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

























Представление числовых данных в ЭВМ
Создание и оформление презентации в Microsoft PowerPoint. Лабораторные работы №17 - №19
Software Testing 2/10 WELCOME
Adobe Illustrator. Рисование контуров произвольной формы
Структури даних і алгоритми. Лекція 1
Кодирование информации. Мастер-класс
Клавиатура. Параметры, от которых зависит скорость набора текста на клавиатур
Architect of living systems
Информационная деятельность
Презентация на тему Исполнитель Чертежник
Обучающие компьютерные игры
We benchmark Booking.com app
Какие существуют модели передачи данных
Обзор современных программных средств
Шаг к успеху в социальных сетях от компании Smartnet24
ФЭПО тестирование
Форматирование графических изображений в Microsoft office
Защита информации в компьютерных системах
Выход в сеть. Переход от офлайн-уроков к онлайн-образованию и обучению
Многообразие схем. Информационные модели на графах. Использование графов при решении задач
Кодирование звуковой информации.pptx
Презентация на тему Алгоритм (4 класс)
Электронные таблицы: общие сведения
Защита от неадекватов. Настраиваем в группе
Введение в нейросети
Правила оформления и публикации постов РДШ
Homework assignment
Доброе утро 3.0