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增值税发票识别支持哪些发票 目前已经支持增值税专用发票和增值税普通发票（含电子普通发票）。卷式发票和通行费发票即将上线，并且支持发票备注、监制章、专用章、发票联次等字段。具体请参见增值税发票识别章节。 父主题： 产品咨询类
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.getenv("CLOUD_SDK_AK") sk = os.getenv("CLOUD_SDK_SK")
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.getenv("CLOUD_SDK_AK") sk = os.getenv("CLOUD_SDK_SK")
指定云服务endpoint方式 func main() { // 指定终端节点，以OCR服务北京四的endpoint为例 endpoint:="https://ocr.cn-north-4.myhuaweicloud.com" // 使用endpoint方式，在认证信息中需新增projectId
amount_in_words String 大写票据金额。 旧版退票 confidence Object 字段的置信度，取值范围0~1。 置信度越大，本次识别的字段的可靠性越高，在统计意义上，置信度越大，准确率越高。 置信度由算法给出，不直接等价于字段的准确率。 共享字段 text_location
识别结果后处理 提取特定字段导入Excel 本示例调用身份证识别API，并从获取到的JSON结果中，提取所需的字段，填入至Excel。 前提条件 开通身份证识别。 参考本地调用，安装OCR Python SDK。并执行pip install xlsxwriter命令安装依赖包。
表8 WordsListIem 参数 参数类型 描述 words String 文字块识别结果。 confidence Float 字段的平均置信度，置信度越大，表示本次识别的对应字段的可靠性越高，在统计意义上，置信度越大，准确率越高。置信度由算法给出，不直接等价于对应字段的准确率。
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.getenv("CLOUD_SDK_AK") sk = os.getenv("CLOUD_SDK_SK")
快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用 3分钟创建一个游戏类容器应用 02 购买 文字识别服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使用时长计费。也可以选择更经济的按包周期计费方式。 计费方式 按需 套餐包 04 SDK 文字识别软件开发工具包（Optical Character Recognition
t时，返回此字段。 name String 名。当响应字段"side"为front时，返回此字段。 last_name String 姓。当响应字段"side"为front时，返回此字段。 birth_date String 出生日期。 birth_place String 出生地。
confidence Object 字段的置信度，取值范围0~1。 置信度越大，本次识别的字段的可靠性越高，在统计意义上，置信度越大，准确率越高。 置信度由算法给出，不直接等价于字段的准确率。 说明： 置信度中的相关字段均与返回值中的相关字段一一对应。 状态码： 400 表6 响应Body参数
Boolean 返回字段识别置信度，小数点后四位。可选值包括： true：返回字段置信度; false：不返回。 未传入该参数时默认为false，即不返回字段置信度。 return_excel 否 Boolean 是否返回表格转换Microsoft Excel的Base64编码字段。可选值包括：
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.getenv("CLOUD_SDK_AK") sk = os.getenv("CLOUD_SDK_SK")
Management，简称IAM）服务，IAM为文字识别提供了用户认证和鉴权功能。 云监控 云监控（Cloud Eye）可以监控文字识别的相关指标，具体如表1所示。用户可以通过指标及时了解文字识别的使用情况。Cloud Eye的更多信息请参见《云监控用户指南》。 表1 OCR的监控指标 指标名称 指标含义
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.getenv("CLOUD_SDK_AK") sk = os.getenv("CLOUD_SDK_SK")
检测框对象，内部为字段-框坐标对。如 code:[[x0, y0],[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3]], 点的顺序是左上角、右上角、右下角、左下角。如果原图找不到字段，返回空列表。 confidence Object 字段文字内容置信度，内容为字段-字符置信度对,如code:0
confidence Object 字段的置信度，取值范围0~1。 置信度越大，本次识别的字段的可靠性越高，在统计意义上，置信度越大，准确率越高。 置信度由算法给出，不直接等价于字段的准确率。 text_location Object 对应所有在原图上识别到的字段位置信息，包含所有文字区域四个顶点的二维坐标（x
confidence Object 字段的置信度，取值范围0~1。 置信度越大，表示识别的字段的可靠性越高，在统计意义上，置信度越大，准确率越高。 置信度由算法给出，不直接等价于字段的准确率。 text_location Object 对应所有在原图上识别到的字段位置信息，包含所有文字区域四个顶点的二维坐标（x
评估 确定模板图片的参照字段和识别区后，需要对模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片，在线评估模板的识别情况，保证能正确识别同样模板下其他图片中的识别区文字。 前提条件 已在自定义OCR控制台选择“通用单模板工作流”创建应用，并完成框选识别区步骤，详情请见框选识别区。 进入评估页面
confidence Object 字段的置信度，取值范围0~1。 置信度越大，本次识别的字段的可靠性越高，在统计意义上，置信度越大，准确率越高。 置信度由算法给出，不直接等价于字段的准确率。 text_location Object 对应所有在原图上识别到的字段位置信息，包含所有文字区域四个顶点的二维坐标（x
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