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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![]()
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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![]()
对象存储服务操作指导：图片处理特性快速入门 对象存储服务操作指导：图片处理特性快速入门 时间：2024-05-07 14:44:16 最新文章 接入CDN（按量计费方式） 修改CDN源站信息 CDN缓存刷新与缓存预热操作指导视频 CDN HTTPS配置 CDN缓存配置 相关推荐 图片处理 什么是图片处理特性？来自：百科![]()
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![]()
newstr)，replace(str,src,dst)：字符串插入和字符串替换函数。 instr(str1,str2)：字符串查找函数，返回要查找的字符串首次在源字符串中出现的位置。 3.时间日期函数 date_format(date,format)：格式化日期函数，根据format转化为需要的格式。 extract(field来自：百科![]()
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OCR），支持 表格识别 、文档识别、网络图片识别、手写文字识别、智能分类识别、健康码识别、核酸检测记录识别等任意格式图片上文字信息的自动化识别，自适应分析各种版面和表格，快速实现各种文档电子化。 通用类 OCR（ General OCR ），支持表格识别、文档识别、网络图片识别、手写文字识别、智能分来自：专题![]()
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首先，对于再买 CDN加速 流量包这个问题，其实是很好理解的，因为共享主机服务器很多都是不堪重负，导致响应速度慢，其网站的图片和内容又太多，需要花费很多时间下载；另外网站还使用了很多不同的脚本和图片，这些脚本和图片都是没有针对快速加载网站进行优化的，加载时间长，再加上网站的服务器位置与该网站的访问者位于不同来自：百科![]()
华为云计算 云知识 FPGA图片转码加速服务是什么 FPGA图片转码加速服务是什么 时间：2020-09-22 17:07:58 FPGA图片转码加速为用户提供易用、高性价比的图片转码服务，可广泛应用于云相册、图片社交平台、门户网站、新闻应用、电商平台等场景。 功能描述 JPEG来自：百科![]()
重要但又难以处理的类型，就是图片中的文字。想象一下，如果我们能够快速地提取出图片中的文本信息，并将其转化为结构化的数据，那么我们就能够实现很多智能化的应用场景，提升我们的业务效率和用户体验。 OCR是什么？OCR是在线文字识别服务的简称，它可以识别图片或扫描件中的文本信息，并将其来自：百科![]()
内（具体请以各个服务API文档为准）。 文字识别如何提高识别速度？ 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来自：专题![]()
为了确保识别的准确性和稳定性，我们对输入图片有一些要求。首先，图片的尺寸要求格式为JPG、BMP或PNG，宽和高都要大于100px，大小不能超过1MB。其次，我们提供了两种参数约定供您选择：图片缩放和Base64编码图片。图片缩放可以满足大部分图片大小要求，如果仍然过大，您可以对照片来自：专题![]()
华为云计算 云知识 使用Python爬虫抓取图片和文字实验 使用Python爬虫抓取图片和文字实验 时间：2020-12-01 14:30:34 本实验指导用户在短时间内，了解和熟悉 华为云产品 购买及部署操作，并利用华为云服务部署Python爬虫。 实验目标与基本要求 了解华为云产来自：百科![]()
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上显示该图片。 如何提高 通用文字识别 精度 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。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。 如何提高通用文字识别速度 识别速度与图片大小有关，来自：专题
