Щоб отримати доступ до витягнутого тексту із зображення за допомогою Google Vision API, ви можете виконати низку кроків, які передбачають використання можливостей оптичного розпізнавання символів (OCR) API. Технологія оптичного розпізнавання тексту в Google Vision API дозволяє виявляти та витягувати текст із зображень, зокрема рукописний текст. Ця функція особливо корисна в програмах, які вимагають аналізу та розуміння текстової інформації, наявної у візуальних даних.
По-перше, вам потрібно налаштувати необхідне середовище для роботи з Google Vision API. Це передбачає створення проекту в Google Cloud Console, увімкнення Vision API та отримання необхідних облікових даних для автентифікації, таких як ключ API або ключ облікового запису служби.
Після налаштування середовища ви можете скористатися методом `asyncBatchAnnotateFiles` API Vision для розпізнавання файлу зображення. Цей метод дозволяє передавати список файлів зображень для обробки та отримувати результати асинхронно. Крім того, ви можете використовувати метод `asyncBatchAnnotateImages` для безпосередньої обробки списку зображень.
Щоб отримати текст із зображення, вам потрібно створити екземпляр об’єкта `AnnotateImageRequest` і вказати потрібні функції. У цьому випадку ви повинні встановити функцію `TEXT_DETECTION`, щоб вказати, що ви хочете отримати текст із зображення. Ви також можете вказати додаткові параметри, наприклад мовну підказку, щоб підвищити точність OCR.
Далі вам потрібно закодувати файл зображення в рядок із кодуванням base64 і створити екземпляр об’єкта «Зображення», використовуючи закодовані дані зображення. Цей об’єкт `Image` слід додати до об’єкта `AnnotateImageRequest`, створеного раніше.
Після налаштування запиту ви можете надіслати його до API Vision за допомогою методу `batchAnnotateImages` або `batchAnnotateFiles`, залежно від вибраного підходу. API обробить зображення та поверне відповідь із витягнутим текстом.
Щоб отримати доступ до витягнутого тексту з відповіді, ви можете перейти до поля `textAnnotations` об’єкта `AnnotateImageResponse`. Це поле містить список об’єктів EntityAnnotation, кожен з яких представляє виявлений текстовий елемент на зображенні. Поле `description` кожного об’єкта `EntityAnnotation` містить витягнутий текст.
Ось приклад фрагмента коду в Python, який демонструє, як отримати доступ до витягнутого тексту із зображення за допомогою API Google Vision:
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')
У цьому прикладі функція `extract_text_from_image` приймає шлях до файлу зображення як вхідні дані та використовує клієнтську бібліотеку Google Cloud Vision для надсилання запиту до Vision API. Потім витягнутий текст роздруковується.
Щоб отримати доступ до витягнутого тексту із зображення за допомогою API Google Vision, вам потрібно налаштувати середовище, створити об’єкт `AnnotateImageRequest` із потрібними функціями, закодувати файл зображення, надіслати запит до API та отримати витягнутий текст з відповіді. Можливості OCR Vision API дозволяють виявляти та витягувати текст із зображень, у тому числі рукописний.
Інші останні запитання та відповіді щодо Виявлення та вилучення тексту з рукописного вводу:
- Які обмеження можуть виникнути під час вилучення тексту зі складних документів за допомогою API Google Vision?
- Яке значення рівнів надійності в інтерпретації тексту Google Vision API?
- Як API Google Vision може точно розпізнавати та вилучати текст із рукописних нотаток?
- Які труднощі виникають під час виявлення та виділення тексту з рукописних зображень?
- Чи може Google Vision розпізнавати рукописний текст?