Rilevamento della scrittura a mano libera nelle immagini

Nota:

• Utilizzi questa API in un'app per dispositivi mobili? Prova Firebase Machine Learning e ML Kit, che forniscono SDK Android e iOS specifici per la piattaforma per l'utilizzo dei servizi Cloud Vision, nonché API ML Vision on-device e inferenza on-device utilizzando modelli ML personalizzati.
• L'API Vision ora supporta l'annotazione asincrona delle immagini in batch offline per tutte le funzionalità. Questa richiesta asincrona supporta fino a 2000 file immagine e restituisce file JSON di risposta archiviati nel tuo bucket Cloud Storage. Per saperne di più su questa funzionalità, consulta Annotazione di immagini in batch offline.

Il prezzo per il rilevamento del testo dei documenti è calcolato in base alla tariffa DOCUMENT_TEXT_DETECTION. Per maggiori dettagli, consulta la pagina dei prezzi.

Rilevamento della scrittura a mano libera con riconoscimento ottico dei caratteri (OCR)

L'API Vision può rilevare ed estrarre il testo dalle immagini:

• DOCUMENT_TEXT_DETECTION estrae il testo da un'immagine (o da un file); la risposta è ottimizzata per testo e documenti densi. Il file JSON include informazioni su pagina, blocco, paragrafo, parola e interruzione.

  

  Un utilizzo specifico di DOCUMENT_TEXT_DETECTION è il rilevamento del testo scritto a mano in un'immagine.

  

Richieste di rilevamento del testo dei documenti

Configura il progetto Google Cloud e l'autenticazione

Se non hai creato un progetto Google Cloud , fallo ora. Espandi questa sezione per le istruzioni.

1. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Roles required to select or create a project

   • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
   • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.
   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

2. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

3. Enable the Vision API, if it is not already enabled.

   Roles required to enable APIs

   To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

   Enable the API

4. Install the Google Cloud CLI.

5. Configure the gcloud CLI to use your federated identity.

   For more information, see Sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

6. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

Rileva il testo del documento in un'immagine locale

Puoi utilizzare l'API Vision per eseguire il rilevamento delle caratteristiche su un file immagine locale.

Per le richieste REST, invia i contenuti del file immagine come stringa con codifica base64 nel corpo della richiesta.

Per le richieste gcloud e della libreria client, specifica il percorso di un'immagine locale nella richiesta.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

• BASE64_ENCODED_IMAGE: la rappresentazione in Base64 (stringa ASCII) dei dati dell'immagine binaria. Questa stringa dovrebbe essere simile alla seguente:
  • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
  Per saperne di più, consulta l'argomento relativo alla codifica base64.
• PROJECT_ID: l'ID progetto Google Cloud .

Metodo HTTP e URL:

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

Corpo JSON della richiesta:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "content": "BASE64_ENCODED_IMAGE"
      },
      "features": [
        {
          "type": "DOCUMENT_TEXT_DETECTION"
        }
      ]
    }
  ]
}

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Nota: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

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

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate"

PowerShell

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

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

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

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

Se la richiesta va a buon fine, il server restituisce un codice di stato HTTP 200 OK e la risposta in formato JSON.

Note: Zero coordinate values omitted. When the API detects a coordinate ("x" or "y") value of 0, that coordinate is omitted in the JSON response. Thus, a response with a bounding poly around the entire image would be
[{},{"x": 100},{"x": 100,"y": 100},{"y": 100}] for an image that is 100 pixels by 100 pixels. For more information, see the API Reference documentation.

Risposta

{
  "responses": [
    {
      "textAnnotations": [
        {
          "locale": "en",
          "description": "O Google Cloud Platform\n",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 14,
                "y": 11
              },
              {
                "x": 279,
                "y": 11
              },
              {
                "x": 279,
                "y": 37
              },
              {
                "x": 14,
                "y": 37
              }
            ]
          }
        },
      ],
      "fullTextAnnotation": {
        "pages": [
          {
            "property": {
              "detectedLanguages": [
                {
                  "languageCode": "en"
                }
              ]
            },
            "width": 281,
            "height": 44,
            "blocks": [
              {
                "property": {
                  "detectedLanguages": [
                    {
                      "languageCode": "en"
                    }
                  ]
                },
                "boundingBox": {
                  "vertices": [
                    {
                      "x": 14, "y": 11
                    },
                    {
                      "x": 279, "y": 11
                    },
                    {
                      "x": 279, "y": 37
                    },
                    {
                      "x": 14, "y": 37
                    }
                  ]
                },
                "paragraphs": [
                  {
                    "property": {
                      "detectedLanguages": [
                        {
                          "languageCode": "en"
                        }
                      ]
                    },
                    "boundingBox": {
                      "vertices": [
                        {
                          "x": 14, "y": 11
                        },
                        {
                          "x": 279, "y": 11
                        },
                        {
                          "x": 279, "y": 37
                        },
                        {
                          "x": 14, "y": 37
                        }
                      ]
                    },
                    "words": [
                      {
                        "property": {
                          "detectedLanguages": [
                            {
                              "languageCode": "en"
                            }
                          ]
                        },
                        "boundingBox": {
                          "vertices": [
                            {
                              "x": 14, "y": 11
                            },
                            {
                              "x": 23, "y": 11
                            },
                            {
                              "x": 23, "y": 37
                            },
                            {
                              "x": 14, "y": 37
                            }
                          ]
                        },
                        "symbols": [
                          {
                            "property": {
                              "detectedLanguages": [
                                {
                                  "languageCode": "en"
                                }
                              ],
                              "detectedBreak": {
                                "type": "SPACE"
                              }
                            },
                            "boundingBox": {
                              "vertices": [
                                {
                                  "x": 14, "y": 11
                                },
                                {
                                  "x": 23, "y": 11
                                },
                                {
                                  "x": 23, "y": 37
                                },
                                {
                                  "x": 14, "y": 37
                                }
                              ]
                            },
                            "text": "O"
                          }
                        ]
                      },
                    ]
                  }
                ],
                "blockType": "TEXT"
              }
            ]
          }
        ],
        "text": "Google Cloud Platform\n"
      }
    }
  ]
}

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di Vision per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Go.

Per eseguire l'autenticazione in Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

// detectDocumentText gets the full document text from the Vision API for an image at the given file path.
func detectDocumentText(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

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

	f, err := os.Open(file)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer f.Close()

	image, err := vision.NewImageFromReader(f)
	if err != nil {
		return err
	}
	annotation, err := client.DetectDocumentText(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	if annotation == nil {
		fmt.Fprintln(w, "No text found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Document Text:")
		fmt.Fprintf(w, "%q\n", annotation.Text)

		fmt.Fprintln(w, "Pages:")
		for _, page := range annotation.Pages {
			fmt.Fprintf(w, "\tConfidence: %f, Width: %d, Height: %d\n", page.Confidence, page.Width, page.Height)
			fmt.Fprintln(w, "\tBlocks:")
			for _, block := range page.Blocks {
				fmt.Fprintf(w, "\t\tConfidence: %f, Block type: %v\n", block.Confidence, block.BlockType)
				fmt.Fprintln(w, "\t\tParagraphs:")
				for _, paragraph := range block.Paragraphs {
					fmt.Fprintf(w, "\t\t\tConfidence: %f", paragraph.Confidence)
					fmt.Fprintln(w, "\t\t\tWords:")
					for _, word := range paragraph.Words {
						symbols := make([]string, len(word.Symbols))
						for i, s := range word.Symbols {
							symbols[i] = s.Text
						}
						wordText := strings.Join(symbols, "")
						fmt.Fprintf(w, "\t\t\t\tConfidence: %f, Symbols: %s\n", word.Confidence, wordText)
					}
				}
			}
		}
	}

	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida dell'API Vision per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento di Java per l'API Vision.

Nota: per gli utenti del framework Spring di Java, Spring Cloud Google Cloud offre un modo per configurare automaticamente le impostazioni di autenticazione e gli oggetti client per utilizzare l'API Vision.

public static void detectDocumentText(String filePath) throws IOException {
  List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

  ByteString imgBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(filePath));

  Image img = Image.newBuilder().setContent(imgBytes).build();
  Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Type.DOCUMENT_TEXT_DETECTION).build();
  AnnotateImageRequest request =
      AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
  requests.add(request);

  // 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()) {
    BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
    List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();
    client.close();

    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      if (res.hasError()) {
        System.out.format("Error: %s%n", res.getError().getMessage());
        return;
      }

      // For full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
      TextAnnotation annotation = res.getFullTextAnnotation();
      for (Page page : annotation.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(annotation.getText());
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di Vision per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line before running the sample.
 */
// const fileName = 'Local image file, e.g. /path/to/image.png';

// Read a local image as a text document
const [result] = await client.documentTextDetection(fileName);
const fullTextAnnotation = result.fullTextAnnotation;
console.log(`Full text: ${fullTextAnnotation.text}`);
fullTextAnnotation.pages.forEach(page => {
  page.blocks.forEach(block => {
    console.log(`Block confidence: ${block.confidence}`);
    block.paragraphs.forEach(paragraph => {
      console.log(`Paragraph confidence: ${paragraph.confidence}`);
      paragraph.words.forEach(word => {
        const wordText = word.symbols.map(s => s.text).join('');
        console.log(`Word text: ${wordText}`);
        console.log(`Word confidence: ${word.confidence}`);
        word.symbols.forEach(symbol => {
          console.log(`Symbol text: ${symbol.text}`);
          console.log(`Symbol confidence: ${symbol.confidence}`);
        });
      });
    });
  });
});

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vision per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Python.

Per eseguire l'autenticazione in Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

def detect_document(path):
    """Detects document features in an image."""
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()

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

    image = vision.Image(content=content)

    response = client.document_text_detection(image=image)

    for page in response.full_text_annotation.pages:
        for block in page.blocks:
            print(f"\nBlock confidence: {block.confidence}\n")

            for paragraph in block.paragraphs:
                print("Paragraph confidence: {}".format(paragraph.confidence))

                for word in paragraph.words:
                    word_text = "".join([symbol.text for symbol in word.symbols])
                    print(
                        "Word text: {} (confidence: {})".format(
                            word_text, word.confidence
                        )
                    )

                    for symbol in word.symbols:
                        print(
                            "\tSymbol: {} (confidence: {})".format(
                                symbol.text, symbol.confidence
                            )
                        )

    if response.error.message:
        raise Exception(
            "{}\nFor more info on error messages, check: "
            "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
        )

Linguaggi aggiuntivi

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

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

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

Rileva il testo del documento in un'immagine remota

Puoi utilizzare l'API Vision per eseguire il rilevamento delle caratteristiche su un file immagine remoto che si trova in Cloud Storage o sul web. Per inviare una richiesta di file remoti, specifica l'URL web o l'URI Cloud Storage del file nel corpo della richiesta.

Attenzione: quando Google recupera immagini da URL HTTP/HTTPS non può garantire che la richiesta venga completata. La richiesta potrebbe non andare a buon fine se l'host specificato la nega (ad esempio a causa della limitazione delle richieste o della prevenzione di attacchi DoS) o se Google limita le richieste al sito per prevenire abusi. Come best practice, non fare affidamento su immagini ospitate esternamente per le applicazioni di produzione.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

• CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: il percorso di un file immagine valido in un bucket Cloud Storage. Devi disporre almeno dei privilegi di lettura per il file. Esempio:
  • gs://cloud-samples-data/vision/handwriting_image.png

• PROJECT_ID: l'ID progetto Google Cloud .

Metodo HTTP e URL:

POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate

Corpo JSON della richiesta:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
       },
       "features": [
         {
           "type": "DOCUMENT_TEXT_DETECTION"
         }
       ]
    }
  ]
}

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Nota: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

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

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate"

PowerShell

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

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

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

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

Se la richiesta va a buon fine, il server restituisce un codice di stato HTTP 200 OK e la risposta in formato JSON.

Note: Zero coordinate values omitted. When the API detects a coordinate ("x" or "y") value of 0, that coordinate is omitted in the JSON response. Thus, a response with a bounding poly around the entire image would be
[{},{"x": 100},{"x": 100,"y": 100},{"y": 100}] for an image that is 100 pixels by 100 pixels. For more information, see the API Reference documentation.

Risposta

{
  "responses": [
    {
      "textAnnotations": [
        {
          "locale": "en",
          "description": "O Google Cloud Platform\n",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 14,
                "y": 11
              },
              {
                "x": 279,
                "y": 11
              },
              {
                "x": 279,
                "y": 37
              },
              {
                "x": 14,
                "y": 37
              }
            ]
          }
        },
      ],
      "fullTextAnnotation": {
        "pages": [
          {
            "property": {
              "detectedLanguages": [
                {
                  "languageCode": "en"
                }
              ]
            },
            "width": 281,
            "height": 44,
            "blocks": [
              {
                "property": {
                  "detectedLanguages": [
                    {
                      "languageCode": "en"
                    }
                  ]
                },
                "boundingBox": {
                  "vertices": [
                    {
                      "x": 14, "y": 11
                    },
                    {
                      "x": 279, "y": 11
                    },
                    {
                      "x": 279, "y": 37
                    },
                    {
                      "x": 14, "y": 37
                    }
                  ]
                },
                "paragraphs": [
                  {
                    "property": {
                      "detectedLanguages": [
                        {
                          "languageCode": "en"
                        }
                      ]
                    },
                    "boundingBox": {
                      "vertices": [
                        {
                          "x": 14, "y": 11
                        },
                        {
                          "x": 279, "y": 11
                        },
                        {
                          "x": 279, "y": 37
                        },
                        {
                          "x": 14, "y": 37
                        }
                      ]
                    },
                    "words": [
                      {
                        "property": {
                          "detectedLanguages": [
                            {
                              "languageCode": "en"
                            }
                          ]
                        },
                        "boundingBox": {
                          "vertices": [
                            {
                              "x": 14, "y": 11
                            },
                            {
                              "x": 23, "y": 11
                            },
                            {
                              "x": 23, "y": 37
                            },
                            {
                              "x": 14, "y": 37
                            }
                          ]
                        },
                        "symbols": [
                          {
                            "property": {
                              "detectedLanguages": [
                                {
                                  "languageCode": "en"
                                }
                              ],
                              "detectedBreak": {
                                "type": "SPACE"
                              }
                            },
                            "boundingBox": {
                              "vertices": [
                                {
                                  "x": 14, "y": 11
                                },
                                {
                                  "x": 23, "y": 11
                                },
                                {
                                  "x": 23, "y": 37
                                },
                                {
                                  "x": 14, "y": 37
                                }
                              ]
                            },
                            "text": "O"
                          }
                        ]
                      },
                    ]
                  }
                ],
                "blockType": "TEXT"
              }
            ]
          }
        ],
        "text": "Google Cloud Platform\n"
      }
    }
  ]
}

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di Vision per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Go.

Per eseguire l'autenticazione in Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

// detectDocumentText gets the full document text from the Vision API for an image at the given file path.
func detectDocumentTextURI(w io.Writer, file string) error {
	ctx := context.Background()

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

	image := vision.NewImageFromURI(file)
	annotation, err := client.DetectDocumentText(ctx, image, nil)
	if err != nil {
		return err
	}

	if annotation == nil {
		fmt.Fprintln(w, "No text found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Document Text:")
		fmt.Fprintf(w, "%q\n", annotation.Text)

		fmt.Fprintln(w, "Pages:")
		for _, page := range annotation.Pages {
			fmt.Fprintf(w, "\tConfidence: %f, Width: %d, Height: %d\n", page.Confidence, page.Width, page.Height)
			fmt.Fprintln(w, "\tBlocks:")
			for _, block := range page.Blocks {
				fmt.Fprintf(w, "\t\tConfidence: %f, Block type: %v\n", block.Confidence, block.BlockType)
				fmt.Fprintln(w, "\t\tParagraphs:")
				for _, paragraph := range block.Paragraphs {
					fmt.Fprintf(w, "\t\t\tConfidence: %f", paragraph.Confidence)
					fmt.Fprintln(w, "\t\t\tWords:")
					for _, word := range paragraph.Words {
						symbols := make([]string, len(word.Symbols))
						for i, s := range word.Symbols {
							symbols[i] = s.Text
						}
						wordText := strings.Join(symbols, "")
						fmt.Fprintf(w, "\t\t\t\tConfidence: %f, Symbols: %s\n", word.Confidence, wordText)
					}
				}
			}
		}
	}

	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida dell'API Vision per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento di Java per l'API Vision.

Nota: per gli utenti del framework Spring di Java, Spring Cloud Google Cloud offre un modo per configurare automaticamente le impostazioni di autenticazione e gli oggetti client per utilizzare l'API Vision.

public static void detectDocumentTextGcs(String gcsPath) throws IOException {
  List<AnnotateImageRequest> requests = new ArrayList<>();

  ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setGcsImageUri(gcsPath).build();
  Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build();
  Feature feat = Feature.newBuilder().setType(Type.DOCUMENT_TEXT_DETECTION).build();
  AnnotateImageRequest request =
      AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build();
  requests.add(request);

  // 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()) {
    BatchAnnotateImagesResponse response = client.batchAnnotateImages(requests);
    List<AnnotateImageResponse> responses = response.getResponsesList();
    client.close();

    for (AnnotateImageResponse res : responses) {
      if (res.hasError()) {
        System.out.format("Error: %s%n", res.getError().getMessage());
        return;
      }
      // For full list of available annotations, see http://g.co/cloud/vision/docs
      TextAnnotation annotation = res.getFullTextAnnotation();
      for (Page page : annotation.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(annotation.getText());
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di Vision per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const bucketName = 'Bucket where the file resides, e.g. my-bucket';
// const fileName = 'Path to file within bucket, e.g. path/to/image.png';

// Read a remote image as a text document
const [result] = await client.documentTextDetection(
  `gs://${bucketName}/${fileName}`
);
const fullTextAnnotation = result.fullTextAnnotation;
console.log(fullTextAnnotation.text);

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vision per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Python.

Per eseguire l'autenticazione in Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

def detect_document_uri(uri):
    """Detects document features in the file located in Google Cloud
    Storage."""
    from google.cloud import vision

    client = vision.ImageAnnotatorClient()
    image = vision.Image()
    image.source.image_uri = uri

    response = client.document_text_detection(image=image)

    for page in response.full_text_annotation.pages:
        for block in page.blocks:
            print(f"\nBlock confidence: {block.confidence}\n")

            for paragraph in block.paragraphs:
                print("Paragraph confidence: {}".format(paragraph.confidence))

                for word in paragraph.words:
                    word_text = "".join([symbol.text for symbol in word.symbols])
                    print(
                        "Word text: {} (confidence: {})".format(
                            word_text, word.confidence
                        )
                    )

                    for symbol in word.symbols:
                        print(
                            "\tSymbol: {} (confidence: {})".format(
                                symbol.text, symbol.confidence
                            )
                        )

    if response.error.message:
        raise Exception(
            "{}\nFor more info on error messages, check: "
            "https://cloud.google.com/apis/design/errors".format(response.error.message)
        )

gcloud

Per eseguire il rilevamento della scrittura a mano libera, utilizza il comando gcloud ml vision detect-document come mostrato nell'esempio seguente:

gcloud ml vision detect-document gs://cloud-samples-data/vision/handwriting_image.png

Linguaggi aggiuntivi

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

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

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

(Facoltativo) Specifica la lingua

Entrambi i tipi di richieste OCR supportano uno o più languageHints che specificano la lingua del testo nell'immagine. Tuttavia, un valore vuoto di solito produce i risultati migliori, perché l'omissione di un valore consente il rilevamento automatico della lingua. Per le lingue basate sull'alfabeto latino, l'impostazione languageHints non è necessaria. In rari casi, quando la lingua del testo nell'immagine è nota, l'impostazione di un suggerimento aiuta a ottenere risultati migliori (anche se può essere un ostacolo significativo se il suggerimento è errato). Il rilevamento del testo restituisce un errore se una o più lingue specificate non sono tra le lingue supportate.

Se scegli di fornire un suggerimento per la lingua, modifica il corpo della richiesta (file request.json) per fornire la stringa di una delle lingue supportate nel campo imageContext.languageHints, come mostrato nell'esempio seguente:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "IMAGE_URL"
        }
      },
      "features": [
        {
          "type": "DOCUMENT_TEXT_DETECTION"
        }
      ],
      "imageContext": {
        "languageHints": ["en-t-i0-handwrit"]
      }
    }
  ]
}

Come funzionano i suggerimenti per le lingue?

Il formato languageHint segue le linee guida per la formattazione del codice lingua BCP47. Il formato specificato BCP47 è il seguente:

language ["-" script] ["-" region] *("-" variant) *("-" extension) ["-" privateuse].

Ad esempio, il suggerimento per la lingua "en-t-i0-handwrit" specifica la lingua inglese (en), il singleton dell'estensione di trasformazione (t), il codice dell'estensione di trasformazione del motore del metodo di immissione (i0) e il codice di trasformazione della scrittura a mano libera (handwrit). Questo codice indica che la lingua è "Inglese trasformato dalla scrittura a mano libera". Non è necessario specificare un codice di scrittura perché Latn è implicito nella lingua "en".

Supporto multiregionale

Questa funzionalità attualmente si applica solo alla funzionalità OCR (tipi TEXT_DETECTION o DOCUMENT_TEXT_DETECTION).

Ora puoi specificare l'archiviazione dei dati a livello di continente e l'elaborazione OCR. Al momento sono supportate le seguenti regioni:

• us: solo Stati Uniti
• eu: l'Unione Europea

Località

Cloud Vision ti offre un certo controllo sul luogo in cui le risorse per il tuo progetto vengono archiviate ed elaborate. 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 risorse rimangano all'interno di una località o regione specifica. Se scegli la località Unione Europea, Google archivierà i tuoi dati e li elaborerà solo nell'Unione Europea. Tu e i tuoi utenti potete accedere ai dati da qualsiasi località.

Impostazione della località tramite l'API

L'API Vision supporta un endpoint API globale (vision.googleapis.com) e due endpoint basati su regioni: un endpoint per l'Unione Europea (eu-vision.googleapis.com) e un endpoint per gli Stati Uniti (us-vision.googleapis.com). Utilizza questi endpoint per l'elaborazione specifica per regione. Ad esempio, per archiviare ed elaborare i dati solo nell'Unione Europea, utilizza l'URI eu-vision.googleapis.com anziché vision.googleapis.com per le chiamate API REST:

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

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

Impostazione della località utilizzando 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 dati solo nell'Unione Europea, devi impostare esplicitamente l'endpoint (eu-vision.googleapis.com). I seguenti esempi di codice mostrano come configurare questa impostazione.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

• REGION_IDThe following is a list of all the known issues in the current release of the Android Gradle plugin. ## General ### Android Studio 3.6 and later requires Gradle 5.6.4 or later The minimum Gradle version supported by Android Gradle plugin 3.6.0 is 5.6.4. If you try to open a project with an earlier version of Gradle, Android Studio will prompt you to automatically update the project's Gradle wrapper to the appropriate version. ### Android Studio 3.6 and later requires Build Tools 28.0.3 or later The minimum Build Tools version supported by Android Gradle plugin 3.6.0 is 28.0.3. Make sure you have specified a version of Build Tools equal to or higher than 28.0.3 in the `buildToolsVersion` property of your module-level `build.gradle` files. ### Configuration caching is not compatible with Android Gradle plugin 4.0 Android Gradle plugin 4.0 does not support [configuration caching](https://docs.gradle.org/current/userguide/configuration_cache.html). If your `gradle.properties` file has `org.gradle.unsafe.configuration-cache=true`, you need to remove this property or set it to `false`. ### Missing classes when using R8 with Kotlin 1.4.0-rc If you use Kotlin 1.4.0-rc with R8, you might experience build failures or runtime crashes with the following error message: ```
  • us: solo Stati Uniti
  • eu: l'Unione Europea
• CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: il percorso di un file immagine valido in un bucket Cloud Storage. Devi disporre almeno dei privilegi di lettura per il file. Esempio:
  • gs://cloud-samples-data/vision/handwriting_image.png

• PROJECT_ID: l'ID progetto Google Cloud .

Metodo HTTP e URL:

POST https://REGION_ID-vision.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/images:annotate

Corpo JSON della richiesta:

{
  "requests": [
    {
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI"
        }
       },
       "features": [
         {
           "type": "DOCUMENT_TEXT_DETECTION"
         }
       ]
    }
  ]
}

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Nota: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

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

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://REGION_ID-vision.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/images:annotate"

PowerShell

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

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

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://REGION_ID-vision.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/images:annotate" | Select-Object -Expand Content

Se la richiesta va a buon fine, il server restituisce un codice di stato HTTP 200 OK e la risposta in formato JSON.

Note: Zero coordinate values omitted. When the API detects a coordinate ("x" or "y") value of 0, that coordinate is omitted in the JSON response. Thus, a response with a bounding poly around the entire image would be
[{},{"x": 100},{"x": 100,"y": 100},{"y": 100}] for an image that is 100 pixels by 100 pixels. For more information, see the API Reference documentation.

Risposta

{
  "responses": [
    {
      "textAnnotations": [
        {
          "locale": "en",
          "description": "O Google Cloud Platform\n",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 14,
                "y": 11
              },
              {
                "x": 279,
                "y": 11
              },
              {
                "x": 279,
                "y": 37
              },
              {
                "x": 14,
                "y": 37
              }
            ]
          }
        },
      ],
      "fullTextAnnotation": {
        "pages": [
          {
            "property": {
              "detectedLanguages": [
                {
                  "languageCode": "en"
                }
              ]
            },
            "width": 281,
            "height": 44,
            "blocks": [
              {
                "property": {
                  "detectedLanguages": [
                    {
                      "languageCode": "en"
                    }
                  ]
                },
                "boundingBox": {
                  "vertices": [
                    {
                      "x": 14, "y": 11
                    },
                    {
                      "x": 279, "y": 11
                    },
                    {
                      "x": 279, "y": 37
                    },
                    {
                      "x": 14, "y": 37
                    }
                  ]
                },
                "paragraphs": [
                  {
                    "property": {
                      "detectedLanguages": [
                        {
                          "languageCode": "en"
                        }
                      ]
                    },
                    "boundingBox": {
                      "vertices": [
                        {
                          "x": 14, "y": 11
                        },
                        {
                          "x": 279, "y": 11
                        },
                        {
                          "x": 279, "y": 37
                        },
                        {
                          "x": 14, "y": 37
                        }
                      ]
                    },
                    "words": [
                      {
                        "property": {
                          "detectedLanguages": [
                            {
                              "languageCode": "en"
                            }
                          ]
                        },
                        "boundingBox": {
                          "vertices": [
                            {
                              "x": 14, "y": 11
                            },
                            {
                              "x": 23, "y": 11
                            },
                            {
                              "x": 23, "y": 37
                            },
                            {
                              "x": 14, "y": 37
                            }
                          ]
                        },
                        "symbols": [
                          {
                            "property": {
                              "detectedLanguages": [
                                {
                                  "languageCode": "en"
                                }
                              ],
                              "detectedBreak": {
                                "type": "SPACE"
                              }
                            },
                            "boundingBox": {
                              "vertices": [
                                {
                                  "x": 14, "y": 11
                                },
                                {
                                  "x": 23, "y": 11
                                },
                                {
                                  "x": 23, "y": 37
                                },
                                {
                                  "x": 14, "y": 37
                                }
                              ]
                            },
                            "text": "O"
                          }
                        ]
                      },
                    ]
                  }
                ],
                "blockType": "TEXT"
              }
            ]
          }
        ],
        "text": "Google Cloud Platform\n"
      }
    }
  ]
}

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di Vision per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Go.

Per eseguire l'autenticazione in Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida dell'API Vision per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento di Java per l'API Vision.

Nota: per gli utenti del framework Spring di Java, Spring Cloud Google Cloud offre un modo per configurare automaticamente le impostazioni di autenticazione e gli oggetti client per utilizzare l'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 di configurazione di Node.js nella guida rapida di Vision per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

// 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 per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vision Python.

Per eseguire l'autenticazione in Vision, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

from google.cloud import vision

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

client = vision.ImageAnnotatorClient(client_options=client_options)

Prova il rilevamento di testo e scrittura a mano libera

Prova il rilevamento del testo e il rilevamento del testo dei documenti in Explorer API di Google. Puoi utilizzare l'immagine già specificata (gs://cloud-samples-data/vision/handwriting_image.png) facendo clic su Esegui oppure puoi specificare un'immagine personalizzata al suo posto.

Corpo della richiesta:

{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "type": "DOCUMENT_TEXT_DETECTION"
        }
      ],
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/handwriting_image.png"
        }
      }
    }
  ]
}

Apri Explorer API di Google e invia la richiesta

1. Per aprire Explorer API di Google, fai clic su Prova.

   Fai una prova!

2. Facoltativo. Modifica il corpo della richiesta esistente.

3. Per inviare la richiesta, fai clic su Esegui.