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开始使用 1、网络图片识别：支持图片格式等约束信息详网络图片识别文档 2、电子面单识别：支持图片格式等约束信息详电子面单识别文档 登录对象存储服务 OBS控制台，在桶列表选择快速部署 步骤三创建的用于上传快递图片的OBS桶，可直接上传图片或上传压缩包（支持zip及tar格式），如
机动车销售发票识别 功能介绍 识别机动车销售发票、二手车销售发票图片中的文字内容，服务能自动分辨两种类型，并将识别的结果以JSON格式返回给用户。该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 机动车销售发票示例图 图2 机动车销售发票示例图 图3
飞机行程单识别 自动识别飞机行程单的全部信息，一次扫描即可识别旅客姓名、有效身份证件号码、订单号、票价等全部信息。 定额发票识别 自动识别定额发票的全部信息，一次扫描即可识别发票号码、发票代码、地址、发票金额等全部信息。 火车票识别 自动识别火车票的全部信息，一次扫描即可识别一张车票的ID、检票口信息、车次等全部信息。
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
飞机行程单识别 功能介绍 识别飞机行程单中的文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果。该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 飞机行程单示例图 如果图片中包含多张卡证票据，请调用智能分类识别服务。 约束与限制 支持识别PNG、JP
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。
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
已授权ModelArts服务和对象存储服务（OBS）。 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用，详情请见新建应用。 提前准备待识别的图片，图片要求请见图片要求。 图片要求 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 图片最大边不大于4096px，最小边不小于100px，且大小不超过4M。
承兑汇票识别 功能介绍 识别承兑汇票识别中的关键字段, 并以json格式返回结构化结果。 约束与限制 只支持中英文。 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、GIF、TIFF、WEBP、PCX、ICO、PSD格式的图片。 图像各边的像素大小在15px到8192px之间。 图像
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 已在自定义OCR控制台选择“通用单模
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 已在自定义OCR控制台选择“多模板分
车辆通行费发票识别 功能介绍 识别车辆通行费发票中的关键文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果。该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 车辆通行费发票示例图 如果图片中包含多张卡证票据，请调用智能分类识别服务。 约束与限制 支持
车辆合格证识别 功能介绍 识别车辆合格证中的文字信息，并返回识别的结构化结果。 约束与限制 只支持中国大陆车辆合格证的识别。 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。 图像各边的像素大小在15到8192px之间。 图像中识别区域有效占比超过80%，保证整张车辆合格证内容及其边缘包含在图像内。
创建用于存储发票识别与验真结果的对象存储服务 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 FunctionGraph：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，会自动通知函数调用文字识别服务，并将结果存放到指定的OBS桶里。 文字识别 OCR
如何获取图片的base64编码 本节以Python为例，介绍如何将本地图片，转换为base64编码。您也可以使用在线的图片转base64工具。 使用时，需要将代码的d:\demo.jpg替换为实际图片路径。 import base64 with open("d:\demo.jpg"
在左侧导航树中，选择“敏感数据识别 > 识别任务”，进入识别任务界面，如图2所示。 图2 识别任务列表 单击“新建任务”，进入“新建任务”界面。 勾选数据类型并选择具体扫描资产名称，单击“确定”。 在新建识别任务界面左下角单击添加识别范围，进行扫描范围配置，可以同时添加多项识别范围，参数配置如表2所示。
、TIFF格式的图片。 图像各边的像素在15到8192px之间。 支持多页同时识别。 能处理反光、暗光、水印等干扰的图片但影响识别精度。 文字识别服务属于公有云服务，线上用户资源共享，如果需要多并发请求，请提前联系我们。 调用方法 请参见如何调用API。 前提条件 在使用之前，需
单击添加多个模板，针对每个模板，选择模板类型，并且上传图片。 “上传图片”：单击“上传图片”区域，或鼠标直接拖拽图片至“上传图片”区域，上传本地一张图片作为模板，用于业务场景的文字结构化识别。 “修改模板名称”：单击图片右侧的，在弹出的输入框中输入新的模板名称，单击“确认”。 “删除模板”：单击图片右侧“删除”，在弹出的确认删除对话框中单击“确认”。
主体识别示例 本章节对主体识别AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 主体识别示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用ImageMainObjectDetectionReq中的withUrl或withImage方法配置图像信息（image和url参数二选一
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
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