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图片质量类报错处理办法 问题现象 调用文字识别API时，产生以下图片质量类报错。 错误码AIS.0102：图片格式不支持。 错误码AIS.0103：图片尺寸不满足要求。 错误码AIS.0104：非支持的图片类型或图片质量差。 解决方法 请参考产品介绍 > 约束与限制章节检查图片的格式、像素是否符合规范。
支持全国不同地区健康码小程序中的核酸检测记录界面的识别。 支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式图片。 图像各边的像素大小在15px到8192px之间。 图像中核酸检测记录区域有效占比超过80%，保证整张核酸检测记录内容及其边缘包含在图像内。 推荐采用手机截图图像。 支持图像中核酸检测记录界面任意角度的水平旋转（需开启方向检测）。
在文字识别过程中，套件会检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板，并将识别图片校正后再提取结构化信息，支持图片平移、旋转与拉伸变换。 为了检查并校正待识别的图片，这就需要在模板图片中指定参照字段。通过参照字段的文字内容来判断是否属于同一种模板，通过参照字段的位置来校正待识别图片。
上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，去掉冗余部分，将图片旋转至水平，保证模型识别的准确性。 定义预处理 框选参照字段 在图片模板中框选参照字段，用于矫正图片的方向，进而在正确的方向上，识别图片中的结构化信息。 框选参照字段 框选识别区 在图片模板中框选识别区，确定模板图片中需要识别的文字位置。 框选识别区
图像识别 Image 图像识别 Image 基于深度学习技术，可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，帮助客户准确识别和理解图像内容。 基于深度学习技术，可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，帮助客户准确识别和理解图像内容。 费用低至¥0.28/千次
OCR 产品列表 增值税发票识别 识别增值税发票关键字段信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果，支持识别图片、PDF、OFD文件。 识别增值税发票关键字段信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果，支持识别图片、PDF、OFD文件。 机动车销售发票识别 识别机动车销售发票关键字段信
图片区域，上传本地的图片作为测试图片。 上传图片后，右侧会显示文字识别结果，包括“识别区”和对应的“识别结果”。 上传在线图片 单击“在线URL”，切换至“在线URL”页签。在“开始识别”左侧输出框中输入待测试的图片URL地址，或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域，上传在线图片作为测试图片。
图像识别（图片去雾）Python SDK，报错：result，用户名密码都改过了 ，这是什么问题呢
本地调用 本章节以通用表格识别为例，介绍如何使用OCR Python SDK在本地进行开发。 该接口可以识别表格图片中的文字内容，并将识别结果以JSON格式返回给用户。返回结果包含两类：纯文本区（text）和表格区（table），并返回表格结构（row, column）和文本信息。
在文字识别过程中，套件会检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板，并将识别图片校正后再提取结构化信息，支持图片平移、旋转与拉伸变换。 为了检查并校正待识别的图片，这就需要在模板图片中指定参照字段。通过参照字段的文字内容来判断是否属于同一种模板，通过参照字段的位置来校正待识别图片。
本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作，在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上，实现人脸识别，废话少说，上效果图： 案例引入 在Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)——训练人脸识别模型中主要
OpenCV、Python 和深度学习执行面部识别。 首先简要讨论基于深度学习的面部识别的工作原理，包括“深度度量学习”的概念。 然后，我将帮助您安装实际执行人脸识别所需的库。 最后，我们将为静止图像和视频流实现人脸识别。 安装人脸识别库 为了使用 Python 和 OpenCV
实时语音识别 前提条件 确保已按照配置Python环境配置完毕，Python SDK仅支持Python3。 确保已存在待识别的音频文件。如果需要请在下载的SDK压缩包中获取示例音频。 初始化Client 初始化RasrClient详见表 RasrClient初始化参数。 表1 RasrClient初始化参数
语音交互服务 实时语音识别 录音文件识别 语言生成 免费体验 实时语音识别 录音文件识别 语言生成 实时语音识别、录音文件识别免费体验 实时语音识别、录音文件识别免费体验 如何快速识别语音、录音中的文字？实时语音识别、录音文件识别、语言生成，属于语音交互服务的一种，用户通过语音识别功能，将口
这段代码用OpenCV库将图片读取为灰度图像，并进行二值化处理。其中，127是阈值，值越小，黑色部分就越多，白色部分就越少。运行后可以得到二值化后的图片。 降噪处理 在二值化后，图片中仍有一些噪点和干扰线条。如果不处理这些噪声，将会影响后续的字符识别，因此需要进行降噪处理，将图片中的噪点和干扰线条消除。代码如下：
上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，保留图片的关键内容，去掉冗余部分，保持图片内容清晰可见，保证模型识别的准确性。 定义预处理 框选参照字段 在图片模板中框选参照字段，用于矫正图片的方向，进而在正确的方向上，识别图片中的结构化信息。 框选参照字段 框选识别区 在图片模板中框选识别区，确定模板图片中需要识别的文字位置。
python调用华为云文字识别功能时，出现ConnectionError，如下图是python版本太低不能调用华为云的东西吗？网络畅通，这是什么情况呢
为什么使用人脸识别返回数据为空 问题现象 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。
如何选取参照字段？ 参照字段是在所有图片中，文字位置和内容均不发生变化的文字。 参照字段有两个作用： 在单模板应用中，用于矫正识别图片，从而找准识别字段； 在多模板应用中，参照字段的内容和位置将作为相应模板的分类特征。 在框选参照字段时，首先要确保所框选的文字位置和内容都固定不变，如果不满
Python去除图片中指定颜色框或线 在图像处理中，有时候我们需要对图片进行一些特定颜色框或线的处理，例如去除指定颜色的框或线。Python提供了强大的图像处理库OpenCV和PIL(Pillow)，我们可以利用这些库实现去除图片中指定颜色框或线的功能。 思路和步骤 读取图片：首先，我们需要读取待处理的图片。
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