FormRecognizerAsyncClient Classe
- java.
lang. Object - com.
azure. ai. formrecognizer. FormRecognizerAsyncClient
- com.
public final class FormRecognizerAsyncClient
Essa classe fornece um cliente assíncrono para se conectar ao Reconhecimento de Formulários Serviço Cognitivo do Azure.
Esse cliente fornece métodos assíncronos para executar:
- Análise de Formulário Personalizada: extração e análise de dados de formulários e documentos específicos para dados comerciais distintos e casos de uso. Use o modelo treinado personalizado passando sua modelId para o beginRecognizeCustomForms método .
- Análise de Modelo Predefinida: analise recibos, cartões de visita, faturas e outros documentos com modelos predefinidos com suporte Use o beginRecognizeReceipts método para reconhecer informações de recibo.
- Análise de Layout: extração e análise de texto, marcas de seleção, tabelas e coordenadas de caixa delimitadora, de formulários e documentos. Use beginRecognizeContent o método tpo para executar a análise de layout.
- Sondagem e retornos de chamada: inclui mecanismos para sondar o serviço para marcar o status de uma operação de análise ou registrar retornos de chamada para receber notificações quando a análise for concluída.
Nota: Esse cliente só dá V2_1 suporte a e inferior. É recomendável usar uma versão DocumentAnalysisClient de serviço mais recente e DocumentModelAdministrationClient.
Consulte o Guia de migração para usar as versões de API 2022-08-31 e posteriores.
Os clientes de serviço são o ponto de interação para que os desenvolvedores usem o Azure Reconhecimento de Formulários. FormRecognizerClient é o cliente de serviço síncrono e FormRecognizerAsyncClient é o cliente de serviço assíncrono. Os exemplos mostrados neste documento usam um objeto de credencial chamado DefaultAzureCredential para autenticação, que é apropriado para a maioria dos cenários, incluindo ambientes locais de desenvolvimento e produção. Além disso, é recomendável usar a identidade gerenciada para autenticação em ambientes de produção. Você pode encontrar mais informações sobre diferentes maneiras de autenticação e seus tipos de credenciais correspondentes na documentação da Identidade do Azure".
Exemplo: Construir um FormRecognizerClient com DefaultAzureCredential
O exemplo de código a seguir demonstra a criação de um FormRecognizerAsyncClient, usando o 'DefaultAzureCredentialBuilder' para configurá-lo.
FormRecognizerAsyncClient formRecognizerAsyncClient = new FormRecognizerClientBuilder()
.endpoint("{endpoint}")
.credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
.buildAsyncClient();
Além disso, consulte o exemplo de código a ser usado AzureKeyCredential para a criação do cliente.
FormRecognizerAsyncClient formRecognizerAsyncClient = new FormRecognizerClientBuilder()
.credential(new AzureKeyCredential("{key}"))
.endpoint("{endpoint}")
.buildAsyncClient();
Resumo do método
| Modificador e tipo | Método e descrição |
|---|---|
|
Poller |
beginRecognizeBusinessCards(Flux<ByteBuffer> businessCard, long length)
Reconhece dados de cartão de negócios usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo de negócios predefinido cartão treinado. |
|
Poller |
beginRecognizeBusinessCards(Flux<ByteBuffer> businessCard, long length, RecognizeBusinessCardsOptions recognizeBusinessCardsOptions)
Reconhece dados de cartão de negócios de documentos usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo de negócios predefinido cartão treinado. |
|
Poller |
beginRecognizeBusinessCardsFromUrl(String businessCardUrl)
Reconhece dados de cartão de negócios usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo de negócios predefinido cartão treinado. |
|
Poller |
beginRecognizeBusinessCardsFromUrl(String businessCardUrl, RecognizeBusinessCardsOptions recognizeBusinessCardsOptions)
Reconhece dados de cartão de negócios usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo de negócios predefinido cartão treinado. |
|
Poller |
beginRecognizeContent(Flux<ByteBuffer> form, long length)
Reconhece dados de conteúdo/layout usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres). |
|
Poller |
beginRecognizeContent(Flux<ByteBuffer> form, long length, RecognizeContentOptions recognizeContentOptions)
Reconhece dados de conteúdo/layout usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres). |
|
Poller |
beginRecognizeContentFromUrl(String formUrl)
Reconhece dados de conteúdo/layout de documentos usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres). |
|
Poller |
beginRecognizeContentFromUrl(String formUrl, RecognizeContentOptions recognizeContentOptions)
Reconhece dados de layout de documentos usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado personalizado. |
|
Poller |
beginRecognizeCustomForms(String modelId, Flux<ByteBuffer> form, long length)
Reconhece dados de formulário de documentos usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado personalizado com ou sem rótulos. |
|
Poller |
beginRecognizeCustomForms(String modelId, Flux<ByteBuffer> form, long length, RecognizeCustomFormsOptions recognizeCustomFormsOptions)
Reconhece dados de formulário de documentos usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado personalizado com ou sem rótulos. |
|
Poller |
beginRecognizeCustomFormsFromUrl(String modelId, String formUrl)
Reconhece dados de formulário de documentos usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado personalizado com ou sem rótulos. |
|
Poller |
beginRecognizeCustomFormsFromUrl(String modelId, String formUrl, RecognizeCustomFormsOptions recognizeCustomFormsOptions)
Reconhece dados de formulário de documentos usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado personalizado. |
|
Poller |
beginRecognizeIdentityDocuments(Flux<ByteBuffer> identityDocument, long length)
Analise documentos de identidade usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo predefinido treinado no modelo de documentos de identidade para extrair informações importantes de passaportes e carteiras de motorista dos EUA. |
|
Poller |
beginRecognizeIdentityDocuments(Flux<ByteBuffer> identityDocument, long length, RecognizeIdentityDocumentOptions recognizeIdentityDocumentOptions)
Analise documentos de identidade usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo predefinido treinado no modelo de documentos de identidade para extrair informações importantes de passaportes e carteiras de motorista dos EUA. |
|
Poller |
beginRecognizeIdentityDocumentsFromUrl(String identityDocumentUrl)
Analise documentos de identidade usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo predefinido treinado no modelo de documentos de identidade para extrair informações importantes de passaportes e carteiras de motorista dos EUA. |
|
Poller |
beginRecognizeIdentityDocumentsFromUrl(String identityDocumentUrl, RecognizeIdentityDocumentOptions recognizeIdentityDocumentOptions)
Analise documentos de identidade usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo predefinido treinado no modelo de documentos de identidade para extrair informações importantes de passaportes e carteiras de motorista dos EUA. |
|
Poller |
beginRecognizeInvoices(Flux<ByteBuffer> invoice, long length)
Reconhece dados da fatura usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado de fatura predefinido. |
|
Poller |
beginRecognizeInvoices(Flux<ByteBuffer> invoice, long length, RecognizeInvoicesOptions recognizeInvoicesOptions)
Reconhece dados de fatura de documentos usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado de fatura predefinido. |
|
Poller |
beginRecognizeInvoicesFromUrl(String invoiceUrl)
Reconhece dados da fatura usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado de fatura predefinido. |
|
Poller |
beginRecognizeInvoicesFromUrl(String invoiceUrl, RecognizeInvoicesOptions recognizeInvoicesOptions)
Reconhece dados da fatura usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado de fatura predefinido. |
|
Poller |
beginRecognizeReceipts(Flux<ByteBuffer> receipt, long length)
Reconhece dados de recibo usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado de recibo predefinido. |
|
Poller |
beginRecognizeReceipts(Flux<ByteBuffer> receipt, long length, RecognizeReceiptsOptions recognizeReceiptsOptions)
Reconhece dados de recibo de documentos usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado de recibo predefinido. |
|
Poller |
beginRecognizeReceiptsFromUrl(String receiptUrl)
Reconhece dados de recibo usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado de recibo predefinido. |
|
Poller |
beginRecognizeReceiptsFromUrl(String receiptUrl, RecognizeReceiptsOptions recognizeReceiptsOptions)
Reconhece dados de recibo usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo pré-criado treinado para recibos. |
Métodos herdados de java.lang.Object
Detalhes do método
beginRecognizeBusinessCards
public PollerFlux
Reconhece dados de cartão de negócios usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo de negócios predefinido cartão treinado.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Veja aqui os campos encontrados em um cartão de negócios. Observe que o businessCard passado deve ser reproduzível se as novas tentativas estiverem habilitadas (o padrão). Em outras palavras, o Flux deve produzir os mesmos dados sempre que for assinado.
Exemplo de código
File businessCard = new File("{local/file_path/fileName.jpg}");
Flux<ByteBuffer> buffer = toFluxByteBuffer(new ByteArrayInputStream(Files.readAllBytes(businessCard.toPath())));
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeBusinessCards(buffer, businessCard.length())
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(recognizedBusinessCards -> {
for (int i = 0; i < recognizedBusinessCards.size(); i++) {
RecognizedForm recognizedForm = recognizedBusinessCards.get(i);
Map<String, FormField> recognizedFields = recognizedForm.getFields();
System.out.printf("----------- Recognized Business Card page %d -----------%n", i);
FormField contactNamesFormField = recognizedFields.get("ContactNames");
if (contactNamesFormField != null) {
if (FieldValueType.LIST == contactNamesFormField.getValue().getValueType()) {
List<FormField> contactNamesList = contactNamesFormField.getValue().asList();
contactNamesList.stream()
.filter(contactName -> FieldValueType.MAP == contactName.getValue().getValueType())
.map(contactName -> {
System.out.printf("Contact name: %s%n", contactName.getValueData().getText());
return contactName.getValue().asMap();
})
.forEach(contactNamesMap -> contactNamesMap.forEach((key, contactName) -> {
if ("FirstName".equals(key)) {
if (FieldValueType.STRING == contactName.getValue().getValueType()) {
String firstName = contactName.getValue().asString();
System.out.printf("\tFirst Name: %s, confidence: %.2f%n",
firstName, contactName.getConfidence());
}
}
if ("LastName".equals(key)) {
if (FieldValueType.STRING == contactName.getValue().getValueType()) {
String lastName = contactName.getValue().asString();
System.out.printf("\tLast Name: %s, confidence: %.2f%n",
lastName, contactName.getConfidence());
}
}
}));
}
}
FormField jobTitles = recognizedFields.get("JobTitles");
if (jobTitles != null) {
if (FieldValueType.LIST == jobTitles.getValue().getValueType()) {
List<FormField> jobTitlesItems = jobTitles.getValue().asList();
jobTitlesItems.forEach(jobTitlesItem -> {
if (FieldValueType.STRING == jobTitlesItem.getValue().getValueType()) {
String jobTitle = jobTitlesItem.getValue().asString();
System.out.printf("Job Title: %s, confidence: %.2f%n",
jobTitle, jobTitlesItem.getConfidence());
}
});
}
}
}
});
Parameters:
Returns:
beginRecognizeBusinessCards
public PollerFlux
Reconhece dados de cartão de negócios de documentos usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo de negócios predefinido cartão treinado.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Veja aqui os campos encontrados em um cartão de negócios. Observe que o businessCard passado deve ser reproduzível se as novas tentativas estiverem habilitadas (o padrão). Em outras palavras, o Flux deve produzir os mesmos dados sempre que for assinado.
Exemplo de código
File businessCard = new File("{local/file_path/fileName.jpg}");
boolean includeFieldElements = true;
// Utility method to convert input stream to Byte buffer
Flux<ByteBuffer> buffer = toFluxByteBuffer(new ByteArrayInputStream(Files.readAllBytes(businessCard.toPath())));
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeBusinessCards(buffer, businessCard.length(),
new RecognizeBusinessCardsOptions()
.setContentType(FormContentType.IMAGE_JPEG)
.setFieldElementsIncluded(includeFieldElements))
.setPollInterval(Duration.ofSeconds(5))
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(recognizedBusinessCards -> {
for (int i = 0; i < recognizedBusinessCards.size(); i++) {
RecognizedForm recognizedForm = recognizedBusinessCards.get(i);
Map<String, FormField> recognizedFields = recognizedForm.getFields();
System.out.printf("----------- Recognized Business Card page %d -----------%n", i);
FormField contactNamesFormField = recognizedFields.get("ContactNames");
if (contactNamesFormField != null) {
if (FieldValueType.LIST == contactNamesFormField.getValue().getValueType()) {
List<FormField> contactNamesList = contactNamesFormField.getValue().asList();
contactNamesList.stream()
.filter(contactName -> FieldValueType.MAP == contactName.getValue().getValueType())
.map(contactName -> {
System.out.printf("Contact name: %s%n", contactName.getValueData().getText());
return contactName.getValue().asMap();
})
.forEach(contactNamesMap -> contactNamesMap.forEach((key, contactName) -> {
if ("FirstName".equals(key)) {
if (FieldValueType.STRING == contactName.getValue().getValueType()) {
String firstName = contactName.getValue().asString();
System.out.printf("\tFirst Name: %s, confidence: %.2f%n",
firstName, contactName.getConfidence());
}
}
if ("LastName".equals(key)) {
if (FieldValueType.STRING == contactName.getValue().getValueType()) {
String lastName = contactName.getValue().asString();
System.out.printf("\tLast Name: %s, confidence: %.2f%n",
lastName, contactName.getConfidence());
}
}
}));
}
}
FormField jobTitles = recognizedFields.get("JobTitles");
if (jobTitles != null) {
if (FieldValueType.LIST == jobTitles.getValue().getValueType()) {
List<FormField> jobTitlesItems = jobTitles.getValue().asList();
jobTitlesItems.forEach(jobTitlesItem -> {
if (FieldValueType.STRING == jobTitlesItem.getValue().getValueType()) {
String jobTitle = jobTitlesItem.getValue().asString();
System.out.printf("Job Title: %s, confidence: %.2f%n",
jobTitle, jobTitlesItem.getConfidence());
}
});
}
}
}
});
Parameters:
Returns:
beginRecognizeBusinessCardsFromUrl
public PollerFlux
Reconhece dados de cartão de negócios usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo de negócios predefinido cartão treinado.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Veja aqui os campos encontrados em um cartão de negócios.
Exemplo de código
String formUrl = "{form_url}";
String modelId = "{custom_trained_model_id}";
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeCustomFormsFromUrl(modelId, formUrl)
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.flatMap(Flux::fromIterable)
.subscribe(recognizedForm -> recognizedForm.getFields()
.forEach((fieldText, formField) -> {
System.out.printf("Field text: %s%n", fieldText);
System.out.printf("Field value data text: %s%n", formField.getValueData().getText());
System.out.printf("Confidence score: %.2f%n", formField.getConfidence());
}));
Parameters:
Returns:
beginRecognizeBusinessCardsFromUrl
public PollerFlux
Reconhece dados de cartão de negócios usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo de negócios predefinido cartão treinado.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Veja aqui os campos encontrados em um cartão de negócios.
Exemplo de código
String businessCardUrl = "{business_card_url}";
boolean includeFieldElements = true;
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeBusinessCardsFromUrl(businessCardUrl,
new RecognizeBusinessCardsOptions()
.setFieldElementsIncluded(includeFieldElements))
.setPollInterval(Duration.ofSeconds(5))
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(recognizedBusinessCards -> {
for (int i = 0; i < recognizedBusinessCards.size(); i++) {
RecognizedForm recognizedBusinessCard = recognizedBusinessCards.get(i);
Map<String, FormField> recognizedFields = recognizedBusinessCard.getFields();
System.out.printf("----------- Recognized Business Card page %d -----------%n", i);
FormField contactNamesFormField = recognizedFields.get("ContactNames");
if (contactNamesFormField != null) {
if (FieldValueType.LIST == contactNamesFormField.getValue().getValueType()) {
List<FormField> contactNamesList = contactNamesFormField.getValue().asList();
contactNamesList.stream()
.filter(contactName -> FieldValueType.MAP == contactName.getValue().getValueType())
.map(contactName -> {
System.out.printf("Contact name: %s%n", contactName.getValueData().getText());
return contactName.getValue().asMap();
})
.forEach(contactNamesMap -> contactNamesMap.forEach((key, contactName) -> {
if ("FirstName".equals(key)) {
if (FieldValueType.STRING == contactName.getValue().getValueType()) {
String firstName = contactName.getValue().asString();
System.out.printf("\tFirst Name: %s, confidence: %.2f%n",
firstName, contactName.getConfidence());
}
}
if ("LastName".equals(key)) {
if (FieldValueType.STRING == contactName.getValue().getValueType()) {
String lastName = contactName.getValue().asString();
System.out.printf("\tLast Name: %s, confidence: %.2f%n",
lastName, contactName.getConfidence());
}
}
}));
}
}
FormField jobTitles = recognizedFields.get("JobTitles");
if (jobTitles != null) {
if (FieldValueType.LIST == jobTitles.getValue().getValueType()) {
List<FormField> jobTitlesItems = jobTitles.getValue().asList();
jobTitlesItems.forEach(jobTitlesItem -> {
if (FieldValueType.STRING == jobTitlesItem.getValue().getValueType()) {
String jobTitle = jobTitlesItem.getValue().asString();
System.out.printf("Job Title: %s, confidence: %.2f%n",
jobTitle, jobTitlesItem.getConfidence());
}
});
}
}
}
});
Parameters:
Returns:
beginRecognizeContent
public PollerFlux
Reconhece dados de conteúdo/layout usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres).
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Observe que o data passado deve ser reproduzível se as novas tentativas estiverem habilitadas (o padrão). Em outras palavras, o Flux deve produzir os mesmos dados sempre que for assinado.
Exemplo de código
File form = new File("{local/file_path/fileName.jpg}");
// Utility method to convert input stream to Byte buffer
Flux<ByteBuffer> buffer = toFluxByteBuffer(new ByteArrayInputStream(Files.readAllBytes(form.toPath())));
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeContent(buffer, form.length())
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.flatMap(Flux::fromIterable)
.subscribe(formPage -> {
System.out.printf("Page Angle: %s%n", formPage.getTextAngle());
System.out.printf("Page Dimension unit: %s%n", formPage.getUnit());
// Table information
System.out.println("Recognized Tables: ");
formPage.getTables().forEach(formTable ->
formTable.getCells().forEach(recognizedTableCell ->
System.out.printf("%s ", recognizedTableCell.getText())));
});
Parameters:
Returns:
beginRecognizeContent
public PollerFlux
Reconhece dados de conteúdo/layout usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres).
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Observe que o data passado deve ser reproduzível se as novas tentativas estiverem habilitadas (o padrão). Em outras palavras, o Flux deve produzir os mesmos dados sempre que for assinado.
O reconhecimento de conteúdo dá suporte à identificação automática de idioma e a documentos multilanguage, portanto, forneça apenas um código de idioma se você quiser forçar o documentado a ser processado como esse idioma específico no RecognizeContentOptions.
Exemplo de código
File form = new File("{local/file_path/fileName.jpg}");
// Utility method to convert input stream to Byte buffer
Flux<ByteBuffer> buffer = toFluxByteBuffer(new ByteArrayInputStream(Files.readAllBytes(form.toPath())));
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeContent(buffer, form.length(),
new RecognizeContentOptions()
.setContentType(FormContentType.IMAGE_JPEG)
.setPollInterval(Duration.ofSeconds(5)))
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.flatMap(Flux::fromIterable)
.subscribe(formPage -> {
System.out.printf("Page Angle: %s%n", formPage.getTextAngle());
System.out.printf("Page Dimension unit: %s%n", formPage.getUnit());
// Table information
System.out.println("Recognized Tables: ");
formPage.getTables().forEach(formTable -> formTable.getCells().forEach(recognizedTableCell ->
System.out.printf("%s ", recognizedTableCell.getText())));
});
Parameters:
Returns:
beginRecognizeContentFromUrl
public PollerFlux
Reconhece dados de conteúdo/layout de documentos usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres).
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Exemplo de código
String formUrl = "{formUrl}";
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeContentFromUrl(formUrl)
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.flatMap(Flux::fromIterable)
.subscribe(formPage -> {
System.out.printf("Page Angle: %s%n", formPage.getTextAngle());
System.out.printf("Page Dimension unit: %s%n", formPage.getUnit());
// Table information
System.out.println("Recognized Tables: ");
formPage.getTables().forEach(formTable ->
formTable.getCells().forEach(recognizedTableCell ->
System.out.printf("%s ", recognizedTableCell.getText())));
});
Parameters:
Returns:
beginRecognizeContentFromUrl
public PollerFlux
Reconhece dados de layout de documentos usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado personalizado.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
O reconhecimento de conteúdo dá suporte à identificação automática de idioma e a documentos multilanguage, portanto, forneça apenas um código de idioma se você quiser forçar o documentado a ser processado como esse idioma específico no RecognizeContentOptions.
Exemplo de código
String formUrl = "{formUrl}";
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeContentFromUrl(formUrl,
new RecognizeContentOptions().setPollInterval(Duration.ofSeconds(5)))
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.flatMap(Flux::fromIterable)
.subscribe(formPage -> {
System.out.printf("Page Angle: %s%n", formPage.getTextAngle());
System.out.printf("Page Dimension unit: %s%n", formPage.getUnit());
// Table information
System.out.println("Recognized Tables: ");
formPage.getTables().forEach(formTable ->
formTable.getCells().forEach(recognizedTableCell ->
System.out.printf("%s ", recognizedTableCell.getText())));
});
Parameters:
Returns:
beginRecognizeCustomForms
public PollerFlux
Reconhece dados de formulário de documentos usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado personalizado com ou sem rótulos.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Observe que o data passado deve ser reproduzível se as novas tentativas estiverem habilitadas (o padrão). Em outras palavras, o Flux deve produzir os mesmos dados sempre que for assinado.
Exemplo de código
File form = new File("{local/file_path/fileName.jpg}");
String modelId = "{custom_trained_model_id}";
// Utility method to convert input stream to Byte buffer
Flux<ByteBuffer> buffer = toFluxByteBuffer(new ByteArrayInputStream(Files.readAllBytes(form.toPath())));
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeCustomForms(modelId, buffer, form.length())
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.flatMap(Flux::fromIterable)
.subscribe(recognizedForm -> recognizedForm.getFields()
.forEach((fieldText, formField) -> {
System.out.printf("Field text: %s%n", fieldText);
System.out.printf("Field value data text: %s%n", formField.getValueData().getText());
System.out.printf("Confidence score: %.2f%n", formField.getConfidence());
}));
Parameters:
Returns:
beginRecognizeCustomForms
public PollerFlux
Reconhece dados de formulário de documentos usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado personalizado com ou sem rótulos.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Observe que o data passado deve ser reproduzível se as novas tentativas estiverem habilitadas (o padrão). Em outras palavras, o Flux deve produzir os mesmos dados sempre que for assinado.
Exemplo de código
File form = new File("{local/file_path/fileName.jpg}");
String modelId = "{custom_trained_model_id}";
boolean includeFieldElements = true;
// Utility method to convert input stream to Byte buffer
Flux<ByteBuffer> buffer = toFluxByteBuffer(new ByteArrayInputStream(Files.readAllBytes(form.toPath())));
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeCustomForms(modelId, buffer, form.length(),
new RecognizeCustomFormsOptions()
.setContentType(FormContentType.IMAGE_JPEG)
.setFieldElementsIncluded(includeFieldElements)
.setPollInterval(Duration.ofSeconds(5)))
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.flatMap(Flux::fromIterable)
.subscribe(recognizedForm -> recognizedForm.getFields()
.forEach((fieldName, formField) -> {
System.out.printf("Field text: %s%n", fieldName);
System.out.printf("Field value data text: %s%n", formField.getValueData().getText());
System.out.printf("Confidence score: %.2f%n", formField.getConfidence());
}));
Parameters:
Returns:
beginRecognizeCustomFormsFromUrl
public PollerFlux
Reconhece dados de formulário de documentos usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado personalizado com ou sem rótulos.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Exemplo de código
String formUrl = "{form_url}";
String modelId = "{custom_trained_model_id}";
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeCustomFormsFromUrl(modelId, formUrl)
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.flatMap(Flux::fromIterable)
.subscribe(recognizedForm -> recognizedForm.getFields()
.forEach((fieldText, formField) -> {
System.out.printf("Field text: %s%n", fieldText);
System.out.printf("Field value data text: %s%n", formField.getValueData().getText());
System.out.printf("Confidence score: %.2f%n", formField.getConfidence());
}));
Parameters:
Returns:
beginRecognizeCustomFormsFromUrl
public PollerFlux
Reconhece dados de formulário de documentos usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado personalizado.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Exemplo de código
String formUrl = "{formUrl}";
String modelId = "{model_id}";
boolean includeFieldElements = true;
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeCustomFormsFromUrl(modelId, formUrl,
new RecognizeCustomFormsOptions()
.setFieldElementsIncluded(includeFieldElements)
.setPollInterval(Duration.ofSeconds(10)))
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.flatMap(Flux::fromIterable)
.subscribe(recognizedForm -> recognizedForm.getFields()
.forEach((fieldText, formField) -> {
System.out.printf("Field text: %s%n", fieldText);
System.out.printf("Field value data text: %s%n", formField.getValueData().getText());
System.out.printf("Confidence score: %.2f%n", formField.getConfidence());
}));
Parameters:
Returns:
beginRecognizeIdentityDocuments
public PollerFlux
Analise documentos de identidade usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo predefinido treinado no modelo de documentos de identidade para extrair informações importantes de passaportes e carteiras de motorista dos EUA. Confira aqui os campos encontrados em um documento de identidade.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Observe que o identityDocument passado deve ser reproduzível se as novas tentativas estiverem habilitadas (o padrão). Em outras palavras, o Flux deve produzir os mesmos dados sempre que for assinado.
Exemplo de código
File license = new File("local/file_path/license.jpg");
Flux<ByteBuffer> buffer =
toFluxByteBuffer(new ByteArrayInputStream(Files.readAllBytes(license.toPath())));
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeIdentityDocuments(buffer, license.length())
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(recognizedIDDocumentResult -> {
for (int i = 0; i < recognizedIDDocumentResult.size(); i++) {
RecognizedForm recognizedForm = recognizedIDDocumentResult.get(i);
Map<String, FormField> recognizedFields = recognizedForm.getFields();
System.out.printf("----------- Recognized license info for page %d -----------%n", i);
FormField firstNameField = recognizedFields.get("FirstName");
if (firstNameField != null) {
if (FieldValueType.STRING == firstNameField.getValue().getValueType()) {
String firstName = firstNameField.getValue().asString();
System.out.printf("First Name: %s, confidence: %.2f%n",
firstName, firstNameField.getConfidence());
}
}
FormField lastNameField = recognizedFields.get("LastName");
if (lastNameField != null) {
if (FieldValueType.STRING == lastNameField.getValue().getValueType()) {
String lastName = lastNameField.getValue().asString();
System.out.printf("Last name: %s, confidence: %.2f%n",
lastName, lastNameField.getConfidence());
}
}
FormField countryRegionFormField = recognizedFields.get("CountryRegion");
if (countryRegionFormField != null) {
if (FieldValueType.STRING == countryRegionFormField.getValue().getValueType()) {
String countryRegion = countryRegionFormField.getValue().asCountryRegion();
System.out.printf("Country or region: %s, confidence: %.2f%n",
countryRegion, countryRegionFormField.getConfidence());
}
}
FormField dateOfExpirationField = recognizedFields.get("DateOfExpiration");
if (dateOfExpirationField != null) {
if (FieldValueType.DATE == dateOfExpirationField.getValue().getValueType()) {
LocalDate expirationDate = dateOfExpirationField.getValue().asDate();
System.out.printf("Document date of expiration: %s, confidence: %.2f%n",
expirationDate, dateOfExpirationField.getConfidence());
}
}
FormField documentNumberField = recognizedFields.get("DocumentNumber");
if (documentNumberField != null) {
if (FieldValueType.STRING == documentNumberField.getValue().getValueType()) {
String documentNumber = documentNumberField.getValue().asString();
System.out.printf("Document number: %s, confidence: %.2f%n",
documentNumber, documentNumberField.getConfidence());
}
}
}
});
Parameters:
Returns:
beginRecognizeIdentityDocuments
public PollerFlux
Analise documentos de identidade usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo predefinido treinado no modelo de documentos de identidade para extrair informações importantes de passaportes e carteiras de motorista dos EUA. Confira aqui os campos encontrados em um documento de identidade.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Observe que o identityDocument passado deve ser reproduzível se as novas tentativas estiverem habilitadas (o padrão). Em outras palavras, o Flux deve produzir os mesmos dados sempre que for assinado.
Exemplo de código
File licenseDocument = new File("local/file_path/license.jpg");
boolean includeFieldElements = true;
// Utility method to convert input stream to Byte buffer
Flux<ByteBuffer> buffer =
toFluxByteBuffer(new ByteArrayInputStream(Files.readAllBytes(licenseDocument.toPath())));
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeIdentityDocuments(buffer,
licenseDocument.length(),
new RecognizeIdentityDocumentOptions()
.setContentType(FormContentType.IMAGE_JPEG)
.setFieldElementsIncluded(includeFieldElements))
.setPollInterval(Duration.ofSeconds(5))
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(recognizedIDDocumentResult -> {
for (int i = 0; i < recognizedIDDocumentResult.size(); i++) {
RecognizedForm recognizedForm = recognizedIDDocumentResult.get(i);
Map<String, FormField> recognizedFields = recognizedForm.getFields();
System.out.printf("----------- Recognized license info for page %d -----------%n", i);
FormField firstNameField = recognizedFields.get("FirstName");
if (firstNameField != null) {
if (FieldValueType.STRING == firstNameField.getValue().getValueType()) {
String firstName = firstNameField.getValue().asString();
System.out.printf("First Name: %s, confidence: %.2f%n",
firstName, firstNameField.getConfidence());
}
}
FormField lastNameField = recognizedFields.get("LastName");
if (lastNameField != null) {
if (FieldValueType.STRING == lastNameField.getValue().getValueType()) {
String lastName = lastNameField.getValue().asString();
System.out.printf("Last name: %s, confidence: %.2f%n",
lastName, lastNameField.getConfidence());
}
}
FormField countryRegionFormField = recognizedFields.get("CountryRegion");
if (countryRegionFormField != null) {
if (FieldValueType.STRING == countryRegionFormField.getValue().getValueType()) {
String countryRegion = countryRegionFormField.getValue().asCountryRegion();
System.out.printf("Country or region: %s, confidence: %.2f%n",
countryRegion, countryRegionFormField.getConfidence());
}
}
FormField dateOfExpirationField = recognizedFields.get("DateOfExpiration");
if (dateOfExpirationField != null) {
if (FieldValueType.DATE == dateOfExpirationField.getValue().getValueType()) {
LocalDate expirationDate = dateOfExpirationField.getValue().asDate();
System.out.printf("Document date of expiration: %s, confidence: %.2f%n",
expirationDate, dateOfExpirationField.getConfidence());
}
}
FormField documentNumberField = recognizedFields.get("DocumentNumber");
if (documentNumberField != null) {
if (FieldValueType.STRING == documentNumberField.getValue().getValueType()) {
String documentNumber = documentNumberField.getValue().asString();
System.out.printf("Document number: %s, confidence: %.2f%n",
documentNumber, documentNumberField.getConfidence());
}
}
}
});
Parameters:
Returns:
beginRecognizeIdentityDocumentsFromUrl
public PollerFlux
Analise documentos de identidade usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo predefinido treinado no modelo de documentos de identidade para extrair informações importantes de passaportes e carteiras de motorista dos EUA. Confira aqui os campos encontrados em um documento de identidade.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Exemplo de código
String idDocumentUrl = "idDocumentUrl";
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeIdentityDocumentsFromUrl(idDocumentUrl)
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(recognizedIDDocumentResult -> {
for (int i = 0; i < recognizedIDDocumentResult.size(); i++) {
RecognizedForm recognizedForm = recognizedIDDocumentResult.get(i);
Map<String, FormField> recognizedFields = recognizedForm.getFields();
System.out.printf("----------- Recognized license info for page %d -----------%n", i);
FormField firstNameField = recognizedFields.get("FirstName");
if (firstNameField != null) {
if (FieldValueType.STRING == firstNameField.getValue().getValueType()) {
String firstName = firstNameField.getValue().asString();
System.out.printf("First Name: %s, confidence: %.2f%n",
firstName, firstNameField.getConfidence());
}
}
FormField lastNameField = recognizedFields.get("LastName");
if (lastNameField != null) {
if (FieldValueType.STRING == lastNameField.getValue().getValueType()) {
String lastName = lastNameField.getValue().asString();
System.out.printf("Last name: %s, confidence: %.2f%n",
lastName, lastNameField.getConfidence());
}
}
FormField countryRegionFormField = recognizedFields.get("CountryRegion");
if (countryRegionFormField != null) {
if (FieldValueType.STRING == countryRegionFormField.getValue().getValueType()) {
String countryRegion = countryRegionFormField.getValue().asCountryRegion();
System.out.printf("Country or region: %s, confidence: %.2f%n",
countryRegion, countryRegionFormField.getConfidence());
}
}
FormField dateOfExpirationField = recognizedFields.get("DateOfExpiration");
if (dateOfExpirationField != null) {
if (FieldValueType.DATE == dateOfExpirationField.getValue().getValueType()) {
LocalDate expirationDate = dateOfExpirationField.getValue().asDate();
System.out.printf("Document date of expiration: %s, confidence: %.2f%n",
expirationDate, dateOfExpirationField.getConfidence());
}
}
FormField documentNumberField = recognizedFields.get("DocumentNumber");
if (documentNumberField != null) {
if (FieldValueType.STRING == documentNumberField.getValue().getValueType()) {
String documentNumber = documentNumberField.getValue().asString();
System.out.printf("Document number: %s, confidence: %.2f%n",
documentNumber, documentNumberField.getConfidence());
}
}
}
});
Parameters:
Returns:
beginRecognizeIdentityDocumentsFromUrl
public PollerFlux
Analise documentos de identidade usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo predefinido treinado no modelo de documentos de identidade para extrair informações importantes de passaportes e carteiras de motorista dos EUA. Confira aqui os campos encontrados em um documento de identidade.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Exemplo de código
String licenseDocumentUrl = "licenseDocumentUrl";
boolean includeFieldElements = true;
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeIdentityDocumentsFromUrl(licenseDocumentUrl,
new RecognizeIdentityDocumentOptions()
.setFieldElementsIncluded(includeFieldElements))
.setPollInterval(Duration.ofSeconds(5))
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(recognizedIDDocumentResult -> {
for (int i = 0; i < recognizedIDDocumentResult.size(); i++) {
RecognizedForm recognizedForm = recognizedIDDocumentResult.get(i);
Map<String, FormField> recognizedFields = recognizedForm.getFields();
System.out.printf("----------- Recognized license info for page %d -----------%n", i);
FormField firstNameField = recognizedFields.get("FirstName");
if (firstNameField != null) {
if (FieldValueType.STRING == firstNameField.getValue().getValueType()) {
String firstName = firstNameField.getValue().asString();
System.out.printf("First Name: %s, confidence: %.2f%n",
firstName, firstNameField.getConfidence());
}
}
FormField lastNameField = recognizedFields.get("LastName");
if (lastNameField != null) {
if (FieldValueType.STRING == lastNameField.getValue().getValueType()) {
String lastName = lastNameField.getValue().asString();
System.out.printf("Last name: %s, confidence: %.2f%n",
lastName, lastNameField.getConfidence());
}
}
FormField countryRegionFormField = recognizedFields.get("CountryRegion");
if (countryRegionFormField != null) {
if (FieldValueType.STRING == countryRegionFormField.getValue().getValueType()) {
String countryRegion = countryRegionFormField.getValue().asCountryRegion();
System.out.printf("Country or region: %s, confidence: %.2f%n",
countryRegion, countryRegionFormField.getConfidence());
}
}
FormField dateOfExpirationField = recognizedFields.get("DateOfExpiration");
if (dateOfExpirationField != null) {
if (FieldValueType.DATE == dateOfExpirationField.getValue().getValueType()) {
LocalDate expirationDate = dateOfExpirationField.getValue().asDate();
System.out.printf("Document date of expiration: %s, confidence: %.2f%n",
expirationDate, dateOfExpirationField.getConfidence());
}
}
FormField documentNumberField = recognizedFields.get("DocumentNumber");
if (documentNumberField != null) {
if (FieldValueType.STRING == documentNumberField.getValue().getValueType()) {
String documentNumber = documentNumberField.getValue().asString();
System.out.printf("Document number: %s, confidence: %.2f%n",
documentNumber, documentNumberField.getConfidence());
}
}
}
});
Parameters:
Returns:
beginRecognizeInvoices
public PollerFlux
Reconhece dados da fatura usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado de fatura predefinido.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Confira aqui os campos encontrados em uma fatura. Observe que o invoice passado deve ser reproduzível se as novas tentativas estiverem habilitadas (o padrão). Em outras palavras, o Flux deve produzir os mesmos dados sempre que for assinado.
Exemplo de código
File invoice = new File("local/file_path/invoice.jpg");
Flux<ByteBuffer> buffer =
toFluxByteBuffer(new ByteArrayInputStream(Files.readAllBytes(invoice.toPath())));
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeInvoices(buffer, invoice.length())
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(recognizedInvoices -> {
for (int i = 0; i < recognizedInvoices.size(); i++) {
RecognizedForm recognizedForm = recognizedInvoices.get(i);
Map<String, FormField> recognizedFields = recognizedForm.getFields();
FormField customAddrFormField = recognizedFields.get("CustomerAddress");
if (customAddrFormField != null) {
if (FieldValueType.STRING == customAddrFormField.getValue().getValueType()) {
System.out.printf("Customer Address: %s%n", customAddrFormField.getValue().asString());
}
}
FormField invoiceDateFormField = recognizedFields.get("InvoiceDate");
if (invoiceDateFormField != null) {
if (FieldValueType.DATE == invoiceDateFormField.getValue().getValueType()) {
LocalDate invoiceDate = invoiceDateFormField.getValue().asDate();
System.out.printf("Invoice Date: %s, confidence: %.2f%n",
invoiceDate, invoiceDateFormField.getConfidence());
}
}
}
});
Parameters:
Returns:
beginRecognizeInvoices
public PollerFlux
Reconhece dados de fatura de documentos usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado de fatura predefinido.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Confira aqui os campos encontrados em uma fatura. Observe que o invoice passado deve ser reproduzível se as novas tentativas estiverem habilitadas (o padrão). Em outras palavras, o Flux deve produzir os mesmos dados sempre que for assinado.
Exemplo de código
File invoice = new File("local/file_path/invoice.jpg");
boolean includeFieldElements = true;
// Utility method to convert input stream to Byte buffer
Flux<ByteBuffer> buffer =
toFluxByteBuffer(new ByteArrayInputStream(Files.readAllBytes(invoice.toPath())));
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeInvoices(buffer,
invoice.length(),
new RecognizeInvoicesOptions()
.setContentType(FormContentType.IMAGE_JPEG)
.setFieldElementsIncluded(includeFieldElements))
.setPollInterval(Duration.ofSeconds(5))
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(recognizedInvoices -> {
for (int i = 0; i < recognizedInvoices.size(); i++) {
RecognizedForm recognizedForm = recognizedInvoices.get(i);
Map<String, FormField> recognizedFields = recognizedForm.getFields();
FormField customAddrFormField = recognizedFields.get("CustomerAddress");
if (customAddrFormField != null) {
if (FieldValueType.STRING == customAddrFormField.getValue().getValueType()) {
System.out.printf("Customer Address: %s%n", customAddrFormField.getValue().asString());
}
}
FormField invoiceDateFormField = recognizedFields.get("InvoiceDate");
if (invoiceDateFormField != null) {
if (FieldValueType.DATE == invoiceDateFormField.getValue().getValueType()) {
LocalDate invoiceDate = invoiceDateFormField.getValue().asDate();
System.out.printf("Invoice Date: %s, confidence: %.2f%n",
invoiceDate, invoiceDateFormField.getConfidence());
}
}
}
});
Parameters:
Returns:
beginRecognizeInvoicesFromUrl
public PollerFlux
Reconhece dados da fatura usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado de fatura predefinido.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Confira aqui os campos encontrados em uma fatura.
Exemplo de código
String invoiceUrl = "invoice_url";
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeInvoicesFromUrl(invoiceUrl)
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(recognizedInvoices -> {
for (int i = 0; i < recognizedInvoices.size(); i++) {
RecognizedForm recognizedForm = recognizedInvoices.get(i);
Map<String, FormField> recognizedFields = recognizedForm.getFields();
FormField customAddrFormField = recognizedFields.get("CustomerAddress");
if (customAddrFormField != null) {
if (FieldValueType.STRING == customAddrFormField.getValue().getValueType()) {
System.out.printf("Customer Address: %s%n", customAddrFormField.getValue().asString());
}
}
FormField invoiceDateFormField = recognizedFields.get("InvoiceDate");
if (invoiceDateFormField != null) {
if (FieldValueType.DATE == invoiceDateFormField.getValue().getValueType()) {
LocalDate invoiceDate = invoiceDateFormField.getValue().asDate();
System.out.printf("Invoice Date: %s, confidence: %.2f%n",
invoiceDate, invoiceDateFormField.getConfidence());
}
}
}
});
Parameters:
Returns:
beginRecognizeInvoicesFromUrl
public PollerFlux
Reconhece dados da fatura usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado de fatura predefinido.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Exemplo de código
String invoiceUrl = "invoice_url";
boolean includeFieldElements = true;
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeInvoicesFromUrl(invoiceUrl,
new RecognizeInvoicesOptions()
.setFieldElementsIncluded(includeFieldElements))
.setPollInterval(Duration.ofSeconds(5))
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.subscribe(recognizedInvoices -> {
for (int i = 0; i < recognizedInvoices.size(); i++) {
RecognizedForm recognizedForm = recognizedInvoices.get(i);
Map<String, FormField> recognizedFields = recognizedForm.getFields();
FormField customAddrFormField = recognizedFields.get("CustomerAddress");
if (customAddrFormField != null) {
if (FieldValueType.STRING == customAddrFormField.getValue().getValueType()) {
System.out.printf("Customer Address: %s%n", customAddrFormField.getValue().asString());
}
}
FormField invoiceDateFormField = recognizedFields.get("InvoiceDate");
if (invoiceDateFormField != null) {
if (FieldValueType.DATE == invoiceDateFormField.getValue().getValueType()) {
LocalDate invoiceDate = invoiceDateFormField.getValue().asDate();
System.out.printf("Invoice Date: %s, confidence: %.2f%n",
invoiceDate, invoiceDateFormField.getConfidence());
}
}
}
});
Parameters:
Returns:
beginRecognizeReceipts
public PollerFlux
Reconhece dados de recibo usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado de recibo predefinido.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Veja aqui os campos encontrados em um recibo. Observe que o receipt passado deve ser reproduzível se as novas tentativas estiverem habilitadas (o padrão). Em outras palavras, o Flux deve produzir os mesmos dados sempre que for assinado.
Exemplo de código
String formUrl = "{form_url}";
String modelId = "{custom_trained_model_id}";
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeCustomFormsFromUrl(modelId, formUrl)
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.flatMap(Flux::fromIterable)
.subscribe(recognizedForm -> recognizedForm.getFields()
.forEach((fieldText, formField) -> {
System.out.printf("Field text: %s%n", fieldText);
System.out.printf("Field value data text: %s%n", formField.getValueData().getText());
System.out.printf("Confidence score: %.2f%n", formField.getConfidence());
}));
Parameters:
Returns:
beginRecognizeReceipts
public PollerFlux
Reconhece dados de recibo de documentos usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado de recibo predefinido.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Veja aqui os campos encontrados em um recibo. Observe que o receipt passado deve ser reproduzível se as novas tentativas estiverem habilitadas (o padrão). Em outras palavras, o Flux deve produzir os mesmos dados sempre que for assinado.
Exemplo de código
String formUrl = "{form_url}";
String modelId = "{custom_trained_model_id}";
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeCustomFormsFromUrl(modelId, formUrl)
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.flatMap(Flux::fromIterable)
.subscribe(recognizedForm -> recognizedForm.getFields()
.forEach((fieldText, formField) -> {
System.out.printf("Field text: %s%n", fieldText);
System.out.printf("Field value data text: %s%n", formField.getValueData().getText());
System.out.printf("Confidence score: %.2f%n", formField.getConfidence());
}));
Parameters:
Returns:
beginRecognizeReceiptsFromUrl
public PollerFlux
Reconhece dados de recibo usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado de recibo predefinido.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Veja aqui os campos encontrados em um recibo.
Exemplo de código
String formUrl = "{form_url}";
String modelId = "{custom_trained_model_id}";
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeCustomFormsFromUrl(modelId, formUrl)
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.flatMap(Flux::fromIterable)
.subscribe(recognizedForm -> recognizedForm.getFields()
.forEach((fieldText, formField) -> {
System.out.printf("Field text: %s%n", fieldText);
System.out.printf("Field value data text: %s%n", formField.getValueData().getText());
System.out.printf("Confidence score: %.2f%n", formField.getConfidence());
}));
Parameters:
Returns:
beginRecognizeReceiptsFromUrl
public PollerFlux
Reconhece dados de recibo usando o OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e um modelo treinado de recibo predefinido.
O serviço não dá suporte ao cancelamento da operação de execução prolongada e retorna com uma mensagem de erro indicando ausência de suporte de cancelamento.
Exemplo de código
String formUrl = "{form_url}";
String modelId = "{custom_trained_model_id}";
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
formRecognizerAsyncClient.beginRecognizeCustomFormsFromUrl(modelId, formUrl)
// if training polling operation completed, retrieve the final result.
.flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
.flatMap(Flux::fromIterable)
.subscribe(recognizedForm -> recognizedForm.getFields()
.forEach((fieldText, formField) -> {
System.out.printf("Field text: %s%n", fieldText);
System.out.printf("Field value data text: %s%n", formField.getValueData().getText());
System.out.printf("Confidence score: %.2f%n", formField.getConfidence());
}));
Parameters:
Returns:
Aplica-se a
Azure SDK for Java