テキストの有無と光学式文字認識

画像を指定すると、テキストの有無/光学式文字認識 (OCR) サービスは、画像内にテキストが存在するかどうかを示すことができます。 テキストが存在する場合、OCR はテキストを返すことができます。

このドキュメントの例では、次の画像が使用されています。

API 形式

POST /services/v2/predict

リクエスト

次のリクエストは、ペイロードで提供された入力画像に基づいて、テキストが存在するかどうかを確認します。 表示される入力パラメーターの詳細については、サンプルのペイロードの下の表を参照してください。

インライン画像を使用した実行：

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"
        }
      }
    }
  ]
}'

応答

正常な応答は、 tags リストに表示されます。 特定の画像にテキストがない場合、 is_text_present が 0 かつ tags は空のリストです。

[result0, result1, …]:各入力ドキュメントの応答のリスト。 それぞれの結果は、次のキーを持つディクトです。

1. request_element_id:この応答の入力ファイルに対応するインデックス。リクエストのドキュメントリストの最初の画像に対しては 0、次の画像に対しては 1 など。
2. タグ：辞書のリストでは、各辞書には次の 2 つのキーがあります。画像から認識される単語であるテキストと関連度。抽出されたテキストのバウンディングボックスの領域の、全画像に対する比率として計算されます。 0.01 を指定すると、画像の少なくとも 1%を占めるテキストに変換されます。
3. is_text_present:0 または 1 は、画像内にテキストが存在するかどうかに応じて異なります。 タグが 0 の場合、リストは空になります。

{
  "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
    }
  ]
}

リクエスト

次のリクエストは、ペイロードで提供された入力画像に基づいて、テキストが存在するかどうかを確認します。 表示される入力パラメーターの詳細については、サンプルのペイロードの下の表を参照してください。

URL での実行：

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
    }
  ]
}

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