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图1 创建单模板流程 表1 创建单模板流程说明 流程 说明 详细指导 上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前，需要上传模板图片，明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型。 上传模板图片 定义预处理 上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，去掉冗余部分，将图片旋转至水平，保证模型识别的准确性。
图1 创建多模板流程 表1 创建多模板流程说明 流程 说明 详细指导 上传模板图片 在使用多模板工作流开发应用之前，需要上传模板图片，明确以哪些图片作为模板训练文字识别模型。 上传模板图片 定义预处理 上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，去掉冗余部分，将图片旋转至水平，保证模型识别的准确性。
部署该解决方案会使用到如下资源： 创建用于上传发票的OBS桶，企业业务系统将员工报销的发票图片或者电子发票PDF文件上传到该桶。 创建用于存储发票识别与验真结果的OBS桶，企业业务系统定时从该桶中获取结果并处理。 函数工作流：用于实现调用文字识别服务的业务逻辑，当OBS桶收到上传的发票文件后，会自动通
“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。操作指引如下： 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
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。操作指引如下： 上传模板图片 定义预处理 6.3.4-框选参照字段 6.3.5-框选识别区 6.3.6-评估
参数名称 类型 是否可选 参数解释 默认值 image_bucket_name string 必填 桶名称，用于上传发票图片或PDF文件。 OBS桶名称，全局唯一，用于上传发票图片或PDF文件。取值范围：支持小写字母、数字、中划线（-）、英文句号（.）。 无默认值，桶名可以自定义。
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
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
态码为2xx(如200/201)时，表示调用成功并进行扣费。 OCR服务通过套餐包计费方式，来降低调用成本，从绝大部分客户的使用来看，客户上传错误样本导致计费的占比非常非常小，几乎可忽略不计。 在客户使用OCR能力，进行二次开发时，可以尽可能的通过页面可视化提醒等方式，引导使用者
产品咨询类 OCR服务支持上传图片后直接导出结果吗 OCR服务能否实时处理视频流中的文字 通用表格识别是否支持导出为excel格式 使用OCR服务是否必须使用华为云存储图片 OCR服务可以识别文本格式文件吗 接口返回时间较长，如何提高响应速度 OCR服务是否支持二维码识别 OCR服务是否支持离线使用
url，例如https://support.huaweicloud.com/api-ocr/zh-cn_image_0288038400.png 将图片上传至华为云对象存储服务（OBS）中，使用OBS提供的url。使用OBS数据需要进行授权。包括对服务授权、临时授权、匿名公开授权，详情参见配置OBS访问权限。
通过OCR体验馆在线调用OCR服务API。 如果您没有开发基础，想快速体验OCR服务，OCR体验馆提供了在线网页调用方式，该方式无需编码，直接在网页上传图片，即可返回识别结果。 通过华为云API Explorer在线调用OCR服务API。 如果您是开发初学者，有代码编写基础，对HTTP请求
部分，所有需要识别的图片中都要包含参照字段，且位置必须固定。 套件提供了自动搜索参照字段和手动框选参照字段这两种模式。 自动搜索参照字段：未手动框选任何参照字段的情况下，默认激活自动搜索参照字段模式。 手动框选参照字段：若手动框选了任意参照字段，将激活手动框选模式。 当识别图片的
部分，所有需要识别的图片中都要包含参照字段，且位置必须固定。 套件提供了自动搜索参照字段和手动框选参照字段这两种模式。 自动搜索参照字段：未手动框选任何参照字段的情况下，默认激活自动搜索参照字段模式。 手动框选参照字段：若手动框选了任意参照字段，将激活手动框选模式。 当识别图片的
'X-Auth-Token': token} imagepath = r'./data/thailand-license-plate-demo.png' # 读取本地图片 with open(imagepath, "rb") as bin_data: image_data = bin_data.read()
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