Содержание
- 2. Первый проект- Извлечение на основе позиции Самое время добавить в наш проект автоматическое извлечение Вы можете
- 3. Первый проект- Извлечение на основе позиции 1) Двойной клик на Oki и развернуть 2) Выбираем Oki
- 4. Первый проект- Извлечение на основе позиции 4) Называем его OKI_AZL 5) Выбираем расширенный локатор зон (Advanced
- 5. Первый проект- Извлечение на основе позиции Для AZL нужны образцы изображений (sample images). Если кликните сюда,
- 6. Первый проект- Извлечение на основе позиции Образцы изображений будут переименованы в Sample0, Sample1 и так далее
- 7. Первый проект- Извлечение на основе позиции 1) Нажать T для открытия текстовых значений 2) Выделить область
- 8. Первый проект- Извлечение на основе позиции 3) Назовите 4) Выберите механизм распознавания 5) Тестируйте Module 7
- 9. Первый проект- Извлечение на основе позиции Отлично! Текстовые значения распознаны. Если у вас возникли ошибки попробуйте
- 10. Первый проект- Извлечение на основе позиции Необходима область для каждого значения которое нужно извлечь. См. желтую
- 11. Первый проект- Извлечение на основе позиции Проверьте Расширенный Локатор Зон. Результаты будут выделены в окне просмотра
- 12. Первый проект- Извлечение на основе позиции Выберите другой документ из тестового набора и снова нажмите «тест»,
- 13. Первый проект- Извлечение на основе позиции Двойной клик на «fields» для показа полей класса Oki Назначьте
- 14. Первый проект- Извлечение на основе позиции Теперь каждое поле привязано к локатору Module 7 - Position-based
- 15. Первый проект- Извлечение на основе позиции Запустите «extraction» для получения статистики Module 7 - Position-based Extraction
- 16. Первый проект- Извлечение на основе позиции Результаты не идеальные, но по крайней мере мы получили некоторые
- 17. Демонстрация и задние Извлечение на основе позиции Module 7 - Position-based Extraction
- 18. Первый проект- Извлечение на основе позиции Задача Добавьте расширенный локатор зон (AZL) в класс Oki Свяжите
- 19. Расширеные Локаторы Областей– дополнительные функции Маскировка; Коррекция на основе символов для рукопечатных форм Module 7 -
- 20. Множество Примеров Валидации Module 7 - Position-based Extraction Представьте, что вы настраиваете проект валидации налоговых форм,
- 21. Временная коррекция поля (маскирование) Module 7 - Position-based Extraction 2. Выберите свойства Основной формы 1. Удалить
- 22. Результат: проверка маскировки в валидации Шаг 1 Module 7 - Position-based Extraction
- 23. Результат: тестирование валидации Шаг 2 Module 7 - Position-based Extraction
- 24. KTM Correction Module (модуль коррекции) Модуль коррекции обычно запускается между модулем KTM Server Module и KTM
- 25. Настройка KTM Correction Module 7 - Position-based Extraction KC Batch Class Workflow Вы включаете «Коррекция» в
- 26. Свойства коррекции KTM Project Module 7 - Position-based Extraction По умолчанию модуль коррекции отображает не только
- 28. Скачать презентацию

























ТЗ на приложение для сбора анкет
Функциональная структура DESIGN II for Windows
Группа в Вконтакте - Первое апреля
Информационно-справочная система по учебным заведениям города Батайска на базе MS Access
Стандартные функции типа Real. (Урок 9-10)
Модели данных. Современные СУБД (Урок 2)
Информационная обработка текста
Отчет о Кубке Kingston SSD
Рассылки
Lecture_03_Python
Основные понятия программирования
Список портов TCP и UDP
Определение идеи алгоритма, выбор методов решения и структур данных. Деревья
Propaganda y publicidad
Язык программирования Smalltalk
Работа_с_текстом_Python_MFypnq
Программное обеспечение (ПО) персонального компьютера
Темы для самостоятельной работы. Развитие интернет технологий
Анонимная война
Создаем опрос в социальных сетях
The future of technology. Intermediate level
3-grafik ish. Mavjud binoning soyasi (ortogonalda)
Сложность вычислений
Как подготовить эффективную презентацию
Презентация на тему Системы счисления (10 класс)
Неразрушающий контроль и диагностика. Обзор специализированных журналов
Цикл с условием окончания работы
Основы алгоритмизации