Rilevamento del testo nei file (PDF/TIFF)

L'API Vision può rilevare e trascrivere il testo dai file PDF e TIFF archiviati in Cloud Storage.

Il rilevamento del testo di documenti da PDF e TIFF deve essere richiesto utilizzando la funzione files:asyncBatchAnnotate, che esegue una richiesta offline (asincrono) e fornisce il suo stato utilizzando le risorse operations.

L'output di una richiesta PDF/TIFF viene scritto in un file JSON creato nel bucket Cloud Storage specificato.

Limitazioni

L'API Vision accetta file PDF/TIFF fino a 2000 pagine. I file di dimensioni maggiori restituiscono un errore.

Autenticazione

Le chiavi API non sono supportate per le richieste files:asyncBatchAnnotate. Per le istruzioni sull'autenticazione con un account di servizio, consulta la pagina Utilizzare un account di servizio.

L'account utilizzato per l'autenticazione deve avere accesso al bucket Cloud Storage specificato da te per l'output (roles/editor o roles/storage.objectCreator o versioni successive).

Puoi utilizzare una chiave API per eseguire query sullo stato dell'operazione; per le istruzioni, consulta Utilizzo di una chiave API.

Richieste di rilevamento di testo per documenti

Attualmente il rilevamento di documenti PDF/TIFF è disponibile solo per i file archiviati nei bucket Cloud Storage. I file JSON della risposta vengono salvati in modo simile in un bucket Cloud Storage.

Pagina PDF del censimento degli Stati Uniti del 2010
gs://cloud-samples-data/vision/pdf_tiff/census2010.pdf, Fonte: United States Census Bureau.

REST &CMD LINE

Prima di utilizzare uno qualsiasi dei dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • CLOUD_STORAGE_BUCKET: un bucket/directory Cloud Storage in cui salvare i file di output, espressi nel seguente formato:
    • gs://bucket/directory/
    L'utente richiedente deve disporre dell'autorizzazione di scrittura nel bucket.
  • CLOUD_STORAGE_FILE_URI: il percorso di un file valido (PDF/TIFF) in un bucket Cloud Storage. Devi disporre almeno dei privilegi di lettura per il file. Esempio:
    • gs://cloud-samples-data/vision/pdf_tiff/census2010.pdf
  • FEATURE_TYPE: un tipo di caratteristica valida. Per le richieste files:asyncBatchAnnotate, puoi utilizzare i seguenti tipi di funzionalità:
    • DOCUMENT_TEXT_DETECTION
    • TEXT_DETECTION

Considerazioni specifiche per campo:

  • inputConfig: sostituisce il campo image utilizzato in altre richieste dell'API Vision. Contiene due campi secondari:
    • gcsSource.uri: l'URI Google Cloud Storage del file PDF o TIFF (accessibile all'utente o all'account di servizio che effettua la richiesta).
    • mimeType: uno dei tipi di file accettati: application/pdf o image/tiff.
  • outputConfig: specifica i dettagli dell'output. Contiene due campi secondari:
    • gcsDestination.uri: un URI Google Cloud Storage valido. Il bucket deve essere scrivibile dall'account dell'utente o del servizio che effettua la richiesta. Il nome file sarà output-x-to-y, dove x e y rappresentano i numeri di pagina PDF/TIFF inclusi nel file di output. Se il file esiste, verrà sovrascritto.
    • batchSize: specifica il numero di pagine di output da includere in ogni file JSON di output.

Metodo HTTP e URL:

POST https://vision.googleapis.com/v1/files:asyncBatchAnnotate

Corpo JSON richiesta:

{
  "requests":[
    {
      "inputConfig": {
        "gcsSource": {
          "uri": "CLOUD_STORAGE_FILE_URI"
        },
        "mimeType": "application/pdf"
      },
      "features": [
        {
          "type": "FEATURE_TYPE"
        }
      ],
      "outputConfig": {
        "gcsDestination": {
          "uri": "CLOUD_STORAGE_BUCKET"
        },
        "batchSize": 1
      }
    }
  ]
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

Curling

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui il seguente comando:

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://vision.googleapis.com/v1/files:asyncBatchAnnotate"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui il seguente comando:

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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

Una richiesta asyncBatchAnnotate riuscita restituisce una risposta con un unico campo nome:

{
  "name": "projects/usable-auth-library/operations/1efec2285bd442df"
}

Questo nome rappresenta un'operazione a lunga esecuzione con un ID associato (ad esempio, 1efec2285bd442df) su cui è possibile eseguire una query utilizzando l'API v1.operations.

Per recuperare la risposta dell'annotazione Vision, invia una richiesta GET all'endpoint v1.operations, trasmettendo l'ID operazione nell'URL:

GET https://vision.googleapis.com/v1/operations/operation-id

Ad esempio:

curl -X GET -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://vision.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/operations/1efec2285bd442df

Se l'operazione è in corso:

{
  "name": "operations/1efec2285bd442df",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.vision.v1.OperationMetadata",
    "state": "RUNNING",
    "createTime": "2019-05-15T21:10:08.401917049Z",
    "updateTime": "2019-05-15T21:10:33.700763554Z"
  }
}

Una volta completata l'operazione, state viene visualizzato come DONE e i risultati vengono scritti nel file di Google Cloud Storage specificato:

{
  "name": "operations/1efec2285bd442df",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.vision.v1.OperationMetadata",
    "state": "DONE",
    "createTime": "2019-05-15T20:56:30.622473785Z",
    "updateTime": "2019-05-15T20:56:41.666379749Z"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.vision.v1.AsyncBatchAnnotateFilesResponse",
    "responses": [
      {
        "outputConfig": {
          "gcsDestination": {
            "uri": "gs://your-bucket-name/folder/"
          },
          "batchSize": 1
        }
      }
    ]
  }
}

Il file JSON nel file di output è simile a quello di una [richiesta di rilevamento del testo di un documento](/vision/docs/ocr) di un'immagine, con l'aggiunta di un campo context che mostra la posizione del file PDF o TIFF specificato e il numero di pagine del file.

output-1-to-1.json

Vai

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Go nella guida rapida di Vision che utilizza le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Go.


// detectAsyncDocumentURI performs Optical Character Recognition (OCR) on a
// PDF file stored in GCS.
func detectAsyncDocumentURI(w io.Writer, gcsSourceURI, gcsDestinationURI string) error {
	ctx := context.Background()

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

	request := &visionpb.AsyncBatchAnnotateFilesRequest{
		Requests: []*visionpb.AsyncAnnotateFileRequest{
			{
				Features: []*visionpb.Feature{
					{
						Type: visionpb.Feature_DOCUMENT_TEXT_DETECTION,
					},
				},
				InputConfig: &visionpb.InputConfig{
					GcsSource: &visionpb.GcsSource{Uri: gcsSourceURI},
					// Supported MimeTypes are: "application/pdf" and "image/tiff".
					MimeType: "application/pdf",
				},
				OutputConfig: &visionpb.OutputConfig{
					GcsDestination: &visionpb.GcsDestination{Uri: gcsDestinationURI},
					// How many pages should be grouped into each json output file.
					BatchSize: 2,
				},
			},
		},
	}

	operation, err := client.AsyncBatchAnnotateFiles(ctx, request)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintf(w, "Waiting for the operation to finish.")

	resp, err := operation.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintf(w, "%v", resp)

	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella Guida rapida all'API Vision che utilizza le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java dell'API Vision.

/**
 * Performs document text OCR with PDF/TIFF as source files on Google Cloud Storage.
 *
 * @param gcsSourcePath The path to the remote file on Google Cloud Storage to detect document
 *     text on.
 * @param gcsDestinationPath The path to the remote file on Google Cloud Storage to store the
 *     results on.
 * @throws Exception on errors while closing the client.
 */
public static void detectDocumentsGcs(String gcsSourcePath, String gcsDestinationPath)
    throws Exception {

  // 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()) {
    List<AsyncAnnotateFileRequest> requests = new ArrayList<>();

    // Set the GCS source path for the remote file.
    GcsSource gcsSource = GcsSource.newBuilder().setUri(gcsSourcePath).build();

    // Create the configuration with the specified MIME (Multipurpose Internet Mail Extensions)
    // types
    InputConfig inputConfig =
        InputConfig.newBuilder()
            .setMimeType(
                "application/pdf") // Supported MimeTypes: "application/pdf", "image/tiff"
            .setGcsSource(gcsSource)
            .build();

    // Set the GCS destination path for where to save the results.
    GcsDestination gcsDestination =
        GcsDestination.newBuilder().setUri(gcsDestinationPath).build();

    // Create the configuration for the System.output with the batch size.
    // The batch size sets how many pages should be grouped into each json System.output file.
    OutputConfig outputConfig =
        OutputConfig.newBuilder().setBatchSize(2).setGcsDestination(gcsDestination).build();

    // Select the Feature required by the vision API
    Feature feature = Feature.newBuilder().setType(Feature.Type.DOCUMENT_TEXT_DETECTION).build();

    // Build the OCR request
    AsyncAnnotateFileRequest request =
        AsyncAnnotateFileRequest.newBuilder()
            .addFeatures(feature)
            .setInputConfig(inputConfig)
            .setOutputConfig(outputConfig)
            .build();

    requests.add(request);

    // Perform the OCR request
    OperationFuture<AsyncBatchAnnotateFilesResponse, OperationMetadata> response =
        client.asyncBatchAnnotateFilesAsync(requests);

    System.out.println("Waiting for the operation to finish.");

    // Wait for the request to finish. (The result is not used, since the API saves the result to
    // the specified location on GCS.)
    List<AsyncAnnotateFileResponse> result =
        response.get(180, TimeUnit.SECONDS).getResponsesList();

    // Once the request has completed and the System.output has been
    // written to GCS, we can list all the System.output files.
    Storage storage = StorageOptions.getDefaultInstance().getService();

    // Get the destination location from the gcsDestinationPath
    Pattern pattern = Pattern.compile("gs://([^/]+)/(.+)");
    Matcher matcher = pattern.matcher(gcsDestinationPath);

    if (matcher.find()) {
      String bucketName = matcher.group(1);
      String prefix = matcher.group(2);

      // Get the list of objects with the given prefix from the GCS bucket
      Bucket bucket = storage.get(bucketName);
      com.google.api.gax.paging.Page<Blob> pageList = bucket.list(BlobListOption.prefix(prefix));

      Blob firstOutputFile = null;

      // List objects with the given prefix.
      System.out.println("Output files:");
      for (Blob blob : pageList.iterateAll()) {
        System.out.println(blob.getName());

        // Process the first System.output file from GCS.
        // Since we specified batch size = 2, the first response contains
        // the first two pages of the input file.
        if (firstOutputFile == null) {
          firstOutputFile = blob;
        }
      }

      // Get the contents of the file and convert the JSON contents to an AnnotateFileResponse
      // object. If the Blob is small read all its content in one request
      // (Note: the file is a .json file)
      // Storage guide: https://cloud.google.com/storage/docs/downloading-objects
      String jsonContents = new String(firstOutputFile.getContent());
      Builder builder = AnnotateFileResponse.newBuilder();
      JsonFormat.parser().merge(jsonContents, builder);

      // Build the AnnotateFileResponse object
      AnnotateFileResponse annotateFileResponse = builder.build();

      // Parse through the object to get the actual response for the first page of the input file.
      AnnotateImageResponse annotateImageResponse = annotateFileResponse.getResponses(0);

      // Here we print the full text from the first page.
      // The response contains more information:
      // annotation/pages/blocks/paragraphs/words/symbols
      // including confidence score and bounding boxes
      System.out.format("%nText: %s%n", annotateImageResponse.getFullTextAnnotation().getText());
    } else {
      System.out.println("No MATCH");
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nella guida rapida di Vision che utilizza le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Node.js.


// Imports the Google Cloud client libraries
const vision = require('@google-cloud/vision').v1;

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// Bucket where the file resides
// const bucketName = 'my-bucket';
// Path to PDF file within bucket
// const fileName = 'path/to/document.pdf';
// The folder to store the results
// const outputPrefix = 'results'

const gcsSourceUri = `gs://${bucketName}/${fileName}`;
const gcsDestinationUri = `gs://${bucketName}/${outputPrefix}/`;

const inputConfig = {
  // Supported mime_types are: 'application/pdf' and 'image/tiff'
  mimeType: 'application/pdf',
  gcsSource: {
    uri: gcsSourceUri,
  },
};
const outputConfig = {
  gcsDestination: {
    uri: gcsDestinationUri,
  },
};
const features = [{type: 'DOCUMENT_TEXT_DETECTION'}];
const request = {
  requests: [
    {
      inputConfig: inputConfig,
      features: features,
      outputConfig: outputConfig,
    },
  ],
};

const [operation] = await client.asyncBatchAnnotateFiles(request);
const [filesResponse] = await operation.promise();
const destinationUri =
  filesResponse.responses[0].outputConfig.gcsDestination.uri;
console.log('Json saved to: ' + destinationUri);

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vision che utilizza le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Python.

def async_detect_document(gcs_source_uri, gcs_destination_uri):
    """OCR with PDF/TIFF as source files on GCS"""
    import json
    import re
    from google.cloud import vision
    from google.cloud import storage

    # Supported mime_types are: 'application/pdf' and 'image/tiff'
    mime_type = 'application/pdf'

    # How many pages should be grouped into each json output file.
    batch_size = 2

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    feature = vision.Feature(
        type_=vision.Feature.Type.DOCUMENT_TEXT_DETECTION)

    gcs_source = vision.GcsSource(uri=gcs_source_uri)
    input_config = vision.InputConfig(
        gcs_source=gcs_source, mime_type=mime_type)

    gcs_destination = vision.GcsDestination(uri=gcs_destination_uri)
    output_config = vision.OutputConfig(
        gcs_destination=gcs_destination, batch_size=batch_size)

    async_request = vision.AsyncAnnotateFileRequest(
        features=[feature], input_config=input_config,
        output_config=output_config)

    operation = client.async_batch_annotate_files(
        requests=[async_request])

    print('Waiting for the operation to finish.')
    operation.result(timeout=420)

    # Once the request has completed and the output has been
    # written to GCS, we can list all the output files.
    storage_client = storage.Client()

    match = re.match(r'gs://([^/]+)/(.+)', gcs_destination_uri)
    bucket_name = match.group(1)
    prefix = match.group(2)

    bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)

    # List objects with the given prefix, filtering out folders.
    blob_list = [blob for blob in list(bucket.list_blobs(
        prefix=prefix)) if not blob.name.endswith('/')]
    print('Output files:')
    for blob in blob_list:
        print(blob.name)

    # Process the first output file from GCS.
    # Since we specified batch_size=2, the first response contains
    # the first two pages of the input file.
    output = blob_list[0]

    json_string = output.download_as_string()
    response = json.loads(json_string)

    # The actual response for the first page of the input file.
    first_page_response = response['responses'][0]
    annotation = first_page_response['fullTextAnnotation']

    # Here we print the full text from the first page.
    # The response contains more information:
    # annotation/pages/blocks/paragraphs/words/symbols
    # including confidence scores and bounding boxes
    print('Full text:\n')
    print(annotation['text'])

gcloud

Il comando gcloud da utilizzare dipende dal tipo di file.

  • Per eseguire il rilevamento del testo PDF, utilizza il comando gcloud ml vision detect-text-pdf come mostrato nell'esempio seguente:

    gcloud ml vision detect-text-pdf gs://my_bucket/input_file  gs://my_bucket/out_put_prefix
    
  • Per eseguire il rilevamento del testo TIFF, utilizza il comando gcloud ml vision detect-text-tiff come mostrato nell'esempio seguente:

    gcloud ml vision detect-text-tiff gs://my_bucket/input_file  gs://my_bucket/out_put_prefix
    

Lingue aggiuntive

C#: segui le istruzioni di configurazione di C# nella pagina delle librerie client e consulta la documentazione di riferimento di Vision per .NET.

PHP: segui le istruzioni per la configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e consulta la documentazione di riferimento di Vision per PHP.

Ruby: segui le istruzioni di configurazione di Rubby nella pagina delle librerie client e consulta la documentazione di riferimento di Vision per Ruby.

Supporto di più aree geografiche

Ora puoi specificare archiviazione dei dati a livello di continente ed elaborazione OCR. Le seguenti aree geografiche sono attualmente supportate:

  • us: solo paese degli Stati Uniti
  • eu: Unione europea

Località

Cloud Vision offre un certo controllo su dove vengono archiviate ed elaborate le risorse per il tuo progetto. In particolare, puoi configurare Cloud Vision per archiviare ed elaborare i tuoi dati solo nell'Unione europea.

Per impostazione predefinita, Cloud Vision archivia ed elabora le risorse in una località globale, il che significa che Cloud Vision non garantisce che le tue risorse rimarranno in una determinata località o area geografica. Se scegli la posizione nell'Unione europea, Google conserverà i tuoi dati e li elaborerà solo nell'Unione europea. Tu e i tuoi utenti potete accedere ai dati da qualsiasi luogo.

Impostazione della località tramite l'API

L'API Vision supporta un endpoint API globale (vision.googleapis.com) e due endpoint basati su area geografica: un endpoint dell'Unione europea (eu-vision.googleapis.com) e un endpoint degli Stati Uniti (us-vision.googleapis.com). Utilizza questi endpoint per l'elaborazione specifica per l'area geografica. Ad esempio, per archiviare ed elaborare i tuoi dati solo nell'Unione europea, usa l'URI eu-vision.googleapis.com al posto di vision.googleapis.com per le chiamate API REST:

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

Per archiviare ed elaborare i tuoi dati solo negli Stati Uniti, utilizza l'endpoint degli Stati Uniti (us-vision.googleapis.com) con i metodi elencati sopra.

Impostazione della località mediante le librerie client

Le librerie client dell'API Vision accedono all'endpoint API globale (vision.googleapis.com) per impostazione predefinita. Per archiviare ed elaborare i tuoi dati solo nell'Unione europea, devi impostare esplicitamente l'endpoint (eu-vision.googleapis.com). Gli esempi di codice riportati di seguito mostrano come configurare questa impostazione.

REST &CMD LINE

Prima di utilizzare uno qualsiasi dei dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: il percorso di un file immagine valido in un bucket Cloud Storage. Devi disporre almeno di privilegi di lettura per il file. Esempio:
    • gs://cloud-samples-data/vision/pdf_tiff/census2010.pdf
  • CLOUD_STORAGE_BUCKET: un bucket/directory Cloud Storage in cui salvare i file di output, espressi nel seguente formato:
    • gs://bucket/directory/
    L'utente richiedente deve disporre dell'autorizzazione di scrittura nel bucket.
  • FEATURE_TYPE: un tipo di caratteristica valida. Per le richieste files:asyncBatchAnnotate, puoi utilizzare i seguenti tipi di funzionalità:
    • DOCUMENT_TEXT_DETECTION
    • TEXT_DETECTION

Considerazioni specifiche per campo:

  • inputConfig: sostituisce il campo image utilizzato in altre richieste dell'API Vision. Contiene due campi secondari:
    • gcsSource.uri: l'URI Google Cloud Storage del file PDF o TIFF (accessibile all'utente o all'account di servizio che effettua la richiesta).
    • mimeType: uno dei tipi di file accettati: application/pdf o image/tiff.
  • outputConfig: specifica i dettagli dell'output. Contiene due campi secondari:
    • gcsDestination.uri: un URI Google Cloud Storage valido. Il bucket deve essere scrivibile dall'account dell'utente o del servizio che effettua la richiesta. Il nome file sarà output-x-to-y, dove x e y rappresentano i numeri di pagina PDF/TIFF inclusi nel file di output. Se il file esiste, verrà sovrascritto.
    • batchSize: specifica il numero di pagine di output da includere in ogni file JSON di output.

Metodo HTTP e URL:

POST https://eu-vision.googleapis.com/v1/files:asyncBatchAnnotate

Corpo JSON richiesta:

{
  "requests":[
    {
      "inputConfig": {
        "gcsSource": {
          "uri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        },
        "mimeType": "application/pdf"
      },
      "features": [
        {
          "type": "FEATURE_TYPE"
        }
      ],
      "outputConfig": {
        "gcsDestination": {
          "uri": "CLOUD_STORAGE_BUCKET"
        },
        "batchSize": 1
      }
    }
  ]
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

Curling

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui il seguente comando:

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://eu-vision.googleapis.com/v1/files:asyncBatchAnnotate"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui il seguente comando:

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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

Una richiesta asyncBatchAnnotate riuscita restituisce una risposta con un unico campo nome:

{
  "name": "projects/usable-auth-library/operations/1efec2285bd442df"
}

Questo nome rappresenta un'operazione a lunga esecuzione con un ID associato (ad esempio, 1efec2285bd442df) su cui è possibile eseguire una query utilizzando l'API v1.operations.

Per recuperare la risposta dell'annotazione Vision, invia una richiesta GET all'endpoint v1.operations, trasmettendo l'ID operazione nell'URL:

GET https://vision.googleapis.com/v1/operations/operation-id

Ad esempio:

curl -X GET -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://vision.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/operations/1efec2285bd442df

Se l'operazione è in corso:

{
  "name": "operations/1efec2285bd442df",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.vision.v1.OperationMetadata",
    "state": "RUNNING",
    "createTime": "2019-05-15T21:10:08.401917049Z",
    "updateTime": "2019-05-15T21:10:33.700763554Z"
  }
}

Una volta completata l'operazione, state viene visualizzato come DONE e i risultati vengono scritti nel file di Google Cloud Storage specificato:

{
  "name": "operations/1efec2285bd442df",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.vision.v1.OperationMetadata",
    "state": "DONE",
    "createTime": "2019-05-15T20:56:30.622473785Z",
    "updateTime": "2019-05-15T20:56:41.666379749Z"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.vision.v1.AsyncBatchAnnotateFilesResponse",
    "responses": [
      {
        "outputConfig": {
          "gcsDestination": {
            "uri": "gs://your-bucket-name/folder/"
          },
          "batchSize": 1
        }
      }
    ]
  }
}

Il file JSON nel file di output è simile a quello di una risposta di rilevamento del testo di documenti di un'immagine se hai utilizzato la funzionalità DOCUMENT_TEXT_DETECTION o di una risposta di rilevamento del testo se hai utilizzato la funzionalità TEXT_DETECTION. Nell'output è presente un campo context aggiuntivo che mostra la posizione del file PDF o TIFF specificato e il numero di pagine del file:

output-1-to-1.json

Vai

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Go nella guida rapida di Vision che utilizza le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Go.

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: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella Guida rapida all'API Vision che utilizza le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java dell'API Vision.

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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nella guida rapida di Vision che utilizza le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Node.js.

// 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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vision che utilizza le librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Python.

from google.cloud import vision

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

client = vision.ImageAnnotatorClient(client_options=client_options)

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