Anotar un lote de archivos locales (beta)

Anota un lote de archivos locales mientras estás en línea.

Muestra de código

Java

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para Java que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision sobre cómo usar las bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Java.

Para autenticarte en Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

import com.google.api.core.ApiFuture;
import com.google.cloud.vision.v1p4beta1.AnnotateFileRequest;
import com.google.cloud.vision.v1p4beta1.AnnotateFileResponse;
import com.google.cloud.vision.v1p4beta1.BatchAnnotateFilesRequest;
import com.google.cloud.vision.v1p4beta1.BatchAnnotateFilesResponse;
import com.google.cloud.vision.v1p4beta1.Block;
import com.google.cloud.vision.v1p4beta1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1p4beta1.Feature.Type;
import com.google.cloud.vision.v1p4beta1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.cloud.vision.v1p4beta1.InputConfig;
import com.google.cloud.vision.v1p4beta1.Page;
import com.google.cloud.vision.v1p4beta1.Paragraph;
import com.google.cloud.vision.v1p4beta1.Symbol;
import com.google.cloud.vision.v1p4beta1.TextAnnotation;
import com.google.cloud.vision.v1p4beta1.Word;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class DetectBatchAnnotateFiles {

  // Performs document feature detection on a local PDF/TIFF/GIF file.
  public static void detectBatchAnnotateFiles(String filePath) {
    // String filePath = "path/to/your_file";

    try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
      // Annotate the first two pages and the last one (max 5 pages)
      // First page starts at 1, and not 0. Last page is -1.
      List<Integer> pages = Arrays.asList(1, 2, -1);
      ByteString pdfBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(filePath));
      Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Type.DOCUMENT_TEXT_DETECTION).build();
      // Other supported mime types : 'image/tiff' or 'image/gif'
      InputConfig inputConfig =
          InputConfig.newBuilder().setMimeType("application/pdf").setContent(pdfBytes).build();
      AnnotateFileRequest request =
          AnnotateFileRequest.newBuilder()
              .addFeatures(feat)
              .setInputConfig(inputConfig)
              .addAllPages(pages)
              .build();
      List<AnnotateFileRequest> requests = new ArrayList<>();
      requests.add(request);

      BatchAnnotateFilesRequest batchAnnotateFilesRequest =
          BatchAnnotateFilesRequest.newBuilder().addAllRequests(requests).build();
      ApiFuture<BatchAnnotateFilesResponse> future =
          client.batchAnnotateFilesCallable().futureCall(batchAnnotateFilesRequest);
      BatchAnnotateFilesResponse response = future.get();

      // Getting the first response
      AnnotateFileResponse annotateFileResponse = response.getResponses(0);

      // For full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
      TextAnnotation textAnnotation = annotateFileResponse.getResponses(0).getFullTextAnnotation();
      for (Page page : textAnnotation.getPagesList()) {
        String pageText = "";
        for (Block block : page.getBlocksList()) {
          String blockText = "";
          for (Paragraph para : block.getParagraphsList()) {
            String paraText = "";
            for (Word word : para.getWordsList()) {
              String wordText = "";
              for (Symbol symbol : word.getSymbolsList()) {
                wordText = wordText + symbol.getText();
                System.out.format(
                    "Symbol text: %s (Confidence: %f)\n", symbol.getText(), symbol.getConfidence());
              }
              System.out.format(
                  "Word text: %s (Confidence: %f)\n\n", wordText, word.getConfidence());
              paraText = String.format("%s %s", paraText, wordText);
            }
            // Output Example using Paragraph:
            System.out.println("\nParagraph: \n" + paraText);
            System.out.format("Paragraph Confidence: %f\n", para.getConfidence());
            blockText = blockText + paraText;
          }
          pageText = pageText + blockText;
        }
      }
      System.out.println("\nComplete annotation:");
      System.out.println(textAnnotation.getText());

    } catch (Exception e) {
      System.out.println("Error during detectPdfText: \n" + e.toString());
    }
  }
}

Python

Antes de probar este código de muestra, sigue las instrucciones de configuración para Python que se encuentran en la Guía de inicio rápido de Vision sobre cómo usar las bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vision para Python.

Para autenticarte en Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

def detect_batch_annotate_files(path):
    """Detects document features in a PDF/TIFF/GIF file.

    While your PDF file may have several pages,
    this API can process up to 5 pages only.

    Args:
    path: The path to the local file.
    """
    from google.cloud import vision_v1p4beta1 as vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

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

    # Other supported mime_types: image/tiff' or 'image/gif'
    mime_type = "application/pdf"
    input_config = vision.InputConfig(content=content, mime_type=mime_type)

    feature = vision.Feature(type_=vision.Feature.Type.DOCUMENT_TEXT_DETECTION)
    # Annotate the first two pages and the last one (max 5 pages)
    # First page starts at 1, and not 0. Last page is -1.
    pages = [1, 2, -1]

    request = vision.AnnotateFileRequest(
        input_config=input_config, features=[feature], pages=pages
    )

    response = client.batch_annotate_files(requests=[request])

    for image_response in response.responses[0].responses:
        for page in image_response.full_text_annotation.pages:
            for block in page.blocks:
                print(f"\nBlock confidence: {block.confidence}\n")
                for par in block.paragraphs:
                    print(f"\tParagraph confidence: {par.confidence}")
                    for word in par.words:
                        symbol_texts = [symbol.text for symbol in word.symbols]
                        word_text = "".join(symbol_texts)
                        print(
                            "\t\tWord text: {} (confidence: {})".format(
                                word_text, word.confidence
                            )
                        )
                        for symbol in word.symbols:
                            print(
                                "\t\t\tSymbol: {} (confidence: {})".format(
                                    symbol.text, symbol.confidence
                                )
                            )

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