片大小小于8MB,由于过大图片会导致时延较长,并且图片信息量不大,建议小于1MB。 图片分辨率小于4096*4096,图片中人脸

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  • 如何提高识别精度

    如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时,尽量提高待识别文字区域占比,减少无关背景占比,保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片旋转角度,算法支持自动修正,建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面,建议最长边不超过8192像素,最短边不小于15像素,图像长宽比例维持常见水平

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 概述

    概述 图像搜索( Image Search )基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的

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  • 为什么使用人脸识别返回数据为空

    上传照片中的人像可能存在横置或倒置等情况。 解决方法 尽量选择纯色无干扰背景,保证图片中人像清晰。 上传的人脸图片要求:侧脸不超过30°,抬头低头不超过15°。 图片中人脸需要保持竖置正脸,如果人像是横置或倒置,可以选择旋转至竖置正脸后重试。 父主题: API使用类

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  • 图片处理

    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。 以下代码展示了如何使用下载对象接口实现图片处理: // 创建ObsClient实例 var obsClient = new ObsClient({ // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全

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  • 处理图片

    处理图片 图片上传至your-bucket-input桶,使用工具模拟客户端触发函数流运行,将上传图片旋转180°,并以流数据返回给客户端。 上传图片 登录 对象存储服务 控制台,进入your-bucket-input桶对象界面,上传image.jpeg图片如图1,上传完成后如图2所示。

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  • 图片

    ,默认为0,即铺满整个组件。 图片地址:支持输入图片地址,来展示图片。 链接:设置单击图片后,跳转的链接地址。 图片设置:设置图片填充方式,并选择对应图片。 数据 在数据中,配置图片组件的数据来源,更多介绍请参见数据接入。 交互 在交互中,配置图片与其他组件或页面之间的交互能力。更多交互介绍,请参见交互设置。

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