Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.

Detete texto em imagens

Reconhecimento ótico de carateres (OCR)

A API Vision pode detetar e extrair texto de imagens. Existem duas funcionalidades de anotação que suportam o reconhecimento ótico de carateres (OCR):

TEXT_DETECTION deteta e extrai texto de qualquer imagem. Por exemplo, uma fotografia pode conter um sinal de rua ou um sinal de trânsito. O JSON inclui a string extraída completa, bem como palavras individuais e as respetivas caixas delimitadoras.
DOCUMENT_TEXT_DETECTION também extrai texto de uma imagem, mas a resposta é otimizada para texto denso e documentos. O JSON inclui informações sobre páginas, blocos, parágrafos, palavras e quebras.

Saiba mais sobre a DOCUMENT_TEXT_DETECTIONextração de escrita manual e a extração de texto de ficheiros (PDF/TIFF).

Pedidos de deteção de texto

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.

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

Install the Google Cloud CLI.
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.

Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:

gcloud init

Detete texto 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.

gcloud

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

gcloud ml vision detect-text ./path/to/local/file.jpg

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": "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 Cloud 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.

Uma resposta TEXT_DETECTION inclui a expressão detetada, a respetiva caixa delimitadora e as palavras individuais e as respetivas caixas delimitadoras.

Resposta

{
  "responses": [
    {
      "textAnnotations": [
        {
          "locale": "en",
          "description": "WAITING?\nPLEASE\nTURN OFF\nYOUR\nENGINE\n",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 341,
                "y": 828
              },
              {
                "x": 2249,
                "y": 828
              },
              {
                "x": 2249,
                "y": 1993
              },
              {
                "x": 341,
                "y": 1993
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "WAITING?",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 352,
                "y": 828
              },
              {
                "x": 2248,
                "y": 911
              },
              {
                "x": 2238,
                "y": 1148
              },
              {
                "x": 342,
                "y": 1065
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "PLEASE",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1210,
                "y": 1233
              },
              {
                "x": 1907,
                "y": 1263
              },
              {
                "x": 1902,
                "y": 1383
              },
              {
                "x": 1205,
                "y": 1353
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "TURN",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1210,
                "y": 1418
              },
              {
                "x": 1730,
                "y": 1441
              },
              {
                "x": 1724,
                "y": 1564
              },
              {
                "x": 1205,
                "y": 1541
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "OFF",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1792,
                "y": 1443
              },
              {
                "x": 2128,
                "y": 1458
              },
              {
                "x": 2122,
                "y": 1581
              },
              {
                "x": 1787,
                "y": 1566
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "YOUR",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1219,
                "y": 1603
              },
              {
                "x": 1746,
                "y": 1629
              },
              {
                "x": 1740,
                "y": 1759
              },
              {
                "x": 1213,
                "y": 1733
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "ENGINE",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1222,
                "y": 1771
              },
              {
                "x": 1944,
                "y": 1834
              },
              {
                "x": 1930,
                "y": 1992
              },
              {
                "x": 1208,
                "y": 1928
              }
            ]
          }
        }
      ],
      "fullTextAnnotation": {
        "pages": [
                  ...
                  ]
                },
                "paragraphs": [
                      ...
                      ]
                    },
                    "words": [
                        ...
                        },
                        "symbols": [
                        ...
                      }
                    ]
                  }
                ],
                "blockType": "TEXT"
              },
              ...
            ]
          }
        ],
        "text": "WAITING?\nPLEASE\nTURN OFF\nYOUR\nENGINE\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.


// detectText gets text from the Vision API for an image at the given file path.
func detectText(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
	}
	annotations, err := client.DetectTexts(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No text found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Text:")
		for _, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintf(w, "%q\n", annotation.Description)
		}
	}

	return nil
}

Java

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


import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.BatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.EntityAnnotation;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectText {
  public static void detectText() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String filePath = "path/to/your/image/file.jpg";
    detectText(filePath);
  }

  // Detects text in the specified image.
  public static void detectText(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(Feature.Type.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();

      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
        for (EntityAnnotation annotation : res.getTextAnnotationsList()) {
          System.out.format("Text: %s%n", annotation.getDescription());
          System.out.format("Position : %s%n", annotation.getBoundingPoly());
        }
      }
    }
  }
}

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.

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';

// Performs text detection on the local file
const [result] = await client.textDetection(fileName);
const detections = result.textAnnotations;
console.log('Text:');
detections.forEach(text => console.log(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_text(path):
    """Detects text in the file."""
    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.text_detection(image=image)
    texts = response.text_annotations
    print("Texts:")

    for text in texts:
        print(f'\n"{text.description}"')

        vertices = [
            f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in text.bounding_poly.vertices
        ]

        print("bounds: {}".format(",".join(vertices)))

    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 cliente e, em seguida, visite a documentação de referência do Vision para Ruby.

Detete texto 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 ou o URI do Google Cloud Storage do ficheiro no corpo do pedido.

gcloud

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

gcloud ml vision detect-text gs://cloud-samples-data/vision/ocr/sign.jpg

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/ocr/sign.jpg
```
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": "TEXT_DETECTION"
         }
       ]
    }
  ]
}

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

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

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.

Uma resposta TEXT_DETECTION inclui a expressão detetada, a respetiva caixa delimitadora e as palavras individuais e as respetivas caixas delimitadoras.

Resposta

{
  "responses": [
    {
      "textAnnotations": [
        {
          "locale": "en",
          "description": "WAITING?\nPLEASE\nTURN OFF\nYOUR\nENGINE\n",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 341,
                "y": 828
              },
              {
                "x": 2249,
                "y": 828
              },
              {
                "x": 2249,
                "y": 1993
              },
              {
                "x": 341,
                "y": 1993
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "WAITING?",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 352,
                "y": 828
              },
              {
                "x": 2248,
                "y": 911
              },
              {
                "x": 2238,
                "y": 1148
              },
              {
                "x": 342,
                "y": 1065
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "PLEASE",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1210,
                "y": 1233
              },
              {
                "x": 1907,
                "y": 1263
              },
              {
                "x": 1902,
                "y": 1383
              },
              {
                "x": 1205,
                "y": 1353
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "TURN",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1210,
                "y": 1418
              },
              {
                "x": 1730,
                "y": 1441
              },
              {
                "x": 1724,
                "y": 1564
              },
              {
                "x": 1205,
                "y": 1541
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "OFF",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1792,
                "y": 1443
              },
              {
                "x": 2128,
                "y": 1458
              },
              {
                "x": 2122,
                "y": 1581
              },
              {
                "x": 1787,
                "y": 1566
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "YOUR",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1219,
                "y": 1603
              },
              {
                "x": 1746,
                "y": 1629
              },
              {
                "x": 1740,
                "y": 1759
              },
              {
                "x": 1213,
                "y": 1733
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "ENGINE",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1222,
                "y": 1771
              },
              {
                "x": 1944,
                "y": 1834
              },
              {
                "x": 1930,
                "y": 1992
              },
              {
                "x": 1208,
                "y": 1928
              }
            ]
          }
        }
      ],
      "fullTextAnnotation": {
        "pages": [
                  ...
                  ]
                },
                "paragraphs": [
                      ...
                      ]
                    },
                    "words": [
                        ...
                        },
                        "symbols": [
                        ...
                      }
                    ]
                  }
                ],
                "blockType": "TEXT"
              },
              ...
            ]
          }
        ],
        "text": "WAITING?\nPLEASE\nTURN OFF\nYOUR\nENGINE\n"
      }
    }
  ]
}

Go

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.


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

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

	image := vision.NewImageFromURI(file)
	annotations, err := client.DetectTexts(ctx, image, nil, 10)
	if err != nil {
		return err
	}

	if len(annotations) == 0 {
		fmt.Fprintln(w, "No text found.")
	} else {
		fmt.Fprintln(w, "Text:")
		for _, annotation := range annotations {
			fmt.Fprintf(w, "%q\n", annotation.Description)
		}
	}

	return nil
}

Java


import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageRequest;
import com.google.cloud.vision.v1.AnnotateImageResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.BatchAnnotateImagesResponse;
import com.google.cloud.vision.v1.EntityAnnotation;
import com.google.cloud.vision.v1.Feature;
import com.google.cloud.vision.v1.Image;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient;
import com.google.cloud.vision.v1.ImageSource;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DetectTextGcs {

  public static void detectTextGcs() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String filePath = "gs://your-gcs-bucket/path/to/image/file.jpg";
    detectTextGcs(filePath);
  }

  // Detects text in the specified remote image on Google Cloud Storage.
  public static void detectTextGcs(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(Feature.Type.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();

      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
        for (EntityAnnotation annotation : res.getTextAnnotationsList()) {
          System.out.format("Text: %s%n", annotation.getDescription());
          System.out.format("Position : %s%n", annotation.getBoundingPoly());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

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';

// Performs text detection on the gcs file
const [result] = await client.textDetection(`gs://${bucketName}/${fileName}`);
const detections = result.textAnnotations;
console.log('Text:');
detections.forEach(text => console.log(text));

Python

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_text_uri(uri):
    """Detects text in the file located in Google Cloud Storage or on the Web."""
    from google.cloud import vision

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

    response = client.text_detection(image=image)
    texts = response.text_annotations
    print("Texts:")

    for text in texts:
        print(f'\n"{text.description}"')

        vertices = [
            f"({vertex.x},{vertex.y})" for vertex in text.bounding_poly.vertices
        ]

        print("bounds: {}".format(",".join(vertices)))

    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 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"]
      }
    }
  ]
}

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 nos EUA
eu: União Europeia

Localizações

O Cloud Vision oferece-lhe algum controlo sobre 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 nos 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/ocr/sign.jpg
```
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": "TEXT_DETECTION"
         }
       ]
    }
  ]
}

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

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

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.

Uma resposta TEXT_DETECTION inclui a expressão detetada, a respetiva caixa delimitadora e as palavras individuais e as respetivas caixas delimitadoras.

Resposta

{
  "responses": [
    {
      "textAnnotations": [
        {
          "locale": "en",
          "description": "WAITING?\nPLEASE\nTURN OFF\nYOUR\nENGINE\n",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 341,
                "y": 828
              },
              {
                "x": 2249,
                "y": 828
              },
              {
                "x": 2249,
                "y": 1993
              },
              {
                "x": 341,
                "y": 1993
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "WAITING?",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 352,
                "y": 828
              },
              {
                "x": 2248,
                "y": 911
              },
              {
                "x": 2238,
                "y": 1148
              },
              {
                "x": 342,
                "y": 1065
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "PLEASE",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1210,
                "y": 1233
              },
              {
                "x": 1907,
                "y": 1263
              },
              {
                "x": 1902,
                "y": 1383
              },
              {
                "x": 1205,
                "y": 1353
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "TURN",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1210,
                "y": 1418
              },
              {
                "x": 1730,
                "y": 1441
              },
              {
                "x": 1724,
                "y": 1564
              },
              {
                "x": 1205,
                "y": 1541
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "OFF",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1792,
                "y": 1443
              },
              {
                "x": 2128,
                "y": 1458
              },
              {
                "x": 2122,
                "y": 1581
              },
              {
                "x": 1787,
                "y": 1566
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "YOUR",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1219,
                "y": 1603
              },
              {
                "x": 1746,
                "y": 1629
              },
              {
                "x": 1740,
                "y": 1759
              },
              {
                "x": 1213,
                "y": 1733
              }
            ]
          }
        },
        {
          "description": "ENGINE",
          "boundingPoly": {
            "vertices": [
              {
                "x": 1222,
                "y": 1771
              },
              {
                "x": 1944,
                "y": 1834
              },
              {
                "x": 1930,
                "y": 1992
              },
              {
                "x": 1208,
                "y": 1928
              }
            ]
          }
        }
      ],
      "fullTextAnnotation": {
        "pages": [
                  ...
                  ]
                },
                "paragraphs": [
                      ...
                      ]
                    },
                    "words": [
                        ...
                        },
                        "symbols": [
                        ...
                      }
                    ]
                  }
                ],
                "blockType": "TEXT"
              },
              ...
            ]
          }
        ],
        "text": "WAITING?\nPLEASE\nTURN OFF\nYOUR\nENGINE\n"
      }
    }
  ]
}

Go

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

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

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

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 de documentos abaixo. Pode usar a imagem já especificada (gs://cloud-samples-data/vision/ocr/sign.jpg) clicando em Executar ou pode especificar a sua própria imagem em alternativa.

Para experimentar a deteção de texto em documentos, atualize o valor de type para DOCUMENT_TEXT_DETECTION.

Imagem de sinal de trânsito

Corpo do pedido:

{
  "requests": [
    {
      "features": [
        {
          "type": "TEXT_DETECTION"
        }
      ],
      "image": {
        "source": {
          "imageUri": "gs://cloud-samples-data/vision/ocr/sign.jpg"
        }
      }
    }
  ]
}