Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
# Exemples d'Amazon Textract utilisant AWS CLI
Les exemples de code suivants vous montrent comment effectuer des actions et implémenter des scénarios courants à l' AWS Command Line Interface aide d'Amazon Textract.
Les *actions* sont des extraits de code de programmes plus larges et doivent être exécutées dans leur contexte. Alors que les actions vous indiquent comment appeler des fonctions de service individuelles, vous pouvez les voir en contexte dans leurs scénarios associés.
Chaque exemple inclut un lien vers le code source complet, où vous trouverez des instructions sur la configuration et l’exécution du code en contexte.
**Topics**
+ [Actions](#actions)
## Actions
### `analyze-document`
L'exemple de code suivant montre comment utiliser`analyze-document`.
**AWS CLI**
**Pour analyser le texte d’un document**
L’exemple `analyze-document` suivant montre comment analyser le texte d’un document.
Linux/macOS :
```
aws textract analyze-document \
--document '{"S3Object":{"Bucket":"bucket","Name":"document"}}' \
--feature-types '["TABLES","FORMS"]'
```
Windows :
```
aws textract analyze-document \
--document "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"bucket\",\"Name\":\"document\"}}" \
--feature-types "[\"TABLES\",\"FORMS\"]" \
--region region-name
```
Sortie :
```
{
"Blocks": [
{
"Geometry": {
"BoundingBox": {
"Width": 1.0,
"Top": 0.0,
"Left": 0.0,
"Height": 1.0
},
"Polygon": [
{
"Y": 0.0,
"X": 0.0
},
{
"Y": 0.0,
"X": 1.0
},
{
"Y": 1.0,
"X": 1.0
},
{
"Y": 1.0,
"X": 0.0
}
]
},
"Relationships": [
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"87586964-d50d-43e2-ace5-8a890657b9a0",
"a1e72126-21d9-44f4-a8d6-5c385f9002ba",
"e889d012-8a6b-4d2e-b7cd-7a8b327d876a"
]
}
],
"BlockType": "PAGE",
"Id": "c2227f12-b25d-4e1f-baea-1ee180d926b2"
}
],
"DocumentMetadata": {
"Pages": 1
}
}
```
Pour plus d’informations, consultez Analyzing Document Text with Amazon Textract dans le *Guide du développeur Amazon Textract*.
+ Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [AnalyzeDocument](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/analyze-document.html)à la section *Référence des AWS CLI commandes*.
### `detect-document-text`
L'exemple de code suivant montre comment utiliser`detect-document-text`.
**AWS CLI**
**Pour détecter du texte dans un document**
L’exemple `detect-document-text` suivant montre comment détecter du texte dans un document.
Linux/macOS :
```
aws textract detect-document-text \
--document '{"S3Object":{"Bucket":"bucket","Name":"document"}}'
```
Windows :
```
aws textract detect-document-text \
--document "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"bucket\",\"Name\":\"document\"}}" \
--region region-name
```
Sortie :
```
{
"Blocks": [
{
"Geometry": {
"BoundingBox": {
"Width": 1.0,
"Top": 0.0,
"Left": 0.0,
"Height": 1.0
},
"Polygon": [
{
"Y": 0.0,
"X": 0.0
},
{
"Y": 0.0,
"X": 1.0
},
{
"Y": 1.0,
"X": 1.0
},
{
"Y": 1.0,
"X": 0.0
}
]
},
"Relationships": [
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"896a9f10-9e70-4412-81ce-49ead73ed881",
"0da18623-dc4c-463d-a3d1-9ac050e9e720",
"167338d7-d38c-4760-91f1-79a8ec457bb2"
]
}
],
"BlockType": "PAGE",
"Id": "21f0535e-60d5-4bc7-adf2-c05dd851fa25"
},
{
"Relationships": [
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"62490c26-37ea-49fa-8034-7a9ff9369c9c",
"1e4f3f21-05bd-4da9-ba10-15d01e66604c"
]
}
],
"Confidence": 89.11581420898438,
"Geometry": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.33642634749412537,
"Top": 0.17169663310050964,
"Left": 0.13885067403316498,
"Height": 0.49159330129623413
},
"Polygon": [
{
"Y": 0.17169663310050964,
"X": 0.13885067403316498
},
{
"Y": 0.17169663310050964,
"X": 0.47527703642845154
},
{
"Y": 0.6632899641990662,
"X": 0.47527703642845154
},
{
"Y": 0.6632899641990662,
"X": 0.13885067403316498
}
]
},
"Text": "He llo,",
"BlockType": "LINE",
"Id": "896a9f10-9e70-4412-81ce-49ead73ed881"
},
{
"Relationships": [
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"19b28058-9516-4352-b929-64d7cef29daf"
]
}
],
"Confidence": 85.5694351196289,
"Geometry": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.33182239532470703,
"Top": 0.23131252825260162,
"Left": 0.5091826915740967,
"Height": 0.3766750991344452
},
"Polygon": [
{
"Y": 0.23131252825260162,
"X": 0.5091826915740967
},
{
"Y": 0.23131252825260162,
"X": 0.8410050868988037
},
{
"Y": 0.607987642288208,
"X": 0.8410050868988037
},
{
"Y": 0.607987642288208,
"X": 0.5091826915740967
}
]
},
"Text": "worlc",
"BlockType": "LINE",
"Id": "0da18623-dc4c-463d-a3d1-9ac050e9e720"
}
],
"DocumentMetadata": {
"Pages": 1
}
}
```
Pour plus d’informations, consultez Detecting Document Text with Amazon Textract dans le *Guide du développeur Amazon Textract*.
+ Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [DetectDocumentText](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/detect-document-text.html)à la section *Référence des AWS CLI commandes*.
### `get-document-analysis`
L'exemple de code suivant montre comment utiliser`get-document-analysis`.
**AWS CLI**
**Pour obtenir les résultats de l’analyse de texte asynchrone d’un document de plusieurs pages**
L’exemple `get-document-analysis` suivant montre comment obtenir les résultats de l’analyse de texte asynchrone d’un document de plusieurs pages.
```
aws textract get-document-analysis \
--job-id df7cf32ebbd2a5de113535fcf4d921926a701b09b4e7d089f3aebadb41e0712b \
--max-results 1000
```
Sortie :
```
{
"Blocks": [
{
"Geometry": {
"BoundingBox": {
"Width": 1.0,
"Top": 0.0,
"Left": 0.0,
"Height": 1.0
},
"Polygon": [
{
"Y": 0.0,
"X": 0.0
},
{
"Y": 0.0,
"X": 1.0
},
{
"Y": 1.0,
"X": 1.0
},
{
"Y": 1.0,
"X": 0.0
}
]
},
"Relationships": [
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"75966e64-81c2-4540-9649-d66ec341cd8f",
"bb099c24-8282-464c-a179-8a9fa0a057f0",
"5ebf522d-f9e4-4dc7-bfae-a288dc094595"
]
}
],
"BlockType": "PAGE",
"Id": "247c28ee-b63d-4aeb-9af0-5f7ea8ba109e",
"Page": 1
}
],
"NextToken": "cY1W3eTFvoB0cH7YrKVudI4Gb0H8J0xAYLo8xI/JunCIPWCthaKQ+07n/ElyutsSy0+1VOImoTRmP1zw4P0RFtaeV9Bzhnfedpx1YqwB4xaGDA==",
"DocumentMetadata": {
"Pages": 1
},
"JobStatus": "SUCCEEDED"
}
```
Pour plus d’informations, consultez Détection et analyse de texte dans des documents de plusieurs pages dans le *Guide du développeur Amazon Textract*.
+ Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [GetDocumentAnalysis](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/get-document-analysis.html)à la section *Référence des AWS CLI commandes*.
### `get-document-text-detection`
L'exemple de code suivant montre comment utiliser`get-document-text-detection`.
**AWS CLI**
**Pour obtenir les résultats de la détection de texte asynchrone dans un document de plusieurs pages**
L’exemple `get-document-text-detection` suivant montre comment obtenir les résultats de la détection de texte asynchrone dans un document de plusieurs pages.
```
aws textract get-document-text-detection \
--job-id 57849a3dc627d4df74123dca269d69f7b89329c870c65bb16c9fd63409d200b9 \
--max-results 1000
```
Output
```
{
"Blocks": [
{
"Geometry": {
"BoundingBox": {
"Width": 1.0,
"Top": 0.0,
"Left": 0.0,
"Height": 1.0
},
"Polygon": [
{
"Y": 0.0,
"X": 0.0
},
{
"Y": 0.0,
"X": 1.0
},
{
"Y": 1.0,
"X": 1.0
},
{
"Y": 1.0,
"X": 0.0
}
]
},
"Relationships": [
{
"Type": "CHILD",
"Ids": [
"1b926a34-0357-407b-ac8f-ec473160c6a9",
"0c35dc17-3605-4c9d-af1a-d9451059df51",
"dea3db8a-52c2-41c0-b50c-81f66f4aa758"
]
}
],
"BlockType": "PAGE",
"Id": "84671a5e-8c99-43be-a9d1-6838965da33e",
"Page": 1
}
],
"NextToken": "GcqyoAJuZwujOT35EN4LCI3EUzMtiLq3nKyFFHvU5q1SaIdEBcSty+njNgoWwuMP/muqc96S4o5NzDqehhXvhkodMyVO5OJGyms5lsrCxibWJw==",
"DocumentMetadata": {
"Pages": 1
},
"JobStatus": "SUCCEEDED"
}
```
Pour plus d’informations, consultez Détection et analyse de texte dans des documents de plusieurs pages dans le *Guide du développeur Amazon Textract*.
+ Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [GetDocumentTextDetection](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/get-document-text-detection.html)à la section *Référence des AWS CLI commandes*.
### `start-document-analysis`
L'exemple de code suivant montre comment utiliser`start-document-analysis`.
**AWS CLI**
**Pour commencer à analyser le texte d’un document de plusieurs pages**
L’exemple `start-document-analysis` suivant montre comment lancer une analyse de texte asynchrone dans un document de plusieurs pages.
Linux/macOS :
```
aws textract start-document-analysis \
--document-location '{"S3Object":{"Bucket":"bucket","Name":"document"}}' \
--feature-types '["TABLES","FORMS"]' \
--notification-channel "SNSTopicArn=arn:snsTopic,RoleArn=roleArn"
```
Windows :
```
aws textract start-document-analysis \
--document-location "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"bucket\",\"Name\":\"document\"}}" \
--feature-types "[\"TABLES\", \"FORMS\"]" \
--region region-name \
--notification-channel "SNSTopicArn=arn:snsTopic,RoleArn=roleArn"
```
Sortie :
```
{
"JobId": "df7cf32ebbd2a5de113535fcf4d921926a701b09b4e7d089f3aebadb41e0712b"
}
```
Pour plus d’informations, consultez Détection et analyse de texte dans des documents de plusieurs pages dans le *Guide du développeur Amazon Textract*.
+ Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [StartDocumentAnalysis](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/start-document-analysis.html)à la section *Référence des AWS CLI commandes*.
### `start-document-text-detection`
L'exemple de code suivant montre comment utiliser`start-document-text-detection`.
**AWS CLI**
**Pour commencer à détecter du texte dans un document de plusieurs pages**
L’exemple `start-document-text-detection` suivant montre comment lancer une détection de texte asynchrone dans un document de plusieurs pages.
Linux/macOS :
```
aws textract start-document-text-detection \
--document-location '{"S3Object":{"Bucket":"bucket","Name":"document"}}' \
--notification-channel "SNSTopicArn=arn:snsTopic,RoleArn=roleARN"
```
Windows :
```
aws textract start-document-text-detection \
--document-location "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"bucket\",\"Name\":\"document\"}}" \
--region region-name \
--notification-channel "SNSTopicArn=arn:snsTopic,RoleArn=roleArn"
```
Sortie :
```
{
"JobId": "57849a3dc627d4df74123dca269d69f7b89329c870c65bb16c9fd63409d200b9"
}
```
Pour plus d’informations, consultez Détection et analyse de texte dans des documents de plusieurs pages dans le *Guide du développeur Amazon Textract*.
+ Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [StartDocumentTextDetection](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/start-document-text-detection.html)à la section *Référence des AWS CLI commandes*.