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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。
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
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)
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
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
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
技能管理中有多个技能,如何匹配技能 智能问答机器人通过模型判断用户问法与语料的相似度得分,选择使用相似度得分高的技能,无法人工干预模型匹配。 父主题: 智能问答机器人
景是夜晚,图片整体应该偏暗。 图片饱和度 Saturation 图片的色彩饱和度,值越大表示图片整体色彩越容易分辨。 一般呈正态分布,一般用于比较训练集和真实场景数据集的差异。 清晰度 Clarity 图片清晰程度,使用拉普拉斯算子计算所得,值越大代表边缘越清晰,图片整体越清晰。
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
框选识别区 在文字识别过程中,需要确定图片中识别的文字位置,这就需要在图片模板中框选识别区。 识别区指图片中待识别的文字位置。所有需要识别的图片中都会包含此识别区的字段,且位置固定不变,因此模型可以通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模
果,帮助用户自动进行人脸的识别、比对以及相似度查询等。 使用流程 图1 使用流程 使用前必读 用户需要具备编程能力,熟悉Java、Python、iOS、Android、Node.js编程语言。 FRS服务需要用户通过调用API接口,识别图片中的人脸信息,然后返回JSON格式的识别
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
框选识别区 在文字识别过程中,需要确定图片中识别的文字位置,这就需要在图片模板中框选识别区。 识别区指图片中待识别的文字位置。所有需要识别的图片中都会包含此识别区的字段,且位置固定不变,因此模型可以通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分
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。
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。通过参照字段的文字内容来判断识别图片属于哪一种模板,最后通过参照字段的位置来校正待识别图片。
应用场景 自然语言处理适用于智能问答系统、文本分析、内容推荐、翻译等场景。 智能问答系统 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度,可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型,挖掘突发事件
单击图标,在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围,然后单击“裁剪”,调整图片的大小。 :单击图标,在“图片旋转”窗口,鼠标选中调整图片的方向,然后单击“确认”,调整图片的方向。 :单击图标,向左旋转图片90°。 :单击图标,向右旋转图片90°。 :单击图标,缩小图片大小。 :单击图标,放大图片大小。
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。 基本概念 参照
如何提高识别速度 识别速度与图片大小有关,图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间,因此建议在图片文字清晰的情况下,适当压缩图片的大小,以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。 根据实践经验,一般建议证件类的小图(文字少)在1M以下,A4纸大小的密集文档大图在2M以下。