Detete escrita manual em imagens

Nota:

• Está a usar esta API numa app para dispositivos móveis? Experimente o Firebase Machine Learning e o ML Kit, que fornecem SDKs Android e iOS específicos da plataforma para usar os serviços Cloud Vision, bem como APIs ML Vision no dispositivo e inferência no dispositivo usando modelos de ML personalizados.
• A API Vision suporta agora a anotação de imagens em lote assíncrona offline para todas as funcionalidades. Este pedido assíncrono suporta até 2000 ficheiros de imagem e devolve ficheiros JSON de resposta que são armazenados no seu contentor do Cloud Storage. Para mais informações sobre esta funcionalidade, consulte o artigo Anotação de imagens em lote offline.

O preço da deteção de texto em documentos é à taxa de DOCUMENT_TEXT_DETECTION. Consulte a página Preços para ver detalhes.

Deteção de escrita manual com reconhecimento ótico de carateres (OCR)

A API Vision pode detetar e extrair texto de imagens:

• DOCUMENT_TEXT_DETECTION extrai texto de uma imagem (ou de um ficheiro); a resposta é otimizada para texto denso e documentos. O JSON inclui informações sobre páginas, blocos, parágrafos, palavras e quebras.

  

  Uma utilização específica de DOCUMENT_TEXT_DETECTION é detetar escrita manual numa imagem.

  

Pedidos de deteção de texto em documentos

Configure o seu Google Cloud projeto e autenticação

Se não tiver criado um Google Cloud projeto, faça-o agora. Expanda esta secção para ver instruções.

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.

   Roles required to enable APIs

   To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

   Enable the API

4. Install the Google Cloud CLI.

5. Configure a CLI gcloud para usar a sua identidade federada.

   Para mais informações, consulte o artigo Inicie sessão na CLI gcloud com a sua identidade federada.

6. Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:

   gcloud init

   Detete texto de documentos numa imagem local

   Pode usar a API Vision para realizar a deteção de caraterísticas num ficheiro de imagem local.

   Para pedidos REST, envie o conteúdo do ficheiro de imagem como uma string codificada em base64 no corpo do pedido.

   Para pedidos da gcloud e da biblioteca de cliente, especifique o caminho para uma imagem local no seu pedido.

   REST

   Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

   • BASE64_ENCODED_IMAGE: a representação base64 (string ASCII) dos dados da imagem binária. Esta string deve ser semelhante à seguinte string:
     • /9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
     Visite o tópico codificação base64 para mais informações.
   • PROJECT_ID: o ID do seu Google Cloud projeto.

   Método HTTP e URL:

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

   Corpo JSON do pedido:

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

   Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

   curl

   Nota: O comando seguinte pressupõe que tem sessão iniciada na CLI gcloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que inicia automaticamente sessão na CLI gcloud. Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

   Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

   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: O comando seguinte pressupõe que iniciou sessão na CLI do Google Ads com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login .gcloud Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

   Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

   $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 o pedido for bem-sucedido, o servidor devolve um código de estado HTTP 200 OK e a resposta no 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.

   Resposta

   {
     "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

   Antes de experimentar este exemplo, siga as Goinstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API GoVision.

   Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

   
   // 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

   Antes de experimentar este exemplo, siga as instruções de configuração do Java no guia de início rápido da API Vision com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision Java.

   Nota: para utilizadores da estrutura Spring do Java, o Spring Cloud Google Cloud oferece uma forma de configurar automaticamente as definições de autenticação e os objetos de cliente para usar a 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

   Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Node.jsVision.

   Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

   
   // 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

   Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API PythonVision.

   Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

   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)
           )
   
   

   Idiomas adicionais

   C#: Siga as instruções de configuração do C# na página das bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para .NET.

   PHP: Siga as instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para PHP.

   Ruby: Siga as instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para Ruby.

   Detete texto de documentos numa imagem remota

   Pode usar a API Vision para realizar a deteção de funcionalidades num ficheiro de imagem remoto localizado no Cloud Storage ou na Web. Para enviar um pedido de ficheiro remoto, especifique o URL da Web do ficheiro ou o URI do Cloud Storage no corpo do pedido.

   Aviso: quando obtém imagens de URLs HTTP/HTTPS, a Google não pode garantir que o pedido será concluído. O seu pedido pode falhar se o anfitrião especificado negar o pedido (por exemplo, devido à limitação de pedidos ou à prevenção de DoS) ou se a Google limitar os pedidos ao site para evitar abusos. Como prática recomendada, não dependa de imagens alojadas externamente para aplicações de produção.

   REST

   Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

   • CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: o caminho para um ficheiro de imagem válido num contentor do Cloud Storage. Tem de ter, pelo menos, privilégios de leitura para o ficheiro. Exemplo:
     • gs://cloud-samples-data/vision/handwriting_image.png

   • PROJECT_ID: o ID do seu Google Cloud projeto.

   Método HTTP e URL:

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

   Corpo JSON do pedido:

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

   Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

   curl

   Nota: O comando seguinte pressupõe que tem sessão iniciada na CLI gcloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que inicia automaticamente sessão na CLI gcloud. Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

   Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

   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: O comando seguinte pressupõe que iniciou sessão na CLI do Google Ads com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login .gcloud Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

   Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

   $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 o pedido for bem-sucedido, o servidor devolve um código de estado HTTP 200 OK e a resposta no 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.

   Resposta

   {
     "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

   Antes de experimentar este exemplo, siga as Goinstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API GoVision.

   Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

   
   // 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

   Antes de experimentar este exemplo, siga as instruções de configuração do Java no guia de início rápido da API Vision com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision Java.

   Nota: para utilizadores da estrutura Spring do Java, o Spring Cloud Google Cloud oferece uma forma de configurar automaticamente as definições de autenticação e os objetos de cliente para usar a 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

   Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Node.jsVision.

   Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

   
   // 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

   Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API PythonVision.

   Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

   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

   Para realizar a deteção de escrita manual, use o comando gcloud ml vision detect-document conforme mostrado no exemplo seguinte:

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

   Idiomas adicionais

   C#: Siga as instruções de configuração do C# na página das bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para .NET.

   PHP: Siga as instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para PHP.

   Ruby: Siga as instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para Ruby.

   Especifique o idioma (opcional)

   Ambos os tipos de pedidos de OCR suportam um ou mais languageHints que especificam o idioma de qualquer texto na imagem. No entanto, um valor vazio produz normalmente os melhores resultados, porque a omissão de um valor permite a deteção automática de idioma. Para idiomas baseados no alfabeto latino, não é necessário definir languageHints. Em casos raros, quando o idioma do texto na imagem é conhecido, a definição de uma sugestão ajuda a obter melhores resultados (embora possa ser um obstáculo significativo se a sugestão estiver incorreta). A deteção de texto devolve um erro se um ou mais dos idiomas especificados não for um dos idiomas suportados.

   Se optar por fornecer uma sugestão de idioma, modifique o corpo do seu pedido (ficheiro request.json) para fornecer a string de um dos idiomas suportados no campo imageContext.languageHints, conforme mostrado no seguinte exemplo:

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

   Como funcionam as sugestões de idioma?

   O formato languageHint segue as diretrizes de formatação do código de idioma BCP47. O formato especificado BCP47 é o seguinte:

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

   Por exemplo, a sugestão de idioma "en-t-i0-handwrit" especifica o idioma inglês (en), o singleton da extensão transform (t), o código da extensão transform do motor do método de introdução (i0) e o código de transformação de escrita manual (handwrit). Este código indica que o idioma é "Inglês transformado a partir de escrita manual". Não precisa de especificar um código de script porque Latn está implícito no idioma "en".

   Suporte multirregional

   Atualmente, esta funcionalidade aplica-se apenas à funcionalidade de OCR (tipos TEXT_DETECTION ou DOCUMENT_TEXT_DETECTION).

   Agora, pode especificar o armazenamento de dados ao nível do continente e o tratamento de OCR. As seguintes regiões são atualmente suportadas:

   • us: apenas no país EUA
   • eu: União Europeia

   Localizações

   O Cloud Vision oferece-lhe algum controlo sobre a localização onde os recursos do seu projeto são armazenados e processados. Em particular, pode configurar o Cloud Vision para armazenar e processar os seus dados apenas na União Europeia.

   Por predefinição, o Cloud Vision armazena e processa recursos numa localização global, o que significa que o Cloud Vision não garante que os seus recursos permaneçam numa localização ou região específica. Se escolher a localização União Europeia, a Google armazena os seus dados e processa-os apenas na União Europeia. Pode aceder aos dados, bem como os seus utilizadores, a partir de qualquer localização.

   Definir a localização através da API

   A API Vision suporta um ponto final da API global (vision.googleapis.com) e também dois pontos finais baseados em regiões: um ponto final da União Europeia (eu-vision.googleapis.com) e um ponto final dos Estados Unidos (us-vision.googleapis.com). Use estes pontos finais para o processamento específico da região. Por exemplo, para armazenar e tratar os seus dados apenas na União Europeia, use o URI eu-vision.googleapis.com em vez de vision.googleapis.com para as suas chamadas da 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

   Para armazenar e processar os seus dados apenas nos Estados Unidos, use o ponto final dos EUA (us-vision.googleapis.com) com os métodos anteriores.

   Definir a localização através das bibliotecas de cliente

   As bibliotecas cliente da API Vision acedem ao ponto final da API global (vision.googleapis.com) por predefinição. Para armazenar e processar os seus dados apenas na União Europeia, tem de definir explicitamente o ponto final (eu-vision.googleapis.com). Os seguintes exemplos de código mostram como configurar esta definição.

   REST

   Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

   • REGION_ID: um dos identificadores de localização regionais válidos:
     • us: apenas no país EUA
     • eu: União Europeia
   • CLOUD_STORAGE_IMAGE_URI: o caminho para um ficheiro de imagem válido num contentor do Cloud Storage. Tem de ter, pelo menos, privilégios de leitura para o ficheiro. Exemplo:
     • gs://cloud-samples-data/vision/handwriting_image.png

   • PROJECT_ID: o ID do seu Google Cloud projeto.

   Método HTTP e URL:

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

   Corpo JSON do pedido:

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

   Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

   curl

   Nota: O comando seguinte pressupõe que tem sessão iniciada na CLI gcloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que inicia automaticamente sessão na CLI gcloud. Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

   Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

   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: O comando seguinte pressupõe que iniciou sessão na CLI do Google Ads com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login .gcloud Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

   Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

   $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 o pedido for bem-sucedido, o servidor devolve um código de estado HTTP 200 OK e a resposta no 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.

   Resposta

   {
     "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

   Antes de experimentar este exemplo, siga as Goinstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API GoVision.

   Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

   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

   Antes de experimentar este exemplo, siga as instruções de configuração do Java no guia de início rápido da API Vision com bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vision Java.

   Nota: para utilizadores da estrutura Spring do Java, o Spring Cloud Google Cloud oferece uma forma de configurar automaticamente as definições de autenticação e os objetos de cliente para usar a 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

   Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Node.jsVision.

   Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

   // 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

   Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do Vision usando bibliotecas cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API PythonVision.

   Para se autenticar no Vision, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

   from google.cloud import vision
   
   client_options = {"api_endpoint": "eu-vision.googleapis.com"}
   
   client = vision.ImageAnnotatorClient(client_options=client_options)

   Experimentar

   Experimente a deteção de texto e a deteção de texto em documentos na seguinte ferramenta. Pode usar a imagem já especificada (gs://cloud-samples-data/vision/handwriting_image.png) clicando em Executar ou pode especificar a sua própria imagem.

   

   Corpo do pedido:

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