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该API属于OCR服务,描述: 检测和识别合同文件或常用票据中的印章,并可擦除和提取图片中的印章,通过JSON格式返回印章检测、识别、擦除和提取的结果。接口URL: "/v2/{project_id}/ocr/seal"
接默认“华北-北京四”即可 在线部署 在“控制台”中,点击“部署”,在展开的菜单中点击“在线服务” 在部署页面勾选“我已阅读并同意以上内容”,其他都不用动,然后下一步即可 核对一下清单,点击“提交”即可 任务提交成功 点击“返回在线服务列表”,可以查看到当前部署进度
完整代码已上传我的资源:【车牌识别】基于matlab车牌识别【含Matlab源码 417期】 获取代码方式2: 通过订阅紫极神光博客付费专栏,凭支付凭证,私信博主,可获得此代码。 备注: 订阅紫极神光博客付费专栏,可免费获得1份代码(有效期为订阅日起,三天内有效); 二、车牌识别简介 基于matlab
DPI 的业务识别技术类型 特征识别 Protocol 特征 Payload 特征 关联识别 行为识别 DPI 的业务识别技术类型 DPI 的关键技术是能够高效的识别出网络上的各种应用类型。 浅报文检测是通过端口号来识别应用类型的。如:检测到端口号为
一、BP车牌识别简介 车牌识别系统设计与实现 车牌识别系统主要分为三部分:车牌图像预处理、特征提取以及基于BP神经网络对特征进行训练和分类,流程图如图1所示。 图1 车牌识别系统组成示意图 1 车牌图像预处理 车牌图像预处理是对车牌进行智能识别的基础,处理结果直接影
I应用都可以华为EI智能来实现,其中垃圾分类、汽车识别、口罩识别等小应用用的ModelArts开发。当然,我惊奇地发现自然语言处理下的命名实体识别也是用ModelArts实现,或者说我们可以用ModelArts部署Bert模型在线服务来实现。不啰嗦,**It's time to show
d运行到这个目录下,在这个目录下同时放置一张需要识别的图片,这里是123.jpg 然后运行:tesseract 123.jpg result 会把123.jpg自动识别并转换为txt文件到result.txt 但是此时中文识别不好,要下载一个中文包:http://code.google
表格识别 纸质文件电子化:自动识别结构化信息,适应不同格式的表格,能够按比例还原表格间距与文字大小,海量数据处理,节省人工还原时间,提高效率。 信息登记表识别:对个人信息、商品信息、公示内容等纸质信息登记表进行识别,快速实现表格内容的电子化,降低人工录入成本,提升信息管理的便捷性。
、M4A、ogg-speex、ogg-opus、AMR。 语音时长不超过5小时,文件大小不超过300M,用户的识别任务在6小时内完成并返回识别结果,识别结果保存72小时(从转写完成的时间算起)。 父主题: 使用限制
M4A、ogg-speex、ogg-opus、AMR。 语音时长不超过5小时,文件大小不超过300M,用户的识别任务在6小时内完成并返回识别结果,识别结果保存72小时(从转写完成的时间算起)。
识别率高,字符识别率>96%,栏目识别率>97%;5.API开发支持Java、C++、C、object pascal及objective-C等多种语言。票据识别SDK功能介绍:去红章——智能查找图像中红章的位置,并将红章去除类型判断——对要识别的图片和模板图片进行匹配,传出最相
表格识别 提取表格内的文字和所在行列位置信息,适应不同格式的表格。同时也识别表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化,恢复结构化信息。
实时语音识别 支持“华北-北京一”、“华北-北京四”、“华东-上海一”区域。 音频采样率8KHz或者16KHz,采样位数8bit或者16bit。 支持中文普通话、方言的语音识别,其中方言包括:四川话、粤语和上海话。 方言和英语仅支持“华北-北京四”区域。
实时语音识别 支持“华北-北京一”、“华北-北京四”、“华东-上海一”区域。 音频采样率8KHz或者16KHz,采样位数8bit或者16bit。 支持中文普通话、方言的语音识别,其中方言包括:四川话、粤语和上海话。 方言和英语仅支持“华北-北京四”区域。
ZXing条形码识别框架能够识别出 UPC-A, UPC-E, EAN-8, EAN-13, Code 39, Code 93, Code 128, ITF, Codabar, MSI, RSS-14 (all variants), QR Code, Data Matrix, Aztec
基于华为云图像识别服务,准确识别图像中包含的影视明星及网红人物
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人脸识别技术是很复杂的,自己用Java手撕一个识别算法有点不切实际, 毕竟实力不允许我这么嚣张,还是借助三方的SDK吧! 免费的人脸识别SDK: ArcSoft:,地址:https://ai.arcsoft.com.cn 基于 Java 实现的人脸识别功能:https://github