无服务器图片生成缩略图

扣减适用所有企业项目的套餐包。 图片读取文字如何提高识别速度？ ▶ 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

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方法有K子图匹配、路径相似性、图嵌入。 基于特征的相似度：计算相似性的常见方法（28种）是将一段二进制代码表示为向量或一组特征，使得类似的二进制代码具有相似的特征向量或特征集。这里应用最多的是利用机器学习来实现。 Hash匹配相似度：对于多维向量数据相似度快速匹配，通常使用局部敏感hash算法LSH来实现。

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结构化信息。 通用文字识别 提取图片内的文字及其对应位置信息，并能够根据文字在图片中的位置进行结构化整理工作。 手写文字识别 识别文档中的手写文字信息，并将识别的结构化结果返回给用户。 网络图片识别 自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，并能根据识别出来的结果进行联系人信

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文字识别 提取图片文字 文字识别 提取图片文字 华为云文字识别 OCR 提供在线文字识别、图片文字提取服务，将图片、扫描件或PDF、OFD文档中的文字识别成可编辑的文本。 华为云文字识别OCR提供在线文字识别、图片文字提取服务，将图片、扫描件或PDF、OFD文档中的文字识别成可编辑的文本。

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自动文字识别_批量图片文字识别_快速识别文字 自动文字识别OCR提供在线文字识别服务，将图片、扫描件或PDF、OFD文档中的文字识别成可编辑的文本。OCR文字识别支持证件识别、票据识别、定制模板识别、通用表格文字识别等。 华为云OCR产品优势 • 文字识别精度高：采用先进的自研深

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识别、银行卡识别、道路运输证识别、车牌识别、名片识别、VIN码识别、道路运输从业资格证识别等卡证图片上有效信息的自动识别和关键字段结构化提取。 查看详情 文字识别 票据类 票据类OCR （ Receipt OCR ），支持增值税发票识别、机动车销售发票识别、出租车发票识别、火车票识别、

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容，选中图片的base64编码信息，Ctrl+A全选base64编码，Ctrl+C复制，注意不可使用鼠标右键方式进行复制，以免拷贝不全。 文字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

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化信息。 ●通用文字识别，提取图片内的文字及其对应位置信息，并能够根据文字在图片中的位置进行结构化整理工作。 ●手写文字识别，识别文档中的手写文字信息，并将识别的结构化结果返回给用户。 ●网络图片识别自，动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，并能根据识别出来的结果进行联系人

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、iOS、Android、Node.js编程语言。 OCR服务需要用户通过调用API接口，将图片或扫描件中的文字识别成可编辑的文本，然后返回JSON格式的识别结果，用户需要通过编码将识别结果对接到业务系统或保存为TXT、Excel等格式。 免费试用 立即购买 OCR首次使用攻略

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时访问和调用API获取人脸处理结果，帮助用户自动进行人脸的识别、比对以及相似度查询等，打造智能化业务系统，提升业务效率。 产品优势 识别准确 准确检测人脸，支持识别不同年龄、性别、服饰等属性的人群，为人脸验证、VIP识别等场景提供有力支撑，人脸比对在LFW公开测试集上的准确率为99

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识等干扰的图片但影响识别精度。目前只支持识别2008年版的行驶证。 文字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

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图2电子考勤 轨迹分析 人脸搜索服务可检索出图库中与输入人脸最相似的N张人脸图片及相似度。根据返回图片的时间、地点及行为信息，协助客户实现轨迹分析。 图3轨迹分析 客流分析 客流分析对于商场具有重要价值。基于人脸识别、比对、搜索技术，可以准确分析顾客的年龄、性别等信息，区分新老顾客，帮助客户精准营销。

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牌识别、名片识别、VIN码识别、道路运输从业资格证识别等卡证图片上有效信息的自动识别和关键字段结构化提取。 证件类OCR （ Card OCR ），支持身份证识别、行驶证识别、驾驶证识别、护照识别、营业执照识别、银行卡识别、道路运输证识别、车牌识别、名片识别、VIN码识别、道路运输从业

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文字转换成语音 适用于哪些场景 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。 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

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从图片中提取文字时，如何提高识别精度？ 1、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。 2、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。 3、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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1、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。 2、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。 3、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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容，选中图片的base64编码信息，Ctrl+A全选base64编码，Ctrl+C复制，注意不可使用鼠标右键方式进行复制，以免拷贝不全。 文字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

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