For å få tilgang til den utpakkede teksten fra et bilde ved hjelp av Google Vision API, kan du følge en rekke trinn som involverer bruk av funksjonene for optisk tegngjenkjenning (OCR) til API. OCR-teknologien i Google Vision API gjør det mulig å oppdage og trekke ut tekst fra bilder, inkludert håndskrift. Denne funksjonaliteten er spesielt nyttig i applikasjoner som krever analyse og forståelse av tekstinformasjon som finnes i visuelle data.
For det første må du sette opp det nødvendige miljøet for å jobbe med Google Vision API. Dette innebærer å opprette et prosjekt i Google Cloud Console, aktivere Vision API og skaffe den nødvendige autentiseringslegitimasjonen som en API-nøkkel eller tjenestekontonøkkel.
Når miljøet ditt er satt opp, kan du bruke Vision APIs `asyncBatchAnnotateFiles`-metode for å utføre OCR på en bildefil. Denne metoden lar deg sende en liste over bildefiler for behandling og motta resultatene asynkront. Alternativt kan du bruke `asyncBatchAnnotateImages`-metoden for å behandle en liste med bilder direkte.
For å trekke ut tekst fra et bilde, må du opprette en forekomst av `AnnotateImageRequest`-objektet og spesifisere de ønskede funksjonene. I dette tilfellet vil du sette "TEXT_DETECTION"-funksjonen for å indikere at du vil trekke ut tekst fra bildet. Du kan også spesifisere tilleggsparametere som språkhintet for å forbedre nøyaktigheten til OCR.
Deretter må du kode bildefilen inn i en base64-kodet streng og lage en forekomst av "Image"-objektet ved å bruke de kodede bildedataene. Dette `Image`-objektet bør legges til `AnnotateImageRequest`-objektet som ble opprettet tidligere.
Etter å ha satt opp forespørselen, kan du sende den til Vision API ved å bruke `batchAnnotateImages`- eller `batchAnnotateFiles`-metoden, avhengig av din valgte tilnærming. API-en vil behandle bildet og returnere et svar som inneholder den utpakkede teksten.
For å få tilgang til den utpakkede teksten fra svaret, kan du iterere over `textAnnotations`-feltet til `AnnotateImageResponse`-objektet. Dette feltet inneholder en liste over "EntityAnnotation"-objekter, som hver representerer et oppdaget tekstelement i bildet. `Description`-feltet til hvert `EntityAnnotation`-objekt inneholder den utpakkede teksten.
Her er en eksempelkodebit i Python som viser hvordan du får tilgang til den utpakkede teksten fra et bilde ved hjelp 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 dette eksemplet tar «extract_text_from_image»-funksjonen banen til en bildefil som input og bruker Google Cloud Vision-klientbiblioteket til å sende en forespørsel til Vision API. Den utpakkede teksten skrives deretter ut.
For å få tilgang til den utpakkede teksten fra et bilde ved hjelp av Google Vision API, må du sette opp miljøet, opprette et `AnnotateImageRequest`-objekt med de ønskede funksjonene, kode bildefilen, sende forespørselen til API-en og hente den utpakkede teksten fra svaret. OCR-funksjonene til Vision API gjør det mulig å oppdage og trekke ut tekst fra bilder, inkludert håndskrift.
Andre nyere spørsmål og svar vedr Oppdage og trekke ut tekst fra håndskrift:
- Hvilke begrensninger kan oppstå når du trekker ut tekst fra komplekse dokumenter ved hjelp av Google Vision API?
- Hva er betydningen av konfidensnivåer i Google Vision APIs tolkning av tekst?
- Hvordan kan Google Vision API gjenkjenne og trekke ut tekst fra håndskrevne notater nøyaktig?
- Hva er utfordringene med å oppdage og trekke ut tekst fra håndskrevne bilder?
- Kan Google Vision gjenkjenne håndskrift?