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03:04 图片文字提取文字识别API使用指导 图片文字提取文字识别 OCR 使用API 图片文字提取文字识别API使用指导 图片文字提取文字识别 OCR 01:59 图片文字提取非支持的图片类型报错 图片文字提取文字识别 OCR 图片文字提取非支持的图片类型报错 图片文字提取文字识别来自：专题使用文字识别服务是否必须使用华为云存储图片？ 文字识别服务支持输入图片的base64编码或图片的url路径。 如果您使用图片的url路径，可以将图片上传至华为云对象存储服务（ 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。 文字识别服务可以识别文本格式文件吗？来自：专题
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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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华为云计算 云知识 网页如何设计图片走马灯效果 网页如何设计图片走马灯效果 时间：2021-01-22 09:14:53 网站建设 网页如何设计图片走马灯效果？好看有趣的UI设计可大大提高用户的体验，华为云速建站在创建网站时，可使用内置插件快速实现图片走马灯效果，具体操作如下： P来自：百科![]()
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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![]()
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![]()
华为云计算 云知识 华为云 CDN 为您快速分发高清图片 华为云CDN为您快速分发高清图片 时间：2022-04-29 09:16:26 【CDN钜惠】 在互联网领域里，对于网站而言，什么是最重要的，有人可能会说是美观，有人可能会说是创意；其实，最重要的是速度，浏览访问网站的打开速度来自：百科![]()
使用华为云鲲鹏 弹性云服务器 部署Node.js 使用华为云鲲鹏弹性云服务器部署Node.js 时间：2020-12-02 11:06:13 本实验指导用户基于华为云鲲鹏弹性云服务器，在CentOS系统上安装、部署、测试Node.js项目。 实验目标与基本要求 Node.js是一个基于Chrome来自：百科![]()
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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OCR服务支持上传图片后直接导出结果吗 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》。 使用 自动文字识别 OCR服务是否必须使用华为云存储图片 文字识别服务支持输入图片的base64编码或图片的url路径。 如果来自：专题![]()
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