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来自：专题、TIFF格式的图片。 Ø图像各边的像素大小在15到8192px之间。 Ø图像中名片的有效占比超过60%，保证整张名片内容包含在图像内。 Ø支持图像中名片的任意角度的水平旋转（需开启方向检测）。 Ø能处理反光、暗光、防伪标识等干扰的图片但影响识别精度。 Ø文字识别服务属于公有云服来自：专题
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业中的员工设置不同的访问权限，以达到不同员工之间的权限隔离，您可以使用 统一身份认证 服务（Identity and Access Management，简称IAM）进行精细的权限管理。 如果您需要对华为云上购买的OCR资源，为企业中的员工设置不同的访问权限，以达到不同员工之间的权限来自：专题理过程的时间，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。 表格OCR服务如何提高识别精度 1、尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。来自：专题
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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。 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。 网络图片识别 自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，并能根据识别出来的结果进来自：专题![]()
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来的，所以爬虫程序还需要将源代码解析出来。 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来自：百科![]()
以JSON格式返回给用户。 火车票识别 识别火车票上的主要字段进行结构化识别，包括车票上的主要字段进行结构化识别，包括车票号码、始发站、目的站、车次、日期、票价、席别、姓名等 识别火车票上的主要字段进行结构化识别，包括车票上的主要字段进行结构化识别，包括车票号码、始发站、目的站、车次、日期、票价、席别、姓名等来自：专题![]()
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Tesseract （是OCR中的一种实现方式）是一个光学字符识别引擎，支持多种操作系统。本实验将在华为云鲲鹏 弹性云服务器 CentOS系统的实例上，安装Tesseract；体验通过源码在鲲鹏云服务器上安装软件，并使用Tesseract识别图片中的文字。 基本要求： 1) 熟练使用Linux基本操作命令；来自：百科![]()
支持多地医院不同格式的医疗发票识别 支持复杂背景 支持纹理、盖章、文字重叠等复杂背景的医疗发票识别 识别精度高 采用先进的深度学习算法，优化业务场景，文字识别精度高 建议搭配使用 对象存储服务OBS 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行来自：百科
