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模板总览 预览分类器下面所有模板的状态，如果有模板的识别区未设置，则无法进行后续的评估。 前提条件 已在自定义OCR控制台选择“多模板分类工作流”创建应用，并框选添加的多个模板的识别区，详情请见框选识别区。 删除模板 如果已创建的模板应用不再使用，您可以删除模板释放资源。
上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前，必须确保需要识别的图片都属于同一类型的模板。同一类模板的图片，它们有相同的版面排布，且要识别的文字类型和位置均要求固定。如果您的图片具有多种模板，请考虑使用“多模板工作流”。
图2 创建分类器 填写基本信息 在“应用开发>上传模板图片”页面，输入多模板分类器的“名称”和“描述”。 图3 上传模板图片 然后上传模板图片，可选择新增模板配置。 新增模板配置 新增模板配置 默认进入“新增模板配置”页签。
自定义模板OCR取消开通后，是否会将之前创建好的模板删除？ 自定义模板OCR取消开通后，模板不会被删除，后期如果需要再次使用可以开通后继续使用即可。 父主题： 常见问题
自定义模板OCR OCR自定义模板将于2025.12.31正式下线，为避免影响您目前的业务，请您及时进行相关迁移工作，迁移指导详见OCR自定义模板下线公告。
常见问题 智能文档解析与自定义模板的区别？ 智能文档解析无需客户自己制作模板。 智能文档解析提供三个主要功能，分别是键值对提取、表格还原和版面分析。
评估 模板总览过后，需要对模板分类器和模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片，在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况，保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板，并且能正确识别测试图片中的识别区文字。
如果不正确，可单击“创建新模板”，重新创建一个模板，或者单击“上一步”，对当前模板进行修改。 如果识别结果正确，可单击“下一步”，部署模板。 父主题： 通用单模板工作流
通用单模板工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 评估 调用指南 编辑应用 删除应用 父主题： 自定义OCR
停售产品套餐包规格如下： 商品名 规格 自定义模板 自定义模板套餐包1000万次 自定义模板套餐包500万次 自定义模板套餐包200万次 自定义模板套餐包100万次 自定义模板套餐包50万次 自定义模板套餐包20万次 自定义模板套餐包10万次 自定义模板套餐包5万次 自定义模板套餐包
多模板分类工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 模板总览 评估 调用指南 编辑应用 删除应用 父主题： 自定义OCR
调用指南 评估模板应用后，就完成模板制作，开发属于自己的文字识别应用，此应用用于识别自己所上传的模板样式的图片。 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，并完成评估模板步骤，详情请见评估。
调用指南 评估模板应用后，就完成模板制作，开发属于自己的文字识别应用，此应用用于识别自己所上传的图片属于哪种模板以及识别图片中的文字。 前提条件 已在自定义OCR控制台选择“多模板分类工作流”创建应用，并完成评估模板步骤，详情请见评估.
图1 进入应用资产 在“模板列表”页签，选择模板名称，单击操作列的“编辑”。 图2 编辑模板 进入“应用开发”页面，您可以依次修改“上传模板图片”、“定义预处理”、“框选参照字段”、“框选识别区”、“模板总览”、“评估”、“调用指南”步骤的信息，重新部署模板。
前提条件 已在自定义OCR控制台选择“多模板分类工作流”创建应用，并上传模板图片，详情请见上传模板图片。 定义预处理 在“应用开发>定义预处理”页面上方或者“选择模板”下拉框中选择模板，对每个模板图片进行预处理。
图1 进入应用资产 在“模板列表”页签，选择模板名称，单击操作列的“编辑”。 图2 模板列表 进入“应用开发”页面，您可以依次修改“上传模板图片”、“定义预处理”、“框选参照字段”、“框选识别区”、“评估”步骤的信息，重新编辑模板。
图1 进入应用资产 在“分类器列表”页签，选择多模板名称，单击操作列的“删除”。 弹出“确认删除”对话框。 图2 删除分类器 单击“确认”，删除分类器。 父主题： 多模板分类工作流
图1 进入应用资产 在“模板列表”页签，选择模板名称，单击操作列的“删除”。 弹出“确认删除”对话框。 图2 删除模板 单击“确认”，删除模板。 父主题： 通用单模板工作流
框选参照字段 在识别文字的过程中，套件会先对图片进行模板分类，再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。 为了正确分类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。
定义预处理 使用通用单模板工作流上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，通过旋转、裁剪、降噪等操作。图片预处理的目的是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。
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