Comment utiliser l'API Cloud Vision de GCP

Le document était un peu déroutant, alors je vais le résumer.

Paramètres API

1. Type
2. maxResults
3. model

Il existe deux types de TYPE d'API GCP Cloud Vision.

1. Détection de texte "TEXT_DETECTION" (optimisé pour les zones clairsemées de texte dans les grandes images)
2. Détection de texte de document "DOCUMENT_TEXT_DETECTION" (convient pour le texte haute densité)

Les deux structures de sortie OCR sont

TextAnnotation -> Page -> Block -> Paragraph -> Word -> Symbol

Il est devenu

Importez ce dont vous avez besoin

import base64
import json
from requests import Request, Session
from io import BytesIO
from PIL import Image
import numpy as np

Acquisition de la clé API

Comment reconnaître les caractères de Python à l'aide de l'OCR de l'API Google Cloud Vision

Comment utiliser l'API

def recognize_image1(input_image):#Enfin str_encode_Changer de fichier

    #Lors du passage du chemin à la base64
    def pil_image_to_base64(img_path):
        pil_image = Image.open(img_path)
        buffered = BytesIO()
        pil_image.save(buffered, format="PNG")
        str_encode_file = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode("utf-8")
        return str_encode_file

    #Lors du passage de la matrice à la base64
    def array_to_base64(img_array):
        pil_image = Image.fromarray(np.uint8(img_array))
        buffered = BytesIO()
        pil_image.save(buffered, format="PNG")
        str_encode_file = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode("utf-8")
        return str_encode_file 
    
    def get_fullTextAnnotation(json_data):
        text_dict = json.loads(json_data)
        try:
            text = text_dict["responses"][0]["fullTextAnnotation"]["text"]
            return text
        except:
            print(None)
            return None
        
   


    str_encode_file = pil_image_to_base64(input_image) # input_Sélectionnez cette option lorsque vous souhaitez définir l'image sur le PATH de l'image
    #str_encode_file = array_to_base64(input_image)# input_Sélectionnez ceci lorsque vous voulez faire de l'image un tableau
    str_url = "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key="
    str_api_key = ""#Mettez la clé API ici
    str_headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    str_json_data = {
        'requests': [
            {
                'image': {
                    'content': str_encode_file
                },
                'features': [
                    {
                        'type': "DOCUMENT_TEXT_DETECTION",#Sélectionnez le type ici
                        'maxResults': 1
                    }
                ]
            }
        ]
    }

    obj_session = Session()
    obj_request = Request("POST",
                            str_url + str_api_key,
                            data=json.dumps(str_json_data),
                            headers=str_headers
                            )
    obj_prepped = obj_session.prepare_request(obj_request)
    obj_response = obj_session.send(obj_prepped,
                                    verify=True,
                                    timeout=60
                                    )

    if obj_response.status_code == 200:
        text = get_fullTextAnnotation(obj_response.text)
        
        return text
    else:
        return "error"

référence

Notes de version Feature Reconnaître le texte vertical à l'aide de Google Cloud Vision