Detecta texto en imágenes

El servicio de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) de Vertex AI en Google Distributed Cloud (GDC) air-gapped detecta texto en imágenes con el método de la API BatchAnnotateImages. El servicio admite archivos JPEG y PNG para imágenes.

En esta página, se muestra cómo detectar texto de imágenes con la API de OCR en Distributed Cloud.

Antes de comenzar

Antes de comenzar a usar la API de OCR, debes tener un proyecto con la API de OCR habilitada y las credenciales adecuadas. También puedes instalar bibliotecas cliente para ayudarte a realizar llamadas a la API. Para obtener más información, consulta Configura un proyecto de reconocimiento de caracteres.

Detecta texto de archivos JPEG y PNG

El método BatchAnnotateImages detecta texto de un lote de archivos JPEG o PNG. Envías el archivo desde el que deseas detectar texto directamente como contenido en la solicitud a la API. El sistema devuelve el texto detectado resultante en formato JSON en la respuesta de la API.

Debes especificar valores para los campos en el cuerpo JSON de tu solicitud a la API. En la siguiente tabla, se incluye una descripción de los campos del cuerpo de la solicitud que debes proporcionar cuando usas el método de la API BatchAnnotateImages para tus solicitudes de detección de texto:

Campos del cuerpo de la solicitud Descripción del campo
content Son las imágenes con texto para detectar. Proporcionas la representación en Base64 (cadena ASCII) de los datos de la imagen binaria.
type Es el tipo de detección de texto que necesitas de la imagen.

Especifica una de las dos funciones de anotación:
  • TEXT_DETECTION detecta y extrae texto de cualquier imagen. La respuesta JSON incluye la cadena extraída, las palabras individuales y sus cuadros de límite.
  • DOCUMENT_TEXT_DETECTION también extrae texto de una imagen, pero el servicio optimiza la respuesta para texto y documentos densos. El archivo JSON incluye información de la página, el bloque, el párrafo, la palabra y la división.
Para obtener más información sobre estas funciones de anotación, consulta Funciones de reconocimiento óptico de caracteres.
language_hints Es opcional. Es una lista de idiomas para usar en la detección de texto.

El sistema interpreta un valor vacío para este campo como detección automática de idioma.

No es necesario configurar el campo language_hints para los idiomas basados en el alfabeto latino.

Si conoces el idioma del texto en la imagen, configurar una sugerencia mejora los resultados.

Para obtener información sobre la representación JSON completa, consulta AnnotateImageRequest.

Realiza una solicitud a la API

Realiza una solicitud a la API previamente entrenada de OCR con el método de la API de REST. De lo contrario, interactúa con la API previamente entrenada de OCR desde una secuencia de comandos de Python para detectar texto de archivos JPEG o PNG.

En los siguientes ejemplos, se muestra cómo detectar texto en una imagen con OCR:

REST

Sigue estos pasos para detectar texto en imágenes con el método de la API de REST:

  1. Guarda el siguiente archivo request.json para el cuerpo de la solicitud:

    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

    Reemplaza lo siguiente:

    • BASE64_ENCODED_IMAGE: Es la representación en Base64 (cadena ASCII) de los datos de la imagen binaria. Esta cadena comienza con caracteres que se ven similares a /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==.
    • FEATURE_TYPE: Es el tipo de detección de texto que necesitas de la imagen. Los valores permitidos son TEXT_DETECTION o DOCUMENT_TEXT_DETECTION.
    • LANGUAGE_HINT: Son las etiquetas de idioma BCP 47 que se usarán como sugerencias de idioma para la detección de texto, como en-t-i0-handwrit. Este campo es opcional, y el sistema interpreta un valor vacío como detección automática de idioma.

  2. Obtén un token de autenticación.

  3. Realiza la solicitud:

    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

    Reemplaza lo siguiente:

    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

    Reemplaza lo siguiente:

Python

Sigue estos pasos para usar el servicio de OCR desde una secuencia de comandos de Python para detectar texto en una imagen:

  1. Instala la versión más reciente de la biblioteca cliente de OCR.

  2. Configura las variables de entorno necesarias en una secuencia de comandos de Python.

  3. Autentica tu solicitud a la API.

  4. Agrega el siguiente código a la secuencia de comandos de Python que creaste:

    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)
    print("Got token: ")
    print(creds.token)
  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)

    Reemplaza lo siguiente:

    • ENDPOINT: Es el extremo de OCR que usas para tu organización. Para obtener más información, consulta el estado del servicio y los extremos.
    • BASE64_ENCODED_IMAGE: Es la representación en Base64 (cadena ASCII) de los datos de la imagen binaria. Esta cadena comienza con caracteres que se ven similares a /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==.
    • FEATURE_TYPE: Es el tipo de detección de texto que necesitas de la imagen. Los valores permitidos son TEXT_DETECTION o DOCUMENT_TEXT_DETECTION.
    • PROJECT_ID: Es el ID del proyecto.

  5. Guarda la secuencia de comandos de Python.

  6. Ejecuta la secuencia de comandos de Python para detectar texto en la imagen:

    python SCRIPT_NAME

    Reemplaza SCRIPT_NAME por el nombre que le diste a tu secuencia de comandos de Python, como vision.py.