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的端云协同AI应用开发. 文字识别服务课程 通过本课程的学习，了解文字识别的特性、解决方案等，并掌握其申请和使用方法。 图片文字提取工具的常见问题 图片文字提取工具的常见问题 为您解答提取图片文字的常见问题，更多问题答疑请前往 了解更多 为您解答提取图片文字的常见问题，更多问题答疑请前往来自：专题如果您是首次使用OCR的用户，建议您学习并了解如下信息： 功能介绍 通过功能介绍章节的内容，了解OCR不同类别的文字识别功能，包括通用类文字识别、证件类文字识别、票据类文字识别。 入门使用 OCR以开放API的方式提供给用户，您可以参考《快速入门》学习并使用OCR服务。 使用方式 如果您来自：专题
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通用 表格识别 ：提取表格内的文字和所在行列位置信息，适应不同格式的表格。同时也识别表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 智能分类自动文字识别 智能分类识别服务可以一次性对同张图片中的多个卡证、票据进行检测和识别，并返回每个卡证、票据的类别及结构化数据。本文还将介绍更多智能分类文字识别来自：专题![]()
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通过对增值税发票图片预处理、表格提取、文字提取、文字识别、结构化信息输出等一系列技术化手段，快速将增值税发票上的文字信息识别出来，用于后续的进一步处理，节省大量的人工录入成本。 机动车销售发票识别 自动识别机动车销售发票图片内的文本内容，并返回结构化字段信息，用于后续的进一步处理，节省大量的人工录入成本。来自：专题![]()
API服务，可以使用Token鉴权方式，实现接口调用。具体请参考文字识别服务接口《API参考》手册，该手册详细介绍了如何调用API及各个API接口的详细参数信息。 OCR服务的SDK需要付费购买吗？ OCR服务SDK供用户免费下载，并依据API调用次数进行收费。 提取图片中的文字需要哪些权限？ ▶使用OCR来自：专题![]()
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请参考使用限制检查图片的格式、像素是否符合规范。 请检查图片的base64编码是否完整。 请检查图片质量，图片中文字是否清晰，肉眼可识别。 请检查API功能是否和输入的图片匹配。 OCR服务的SDK需要付费购买吗？ OCR服务SDK供用户免费下载，并依据API调用次数进行收费。 提取图片文字、图片转换文字实用文档下载来自：专题![]()
注册华为云帐号，并实名认证。 在开通文字识别 OCR 前，请先使用 OCR体验馆 体验服务功能。该方式无需编程，只需在网页端上传图片，即可体验识别效果。开通OCR后，默认按API调用次数进行收费。 查看详情 文字识别使用流程 使用文字识别服务前需注册华为云账号，并实名认证。第一步来自：专题![]()
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如何图片转文字 将图片中的文字提取出来 如何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。 哪些类型图片能转成文字来自：专题![]()
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●自动识别结构化信息与提取签名盖章区域，有助快速审核。 通用文字识别在快递单自动填写的应用： ●识别图片中联系人信息并自动填写快递单，减少人工输入。 通用文字识别在合同录入与审核的应用： ●自动识别结构化信息与提取签名盖章区域，有助快速审核。 通用文字识别的计费项： ●按API调用次数计费，计费价格请参见价格计算器。来自：专题![]()
合同一体化识别 自动识别合同文本，并检测签名和盖章区域，完成合同自动审核 建议搭配：存储对象服务 OBS 怎么识别图片中的文字字体 流程指导：对图像中的打印字符进行检测识别，通过调用API，识别图片中的文字，并返回JSON格式的识别结果。 注册华为云账号 注册华为云账号 账号实名认证来自：专题![]()
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实现用户特定格式图片的自动识别和结构化提取。 首次使用文字识别OCR工具 如果您是首次使用文字识别OCR的用户，建议您学习并了解如下信息： 1、功能介绍 通过功能介绍章节的内容，了解文字识别OCR不同类别的功能，包括通用类文字识别、证件类文字识别、票据类文字识别。 2、入门使用来自：专题![]()
户。返回结果将图片区域（words_region）划分为两类：纯文本区（text）和表格区（table），并返回表格结构（row, column）和文本信息。该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 限时折扣 了解更多 文字识别OCR-新品发布来自：专题![]()
核。 2、快递单自动填写：识别图片中联系人信息并自动填写快递单，减少人工输入。 3、合同录入与审核：自动识别结构化信息与提取签名盖章区域，有助快速审核。 表格OCR识别的约束与限制 1、只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。 2、图像各边的像素大小在15px到8192px之间。来自：专题![]()
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