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如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面，建议最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素，图像长宽比例维持常见水平
detect_font 否 Boolean 为Boolean类型，若不传该字段，默认不检测切片字体，为True时，将检测切片的字体类型，并返回最相似的5种字体名称。 detect_text_direction 否 Boolean 为Boolean类型，若不传该字段，默认为True，即检
对图片进行等比例放缩，否则返回原图 :param max_size: 图片长边允许的最大长度（根据具体场景进行设定，在保证文字清晰度的情况下，建议设置小一些） :return: 放缩后的图片或原图 """ height, width = image
情形3：多模板识别工作流出错，大部分字段为空或错误。 解决办法：先检查分类结果是否正确（返回结果中的template_id表示分类结果），若分类错误，则说明分类器中存在相似的模板导致分类出错，请在参照字段中添加模板特有的参照字段，从而提高分类的鉴别能力。若分类结果正确，但识别结果错误，请参照情形2的解决办法。
模板种类固定，识别不在多模板中的图片可能会返回错误的结果或无法识别。 模板间有足够的区分度，不同模板要有不同的参照字段，且参照字段差异尽量明显，相似的参照字段容易导致分类错误。 模板数量可穷举，建议不超过20种模板，过多的模板会降低分类效果（以实际测试为准，模板差异较大时允许支持更多模板）。
上传图片”，或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域，上传本地的图片作为测试图片。 “分类模式”：打开“分类模式”开关时，单独对分类器的准确度进行评估。上传图片后，右侧会显示模板自动分类的结果，包括“模板ID”、“模板名”、“置信度”。关闭“分类模式”开关时，默认评估状态为端到端地对待识别图片自动分类并进行结构化识别。
关信息。 表1 字段属性参数说明 字段属性 参数 参数说明 举例 自定义字典 取值范围 在识别当前字段类型的文字时，选择字典的取值范围中最相似的取值为最后识别结果。 例如： “字段类型名称”：“城市” “字段属性”：“自定义字典” “取值范围”：“Shenzhen”、“Beijing”、“Xi'an”
直接统一调用一个API即可完成对各种卡、证、票的识别，无需在调用时判断图像类型，也不用再对每种数据分别调用不同的API，降低了集成使用的复杂度。 价格更优惠 价格详情请参考OCR服务价格计算器。 降低管理难度 无需对每个API的调用量进行单独的预测，然后分别购买不同大小的套餐包。以
查上一个请求结果，上一个请求返回之后再发送下一个请求，避免请求过于频繁。 请检查图片是否过大，或网络延时过长，如果图片过大，在保证图片清晰度前提下可以对图片进行等比例压缩；如果网络延时较长，可以适当提升网络传输速度。 APIG.0301 Incorrect IAM authentication
查上一个请求结果，上一个请求返回之后再发送下一个请求，避免请求过于频繁。 请检查图片是否过大，或网络延时过长，如果图片过大，在保证图片清晰度前提下可以对图片进行等比例压缩；如果网络延时较长，可以适当提升网络传输速度。 如以上方案无法解决问题，请联系我们。 父主题： 错误码类
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