3、入库的单个菜品图的背景尽可能和实际场景(比如餐厅)需要识别的场景相似,如快餐店自助结算的场景,建议拍摄【单个菜在餐盘中】之类的图片。 4、为实现较好的识别效果,单个菜品图尽量入库多张(不同摆盘、不同光线等情况下的图片),越多识别准确率越高。 5、入库图片是主菜图,为保证识别效果,入库图需沿着主菜四周裁剪图片进行入库,减少多于信息干扰。
access_token=【调用鉴权接口获取的token】' --data 'image=【图片Base64编码,需UrlEncode】' -H 'Content-Type:application/x-www-form-urlencoded' # encoding:utf-8 import requests import base64 ''' 手写文字识别 ''' request_url = https
车辆属性识别 该接口已停止更新,为避免影响您的业务使用,建议尽快安排业务迁移 接口描述 传入单帧图像,检测图片中所有车辆,返回每辆车的类型和坐标位置,可识别小汽车、卡车、巴士、三轮车、两轮车、车牌,并 针对车辆识别24种外观属性,包括:是否有车窗雨眉、是否有车顶架、副驾驶是否有人、车身颜色、特种车类型、渣土车满载等 。
access_token=【调用鉴权接口获取的token】' --data 'image=【图片Base64编码,需UrlEncode】' -H 'Content-Type:application/x-www-form-urlencoded' # encoding:utf-8 import requests import base64 ''' 车辆合格证识别 ''' request_url = https
KeepAlive = true ; // 图片的base64编码 string base64 = getFileBase64 ( [本地图片文件] ) ; String str = image= + HttpUtility .
请记得替换其中的示例Token、图片地址或Base64信息。
access_token=【调用鉴权接口获取的token】' --data 'image=【图片Base64编码,需UrlEncode】' -H 'Content-Type:application/x-www-form-urlencoded' # encoding:utf-8 import requests import base64 ''' 健康码识别 ''' request_url = https
3) 在调用如下函数进行人脸识别之前,需先调用 initCollect 方法进行安全增强级SDK的初始化。
默认为false poly_location 否 string true/false 位置信息返回形式,默认:false false:只给出识别结果所在长方形位置信息 true:除了默认的识别文字所在长方形的位置信息,还会给出文字所在区域的最小外接旋转矩形的4个点坐标信息 请求代码示例 提示一 :使用示例代码前,请记得替换其中的示例Token、图片地址或Base64信息。
true:检测并识别手写竖式 =false:不检测手写竖式 disp_underline_analysis 否 string true/false 是否开启下划线识别功能,可选值如下: =true:开启,在返回参数 underline 内输出下划线信息 =false:关闭,默认值,不输出下划线信息 请求代码示例 提示一 :使用示例代码前,请记得替换其中的示例Token、图片地址或Base64信息。