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智能分類識(shí)別 功能介紹 自動(dòng)分類識(shí)別17+種票證，支持指定票證的結(jié)構(gòu)化識(shí)別和印章檢測(cè)，并以JSON格式返回識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果。 接口以列表形式返回圖片上要識(shí)別票證的位置坐標(biāo)、結(jié)構(gòu)化識(shí)別的內(nèi)容以及對(duì)應(yīng)的類別。該接口支持的票證類型請(qǐng)見表1，該接口的使用限制請(qǐng)參見約束與限制，詳細(xì)使用指導(dǎo)請(qǐng)參見OCR服務(wù)使用簡(jiǎn)介章節(jié)。
-成長(zhǎng)地圖 | 華為云
保障用戶訓(xùn)練作業(yè)的長(zhǎng)穩(wěn)運(yùn)行 提供訓(xùn)練作業(yè)斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)與增量訓(xùn)練能力，即使訓(xùn)練因某些原因中斷，也可以基于checkpoint接續(xù)訓(xùn)練，保障需要長(zhǎng)時(shí)間訓(xùn)練的模型的穩(wěn)定性和可靠性，避免重新開始訓(xùn)練耗費(fèi)的時(shí)間與計(jì)算成本 支持訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用SFS Turbo文件系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)掛載，訓(xùn)練作業(yè)產(chǎn)生的中間和結(jié)果等數(shù)據(jù)可以直接高速寫入到SFS
可完成。 當(dāng)訓(xùn)練作業(yè)的狀態(tài)變更為“已完成”時(shí)，表示已運(yùn)行結(jié)束。 您可以單擊訓(xùn)練作業(yè)名稱，進(jìn)入詳情頁(yè)面，了解訓(xùn)練作業(yè)的“配置信息”、“日志”、“資源占用情況”和“評(píng)估結(jié)果”等信息。您也可以在配置的“訓(xùn)練輸出位置”對(duì)應(yīng)的OBS目錄下獲得訓(xùn)練生成的模型。 步驟4：創(chuàng)建AI應(yīng)用 在訓(xùn)練作
保險(xiǎn)單識(shí)別 功能介紹 識(shí)別保險(xiǎn)單圖片上的文字信息，并將識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果返回給用戶。支持對(duì)多板式保險(xiǎn)單的掃描圖片及手機(jī)照片進(jìn)行結(jié)構(gòu)化信息提取。 約束與限制 只支持識(shí)別PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式圖片。 圖像各邊的像素在15px到8192px之間。單個(gè)圖片對(duì)應(yīng)的Base64編碼不超過(guò)10MB。
道路運(yùn)輸從業(yè)資格證識(shí)別 功能介紹 識(shí)別道路運(yùn)輸從業(yè)資格證上的關(guān)鍵文字信息，并返回識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果。 圖1 道路運(yùn)輸從業(yè)資格證示例圖 約束與限制 只支持識(shí)別PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式圖片。 圖像各邊的像素大小在15px到8192px之間。單個(gè)圖片對(duì)應(yīng)的Base64編碼不超過(guò)10MB。
單擊“下一步”。 圖4 資源棧設(shè)置 在配置確認(rèn)界面中，單擊“創(chuàng)建執(zhí)行計(jì)劃”。 圖5 配置確認(rèn) 在彈出的創(chuàng)建執(zhí)行計(jì)劃框中，自定義填寫執(zhí)行計(jì)劃名稱，單擊“確定”。 圖6 創(chuàng)建執(zhí)行計(jì)劃 單擊“部署”，并且在彈出的執(zhí)行計(jì)劃確認(rèn)框中單擊“執(zhí)行”。 圖7 執(zhí)行計(jì)劃 圖8 執(zhí)行計(jì)劃確認(rèn) 待“事件”中出現(xiàn)“Apply
聯(lián)系我們，獲取同款方案 AI文生圖 從文字到畫面，創(chuàng)意一鍵生成 Qwen-Image 立即體驗(yàn) AI文生視頻 輸入腳本，Al幫你生成成片 WanX 2.1 立即體驗(yàn) 智能商業(yè)洞察 自動(dòng)生成商業(yè)洞察報(bào)告，讓決策更高效 DeepSeek 立即體驗(yàn) 智能問(wèn)數(shù) AI連接數(shù)據(jù)庫(kù)或Excel，讓復(fù)雜分析變得簡(jiǎn)單
None 服務(wù)介紹 文字識(shí)別 OCR 文字識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 01:46 文字識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 快速入門 文字識(shí)別 OCR 使用SDK 06:38 SDK使用指導(dǎo) 文字識(shí)別 OCR 使用API 03:04 API使用指導(dǎo) 問(wèn)題排查 文字識(shí)別 OCR 獲取Token時(shí)帳密報(bào)錯(cuò) 03:53 獲取Token時(shí)帳密報(bào)錯(cuò)
實(shí)施步驟 準(zhǔn)備工作 快速部署 開始使用 快速卸載
實(shí)施步驟 準(zhǔn)備工作 快速部署 開始使用 快速卸載
如何在含有多張人臉的圖片中實(shí)現(xiàn)多人臉識(shí)別？ 有哪些途徑可以使用人臉識(shí)別的API？ 調(diào)用人臉識(shí)別的API失敗時(shí)怎么處理？ 如何處理未經(jīng)授權(quán)的情況？ 為什么使用人臉識(shí)別返回?cái)?shù)據(jù)為空？ 人臉?biāo)阉鹘涌谥嘘P(guān)于top_n參數(shù)如何設(shè)置？ 通過(guò)OBS方式傳入圖片提示FRS.0022？ 為什么會(huì)出現(xiàn)識(shí)別錯(cuò)誤的情況？
具體請(qǐng)參考華為云官網(wǎng)價(jià)格詳情，實(shí)際收費(fèi)以賬單為準(zhǔn)： 表1 資源和成本規(guī)劃 華為云服務(wù) 計(jì)費(fèi)說(shuō)明 每月花費(fèi)（調(diào)用1000次） 文字識(shí)別服務(wù) 增值稅發(fā)票識(shí)別： 0.18元/次 發(fā)票驗(yàn)真：0.23元/次 410元 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（多AZ存儲(chǔ)）：0.1390元/GB/月 請(qǐng)求費(fèi)用：0
修訂記錄 表1 修訂記錄 發(fā)布日期↵ 修訂記錄↵ 2022-03-30 第一次正式發(fā)布。↵ 2023-03-08 修訂實(shí)施步驟。 2024-08-22 適配函數(shù)工作流EventGrid觸發(fā)器。
修訂記錄 發(fā)布日期 修訂記錄 2023-04-30 第一次正式發(fā)布。
成功后，會(huì)在擴(kuò)展中心中看到我們導(dǎo)入的包3. 控件中會(huì)出現(xiàn)以下新增控件驗(yàn)證碼識(shí)別、健康碼顏色識(shí)別1. 控件幫忙界面見下圖2. 屬性界面下二圖。（識(shí)別模式有三種，健康碼識(shí)別、驗(yàn)證碼識(shí)別；驗(yàn)證碼識(shí)別中，需要選擇是純數(shù)字，還是純字母，還是數(shù)字與字母混合）表格圖片識(shí)別功能說(shuō)明：使用AI-OCR識(shí)別，將表格圖片內(nèi)容識(shí)別
如何獲取圖片base64編碼 OCR服務(wù)的輸入圖片參數(shù)是圖片的base64編碼，介紹如何將本地圖片，轉(zhuǎn)換為base64編碼。您也可以使用在線的圖片轉(zhuǎn)base64工具。 Python示例： 使用時(shí)，需要將代碼的d:\demo.jpg替換為實(shí)際圖片路徑。 import base64 with
資產(chǎn)識(shí)別與管理 資產(chǎn)識(shí)別 用戶在AI Gallery中的資產(chǎn)包括用戶發(fā)布的AI資產(chǎn)以及用戶提供的一些個(gè)人信息。 AI資產(chǎn)包括但不限于文本、圖形、數(shù)據(jù)、文章、照片、圖像、插圖、代碼、AI算法、AI模型等。 用戶的個(gè)人信息包括： 用戶注冊(cè)時(shí)提供的昵稱、頭像、郵箱。 用戶參加實(shí)踐時(shí)提供的姓名、手機(jī)號(hào)、郵箱。
創(chuàng)建用于上傳發(fā)票的對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS桶，企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)將員工報(bào)銷的發(fā)票圖片或者電子發(fā)票PDF文件上傳到該桶。 創(chuàng)建用于存儲(chǔ)發(fā)票識(shí)別與驗(yàn)真結(jié)果的對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS桶，企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)定時(shí)從該桶中獲取結(jié)果并處理。 使用文字識(shí)別 OCR，提供發(fā)票識(shí)別與驗(yàn)真服務(wù)，識(shí)別用戶上傳的發(fā)票內(nèi)容以及對(duì)接國(guó)稅局系統(tǒng)進(jìn)行真?zhèn)悟?yàn)證。
一、引言 1.1 HiAI Studio的重要性 HiAI Studio是鴻蒙生態(tài)中核心的AI開發(fā)工具，為開發(fā)者提供端到端的模型訓(xùn)練與部署解決方案。它實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型部署的全流程自動(dòng)化，大幅降低了AI應(yīng)用開發(fā)門檻，是鴻蒙分布式AI能力的重要支撐。 1.2 技術(shù)價(jià)值與市場(chǎng)分析
