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- 怎么把图片上的文字提取出来 内容精选 换一换
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在左侧导航栏中选择“服务监控”，查看API的使用量。 文字识别 OCR 的并发是多少？ 文字识别服务属于公有云服务，线上用户资源共享，并发量会根据线上用户的调用情况动态调整。 如遇到突发高峰导致的并发量不够用的情况，您可以尝试以下两种解决方法： • 通过重试机制，在代码里检查返回值，碰到并发错误可以延时一小段时间（如2-5s）重试请求来自：专题互联网上的海量数据信息是存放在各类web站点上的，web站点之间通过网络互联，形成了一张巨大的网。如果我们把这张互联网比作蜘蛛网，那么一只蜘蛛沿着蜘蛛网爬取节点上的猎物，就相当于爬虫程序沿着网络连接在web站点上抓取数据。因此，网络爬虫可以定义为一种从互联网上抓取数据信息的自动化程来自：百科
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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。 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。来自：专题展开内容 收起内容 文字转语音服务的常见问题解答 文字转语音服务的常见问题解答 文字转语音服务支持哪些语言？ 语音合成 支持中文普通话。 文字转语音合成后输出的音频格式是什么？ 文字转语音合成后返回一组Base64编码格式的语音数据，用户需要用编程语言或者sdk将返回的Base64编码来自：专题
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player等工具进行试听，通过设置不同的采样率，播放正常的即为音频正常采样率。 为什么录音转文字出现重复转写结果？ 调用录音文件识别接口，识别的结果出现两条完全一致的结果。由于声道设置的原因，单身道的音频按照双声道处理了。在请求中将参数“channel”的值修改成“MONO”或者直接去掉请求参数中的“channel”项。来自：专题![]()
息，并能够根据文字在图片中的位置进行结构化整理工作。 ●手写文字识别，识别文档中的手写文字信息，并将识别的结构化结果返回给用户。 ●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行联系人信息的提取，同时可供进一步的数据挖掘后处理操作。 ●智能来自：专题![]()
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有权限。 如何选择OCR套餐包的区域 如何选择文字识别OCR套餐包的区域？不同的地域之间资源包不互通，每个地域需分别购买文字识别，请根据您的实际需求慎重选择。各服务所部署区域请参见终端节点。请先确定使用的服务与区域之后再购买相应区域的套餐包。 OCR为什么会出现额外的计费 套餐包来自：专题![]()
立即使用 在线体验 表格OCR具备哪些功能？ 1、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。 2、通用文字识别：提取图片内的文字及其对应位置信息，并能够根据文字在图片中的位置进行结构化整理工作。来自：专题![]()
通用表格识别 识别图片中表格的文字与表格信息，同时支持将表格内容转换成可编辑的Excel格式。 通用、手写文字识别 识别图片中的文字信息（中英文以及部分繁体字），识别图片中的手写文字信息。 网络图片识别 识别网络图片中的文字信息，支持印刷体、艺术字等类型文字识别。 智能分类识别来自：专题![]()
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调用文字识别OCR服务的区域可以与 OBS 资源的区域不一致吗？ 不支持跨区域OBS，OBS的区域需要和调用服务区域保持一致。 对于开启公共读授权的OBS资源公网可访问，可支持跨区域调用，虽然使用比较方便，但若对于敏感的信息，例如个人的私有数据，存在泄露风险。建议您调用的文字识别服务和OBS服务是在同一个区域。来自：专题![]()
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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 发票验真 支持9种增值税发票的信息核验，支持返回票面的全部信息。 支持9种增值税发票的信息核验，支持返回票面的全部信息。来自：专题![]()
*使用函数压缩图片* 将图片上传到特定的OBS桶中 将用户上传的每个图像的尺寸进行压缩 将处理完后的图像上传到另一个指定的OBS桶 将图片上传到特定的OBS桶中 将用户上传的每个图像的尺寸进行压缩 将处理完后的图像上传到另一个指定的OBS桶 查看详情 *使用函数为图片打水印* 将图片上传到特定的OBS桶中来自：专题![]()
支持对定额发票中的发票代码、发票号码、金额信息、发票地址等信息的结构化识别。 车辆通行费发票识别 支持对车辆通行费发票中的关键文字信息的结构化识别。 飞机行程单识别 支持对飞机行程单中全字段的信息结构化识别。 发票验真 支持9种增值税发票的信息核验，支持返回票面的全部信息。 文字识别使用流程来自：专题![]()
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