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使用文字识别服务是否必须使用华为云存储图片？ 文字识别服务支持输入图片的base64编码或图片的url路径。 如果您使用图片的url路径，可以将图片上传至华为云对象存储服务（ OBS ）中，使用OBS提供的图片url。 同时，您也可以不使用华为云存储，使用公网http/https url传入图片。 文字识别服务可以识别文本格式文件吗？来自：专题云数据库 GaussDB提供对ODBC3.5的支持。应用程序通过 GaussDB 驱动连接数据库。 使用JDBC连接 GaussDB数据库 JDBC是一种用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问接口，云数据库GaussDB提供了对JDBC 4.0特性的支持。 使用Psycopg连接云数据库GaussDB来自：专题
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查看详情 图片中提取文字常见的问题 您是否有这些问题？ 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。来自：专题![]()
可将此类文件转换为图片进行识别。pdf转图片识别示例请参见识别结果后处理。 提取图片文字服务如何提高识别速度 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。来自：专题![]()
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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，一般建议证件来自：专题![]()
怎么图片转文字 将图片中的文字提取出来 怎么将图片中的文字提取出来 文字识别（ Optical Character Recognition ，简称OCR）是指将图片、扫描件或PDF、OFD文档中的打印字符进行检测识别成可编辑的文本格式，以JSON格式返回识别结果。 文字识别使用前必读来自：专题![]()
提取图片中的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。来自：专题![]()
华为云计算 云知识 华为云 CDN 为您快速分发高清图片 华为云CDN为您快速分发高清图片 时间：2022-04-29 09:16:26 【CDN钜惠】 在互联网领域里，对于网站而言，什么是最重要的，有人可能会说是美观，有人可能会说是创意；其实，最重要的是速度，浏览访问网站的打开速度来自：百科![]()
区域。 图片质量类报错处理办法 问题现象： 调用文字识别API时，产生以下图片质量类报错。 错误码AIS.0102：图片格式不支持。 错误码AIS.0103：图片尺寸不满足要求。 错误码AIS.0104：非支持的图片类型或图片质量差。 解决方法： 请参考使用限制检查图片的格式、像素是否符合规范。来自：专题![]()
Java Chassis应用托管 Java Chassis应用托管 Java Chassis是Apache基金会管理的开源微服务开发框架，最早由 微服务引擎CSE 捐献，目前有上百个开发者为项目做出贡献。 Java Chassis是Apache基金会管理的开源微服务开发框架，最早由微来自：专题![]()
需要多并发请求，请提前联系我们。 网络图片识别 Ø支持中英文及部分中文繁体字。 Ø只支持识别JPG、JPEG、PNG、BMP、TIFF、GIF、WEBP格式图片。 Ø支持常见网络图片如：手机截图、电脑截图、电商产品图及广告设计图等互联网图片。 Ø图像各边的像素大小在15到8192px之间。来自：专题![]()
华为云计算 云知识 爱AI美食图片分类大赛 爱AI美食图片分类大赛 时间：2020-12-09 14:39:16 爱（AI）美食美食图片分类大赛是面向所有AI开发者入门实战赛，适用于正在学习AI的初学者，目标是为AI开发者提供一个交流学习、实战挑战的平台。 赛事介绍 人间烟火气，来自：百科![]()
OCR服务支持上传图片后直接导出结果吗 目前OCR服务不支持上传图片后直接导出结果，需要通过调用API的方式使用。具体操作请参考《文字识别服务快速入门》。 使用 自动文字识别 OCR服务是否必须使用华为云存储图片 文字识别服务支持输入图片的base64编码或图片的url路径。 如果来自：专题![]()
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