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创建图像分类自动学习项目并完成图片标注，训练按钮显示灰色，无法开始训练？ 图像分类项目，图片标注至少需要两个类别，且每个类别至少5张图片，才可以开始自动训练。 父主题： 模型训练
图1 人脸检测示意图 人脸比对 通过对人脸区域的特征进行对比，该服务可以返回给用户两张图片中人脸的相似度。如果两张图片中包含多张人脸，则在两张图片中选取最大的人脸进行相似度比对。 图2 人脸比对示意图 人脸搜索 人脸搜索给用户提供了人脸集操作相关的API。用户可以通过创建人脸集合接口
如何在含有多张人脸的图片中实现多人脸识别 当前人脸识别服务中，如果传入的图片中包含多个人脸，则只能选取最大的一个人脸进行识别。但是可以使用如下方法，实现一张图片中多张人脸的识别（比对/搜索）： 调用人脸检测接口，可以得到多张人脸在图片中的像素位置。 通过获取到的人脸位置信息，从原
自定义虚拟背景图片添加按钮事件 onClickAddVirtualBackgroundItem: 接口描述 该接口用于自定义虚拟背景图片添加按钮事件。 注意事项 无 方法定义 1 - (void)onClickAddVirtualBackgroundItem:(void (^)(
我可以在线编辑OBS中的对象吗？ OBS是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。 一般情况下，OBS不支持在线编辑对象内容。可以把对象下载到本地，修改后再重新上传至OBS。 针对以下特殊场景，OBS支持在线对对象进行处理： 修改对象元数据
比如上传大于1MB的图片，或者html格式的文件），而使用OBS上传文件恰好解决了此问题。 图片（入门版和标准版）：jpg（1MB以内）、jpeg（1MB以内）、gif（1MB以内）、png（1MB以内）、webp（1MB以内）、ico（100KB以内） 图片（营销版及以上版本）
的“创建对比”，创建对比任务。 单击迁移对比须知处的“全面检查”，进入“创建对比任务”页面。 在“创建对比任务”页面，分别选择“对比类型”、“对比方式”、“对比时间”和“对象选择”后，单击“是”，提交对比任务。 图3 创建对比任务 对比类型：分为行数对比和内容对比。 对比方式：分为静态对比和动态对比两种。
物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 图片格式支持JPG、JPEG、PNG、BMP。 父主题： 准备数据
同步到运行环境中。 （可选）测试是否能识别身份证照片。 在连接器详情页面，单击“测试”。 “选择类型”配置为“图片URL”或“图片文件”，输入图片URL或选择身份证图片，单击“测试”。 图3 配置身份证 提示如下信息，表明成功识别身份证信息。 图4 测试成功 在脚本中调用连接器
增值税发票识别API支持使用pdf、ofd文件进行识别。其他API不能直接识别word、pdf、excel等文件，可将此类文件转换为图片进行识别。pdf转图片识别示例请参见识别结果后处理。 父主题： 产品咨询类
单击表名称进入后，选择“关系图”页签，查看模型视图。 图1 模型视图 在模型视图中支持以下功能： 双击表名，可显示表的详情信息。 单击左上角的“导出图片”按钮，可以将模型视图导出成图片。 在右上角的搜索框中输入表名，可以快速找到的所要查看的表。 功能依次为放大、缩小、全屏、物理模型/逻辑模型切换、刷新、显示画布。
如何将所需证件的正反面照片合入至一张图片中？ 如果注册局检测到您上传的身份证件涉及滥用等疑似问题，注册局需对您的身份进行二次核实，届时需要您将身份证正反面图片合入至一张图片中上传。可参考如下步骤将身份证正反面图片合入至一张图片中。 使用电脑自带的画图工具打开第一张身份证图片。 将打开的图片的右下角拉取至
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
Enter”键完成此标签的添加。标注完成后，左侧图片目录中此图片的状态将显示为“已标注”。 数据标注的更多说明： 您可以在图片上方或下方单击左右切换键，或者按键盘的左右方向键，选择其他图片，重复上述操作继续进行图片标注。如果一张图片有多个物体，您可以标注多处。 同一个物体检测自动
横坐标：边缘化程度，即目标框中心点距离图片中心点的距离占图片总距离的比值，值越大表示物体越靠近边缘。（图片总距离表示以图片中心点为起点画一条经过标注框中心点的射线，该射线与图片边界交点到图片中心点的距离）。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 一般呈正态分布。用于判断物体是否处于图片边缘，有一些只露
求，通过对比原始onnx pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题，则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx，将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite pipeline输出的结果图片进行对比，在这里保证输入图片及文本提示
本章节通过网络图片识别API介绍如何解读调API返回的JSON格式识别结果。请参照API参考“响应参数”章节比对查看。 以下图识别结果为例，讲解图片内容如何与API的返回字段对应。 调用网络图片API成功后，在“JSON返回结果”中，可见result字段，该字段包含了图片中的文字块数
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。
传模板图片”、“定义预处理”、“框选参照字段”、“框选识别区”步骤，单击“下一步”，进入“评估”页面。 本地上传图片 图2 评估模板 在“应用开发>评估”页面，默认进入“本地上传”页签。 单击“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。 测试图片上传成功后，右侧会显示识别结果。
Base64编码中请勿使用回车换行。 系统不保存用户图片。 图片大小小于8MB，由于过大图片会导致时延较长，并且图片信息量不大，建议小于1MB。 图片分辨率小于4096*4096，图片中人脸像素大于80*80，建议120*120以上。 为保证识别效果，人脸图片建议要求如下： 光照大于200lux、无反光强光阴影现象。
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