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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》。 文字识别OCR服务能否实时处理视频流中的文字？ OCR不支持读取视频流数据，您可将视频流进行提取帧图片操作，提取出图片后进行识别，或者使用视频内容分析VCR提取视频中的文字信息。来自：专题
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不同区域是否有时延 文字识别产品咨询类问题 OCR服务支持上传图片后直接导出结果吗 OCR服务能否实时处理视频流中的文字 通用 表格识别 是否支持导出为excel格式 OCR服务可以识别文本格式文件吗 使用OCR服务是否必须使用华为云存储图片 接口返回时间较长，如何提高响应速度 OCR服务是否支持二维码识别来自：专题文字识别服务支持上传图片后直接导出结果吗？ 目前文字识别 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》。 文字识别服务能否实时处理视频流中的文字？ 文字识别 OCR 不支持读取视频流数据，您可将视频流进行提取帧图片操作，提取出图片后进行识别，或者使用来自：专题
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（ 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。 图片文字提取识别OCR服务能否实时处理视频流中的文字？ OCR不支持读取视频流数据，您可将视频流进行提取帧图片操作，提取出图片后进行识别，或者使用视频内容分析VCR提取视频中的文字信息。来自：专题![]()
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》。 文字识别OCR服务能否实时处理视频流中的文字？ OCR不支持读取视频流数据，您可将视频流进行提取帧图片操作，提取出图片后进行识别，或者使用视频内容分析VCR提取视频中的文字信息。 通用表格文字识别是否支持导出为excel格式？来自：专题![]()
怎么给网站图片添加水印 怎么给网站图片添加水印 时间：2021-01-19 10:07:27 网站建设 怎么给网站图片添加水印？图片水印是商家对自己的图片增加的一种标识，这样既可以用商品图片进行宣传，还可以防止他人盗用自己的商品图片。 华为云 云速建站 可以帮助用户自助给图片添加水印，非常简单方便，用户只要设置一次：来自：百科![]()
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![]()
第二步，提取信息。手工的方式是通过肉眼的识别和人脑的分析，定位到目的图片的位置，而爬虫程序是根据网页的规则，使用正则表达式将解析数据结构中的Body部分，并获取目的图片。 第三步，保存数据。手工的方式是使用浏览器将图片下载保存在个人电脑中，而爬虫程序保存数据的方式多种多样，可以简单保来自：百科![]()
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什么是函数工作流 什么是函数工作流 由浅入深，带您认识华为云函数工作流 FunctionGraph 由浅入深，带您认识华为云函数工作流 FunctionGraph 函数工作流 FunctionGraph 函数工作流（FunctionGraph），是一项基于事件驱动的函数托管计算服来自：专题![]()
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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![]()
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![]()
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