无服务器图片生成缩略图

图片采集 描述 图片采集组件提供了图片采集功能，移动端需要采集图片信息时，可以使用该组件完成图片采集功能。 开放能力 图片采集为组件资产，提供图片采集组件，如图1所示。 图1 图片采集组件示例 图片采集组件提供的能力： 组件支持配置选择采集方式：公共或者ISDP+。 组件提供图片数据保存连接器，连接器处理图片数据。

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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： // 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风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全；本示例以ak和sk保存在环境变量中为例，

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是否必选 参数类型 描述 file 是 File 图片文件 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 img_id String 图片id img_url String 图片url v1改成v3作为下载图片请求 状态码： 400 表5 响应Body参数

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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： // 引入依赖库 require 'vendor/autoload.php'; // 使用源码安装时引入SDK代码库 //

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图片处理 当图片上传或更新至your-bucket-input桶时，会生成事件，触发函数运行，将上传图片压缩，保存在your-bucket-output中。 上传图片生成事件 登录 对象存储服务 控制台，进入your-bucket-input桶对象界面，上传image.jpg图片，如图1所示。

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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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图片处理 什么是图片处理特性？ 如何访问图片处理？ 图片处理如何收费？ 每个桶支持创建多少个图片样式？ 图片处理支持哪些格式的图片？ 如何通过URL访问图片处理服务？ 设置 CDN加速 后，处理过的图片存储在哪里？ 设置桶logging后，进行图片处理，发现有100网段的ip访问桶

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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： // 引入obs库 // 使用npm安装 var ObsClient = require('esdk-obs-nodejs');

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裁剪图片 该接口用于裁剪一张图片。 接口调用 hilens.Preprocessor.crop(src, x, y, w, h, t) 参数说明 表1 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 描述 src 是 <class 'numpy.ndarray'>对象 源图，必须为NV21的格式。宽度范围[64

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：PC+MOBILE（默认） imageUrl 是 String 图片地址，需要先将图片上传至 WeLink ，将返回的地址作为该字段入参 jumpUrl 否 String 点击跳转地址。如果该地址为空，默认为imageUrl，点击打开图片。 响应消息 正常返回结果： { "code":"0"

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上传图片 您可以通过OBS管理控制台、OBS客户端、RESTful API方式上传图片。 本章节介绍如何使用OBS管理控制台上传图片。如果您的桶中已经存在需要处理的图片，请跳过此章节。 关于上传图片的格式和大小的约束与限制请参见约束条件。 前提条件 至少已创建了一个桶。 操作步骤

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处理图片 此章节介绍通过RESTestful API方式进行图片处理操作的URL构成。当已成功开通OBS后，在浏览器地址中输入符合规则的URL即可通过RESTful API方式使用图片处理。 URL组成形式 URL由OBS 域名 、OBS上的桶名、原图片名称、处理命令或样式名组成。 命令访问方式

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旋转图片 旋转设置 自适应方向 镜像翻转 父主题： 图片处理

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剪切图片 普通剪切 内切圆 索引剪切 圆角剪切 父主题： 图片处理

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图像搜索 SDK简介 图像搜索概述 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 Interf

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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人脸检测/比对/搜索 人脸比对输入的两张图片总大小小于8MB。 图片大小小于8MB，由于图片过大会导致图片在网络传输过程中耗时较长，建议小于1MB。 图片分辨率小于4096*4096，图片中人脸像素大于80*80，建议120*120以上。 为保证识别效果，人脸图片建议要求如下： 光照大于200lux、无反光强光阴影现象。

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人脸检测/比对/搜索 人脸比对输入的两张图片总大小小于8MB。 图片大小小于8MB，由于图片过大会导致图片在网络传输过程中耗时较长，建议小于1MB。 图片分辨率小于4096*4096，图片中人脸像素大于80*80，建议120*120以上。 为保证识别效果，人脸图片建议要求如下： 光照大于200lux、无反光强光阴影现象。

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