זיהוי וחילוץ טקסט מתמונות

זיהוי תווים אופטיים (OCR)

באמצעות Cloud Vision API, אתם יכולים להשתמש ביכולות של זיהוי תווים אופטי (OCR) כדי לזהות טקסט בתמונות. כלומר, אתם יכולים להשתמש ב-Cloud Vision למשימות של ראייה ממוחשבת, כמו ניתוח תמונות וזיהוי טקסט במסמכים צפופים, כולל חילוץ כתב יד.

‫Cloud Vision API מספק שתי תכונות של הערות שתומכות בזיהוי תווים אופטי (OCR):

  • ‫TEXT_DETECTION מזהה ומחלץ טקסט מכל תמונה. לדוגמה, תמונה יכולה להכיל שלט רחוב או תמרור. קובץ ה-JSON כולל את המחרוזת המלאה שחולצה, וגם מילים בודדות, והתיבות התוחמות שלהן.

    תמרור עם טקסט.

  • ‫DOCUMENT_TEXT_DETECTION גם מחלץ טקסט מתמונה, אבל התשובה מותאמת לטקסט צפוף ולמסמכים. קובץ ה-JSON כולל מידע על הדף, הבלוק, הפסקה, המילה והמעבר לשורה חדשה.

    מסמך עם טקסט מודגש.

    DOCUMENT_TEXT_DETECTION מידע נוסף על חילוץ כתב יד וחילוץ טקסט מקבצים (PDF או TIFF)

נסו בעצמכם

אנחנו ממליצים למשתמשים חדשים ב-Google Cloud ליצור חשבון כדי שיוכלו להעריך את הביצועים של Cloud Vision בתרחישים מהעולם האמיתי. לקוחות חדשים מקבלים בחינם גם קרדיט בשווי 300 $להרצה, לבדיקה ולפריסה של עומסי העבודה.

להתנסות ב-Cloud Vision בחינם

בקשות לזיהוי טקסט

הגדרת הפרויקט והאימות ב- Google Cloud

זיהוי טקסט בתמונה מקומית

אתם יכולים להשתמש ב-Vision API כדי לבצע זיהוי תכונות בקובץ תמונה מקומי.

בבקשות REST, שולחים את תוכן קובץ התמונה כמחרוזת בקידוד base64 בגוף הבקשה.

בבקשות של gcloud וספריות לקוח, מציינים את הנתיב לתמונה מקומית בבקשה.

gcloud

כדי לבצע זיהוי טקסט, משתמשים בפקודה gcloud ml vision detect-text:

gcloud ml vision detect-text ./path/to/local/file.jpg

REST

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

  • ‫BASE64_ENCODED_IMAGE: ייצוג base64 (מחרוזת ASCII) של נתוני התמונה הבינאריים. המחרוזת הזו צריכה להיראות כמו המחרוזת הבאה:
    • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
    מידע נוסף זמין בנושא קידוד Base64.
  • ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL: 

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

גוף בקשת JSON: 

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE"
      },
      "features": [
        {
          "type": "TEXT_DETECTION"
        }
      ]
    }
  ]
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate"

PowerShell

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate" | Select-Object -Expand Content

אם הבקשה מצליחה, השרת מחזיר קוד סטטוס 200 OK של HTTP ואת התשובה בפורמט JSON.

תשובה של TEXT_DETECTION כוללת את הביטוי שזוהה, תיבת התוחמת שלו, מילים בודדות ותיבות התוחמות שלהן.

Go

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Goהוראות ההגדרה שבמדריך לתחילת העבודה עם Vision באמצעות ספריות לקוח. למידע נוסף, קראו את מאמרי העזרה של Vision Go API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 


// detectText gets text from the Vision API for an image at the given file path.
func detectText(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	f, err := os.Open(file)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer f.Close()

	image, err := vision.NewImageFromReader(f)
	if err != nil {
		return err
	}
	annotations, err := client.DetectTexts(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No text found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Text:")
		for _, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintf(w, "%q\n", annotation.Description)
		}
	}

	return nil
}

Java

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Java במאמר התחלת העבודה עם Vision API באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע ב מאמרי העזרה של Vision API Java.


import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.BatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.EntityAnnotation;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectText {
  public static void detectText() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String filePath = "path/to/your/image/file.jpg";
    detectText(filePath);
  }

  // Detects text in the specified image.
  public static void detectText(String filePath) throws IOException {
    List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

    ByteString imgBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(filePath));

    Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
    Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.TEXT_DETECTION).build();
    AnnotateImageRequest request =
        AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
    requests.add(request);

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
      BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
      List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

      for (AnnotateImageResponse res : responses) {
        if (res.hasError()) {
          System.out.format("Error: %s%n", res.getError().getMessage());
          return;
        }

        // For full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
        for (EntityAnnotation annotation : res.getTextAnnotationsList()) {
          System.out.format("Text: %s%n", annotation.getDescription());
          System.out.format("Position : %s%n", annotation.getBoundingPoly());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Node.jsהוראות ההגדרה שבמדריך לתחילת העבודה עם Vision באמצעות ספריות לקוח. למידע נוסף, קראו את מאמרי העזרה של Vision Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

const vision = require('@google-cloud/vision');

// Creates a client
const client = new vision.ImageAnnotatorClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const fileName = 'Local image file, e.g. /path/to/image.png';

// Performs text detection on the local file
const [result] = await client.textDetection(fileName);
const detections = result.textAnnotations;
console.log('Text:');
detections.forEach(text => console.log(text));

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonהוראות ההגדרה שבמדריך לתחילת העבודה עם Vision באמצעות ספריות לקוח. למידע נוסף, קראו את מאמרי העזרה של Vision Python API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

def detect_text(path):
    """Detects text in the file."""
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    with open(path, "rb") as image_file:
        content = image_file.read()

    image = vision.Image(content=content)

    response = client.text_detection(image=image)
    texts = response.text_annotations
    print("Texts:")

    for text in texts:
        print(f'\n"{text.description}"')

        vertices = [
            f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in text.bounding_poly.vertices
        ]

        print("bounds: {}".format(",".join(vertices)))

    if response.error.message:
        raise Exception(
            "{}\nFor more info on error messages, check: "
            "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
        )

שפות נוספות

‫C#‎: צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של C# ‎ בדף של ספריות הלקוח ואז לעבור אל מאמרי העזרה של Vision בנושא ‎ .NET.

‫PHP: פועלים לפי הוראות ההגדרה של PHP בדף של ספריות הלקוח ואז עוברים אל מסמכי העזר של Vision ל-PHP.

‫Ruby: פועלים לפי הוראות ההגדרה של Ruby בדף ספריות הלקוח, ואז עוברים אל מאמרי העזרה של Vision ל-Ruby.

זיהוי טקסט בתמונה מרוחקת

אתם יכולים להשתמש ב-Vision API כדי לבצע זיהוי תכונות בקובץ תמונה מרוחק שנמצא ב-Cloud Storage או באינטרנט. כדי לשלוח בקשה לקובץ מרוחק, צריך לציין את כתובת ה-URL או את ה-URI של Cloud Storage של הקובץ בגוף הבקשה.

gcloud

כדי לבצע זיהוי טקסט, משתמשים בפקודה gcloud ml vision detect-text:

gcloud ml vision detect-text gs://cloud-samples-data/vision/ocr/sign.jpg

REST

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

  • ‫CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: הנתיב לקובץ תמונה תקין בקטגוריה של Cloud Storage. צריכות להיות לכם לפחות הרשאות קריאה לקובץ. לדוגמה: 
    • gs://cloud-samples-data/vision/ocr/sign.jpg
  • ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL: 

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

גוף בקשת JSON: 

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
       },
       "features": [
         {
           "type": "TEXT_DETECTION"
         }
       ]
    }
  ]
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate"

PowerShell

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate" | Select-Object -Expand Content

אם הבקשה מצליחה, השרת מחזיר קוד סטטוס 200 OK של HTTP ואת התשובה בפורמט JSON.

תשובה של TEXT_DETECTION כוללת את הביטוי שזוהה, תיבת התוחמת שלו, מילים בודדות ותיבות התוחמות שלהן.

Go

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Goהוראות ההגדרה שבמדריך לתחילת העבודה עם Vision באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision Go API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 


// detectText gets text from the Vision API for an image at the given file path.
func detectTextURI(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	image := vision.NewImageFromURI(file)
	annotations, err := client.DetectTexts(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No text found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Text:")
		for _, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintf(w, "%q\n", annotation.Description)
		}
	}

	return nil
}

Java

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Java במדריך למתחילים של Vision API באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע ב מאמרי העזרה של Vision API Java.


import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.BatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.EntityAnnotation;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageSource;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectTextGcs {

  public static void detectTextGcs() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String filePath = "gs://your-gcs-bucket/path/to/image/file.jpg";
    detectTextGcs(filePath);
  }

  // Detects text in the specified remote image on Google Cloud Storage.
  public static void detectTextGcs(String gcsPath) throws IOException {
    List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

    ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setGcsImageUri(gcsPath).build();
    Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build();
    Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.TEXT_DETECTION).build();
    AnnotateImageRequest request =
        AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
    requests.add(request);

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
      BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
      List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();

      for (AnnotateImageResponse res : responses) {
        if (res.hasError()) {
          System.out.format("Error: %s%n", res.getError().getMessage());
          return;
        }

        // For full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
        for (EntityAnnotation annotation : res.getTextAnnotationsList()) {
          System.out.format("Text: %s%n", annotation.getDescription());
          System.out.format("Position : %s%n", annotation.getBoundingPoly());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Node.jsהוראות ההגדרה שבמדריך לתחילת העבודה עם Vision באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

// Imports the Google Cloud client libraries
const vision = require('@google-cloud/vision');

// Creates a client
const client = new vision.ImageAnnotatorClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const bucketName = 'Bucket where the file resides, e.g. my-bucket';
// const fileName = 'Path to file within bucket, e.g. path/to/image.png';

// Performs text detection on the gcs file
const [result] = await client.textDetection(`gs://${bucketName}/${fileName}`);
const detections = result.textAnnotations;
console.log('Text:');
detections.forEach(text => console.log(text));

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonהוראות ההגדרה שבמדריך לתחילת העבודה עם Vision באמצעות ספריות לקוח. למידע נוסף, קראו את מאמרי העזרה של Vision Python API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

def detect_text_uri(uri):
    """Detects text in the file located in Google Cloud Storage or on the Web."""
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()
    image = vision.Image()
    image.source.image_uri = uri

    response = client.text_detection(image=image)
    texts = response.text_annotations
    print("Texts:")

    for text in texts:
        print(f'\n"{text.description}"')

        vertices = [
            f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in text.bounding_poly.vertices
        ]

        print("bounds: {}".format(",".join(vertices)))

    if response.error.message:
        raise Exception(
            "{}\nFor more info on error messages, check: "
            "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
        )

שפות נוספות

‫C#‎: צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של C# ‎ בדף של ספריות הלקוח ואז לעבור אל מאמרי העזרה של Vision בנושא ‎ .NET.

‫PHP: פועלים לפי הוראות ההגדרה של PHP בדף של ספריות הלקוח ואז עוברים אל מסמכי העזר של Vision ל-PHP.

‫Ruby: פועלים לפי הוראות ההגדרה של Ruby בדף ספריות הלקוח, ואז עוברים אל מאמרי העזרה של Vision ל-Ruby.

מציינים את השפה לזיהוי טקסט ב-OCR (אופציונלי)

שני סוגי הבקשות ל-OCR תומכים בשפה אחת או יותר (languageHints) שמציינות את שפת הטקסט בתמונה. עם זאת, בדרך כלל התוצאות הכי טובות מתקבלות כשמשאירים את הערך ריק, כי השמטת הערך מאפשרת זיהוי שפה אוטומטי. בשפות שמבוססות על האלפבית הלטיני, אין צורך להגדיר את languageHints. במקרים נדירים, כשהשפה של הטקסט בתמונה ידועה, הגדרת רמז עוזרת לקבל תוצאות טובות יותר (אם כי היא יכולה להפריע באופן משמעותי אם הרמז שגוי). זיהוי הטקסט מחזיר שגיאה אם אחת או יותר מהשפות שצוינו לא נכללות בשפות הנתמכות.

אם בוחרים לספק רמז לגבי השפה, צריך לשנות את תוכן הבקשה (קובץ request.json) כדי לספק את המחרוזת של אחת מהשפות הנתמכות בשדה imageContext.languageHints, כמו בדוגמה הבאה: 

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "IMAGE_URL"
        }
      },
      "features": [
        {
          "type": "DOCUMENT_TEXT_DETECTION"
        }
      ],
      "imageContext": {
        "languageHints": ["en-t-i0-handwrit"]
      }
    }
  ]
}

תמיכה בכמה אזורים ב-Vision API OCR

עכשיו אפשר לציין אחסון נתונים ועיבוד OCR ברמת היבשת. נכון לעכשיו, האזורים הבאים נתמכים:

  • ‫us: ארה"ב בלבד
  • ‫eu: האיחוד האירופי

מיקומים

‫Cloud Vision מאפשר לכם לקבוע איפה המשאבים של הפרויקט יאוחסנו ויעובדו. בפרט, אתם יכולים להגדיר את Cloud Vision כך שיאחסן ויעבד את הנתונים שלכם רק באיחוד האירופי.

כברירת מחדל, Cloud Vision מאחסן ומעבד משאבים במיקום גלובלי, כלומר Cloud Vision לא מבטיח שהמשאבים יישארו במיקום או באזור מסוימים. אם תבחרו במיקום האיחוד האירופי, Google תאחסן את הנתונים שלכם ותעבד אותם רק באיחוד האירופי. אתם והמשתמשים שלכם יכולים לגשת לנתונים מכל מקום.

הגדרת המיקום באמצעות ה-API

‫Vision API תומך בנקודת קצה גלובלית של API ‏ (vision.googleapis.com) וגם בשתי נקודות קצה שמבוססות על אזורים: נקודת קצה של האיחוד האירופי (eu-vision.googleapis.com) ונקודת קצה של ארצות הברית (us-vision.googleapis.com). כדאי להשתמש בנקודות הקצה האלה לעיבוד נתונים שספציפיים לאזור. לדוגמה, כדי לאחסן ולעבד את הנתונים רק באיחוד האירופי, צריך להשתמש ב-URI‏ eu-vision.googleapis.com במקום ב-vision.googleapis.com בקריאות ל-API בארכיטקטורת REST:

  • https://eu-vision.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/eu/images:annotate
  • https://eu-vision.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/eu/images:asyncBatchAnnotate
  • https://eu-vision.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/eu/files:annotate
  • https://eu-vision.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/eu/files:asyncBatchAnnotate

כדי לאחסן ולעבד את הנתונים רק בארצות הברית, צריך להשתמש בנקודת הקצה של ארה"ב (us-vision.googleapis.com) עם השיטות הקודמות.

הגדרת המיקום באמצעות ספריות הלקוח

כברירת מחדל, ספריות הלקוח של Vision API ניגשות לנקודת הקצה הגלובלית של ה-API ‏(vision.googleapis.com). כדי לאחסן ולעבד את הנתונים רק באיחוד האירופי, צריך להגדיר במפורש את נקודת הקצה (eu-vision.googleapis.com). דוגמאות הקוד הבאות מראות איך לקבוע את ההגדרה הזו.

REST

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

  • ‫REGION_ID: אחד ממזהי המיקום האזוריים התקפים:
    • ‫us: ארה"ב בלבד
    • ‫eu: האיחוד האירופי
  • ‫CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: הנתיב לקובץ תמונה תקין בקטגוריה של Cloud Storage. צריכות להיות לכם לפחות הרשאות קריאה בקובץ. דוגמה: 
    • gs://cloud-samples-data/vision/ocr/sign.jpg
  • ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL: 

POST https://REGION_ID-vision.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/images:annotate

גוף בקשת JSON: 

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
       },
       "features": [
         {
           "type": "TEXT_DETECTION"
         }
       ]
    }
  ]
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://REGION_ID-vision.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/images:annotate"

PowerShell

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://REGION_ID-vision.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/images:annotate" | Select-Object -Expand Content

אם הבקשה מצליחה, השרת מחזיר קוד סטטוס 200 OK של HTTP ואת התשובה בפורמט JSON.

תשובה של TEXT_DETECTION כוללת את הביטוי שזוהה, תיבת התוחמת שלו, מילים בודדות ותיבות התוחמות שלהן.

Go

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Goהוראות ההגדרה שבמדריך לתחילת העבודה עם Vision באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision Go API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

import (
	"context"
	"fmt"

	vision "cloud.google.com/go/vision/apiv1"
	"google.golang.org/api/option"
)

// setEndpoint changes your endpoint.
func setEndpoint(endpoint string) error {
	// endpoint := "eu-vision.googleapis.com:443"

	ctx := context.Background()
	client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx, option.WithEndpoint(endpoint))
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewImageAnnotatorClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	return nil
}

Java

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Java במדריך למתחילים של Vision API באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע ב מאמרי העזרה של Vision API Java.

ImageAnnotatorSettings settings =
    ImageAnnotatorSettings.newBuilder().setEndpoint("eu-vision.googleapis.com:443").build();

// Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
// once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
// the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create(settings);

Node.js

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Node.js במדריך למתחילים של Vision באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

// Imports the Google Cloud client library
const vision = require('@google-cloud/vision');

async function setEndpoint() {
  // Specifies the location of the api endpoint
  const clientOptions = {apiEndpoint: 'eu-vision.googleapis.com'};

  // Creates a client
  const client = new vision.ImageAnnotatorClient(clientOptions);

  // Performs text detection on the image file
  const [result] = await client.textDetection('./resources/wakeupcat.jpg');
  const labels = result.textAnnotations;
  console.log('Text:');
  labels.forEach(label => console.log(label.description));
}
setEndpoint();

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonהוראות ההגדרה שבמדריך לתחילת העבודה עם Vision באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vision Python API.

כדי לבצע אימות ב-Vision, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

from google.cloud import vision

client_options = {"api_endpoint": "eu-vision.googleapis.com"}

client = vision.ImageAnnotatorClient(client_options=client_options)

התנסות בתכונה באמצעות Google APIs Explorer

אפשר לנסות זיהוי טקסט וזיהוי טקסט במסמך באמצעות Google APIs Explorer. כדי להשתמש בתמונה שסופקה (gs://cloud-samples-data/vision/ocr/sign.jpg), לוחצים על Execute. אפשר גם לציין תמונה משלכם במקום זאת.

כדי לנסות זיהוי טקסט במסמך, מעדכנים את הערך של type ל-DOCUMENT_TEXT_DETECTION.

תמונה של תמרור.

גוף הבקשה:

{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "type": "TEXT_DETECTION"
        }
      ],
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/ocr/sign.jpg"
        }
      }
    }
  ]
}

פותחים את Google APIs Explorer ושולחים את הבקשה

  1. כדי לפתוח את Google APIs Explorer, לוחצים על Try it!‎.

  2. זה שינוי אופציונלי. משנים את גוף הבקשה הקיים.

  3. כדי לשלוח את הבקשה, לוחצים על Execute (ביצוע).