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Configurare un progetto di riconoscimento dei caratteri

Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) in Google Distributed Cloud (GDC) con air gap consente di rilevare ed estrarre testo da immagini e documenti nelle tue applicazioni. Dopo aver creato un progetto e richiesto i ruoli di sviluppatore, attiva l'API OCR nella console GDC per visualizzare lo stato e l'endpoint del servizio. Puoi quindi installare la libreria client Python, definire le variabili di ambiente e utilizzare la CLI gdcloud per configurare i service account e autenticare le richieste. Se non hai mai utilizzato Vertex AI, consulta Scopri le funzionalità di riconoscimento dei caratteri.

Crea un progetto

La creazione di un progetto di riconoscimento dei caratteri all'interno della gerarchia delle risorse di Distributed Cloud organizza le risorse OCR, che includono collaboratori, API abilitate, strumenti di monitoraggio, dati di fatturazione, credenziali di autenticazione e controlli degli accessi.

Per creare il progetto, consulta Configura un progetto per Vertex AI. L'ID progetto è necessario per effettuare chiamate API.

Richiedi le autorizzazioni per gli sviluppatori

Per accedere alle funzionalità di riconoscimento ottico dei caratteri e generare un token API per l'autenticazione e l'autorizzazione delle richieste, devi disporre del ruolo AI OCR Developer nel tuo progetto.

Chiedi all'amministratore IAM del progetto di concedere il ruolo AI OCR Developer (ai-ocr-developer) al tuo account utente o di servizio all'interno dello spazio dei nomi del progetto. Per informazioni su questo ruolo, consulta Prepara le autorizzazioni IAM.

Abilita l'API OCR

Devi abilitare l'API preaddestrata OCR per il tuo progetto. Se è abilitato, puoi visualizzare lo stato del servizio e l'endpoint per l'API preaddestrata OCR.

Installazione delle librerie client

Le librerie client sono disponibili per il linguaggio di programmazione Python. Ti consigliamo di utilizzare queste librerie client per effettuare chiamate all'API OCR, perché semplificano l'accesso alle API.

Il metodo consigliato per installare questa libreria è all'interno di un ambiente virtuale, utilizzando venv.

L'utilizzo di venv offre diversi vantaggi principali:

Crea ambienti Python isolati per ospitare diverse versioni dei pacchetti.
In questo modo si evitano conflitti tra le dipendenze del progetto e le installazioni a livello di sistema.
Consente l'installazione di librerie senza richiedere autorizzazioni a livello di sistema.

Installa la libreria client OCR e segui questi passaggi per assicurarti di avere la versione corretta:

Controlla se la libreria client OCR è installata e ottieni il numero di versione:
```
pip freeze | grep vision
```
Se la libreria client è già installata, ottieni un output simile al seguente esempio:
```
google-cloud-vision==3.0.0
```
Il numero di versione ottenuto deve corrispondere alla libreria client nel seguente endpoint:
```
https://GDC_URL/.well-known/static/client-libraries
```
Sostituisci GDC_URL con l'URL della tua organizzazione in GDC.
Se i numeri di versione non corrispondono, disinstalla la libreria client:
```
pip uninstall google-cloud-vision
```
Se hai disinstallato la libreria client OCR, devi reinstallarla specificando il nome file corrispondente al tuo sistema operativo.

Imposta le variabili di ambiente

Dopo aver installato la libreria client OCR, puoi interagire con l'API da uno script Python.

Se configuri un service account nel tuo progetto per effettuare chiamate API autorizzate in modo programmatico, puoi definire variabili di ambiente nello script Python per accedere a valori come le chiavi del service account durante l'esecuzione.

Segui questi passaggi per impostare le variabili di ambiente richieste in uno script Python:

Crea un notebook JupyterLab per interagire con l'API preaddestrata OCR.
Crea uno script Python nel notebook JupyterLab.
Aggiungi il seguente codice allo script Python:
```
import os

os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS_FILENAME"
```
Sostituisci APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS_FILENAME con il nome del file JSON che contiene le chiavi del account di servizio create nel progetto, ad esempio my-service-key.json.
Salva lo script Python con un nome, ad esempio vision.py.
Esegui lo script Python per impostare le variabili di ambiente:
```
python SCRIPT_NAME
```
Sostituisci SCRIPT_NAME con il nome che hai assegnato allo script Python, ad esempio vision.py.

Configura l'autenticazione

Prima di poter iniziare a utilizzare l'API OCR, devi autenticare le credenziali del client e richiedere l'accesso dell'account alle risorse del progetto. Per saperne di più, consulta Autentica le richieste API.