Detectar texto em arquivos

O serviço de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) da Vertex AI no dispositivo com isolamento físico do Google Distributed Cloud (GDC) detecta e extrai texto de arquivos PDF e TIFF. É possível enviar arquivos locais diretamente em solicitações inline para o método de API BatchAnnotateFiles, que aceita uma única solicitação por chamada em lote.

Antes de começar

Antes de começar a usar a API OCR, é preciso ter um projeto com a API OCR ativada e as credenciais apropriadas. Também é possível instalar bibliotecas de cliente para ajudar você a fazer chamadas para a API. Para mais informações, consulte Configurar um projeto de reconhecimento de caracteres.

Detectar texto com solicitações inline

O método BatchAnnotateFiles detecta texto de um lote de arquivos PDF ou TIFF. Envie o arquivo em que você quer detectar texto diretamente como conteúdo na solicitação de API. O sistema retorna o texto detectado no formato JSON na resposta da API.

É preciso especificar valores para os campos no corpo JSON da solicitação de API. A tabela a seguir contém uma descrição dos campos do corpo da solicitação que você precisa fornecer ao usar o método de API BatchAnnotateFiles para suas solicitações de detecção de texto:

Campos do corpo da solicitação Descrição do campo
content Os arquivos com texto a ser detectado. Você fornece a representação Base64 (string ASCII) do conteúdo do arquivo binário.
mime_type O tipo de arquivo de origem. É preciso definir um dos seguintes valores:
  • application/pdf para arquivos PDF
  • image/tiff para arquivos TIFF
type O tipo de detecção de texto que você precisa do arquivo.

Especifique um dos dois recursos de anotação:
  • A TEXT_DETECTION detecta e extrai texto de qualquer arquivo. A resposta JSON inclui a string extraída, as palavras individuais e as caixas delimitadoras delas.
  • DOCUMENT_TEXT_DETECTION também extrai texto de um arquivo, mas o serviço otimiza a resposta para textos e documentos densos. O JSON inclui informações de página, bloco, parágrafo, palavra e quebra.
Para mais informações sobre esses recursos de anotação, consulte Recursos de reconhecimento óptico de caracteres.
language_hints Opcional. Lista de idiomas a serem usados para a detecção de texto.

O sistema interpreta um valor vazio para esse campo como detecção automática de idioma.

Não é necessário definir o campo language_hints para idiomas baseados no alfabeto latino.

Se você souber o idioma do texto no arquivo, definir uma dica vai melhorar os resultados.
pages Opcional. O número de páginas do arquivo a serem processadas para detecção de texto.

O número máximo de páginas que você pode especificar é cinco. Se você não especificar o número de páginas, o serviço vai processar as primeiras cinco páginas do arquivo.

Fazer uma solicitação de API inline

Faça uma solicitação à API pré-treinada de OCR usando o método da API REST. Caso contrário, interaja com a API pré-treinada de OCR em um script Python para detectar texto em arquivos PDF ou TIFF.

Os exemplos a seguir mostram como detectar texto em um arquivo usando OCR:

REST

Siga estas etapas para detectar texto em arquivos usando o método da API REST:

  1. Salve o seguinte arquivo request.json para o corpo da solicitação:

    cat <<- EOF > request.json
{
  "requests": [
    {
      "input_config": {
        "content": BASE64_ENCODED_FILE,
        "mime_type": "application/pdf"
      },
      "features": [
        {
          "type": "FEATURE_TYPE"
        }
      ],
      "image_context": {
        "language_hints": [
          "LANGUAGE_HINT_1",
          "LANGUAGE_HINT_2",
          ...
        ]
      },
      "pages": []
    }
  ]
}
EOF

    Substitua:

    • BASE64_ENCODED_FILE: a representação Base64 (string ASCII) do conteúdo do arquivo binário. Essa string começa com caracteres semelhantes a /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==.
    • FEATURE_TYPE: o tipo de detecção de texto que você precisa do arquivo. Os valores permitidos são TEXT_DETECTION ou DOCUMENT_TEXT_DETECTION.
    • LANGUAGE_HINT: as tags de idioma BCP 47 a serem usadas como dicas de idioma para detecção de texto, como en-t-i0-handwrit. Esse campo é opcional, e o sistema interpreta um valor vazio como detecção automática de idioma.

  2. Receba um token de autenticação.

  3. Faça a solicitação:

    curl

    curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer TOKEN" \
  -H "x-goog-user-project: projects/PROJECT_ID" \
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
  -d @request.json \
  https://ENDPOINT/v1/files:annotate

    Substitua:

    PowerShell

    $headers = @{
  "Authorization" = "Bearer TOKEN"
  "x-goog-user-project" = "projects/PROJECT_ID"
}

Invoke-WebRequest
  -Method POST
  -Headers $headers
  -ContentType: "application/json; charset=utf-8"
  -InFile request.json
  -Uri "ENDPOINT/v1/files:annotate" | Select-Object -Expand Content

    Substitua:

Python

Siga estas etapas para usar o serviço de OCR de um script Python para detectar texto em um arquivo:

  1. Instale a versão mais recente da biblioteca de cliente do OCR.

  2. Defina as variáveis de ambiente necessárias em um script Python.

  3. Autentique sua solicitação de API.

  4. Adicione o seguinte código ao script Python que você criou:

    from google.cloud import vision
import google.auth
from google.auth.transport import requests
from google.api_core.client_options import ClientOptions

audience = "https://ENDPOINT:443"
api_endpoint="ENDPOINT:443"

def vision_client(creds):
  opts = ClientOptions(api_endpoint=api_endpoint)
  return vision.ImageAnnotatorClient(credentials=creds, client_options=opts)

def main():
  creds = None
  try:
    creds, project_id = google.auth.default()
    creds = creds.with_gdch_audience(audience)
    req = requests.Request()
    creds.refresh(req)
  except Exception as e:
    print("Caught exception" + str(e))
    raise e
  return creds

def vision_func(creds):
  vc = vision_client(creds)
  input_config = {"content": "BASE64_ENCODED_FILE"}
  features = [{"type_": vision.Feature.Type.FEATURE_TYPE}]
  # Each requests element corresponds to a single file. To annotate more
  # files, create a request element for each file and add it to
  # the array of requests
  req = {"input_config": input_config, "features": features}

  metadata = [("x-goog-user-project", "projects/PROJECT_ID")]

  resp = vc.annotate_file(req,metadata=metadata)

  print(resp)

if __name__=="__main__":
  creds = main()
  vision_func(creds)

    Substitua:

    • ENDPOINT: o endpoint de OCR que você usa para sua organização. Para mais informações, confira o status e os endpoints do serviço.
    • BASE64_ENCODED_FILE: a representação Base64 (string ASCII) do conteúdo do arquivo. Essa string começa com caracteres semelhantes a /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==.
    • FEATURE_TYPE: o tipo de detecção de texto que você precisa do arquivo. Os valores permitidos são TEXT_DETECTION ou DOCUMENT_TEXT_DETECTION.
    • PROJECT_ID: o ID do projeto.

  5. Salve o script em Python.

  6. Execute o script Python para detectar texto no arquivo:

    python SCRIPT_NAME

    Substitua SCRIPT_NAME pelo nome que você deu ao script do Python, como vision.py.