Detectar texto em imagens

O serviço de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) da Vertex AI no Google Distributed Cloud (GDC) com isolamento físico detecta e extrai texto de imagens JPEG e PNG. É possível processar imagens e recuperar anotações de texto estruturadas enviando solicitações inline para o método de API BatchAnnotateImages.

Antes de começar

Para detectar texto em imagens, entre em contato com o administrador do IAM do projeto para solicitar o papel de Desenvolvedor de OCR de IA (ai-ocr-developer) no namespace do projeto.

Para mais informações sobre esse papel, consulte Preparar permissões do IAM.

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 de arquivos JPEG e PNG

O método BatchAnnotateImages detecta texto de um lote de arquivos JPEG ou PNG. 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 BatchAnnotateImages para suas solicitações de detecção de texto:

Campos do corpo da solicitação Descrição do campo
content As imagens com texto a ser detectado. Você fornece a representação Base64 (string ASCII) dos dados da imagem binária.
type O tipo de detecção de texto que você precisa da imagem.

Especifique um dos dois recursos de anotação:
  • TEXT_DETECTION detecta e extrai texto de qualquer imagem. A resposta JSON inclui a string extraída, as palavras individuais e as caixas delimitadoras delas.
  • A DOCUMENT_TEXT_DETECTION também extrai texto de uma imagem, 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 na imagem, definir uma dica vai melhorar os resultados.

Para informações sobre a representação JSON completa, consulte AnnotateImageRequest.

Fazer uma solicitação de API

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 usando um script Python para detectar texto em arquivos JPEG ou PNG.

Os exemplos a seguir mostram como detectar texto em uma imagem usando OCR:

REST

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

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

    cat <<- EOF > request.json
{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": BASE64_ENCODED_IMAGE
      },
      "features": [
        {
          "type": "FEATURE_TYPE"
        }
      ],
      "image_context": {
        "language_hints": [
          "LANGUAGE_HINT_1",
          "LANGUAGE_HINT_2",
          ...
        ]
      }
    }
  ]
}
EOF

    Substitua:

    • BASE64_ENCODED_IMAGE: a representação Base64 (string ASCII) dos dados da imagem binária. Essa string começa com caracteres semelhantes a /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==.
    • FEATURE_TYPE: o tipo de detecção de texto que você precisa da imagem. 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/images: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/images:annotate" | Select-Object -Expand Content

    Substitua:

Python

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

  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)
  image = {"content": "BASE64_ENCODED_IMAGE"}
  features = [{"type_": vision.Feature.Type.FEATURE_TYPE}]
  # Each requests element corresponds to a single image. To annotate more
  # images, create a request element for each image and add it to
  # the array of requests
  req = {"image": image, "features": features}

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

  resp = vc.annotate_image(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_IMAGE: a representação Base64 (string ASCII) dos dados da imagem binária. Essa string começa com caracteres semelhantes a /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==.
    • FEATURE_TYPE: o tipo de detecção de texto que você precisa da imagem. 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 na imagem:

    python SCRIPT_NAME

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