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纳到数据集中，然后用这些标注数据进行第一版的目标识别模型训练。 训练出来的模型只是利用传统图像处理能够识别成功的图片进行学习。对于不成功的图片，我们进一步使用 OCR 。OCR能够识别出图像中的文字内容及其位置。结合第一阶段的目标识别模型进行结果融合，可以得到更为精确的可点击区域结果来自：百科工作量，效率低； ● b.由于编译宏的原因，由源代码生成的二进制文件并不一定是全量源代码都包含中其中的，可能只有部分源代码参与生成最终的二进制文件； ● c.由于构建依赖的原因，二进制文件中包含有依赖对象的信息，也就是说包含有源代码之外对象的信息，这会导致提取到的特征纯度不足，直接影响到检测结果的准确性；来自：百科
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来自：百科的图片。 Ø 图像各边的像素大小在15px到8192px之间。 Ø 图像中识别区域有效占比超过80%，保证整张表格及其边缘包含在图像内。 Ø 支持图像任意角度的水平旋转。 Ø 目前不支持复杂背景（如户外自然场景、防伪水印等）和表格线扭曲图像的文字识别。 Ø 文字识别服务属于公有云来自：专题
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通用文字识别：提取图片内的文字及其对应位置信息。 手写文字识别：识别手写文字、印刷文字信息。 网络图片识别：识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息。 2、证件类： 身份证识别、护照识别、银行卡识别 驾驶证识别、行驶证识别、道路运输证识别、车牌识别、VIN码识别 营业执照识别、名片识别来自：专题![]()
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片上的文字信息提取出来。 什么是文字识别？ 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。OCR文字识别支持证件识别、票据识别、通用表格文字识别等。 文字识别可提取图片中的文字、识别图片转文字。 在开通文字识别OC来自：专题![]()
函数开发的过程请参考FunctionGraph的Java函数开发指南，本例不再介绍函数工作流函数实现的代码。 下载样例源码，解压缩并在Idea中导入工程。代码说明可参考：样例代码说明，其中用户自己的服务器地址通过函数环境变量NA_MOCK_SERVER_ADDRESS传入。 打包工程来自：专题
