Guia de início rápido: Azure AI Vision v3.2 GA Read
Edições OCR (Leitura)
Importante
Selecione a edição Read que melhor se adapta às suas necessidades.
Entrada | Exemplos | Ler edição | Benefício |
---|---|---|---|
Imagens: Imagens gerais, in-the-wild | rótulos, sinais de rua e cartazes | OCR para imagens (versão 4.0) | Otimizado para imagens gerais não documentais com uma API síncrona de desempenho aprimorado que facilita a incorporação de OCR em cenários de experiência do usuário. |
Documentos: digitais e digitalizados, incluindo imagens | livros, artigos e relatórios | Modelo de leitura do Document Intelligence | Otimizado para documentos digitalizados, digitalizados e digitais com muito texto com uma API assíncrona para ajudar a automatizar o processamento inteligente de documentos em escala. |
Sobre o Azure AI Vision v3.2 GA Read
Procurando o mais recente Azure AI Vision v3.2 GA Read? Todos os futuros aprimoramentos do Read OCR fazem parte dos dois serviços listados anteriormente. Não existem mais atualizações para o Azure AI Vision v3.2. Para obter mais informações, consulte Chamar a API de leitura do Azure AI Vision 3.2 GA e Guia de início rápido: leitura do Azure AI Vision v3.2 GA.
Introdução à API REST de leitura do Azure AI Vision ou bibliotecas de cliente. A API de leitura fornece algoritmos de IA para extrair texto de imagens e retorná-lo como cadeias de caracteres estruturadas. Siga estas etapas para instalar um pacote em seu aplicativo e experimente o código de exemplo para tarefas básicas.
Use a biblioteca de cliente de reconhecimento ótico de caracteres (OCR) para ler texto impresso e manuscrito de uma imagem. O serviço OCR pode ler texto visível em uma imagem e convertê-lo em um fluxo de caracteres. Para obter mais informações sobre reconhecimento de texto, consulte a visão geral de OCR. O código nesta seção usa o pacote mais recente do Azure AI Vision .
Gorjeta
Você também pode extrair texto de uma imagem local. Consulte os métodos ComputerVisionClient , como ReadInStreamAsync. Ou, consulte o código de exemplo no GitHub para cenários que envolvem imagens locais.
Documentação | de referência Pacote de código-fonte | da biblioteca (NuGet)Amostras |
Pré-requisitos
Uma assinatura do Azure - Crie uma gratuitamente.
Um recurso do Azure AI Vision. Você pode usar o nível de preço gratuito (
F0
) para experimentar o serviço e atualizar posteriormente para um nível pago para produção.A chave e o ponto de extremidade do recurso que você cria para conectar seu aplicativo ao serviço Azure AI Vision.
- Depois que o recurso do Azure Vision for implantado, selecione Ir para o recurso.
- No menu de navegação esquerdo, selecione Teclas e Ponto de extremidade.
- Copie uma das chaves e o Endpoint para uso posterior no início rápido.
Criar variáveis de ambiente
Neste exemplo, escreva suas credenciais em variáveis de ambiente na máquina local que executa o aplicativo.
Aceda ao portal do Azure. Se o recurso criado na seção Pré-requisitos for implantado com êxito, selecione Ir para o recurso em Próximas etapas. Você pode encontrar sua chave e ponto de extremidade em Gerenciamento de Recursos na página Chaves e Ponto de Extremidade . Sua chave de recurso não é a mesma que sua ID de assinatura do Azure.
Gorjeta
Não inclua a chave diretamente no seu código e nunca a publique publicamente. Consulte o artigo de segurança dos serviços de IA do Azure para obter mais opções de autenticação, como o Azure Key Vault.
Para definir a variável de ambiente para sua chave e ponto de extremidade, abra uma janela do console e siga as instruções para seu sistema operacional e ambiente de desenvolvimento.
- Para definir a
VISION_KEY
variável de ambiente, substitua<your_key>
por uma das chaves do seu recurso. - Para definir a variável de
VISION_ENDPOINT
ambiente, substitua<your_endpoint>
pelo ponto de extremidade do seu recurso.
setx VISION_KEY <your_key>
setx VISION_ENDPOINT <your_endpoint>
Depois de adicionar as variáveis de ambiente, talvez seja necessário reiniciar todos os programas em execução que lerão as variáveis de ambiente, incluindo a janela do console.
Ler texto impresso e manuscrito
Crie um novo aplicativo C#.
Usando o Visual Studio, crie um projeto de Aplicativo de Console (.NET Framework) para C#, Windows, Console.
Depois de criar um novo projeto, instale a biblioteca de cliente:
- Clique com o botão direito do mouse na solução do projeto no Gerenciador de Soluções e selecione Gerenciar Pacotes NuGet para Solução.
- No gerenciador de pacotes aberto, selecione Procurar. Selecione Incluir pré-lançamento.
- Procure e selecione
Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision
. - Na caixa de diálogo detalhes, selecione seu projeto e selecione a versão estável mais recente. Em seguida, selecione Instalar.
No diretório do projeto, abra o arquivo Program.cs em seu editor ou IDE preferido. Substitua o conteúdo do Program.cs pelo código a seguir.
using System; using System.Collections.Generic; using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision; using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision.Models; using System.Threading.Tasks; using System.IO; using Newtonsoft.Json; using Newtonsoft.Json.Linq; using System.Threading; using System.Linq; namespace ComputerVisionQuickstart { class Program { // Add your Computer Vision key and endpoint static string key = Environment.GetEnvironmentVariable("VISION_KEY"); static string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("VISION_ENDPOINT"); private const string READ_TEXT_URL_IMAGE = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/ComputerVision/Images/printed_text.jpg"; static void Main(string[] args) { Console.WriteLine("Azure Cognitive Services Computer Vision - .NET quickstart example"); Console.WriteLine(); ComputerVisionClient client = Authenticate(endpoint, key); // Extract text (OCR) from a URL image using the Read API ReadFileUrl(client, READ_TEXT_URL_IMAGE).Wait(); } public static ComputerVisionClient Authenticate(string endpoint, string key) { ComputerVisionClient client = new ComputerVisionClient(new ApiKeyServiceClientCredentials(key)) { Endpoint = endpoint }; return client; } public static async Task ReadFileUrl(ComputerVisionClient client, string urlFile) { Console.WriteLine("----------------------------------------------------------"); Console.WriteLine("READ FILE FROM URL"); Console.WriteLine(); // Read text from URL var textHeaders = await client.ReadAsync(urlFile); // After the request, get the operation location (operation ID) string operationLocation = textHeaders.OperationLocation; Thread.Sleep(2000); // Retrieve the URI where the extracted text will be stored from the Operation-Location header. // We only need the ID and not the full URL const int numberOfCharsInOperationId = 36; string operationId = operationLocation.Substring(operationLocation.Length - numberOfCharsInOperationId); // Extract the text ReadOperationResult results; Console.WriteLine($"Extracting text from URL file {Path.GetFileName(urlFile)}..."); Console.WriteLine(); do { results = await client.GetReadResultAsync(Guid.Parse(operationId)); } while ((results.Status == OperationStatusCodes.Running || results.Status == OperationStatusCodes.NotStarted)); // Display the found text. Console.WriteLine(); var textUrlFileResults = results.AnalyzeResult.ReadResults; foreach (ReadResult page in textUrlFileResults) { foreach (Line line in page.Lines) { Console.WriteLine(line.Text); } } Console.WriteLine(); } } }
Como etapa opcional, consulte Determinar como processar os dados. Por exemplo, para especificar explicitamente o modelo de GA mais recente, edite a
ReadAsync
chamada conforme mostrado. Ignore o parâmetro ou use"latest"
para usar o modelo GA mais recente.// Read text from URL with a specific model version var textHeaders = await client.ReadAsync(urlFile,null,null,"2022-04-30");
Execute a aplicação.
- No menu Depurar, selecione Iniciar Depuração.
Saída
Azure AI Vision - .NET quickstart example
----------------------------------------------------------
READ FILE FROM URL
Extracting text from URL file printed_text.jpg...
Nutrition Facts Amount Per Serving
Serving size: 1 bar (40g)
Serving Per Package: 4
Total Fat 13g
Saturated Fat 1.5g
Amount Per Serving
Trans Fat 0g
Calories 190
Cholesterol 0mg
ories from Fat 110
Sodium 20mg
nt Daily Values are based on Vitamin A 50%
calorie diet.
Clean up resources (Limpar recursos)
Se quiser limpar e remover uma assinatura de serviços do Azure AI, você pode excluir o recurso ou grupo de recursos. A exclusão do grupo de recursos também exclui quaisquer outros recursos associados a ele.
Próximos passos
Neste início rápido, você aprendeu como instalar a biblioteca de cliente OCR e usar a API de leitura. Em seguida, saiba mais sobre os recursos da API de leitura.
- Visão geral do OCR
- O código-fonte deste exemplo pode ser encontrado no GitHub.
Use a biblioteca de cliente de reconhecimento ótico de caracteres (OCR) para ler texto impresso e manuscrito de uma imagem remota. O serviço OCR pode ler texto visível em uma imagem e convertê-lo em um fluxo de caracteres. Para obter mais informações sobre reconhecimento de texto, consulte a visão geral de OCR.
Gorjeta
Você também pode ler texto de uma imagem local. Consulte os métodos ComputerVisionClientOperationsMixin , como read_in_stream. Ou, consulte o código de exemplo no GitHub para cenários que envolvem imagens locais.
Documentação | de referência Pacote de código-fonte | da biblioteca (PiPy)Amostras |
Pré-requisitos
Uma assinatura do Azure - Crie uma gratuitamente.
Sua instalação do Python deve incluir pip. Você pode verificar se você tem pip instalado, executar
pip --version
na linha de comando. Obtenha pip instalando a versão mais recente do Python.Um recurso do Azure AI Vision. Você pode usar o nível de preço gratuito (
F0
) para experimentar o serviço e atualizar posteriormente para um nível pago para produção.A chave e o ponto de extremidade do recurso que você cria para conectar seu aplicativo ao serviço Azure AI Vision.
- Depois que o recurso do Azure Vision for implantado, selecione Ir para o recurso.
- No menu de navegação esquerdo, selecione Teclas e Ponto de extremidade.
- Copie uma das chaves e o Endpoint para uso posterior no início rápido.
Criar variáveis de ambiente
Neste exemplo, escreva suas credenciais em variáveis de ambiente na máquina local que executa o aplicativo.
Aceda ao portal do Azure. Se o recurso criado na seção Pré-requisitos for implantado com êxito, selecione Ir para o recurso em Próximas etapas. Você pode encontrar sua chave e ponto de extremidade em Gerenciamento de Recursos na página Chaves e Ponto de Extremidade . Sua chave de recurso não é a mesma que sua ID de assinatura do Azure.
Gorjeta
Não inclua a chave diretamente no seu código e nunca a publique publicamente. Consulte o artigo de segurança dos serviços de IA do Azure para obter mais opções de autenticação, como o Azure Key Vault.
Para definir a variável de ambiente para sua chave e ponto de extremidade, abra uma janela do console e siga as instruções para seu sistema operacional e ambiente de desenvolvimento.
- Para definir a
VISION_KEY
variável de ambiente, substitua<your_key>
por uma das chaves do seu recurso. - Para definir a variável de
VISION_ENDPOINT
ambiente, substitua<your_endpoint>
pelo ponto de extremidade do seu recurso.
setx VISION_KEY <your_key>
setx VISION_ENDPOINT <your_endpoint>
Depois de adicionar as variáveis de ambiente, talvez seja necessário reiniciar todos os programas em execução que lerão as variáveis de ambiente, incluindo a janela do console.
Ler texto impresso e manuscrito
Instale a biblioteca do cliente.
Em uma janela do console, execute o seguinte comando:
pip install --upgrade azure-cognitiveservices-vision-computervision
Instale a biblioteca de travesseiros.
pip install pillow
Crie um novo arquivo de aplicativo Python quickstart-file.py. Em seguida, abra-o no seu editor ou IDE preferido.
Substitua o conteúdo do quickstart-file.py pelo código a seguir.
from azure.cognitiveservices.vision.computervision import ComputerVisionClient from azure.cognitiveservices.vision.computervision.models import OperationStatusCodes from azure.cognitiveservices.vision.computervision.models import VisualFeatureTypes from msrest.authentication import CognitiveServicesCredentials from array import array import os from PIL import Image import sys import time ''' Authenticate Authenticates your credentials and creates a client. ''' subscription_key = os.environ["VISION_KEY"] endpoint = os.environ["VISION_ENDPOINT"] computervision_client = ComputerVisionClient(endpoint, CognitiveServicesCredentials(subscription_key)) ''' END - Authenticate ''' ''' OCR: Read File using the Read API, extract text - remote This example will extract text in an image, then print results, line by line. This API call can also extract handwriting style text (not shown). ''' print("===== Read File - remote =====") # Get an image with text read_image_url = "https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png" # Call API with URL and raw response (allows you to get the operation location) read_response = computervision_client.read(read_image_url, raw=True) # Get the operation location (URL with an ID at the end) from the response read_operation_location = read_response.headers["Operation-Location"] # Grab the ID from the URL operation_id = read_operation_location.split("/")[-1] # Call the "GET" API and wait for it to retrieve the results while True: read_result = computervision_client.get_read_result(operation_id) if read_result.status not in ['notStarted', 'running']: break time.sleep(1) # Print the detected text, line by line if read_result.status == OperationStatusCodes.succeeded: for text_result in read_result.analyze_result.read_results: for line in text_result.lines: print(line.text) print(line.bounding_box) print() ''' END - Read File - remote ''' print("End of Computer Vision quickstart.")
Como etapa opcional, consulte Determinar como processar os dados. Por exemplo, para especificar explicitamente o modelo de GA mais recente, edite a
read
instrução conforme mostrado. Ignorar o parâmetro ou usar"latest"
automaticamente usa o modelo GA mais recente.# Call API with URL and raw response (allows you to get the operation location) read_response = computervision_client.read(read_image_url, raw=True, model_version="2022-04-30")
Execute a aplicação com o comando
python
no seu ficheiro de início rápido.python quickstart-file.py
Saída
===== Read File - remote =====
The quick brown fox jumps
[38.0, 650.0, 2572.0, 699.0, 2570.0, 854.0, 37.0, 815.0]
Over
[184.0, 1053.0, 508.0, 1044.0, 510.0, 1123.0, 184.0, 1128.0]
the lazy dog!
[639.0, 1011.0, 1976.0, 1026.0, 1974.0, 1158.0, 637.0, 1141.0]
End of Azure AI Vision quickstart.
Clean up resources (Limpar recursos)
Se quiser limpar e remover uma assinatura de serviços do Azure AI, você pode excluir o recurso ou grupo de recursos. A exclusão do grupo de recursos também exclui quaisquer outros recursos associados a ele.
Próximos passos
Neste início rápido, você aprendeu como instalar a biblioteca de cliente OCR e usar a API de leitura. Em seguida, saiba mais sobre os recursos da API de leitura.
- Visão geral do OCR
- O código-fonte deste exemplo pode ser encontrado no GitHub.
Use a biblioteca de cliente de reconhecimento ótico de caracteres (OCR) para ler texto impresso e manuscrito com a API de leitura. O serviço OCR pode ler texto visível em uma imagem e convertê-lo em um fluxo de caracteres. Para obter mais informações sobre reconhecimento de texto, consulte a visão geral de OCR.
Gorjeta
Você também pode ler texto de uma imagem local. Consulte os métodos ComputerVisionClient , como readInStream. Ou, consulte o código de exemplo no GitHub para cenários que envolvem imagens locais.
Pacote de documentação | de referência (npm) | Amostras
Pré-requisitos
Uma assinatura do Azure - Crie uma gratuitamente.
A versão atual do Node.js.
Um recurso do Azure AI Vision. Você pode usar o nível de preço gratuito (
F0
) para experimentar o serviço e atualizar posteriormente para um nível pago para produção.A chave e o ponto de extremidade do recurso que você cria para conectar seu aplicativo ao serviço Azure AI Vision.
- Depois que o recurso do Azure Vision for implantado, selecione Ir para o recurso.
- No menu de navegação esquerdo, selecione Teclas e Ponto de extremidade.
- Copie uma das chaves e o Endpoint para uso posterior no início rápido.
Criar variáveis de ambiente
Neste exemplo, escreva suas credenciais em variáveis de ambiente na máquina local que executa o aplicativo.
Aceda ao portal do Azure. Se o recurso criado na seção Pré-requisitos for implantado com êxito, selecione Ir para o recurso em Próximas etapas. Você pode encontrar sua chave e ponto de extremidade em Gerenciamento de Recursos na página Chaves e Ponto de Extremidade . Sua chave de recurso não é a mesma que sua ID de assinatura do Azure.
Gorjeta
Não inclua a chave diretamente no seu código e nunca a publique publicamente. Consulte o artigo de segurança dos serviços de IA do Azure para obter mais opções de autenticação, como o Azure Key Vault.
Para definir a variável de ambiente para sua chave e ponto de extremidade, abra uma janela do console e siga as instruções para seu sistema operacional e ambiente de desenvolvimento.
- Para definir a
VISION_KEY
variável de ambiente, substitua<your_key>
por uma das chaves do seu recurso. - Para definir a variável de
VISION_ENDPOINT
ambiente, substitua<your_endpoint>
pelo ponto de extremidade do seu recurso.
setx VISION_KEY <your_key>
setx VISION_ENDPOINT <your_endpoint>
Depois de adicionar as variáveis de ambiente, talvez seja necessário reiniciar todos os programas em execução que lerão as variáveis de ambiente, incluindo a janela do console.
Ler texto impresso e manuscrito
Crie um novo aplicativo Node.js.
Em uma janela do console, crie um novo diretório para seu aplicativo e navegue até ele.
mkdir myapp cd myapp
Execute o comando
npm init
para criar uma aplicação de nó com um ficheiropackage.json
. Selecione Enter para quaisquer prompts.npm init
Para instalar a biblioteca do cliente, instale o
ms-rest-azure
pacote e@azure/cognitiveservices-computervision
npm:npm install ms-rest-azure npm install @azure/cognitiveservices-computervision
Instale o módulo assíncrono:
npm install async
O arquivo do
package.json
seu aplicativo é atualizado com as dependências.Crie um novo arquivo, index.js e abra-o em um editor de texto.
Cole o código a seguir em seu arquivo index.js .
'use strict'; const async = require('async'); const fs = require('fs'); const https = require('https'); const path = require("path"); const createReadStream = require('fs').createReadStream const sleep = require('util').promisify(setTimeout); const ComputerVisionClient = require('@azure/cognitiveservices-computervision').ComputerVisionClient; const ApiKeyCredentials = require('@azure/ms-rest-js').ApiKeyCredentials; /** * AUTHENTICATE * This single client is used for all examples. */ const key = process.env.VISION_KEY; const endpoint = process.env.VISION_ENDPOINT; const computerVisionClient = new ComputerVisionClient( new ApiKeyCredentials({ inHeader: { 'Ocp-Apim-Subscription-Key': key } }), endpoint); /** * END - Authenticate */ function computerVision() { async.series([ async function () { /** * OCR: READ PRINTED & HANDWRITTEN TEXT WITH THE READ API * Extracts text from images using OCR (optical character recognition). */ console.log('-------------------------------------------------'); console.log('READ PRINTED, HANDWRITTEN TEXT AND PDF'); console.log(); // URL images containing printed and/or handwritten text. // The URL can point to image files (.jpg/.png/.bmp) or multi-page files (.pdf, .tiff). const printedTextSampleURL = 'https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/ComputerVision/Images/printed_text.jpg'; // Recognize text in printed image from a URL console.log('Read printed text from URL...', printedTextSampleURL.split('/').pop()); const printedResult = await readTextFromURL(computerVisionClient, printedTextSampleURL); printRecText(printedResult); // Perform read and await the result from URL async function readTextFromURL(client, url) { // To recognize text in a local image, replace client.read() with readTextInStream() as shown: let result = await client.read(url); // Operation ID is last path segment of operationLocation (a URL) let operation = result.operationLocation.split('/').slice(-1)[0]; // Wait for read recognition to complete // result.status is initially undefined, since it's the result of read while (result.status !== "succeeded") { await sleep(1000); result = await client.getReadResult(operation); } return result.analyzeResult.readResults; // Return the first page of result. Replace [0] with the desired page if this is a multi-page file such as .pdf or .tiff. } // Prints all text from Read result function printRecText(readResults) { console.log('Recognized text:'); for (const page in readResults) { if (readResults.length > 1) { console.log(`==== Page: ${page}`); } const result = readResults[page]; if (result.lines.length) { for (const line of result.lines) { console.log(line.words.map(w => w.text).join(' ')); } } else { console.log('No recognized text.'); } } } /** * * Download the specified file in the URL to the current local folder * */ function downloadFilesToLocal(url, localFileName) { return new Promise((resolve, reject) => { console.log('--- Downloading file to local directory from: ' + url); const request = https.request(url, (res) => { if (res.statusCode !== 200) { console.log(`Download sample file failed. Status code: ${res.statusCode}, Message: ${res.statusMessage}`); reject(); } var data = []; res.on('data', (chunk) => { data.push(chunk); }); res.on('end', () => { console.log(' ... Downloaded successfully'); fs.writeFileSync(localFileName, Buffer.concat(data)); resolve(); }); }); request.on('error', function (e) { console.log(e.message); reject(); }); request.end(); }); } /** * END - Recognize Printed & Handwritten Text */ console.log(); console.log('-------------------------------------------------'); console.log('End of quickstart.'); }, function () { return new Promise((resolve) => { resolve(); }) } ], (err) => { throw (err); }); } computerVision();
Como etapa opcional, consulte Determinar como processar os dados. Por exemplo, para especificar explicitamente o modelo de GA mais recente, edite a
read
instrução conforme mostrado. Ignorar o parâmetro ou usar"latest"
automaticamente usa o modelo GA mais recente.let result = await client.read(url,{modelVersion:"2022-04-30"});
Execute a aplicação com o comando
node
no seu ficheiro de início rápido.node index.js
Saída
-------------------------------------------------
READ PRINTED, HANDWRITTEN TEXT AND PDF
Read printed text from URL... printed_text.jpg
Recognized text:
Nutrition Facts Amount Per Serving
Serving size: 1 bar (40g)
Serving Per Package: 4
Total Fat 13g
Saturated Fat 1.5g
Amount Per Serving
Trans Fat 0g
Calories 190
Cholesterol 0mg
ories from Fat 110
Sodium 20mg
nt Daily Values are based on Vitamin A 50%
calorie diet.
-------------------------------------------------
End of quickstart.
Clean up resources (Limpar recursos)
Se quiser limpar e remover uma assinatura de serviços do Azure AI, você pode excluir o recurso ou grupo de recursos. A exclusão do grupo de recursos também exclui quaisquer outros recursos associados a ele.
Próximos passos
Neste início rápido, você aprendeu como instalar a biblioteca de cliente OCR e usar a API de leitura. Em seguida, saiba mais sobre os recursos da API de leitura.
- Visão geral do OCR
- O código-fonte deste exemplo pode ser encontrado no GitHub.
Use a API REST de reconhecimento ótico de caracteres (OCR) para ler texto impresso e manuscrito.
Nota
Este guia de início rápido usa comandos cURL para chamar a API REST. Você também pode chamar a API REST usando uma linguagem de programação. Consulte os exemplos do GitHub para obter exemplos em C#, Python, Java e JavaScript.
Pré-requisitos
Uma assinatura do Azure - Crie uma gratuitamente.
cURL instalado.
Um recurso do Azure AI Vision. Você pode usar o nível de preço gratuito (
F0
) para experimentar o serviço e atualizar posteriormente para um nível pago para produção.A chave e o ponto de extremidade do recurso que você cria para conectar seu aplicativo ao serviço Azure AI Vision.
- Depois que o recurso do Azure Vision for implantado, selecione Ir para o recurso.
- No menu de navegação esquerdo, selecione Teclas e Ponto de extremidade.
- Copie uma das chaves e o Endpoint para uso posterior no início rápido.
Ler texto impresso e manuscrito
O serviço de reconhecimento ótico de caracteres (OCR) pode extrair texto visível em uma imagem ou documento e convertê-lo em um fluxo de caracteres. Para obter mais informações sobre extração de texto, consulte a visão geral de OCR.
Chamar a API de leitura
Para criar e executar o exemplo, siga os seguintes passos:
Copie o comando seguinte para um editor de texto.
Faça as alterações seguintes ao comando, se for necessário:
- Substitua o valor de
<key>
pela sua chave. - Substitua a primeira parte do URL de solicitação (
https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/
) pelo texto em seu próprio URL de ponto de extremidade.Nota
Novos recursos criados após 1º de julho de 2019 usarão nomes de subdomínio personalizados. Para obter mais informações e uma lista completa de pontos de extremidade regionais, consulte Nomes de subdomínio personalizados para serviços de IA do Azure.
- Opcionalmente, altere o URL da imagem no corpo do pedido (
https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png
) pelo URL de uma imagem diferente a ser analisada.
- Substitua o valor de
Abra uma janela da linha de comandos.
Cole o comando a partir do editor de texto na janela da linha de comandos e, em seguida, execute o comando.
curl -v -X POST "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v3.2/read/analyze" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <subscription key>" --data-ascii "{'url':'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png'}"
A resposta inclui um Operation-Location
cabeçalho, cujo valor é uma URL exclusiva. Use essa URL para consultar os resultados da operação de leitura. O URL expira em 48 horas.
Opcionalmente, especifique a versão do modelo
Como etapa opcional, consulte Determinar como processar os dados. Por exemplo, para especificar explicitamente o modelo GA mais recente, use model-version=2022-04-30
como parâmetro. Ignorar o parâmetro ou usar model-version=latest
automaticamente usa o modelo GA mais recente.
curl -v -X POST "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v3.2/read/analyze?model-version=2022-04-30" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <subscription key>" --data-ascii "{'url':'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png'}"
Obter resultados de leitura
Copie o seguinte comando para o editor de texto.
Substitua
Operation-Location
a URL pelo valor copiado no procedimento anterior.Substitua o valor de
<key>
pela sua chave.Abra uma janela do console.
Cole o comando do editor de texto na janela do console e execute o comando.
curl -v -X GET "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v3.2/read/analyzeResults/{operationId}" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {key}" --data-ascii "{body}"
Examinar a resposta
Uma resposta bem-sucedida é devolvida no JSON. A aplicação de exemplo analisa e apresenta uma resposta de êxito na janela da consola, semelhante ao seguinte exemplo:
{
"status": "succeeded",
"createdDateTime": "2021-04-08T21:56:17.6819115+00:00",
"lastUpdatedDateTime": "2021-04-08T21:56:18.4161316+00:00",
"analyzeResult": {
"version": "3.2",
"readResults": [
{
"page": 1,
"angle": 0,
"width": 338,
"height": 479,
"unit": "pixel",
"lines": [
{
"boundingBox": [
25,
14,
318,
14,
318,
59,
25,
59
],
"text": "NOTHING",
"appearance": {
"style": {
"name": "other",
"confidence": 0.971
}
},
"words": [
{
"boundingBox": [
27,
15,
294,
15,
294,
60,
27,
60
],
"text": "NOTHING",
"confidence": 0.994
}
]
}
]
}
]
}
}
Clean up resources (Limpar recursos)
Se quiser limpar e remover uma assinatura de serviços do Azure AI, você pode excluir o recurso ou grupo de recursos. A exclusão do grupo de recursos também exclui quaisquer outros recursos associados a ele.
Próximos passos
Neste guia de início rápido, você aprendeu a chamar a API Read REST. Em seguida, saiba mais sobre os recursos da API de leitura.
Pré-requisitos
Uma assinatura do Azure - Crie uma gratuitamente.
Um recurso do Azure AI Vision. Você pode usar o nível de preço gratuito (
F0
) para experimentar o serviço e atualizar posteriormente para um nível pago para produção.Conecte-se ao Vision Studio.
- Poderá ter de iniciar sessão.
- Depois de iniciar sessão, selecione Ver todos os recursos. Se necessário, selecione Atualizar. Verifique se o recurso está disponível.
Para obter mais informações, consulte Introdução ao uso do Vision Studio.
Ler texto impresso e manuscrito
Em Reconhecimento ótico de caracteres, selecione Extrair texto de imagens.
Em Experimentar, reconheça que esta demonstração incorre em utilização para a sua conta do Azure. Para obter mais informações, consulte Preços do Azure AI Vision.
Selecione uma imagem do conjunto disponível ou carregue a sua.
Se necessário, selecione Selecione um recurso para selecionar seu recurso.
Depois de selecionar a imagem, o texto extraído aparece na janela de saída. Você também pode selecionar a guia JSON para ver a saída JSON que a chamada de API retorna.
Abaixo da experiência try-it-out estão as próximas etapas para começar a usar esse recurso em seu próprio aplicativo.
Próximos passos
Neste início rápido, você usou o Vision Studio para acessar a API de leitura. Em seguida, saiba mais sobre os recursos da API de leitura.
Comentários
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Brevemente: Ao longo de 2024, vamos descontinuar progressivamente o GitHub Issues como mecanismo de feedback para conteúdos e substituí-lo por um novo sistema de feedback. Para obter mais informações, veja:Submeter e ver comentários