要使用 Google Vision API 访问从图像中提取的文本,您可以执行一系列涉及利用 API 的光学字符识别 (OCR) 功能的步骤。 Google Vision API 中的 OCR 技术可以检测和提取图像中的文本,包括手写内容。此功能在需要分析和理解视觉数据中存在的文本信息的应用程序中特别有用。
首先,您需要设置必要的环境来使用 Google Vision API。这涉及在 Google Cloud Console 中创建项目、启用 Vision API 以及获取所需的身份验证凭据,例如 API 密钥或服务帐户密钥。
设置环境后,您可以使用 Vision API 的“asyncBatchAnnotateFiles”方法对图像文件执行 OCR。此方法允许您传递图像文件列表进行处理并异步接收结果。或者,您可以使用“asyncBatchAnnotateImages”方法直接处理图像列表。
要从图像中提取文本,您需要创建“AnnotateImageRequest”对象的实例并指定所需的功能。在这种情况下,您可以设置“TEXT_DETECTION”功能来指示您要从图像中提取文本。您还可以指定其他参数(例如语言提示)以提高 OCR 的准确性。
接下来,您需要将图像文件编码为 Base64 编码的字符串,并使用编码的图像数据创建“Image”对象的实例。该“Image”对象应添加到之前创建的“AnnotateImageRequest”对象中。
设置请求后,您可以使用“batchAnnotateImages”或“batchAnnotateFiles”方法将其发送到 Vision API,具体取决于您选择的方法。 API 将处理图像并返回包含提取的文本的响应。
要访问从响应中提取的文本,您可以迭代“AnnotateImageResponse”对象的“textAnnotations”字段。该字段包含“EntityAnnotation”对象的列表,每个对象代表图像中检测到的文本元素。每个“EntityAnnotation”对象的“description”字段包含提取的文本。
以下是 Python 中的示例代码片段,演示了如何使用 Google Vision API 访问从图像中提取的文本:
python from google.cloud import vision def extract_text_from_image(image_path): client = vision.ImageAnnotatorClient() with open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() image = vision.Image(content=content) request = vision.AnnotateImageRequest( image=image, features=[{'type': vision.Feature.Type.TEXT_DETECTION}] ) response = client.batch_annotate_images(requests=[request]) for annotation in response.responses[0].text_annotations: extracted_text = annotation.description print(extracted_text) # Usage extract_text_from_image('path_to_image.jpg')
在此示例中,“extract_text_from_image”函数将图像文件的路径作为输入,并使用 Google Cloud Vision 客户端库向 Vision API 发送请求。然后打印出提取的文本。
要使用 Google Vision API 访问从图像中提取的文本,您需要设置环境,创建具有所需功能的“AnnotateImageRequest”对象,对图像文件进行编码,将请求发送到 API,然后检索提取的文本从响应中。 Vision API 的 OCR 功能可以从图像中检测和提取文本,包括手写体。
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- 领域: 人工智能
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