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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。
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。
识别身份证正反面总计调用几次接口 使用身份证识别时，如果要识别身份证的正面和反面，需要您调用两次身份证识别接口，具体请参见身份证识别章节。 父主题： API使用类
OCR服务一次可以识别多张身份证吗 不可以一次识别多张身份证，您可以通过循环调用身份证识别API实现多张身份证识别。 父主题： 产品咨询类
图2 上传待识别发票 选择用于存放结果的“ocr-invoice-result-bucket”桶，即可自动获取该发票的识别与验真结果，以发票文件名称为前缀的JSON文件存储。
停售产品套餐包规格如下： 商品名 规格 电子面单识别 电子面单识别套餐包1000万次 电子面单识别套餐包500万次 电子面单识别套餐包100万次 电子面单识别套餐包50万次 电子面单识别套餐包10万次 电子面单识别套餐包1万次 电子面单识别套餐包1千次 如您有任何问题，可随时通过工单或者服务热线
pdf转图片方法 # -*- coding: utf-8 -*- import os import base64 import fitz import io from PIL import Image from glob import glob class CovertPdfToJpg
图2 确认删除 一键卸载 登录发票识别与验真解决方案部署页面。 单击方案堆栈后的“删除”。 图3 一键卸载 在弹出的删除堆栈确认框中，输入方案的堆栈名称，单击“确认”，即可卸载解决方案。 图4 删除堆栈确认 父主题： 实施步骤
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。
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。
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，引导使用者尽量拍摄符合人眼易于识别的图片，以保障数据质量、同时提升识别准确率。
银行回单识别 支持对银行回单版式进行文字识别及键值对提取，实现高效的自动化结构化返回。 行业类 保险单识别 识别保险单图片上的文字信息，并将识别的结构化结果返回给用户。支持对多板式保险单的扫描图片及手机照片进行结构化信息提取。
身份证识别可以判断身份证真假么 不支持判断身份证的真假，该服务可以识别身份证图片中的文字内容，并将识别的结果以json格式返回给用户。 父主题： 产品咨询类
定额发票识别：识别定额发票中的文字信息，并返回识别的结构化结果。 商用 - 2 新增火车票识别、银行卡识别、营业执照识别 火车票识别：识别火车票中的文字信息，并返回识别的结构化结果。 银行卡识别：识别银行卡上的关键文字信息，并返回识别的结构化结果。
图1 一键部署发票识别与验真 在选择模板界面中，直接单击“下一步：配置参数”。 图2 选择模板 在配置参数界面中，自定义填写堆栈名称。根据表完成参数配置后，单击“下一步：高级配置”。
增值税发票识别支持哪些发票 目前已经支持增值税专用发票和增值税普通发票（含电子普通发票）。卷式发票和通行费发票即将上线，并且支持发票备注、监制章、专用章、发票联次等字段。具体请参见增值税发票识别章节。 父主题： 产品咨询类
成功调用5000次之后，用户发现此服务识别效果可以满足业务需求，因此打算长期使用下去，并于2023/03/20 10:30:00将通用文字识别转为套餐包计费（10万次套餐包，3,200元），购买时长为1年，这一年内成功调用次数为10万次。
监控 文字识别的监控指标 查看监控指标
识别字符出现错误如何优化？ 不同的错误情形需要具体分析： 情形1：大部分文字识别正确，部分形近符号的识别错误。 解决办法：产品提供了预置字段类型可以对结果进行处理，同时也提供了自定义（正则）类型、字典类型，用于纠正识别结果中的错误，适用范围详见字段类型。
通用表格识别是否支持导出为excel格式 通用表格识别支持将表格内容转换成可编辑的Excel格式，传入参数return_excel为true时，将返回的表格转换为Microsoft Excel对应的base64编码，可用Python函数 base64.b64decode解码后保存为
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