Exemples d'Amazon Textract utilisant AWS CLI - Exemples de code de l'AWS SDK
Actions

D'autres AWS SDK exemples sont disponibles dans le GitHub dépôt AWS Doc SDK Examples.

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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 montrent comment appeler des fonctions de service individuelles, vous pouvez les visualiser dans leur contexte dans leurs scénarios associés.

Chaque exemple inclut un lien vers le code source complet, où vous trouverez des instructions sur la façon de configurer et d'exécuter le code en contexte.

Rubriques

Actions

L'exemple de code suivant montre comment utiliseranalyze-document.

AWS CLI

Pour analyser le texte d'un document

L'analyze-documentexemple 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 Analyser le texte d'un document avec Amazon Textract dans le manuel Amazon Textract Developers Guide

  • Pour API plus de détails, voir AnalyzeDocumentla section Référence des AWS CLI commandes.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserdetect-document-text.

AWS CLI

Pour détecter du texte dans un document

L'exemple suivant montre comment détecter du texte dans un document. detect-document-text

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 la section Détection du texte d'un document avec Amazon Textract dans le manuel Amazon Textract Developers Guide

  • Pour API plus de détails, voir DetectDocumentTextla section Référence des AWS CLI commandes.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserget-document-analysis.

AWS CLI

Pour obtenir les résultats de l'analyse asynchrone du texte d'un document de plusieurs pages

L'get-document-analysisexemple 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 la section Détection et analyse du texte dans les documents de plusieurs pages du manuel Amazon Textract Developers Guide

  • Pour API plus de détails, voir GetDocumentAnalysisla section Référence des AWS CLI commandes.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserget-document-text-detection.

AWS CLI

Pour obtenir les résultats de la détection de texte asynchrone dans un document de plusieurs pages

L'get-document-text-detectionexemple 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

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": [
                        "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 la section Détection et analyse du texte dans les documents de plusieurs pages du manuel Amazon Textract Developers Guide

L'exemple de code suivant montre comment utiliserstart-document-analysis.

AWS CLI

Pour commencer à analyser le texte d'un document de plusieurs pages

L'start-document-analysisexemple suivant montre comment démarrer une analyse asynchrone du texte 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 la section Détection et analyse du texte dans les documents de plusieurs pages du manuel Amazon Textract Developers Guide

L'exemple de code suivant montre comment utiliserstart-document-text-detection.

AWS CLI

Pour commencer à détecter du texte dans un document de plusieurs pages

L'start-document-text-detectionexemple suivant montre comment démarrer la détection asynchrone du texte 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 la section Détection et analyse du texte dans les documents de plusieurs pages du manuel Amazon Textract Developers Guide