För att komma åt den extraherade texten från en bild med hjälp av Google Vision API kan du följa en rad steg som innebär att du använder API:ets funktioner för optisk teckenigenkänning (OCR). OCR-tekniken i Google Vision API möjliggör upptäckt och extrahering av text från bilder, inklusive handstil. Denna funktion är särskilt användbar i applikationer som kräver analys och förståelse av textinformation som finns i visuell data.
Först måste du ställa in den nödvändiga miljön för att arbeta med Google Vision API. Detta innebär att skapa ett projekt i Google Cloud Console, aktivera Vision API och erhålla de nödvändiga autentiseringsuppgifterna som en API-nyckel eller tjänstkontonyckel.
När din miljö väl är inställd kan du använda Vision API:s `asyncBatchAnnotateFiles`-metod för att utföra OCR på en bildfil. Denna metod låter dig skicka en lista över bildfiler för bearbetning och ta emot resultaten asynkront. Alternativt kan du använda metoden `asyncBatchAnnotateImages` för att bearbeta en lista med bilder direkt.
För att extrahera text från en bild måste du skapa en instans av `AnnotateImageRequest`-objektet och ange önskade funktioner. I det här fallet skulle du ställa in `TEXT_DETECTION`-funktionen för att indikera att du vill extrahera text från bilden. Du kan också ange ytterligare parametrar som språktipset för att förbättra noggrannheten hos OCR.
Därefter måste du koda bildfilen till en base64-kodad sträng och skapa en instans av `Image`-objektet med hjälp av den kodade bilddatan. Detta `Image`-objekt ska läggas till i `AnnotateImageRequest`-objektet som skapats tidigare.
Efter att ha ställt in begäran kan du skicka den till Vision API med hjälp av metoden `batchAnnotateImages` eller `batchAnnotateFiles`, beroende på ditt valda tillvägagångssätt. API:et kommer att bearbeta bilden och returnera ett svar som innehåller den extraherade texten.
För att komma åt den extraherade texten från svaret kan du iterera över `textAnnotations`-fältet i `AnnotateImageResponse`-objektet. Det här fältet innehåller en lista med "EntityAnnotation"-objekt, som vart och ett representerar ett detekterat textelement i bilden. `Description`-fältet för varje `EntityAnnotation`-objekt innehåller den extraherade texten.
Här är ett exempel på ett kodavsnitt i Python som visar hur man kommer åt den extraherade texten från en bild med hjälp av Google Vision API:
python from google.cloud import vision def extract_text_from_image(image_path): client = vision.ImageAnnotatorClient() with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) request = vision.AnnotateImageRequest( image=image, features=[{'type': vision.Feature.Type.TEXT_DETECTION}] ) response = client.batch_annotate_images(requests=[request]) for annotation in response.responses[0].text_annotations: extracted_text = annotation.description print(extracted_text) # Usage extract_text_from_image('path_to_image.jpg')
I det här exemplet tar funktionen "extract_text_from_image" sökvägen till en bildfil som indata och använder Google Cloud Vision-klientbiblioteket för att skicka en begäran till Vision API. Den extraherade texten skrivs sedan ut.
För att komma åt den extraherade texten från en bild med hjälp av Google Vision API måste du ställa in miljön, skapa ett `AnnotateImageRequest`-objekt med önskade funktioner, koda bildfilen, skicka begäran till API:t och hämta den extraherade texten från svaret. OCR-funktionerna i Vision API möjliggör upptäckt och extrahering av text från bilder, inklusive handstil.
Andra senaste frågor och svar ang Upptäcka och extrahera text från handskrift:
- Vilka begränsningar kan uppstå när man extraherar text från komplexa dokument med Google Vision API?
- Vad är betydelsen av konfidensnivåer i Google Vision API:s tolkning av text?
- Hur kan Google Vision API korrekt känna igen och extrahera text från handskrivna anteckningar?
- Vilka är utmaningarna med att upptäcka och extrahera text från handskrivna bilder?
- Kan Google Vision känna igen handstil?