Presencia de texto y reconocimiento óptico de caracteres
El servicio Presencia de texto/Reconocimiento óptico de caracteres (OCR), cuando se proporciona una imagen, puede indicar si hay texto en la imagen. Si el texto está presente, OCR puede devolver el texto.
La siguiente imagen se utilizó en la solicitud de ejemplo que se muestra en este documento:
Formato de API
POST /services/v2/predict
Solicitud
La siguiente solicitud comprueba si hay texto en función de la imagen de entrada proporcionada en la carga útil. Consulte la tabla debajo de la carga útil de ejemplo para obtener más información sobre los parámetros de entrada que se muestran.
Ejecución con imagen en línea:
curl -w'\n' -i -X POST https://sensei.adobe.io/services/v2/predict \
-H 'Prefer: respond-async, wait=59' \
-H "x-api-key: $API_KEY" \
-H "content-type: multipart/form-data" \
-H "authorization: Bearer $API_TOKEN" \
-F file=@sample_image.png \
-F 'contentAnalyzerRequests={
"sensei:name": "Feature:cintel-object-detection:Service-b9ace8b348b6433e9e7d82371aa16690",
"sensei:invocation_mode": "asynchronous",
"sensei:invocation_batch": false,
"sensei:engines": [
{
"sensei:execution_info": {
"sensei:engine": "Feature:cintel-object-detection:Service-b9ace8b348b6433e9e7d82371aa16690"
},
"sensei:inputs": {
"documents": [
{
"sensei:multipart_field_name": "file",
"dc:format": "image/jpg"
}
]
},
"sensei:params": {
"correct_with_dictionary": true,
"min_probability": 0.2,
"min_relevance": 0.01,
"filter_with_dictionary": true
},
"sensei:outputs":{
"result" : {
"sensei:multipart_field_name" : "result",
"dc:format": "application/json"
}
}
}
]
}'
Respuesta
Una respuesta correcta devuelve el texto detectado en la variable tags
para cada imagen que se pasó en la solicitud. Si no hay texto en una imagen determinada, is_text_present
es 0 y tags
es una lista vacía.
[result0, result1, …]: lista de respuestas para cada documento de entrada. Cada resultado es un diccionario con claves:
- request_element_id: índice correspondiente al archivo de entrada para esta respuesta, 0 para la primera imagen de la lista de documentos de la solicitud, 1 para la siguiente, etc.
- etiquetas: lista de diccionarios, cada diccionario tiene dos claves: texto, que es una palabra reconocida de la imagen, y relevancia, que se calcula como la fracción del área del cuadro delimitador del texto extraído en comparación con la imagen completa. 0,01 se traduciría en un texto que ocupe al menos el 1 % de la imagen.
- is_text_present: 0 o 1 según si el texto está presente en la imagen. Si las etiquetas son 0, la lista está vacía.
{
"contentAnalyzerResponse": {
"statuses": [
{
"sensei:engine": "Feature:cintel-object-detection:Service-b9ace8b348b6433e9e7d82371aa16690",
"invocations": [
{
"sensei:outputs": {
"result": {
"sensei:multipart_field_name": "result",
"dc:format": "application/json"
}
},
"message": null,
"status": "200"
}
]
}
],
"request_id": "dttklFR7DPtMtEmjlRSx5BYP5WGg3tTx"
},
"result": [
{
"is_text_present": 1,
"tags": [
{
"text": "yosemite",
"relevance": 0.06
}
],
"request_element_id": 0
}
]
}
Solicitud
La siguiente solicitud comprueba si hay texto en función de la imagen de entrada proporcionada en la carga útil. Consulte la tabla debajo de la carga útil de ejemplo para obtener más información sobre los parámetros de entrada que se muestran.
Ejecución con URL:
curl -w'\n' -i -X POST https://sensei.adobe.io/services/v2/predict \
-H 'Prefer: respond-async, wait=59' \
-H "x-api-key: $API_KEY" \
-H "content-type: multipart/form-data" \
-H "authorization: Bearer $API_TOKEN" \
-F 'contentAnalyzerRequests={
"sensei:name": "Feature:cintel-object-detection:Service-b9ace8b348b6433e9e7d82371aa16690",
"sensei:invocation_mode": "asynchronous",
"sensei:invocation_batch": false,
"sensei:engines": [
{
"sensei:execution_info": {
"sensei:engine": "Feature:cintel-object-detection:Service-b9ace8b348b6433e9e7d82371aa16690"
},
"sensei:inputs": {
"documents": [
{
"repo:path": <IMG_URL_PATH>,
"sensei:repoType": "HTTP",
"dc:format": "image/jpg"
}
]
},
"sensei:params": {
"correct_with_dictionary": true
},
"sensei:outputs":{
"result" : {
"sensei:multipart_field_name" : "result",
"dc:format": "application/json"
}
}
}
]
}'
{
"contentAnalyzerResponse": {
"statuses": [
{
"sensei:engine": "Feature:cintel-object-detection:Service-b9ace8b348b6433e9e7d82371aa16690",
"invocations": [
{
"sensei:outputs": {
"result": {
"sensei:multipart_field_name": "result",
"dc:format": "application/json"
}
},
"message": null,
"status": "200"
}
]
}
],
"request_id": "ZbdhcK0JqS4Wg1wGdlEHGR3JOm530YNn"
},
"result": [
{
"is_text_present": 0,
"tags": [],
"request_element_id": 0
}
]
}
documents
sensei:multipart_field_name
repo:path
sensei:repoType
dc:format
correct_with_dictionary
filter_with_dictionary
min_probability
min_relevance
repo:path
sensei:repoType
sensei:multipart_field_name
dc:format
"image/jpeg",
"image/png",
"image/tiff"