Да бисте приступили издвојеном тексту са слике помоћу Гоогле Висион АПИ-ја, можете да пратите низ корака који укључују коришћење могућности оптичког препознавања знакова (ОЦР) АПИ-ја. ОЦР технологија у Гоогле Висион АПИ-ју омогућава откривање и издвајање текста из слика, укључујући и рукопис. Ова функционалност је посебно корисна у апликацијама које захтевају анализу и разумевање текстуалних информација присутних у визуелним подацима.
Прво, потребно је да подесите неопходно окружење за рад са Гоогле Висион АПИ-јем. Ово укључује креирање пројекта у Гоогле Цлоуд Цонсоле-у, омогућавање Висион АПИ-ја и добијање потребних акредитива за аутентификацију као што је АПИ кључ или кључ налога услуге.
Када је ваше окружење подешено, можете да користите Висион АПИ-јев метод `асинцБатцхАннотатеФилес` да бисте извршили ОЦР на датотеци слике. Овај метод вам омогућава да проследите листу датотека слика за обраду и добијете резултате асинхроно. Алтернативно, можете користити метод `асинцБатцхАннотатеИмагес` за директну обраду листе слика.
Да бисте издвојили текст из слике, потребно је да креирате инстанцу `АннотатеИмагеРекуест` објекта и наведете жељене карактеристике. У овом случају, подесили бисте функцију `ТЕКСТ_ДЕТЕЦТИОН` да назначите да желите да издвојите текст из слике. Такође можете да наведете додатне параметре као што је језички савет да бисте побољшали тачност ОЦР-а.
Затим морате да кодирате датотеку слике у басе64 кодиран стринг и креирате инстанцу објекта `Имаге` користећи кодиране податке слике. Овај објекат `Имаге` треба додати објекту `АннотатеИмагеРекуест` креираном раније.
Након подешавања захтева, можете да га пошаљете Висион АПИ-ју помоћу метода `батцхАннотатеИмагес` или `батцхАннотатеФилес`, у зависности од одабраног приступа. АПИ ће обрадити слику и вратити одговор који садржи екстраховани текст.
Да бисте приступили издвојеном тексту из одговора, можете итерирати поље `тектАннотатионс` објекта `АннотатеИмагеРеспонсе`. Ово поље садржи листу објеката `ЕнтитиАннотатион`, од којих сваки представља откривени текстуални елемент на слици. Поље `опис` сваког објекта `ЕнтитиАннотатион` садржи извучени текст.
Ево примера исечка кода у Питхон-у који показује како да приступите извученом тексту са слике користећи Гоогле Висион АПИ:
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 овом примеру, функција `ектрацт_тект_фром_имаге` узима путању до датотеке слике као улаз и користи клијентску библиотеку Гоогле Цлоуд Висион да пошаље захтев Висион АПИ-ју. Извучени текст се затим штампа.
Да бисте приступили издвојеном тексту са слике помоћу Гоогле Висион АПИ-ја, потребно је да подесите окружење, креирате објекат `АннотатеИмагеРекуест` са жељеним карактеристикама, кодирате датотеку слике, пошаљете захтев АПИ-ју и преузмете екстраховани текст из одговора. ОЦР могућности Висион АПИ-ја омогућавају откривање и издвајање текста из слика, укључујући и рукопис.
Остала недавна питања и одговори у вези Откривање и издвајање текста из рукописа:
- Која ограничења могу настати при издвајању текста из сложених докумената помоћу Гоогле Висион АПИ-ја?
- Какав је значај нивоа поузданости у тумачењу текста Гоогле Висион АПИ-ја?
- Како Гоогле Висион АПИ може прецизно препознати и издвојити текст из руком писаних белешки?
- Који су изазови у откривању и издвајању текста из руком писаних слика?
- Може ли Гоогле Висион препознати рукопис?