Détection de texte sur une image

Pour détecter du texte sur une image (API)

1. Remplissez les conditions préalables requises suivantes, si vous ne l’avez pas déjà fait.

   1. Créez ou mettez à jour un utilisateur avec les autorisations AmazonRekognitionFullAccess et AmazonS3ReadOnlyAccess. Pour plus d’informations, consultez Étape 1 : créer un AWS compte et créer un utilisateur.

   2. Installez et configurez AWS Command Line Interface les AWS SDK. Pour plus d’informations, consultez Étape 2 : configurer le AWS CLI and AWS SDKs.

2. Chargez l’image qui contient du texte dans votre compartiment S3.

   Pour en savoir plus, consultez Chargement d’objets dans Amazon S3 dans le Guide de l’utilisateur Amazon Simple Storage Service.

3. Utilisez les exemples suivants pour appeler l’opération DetectText.

   Java

   L’exemple de code suivant affiche dans une image les lignes et les mots qui ont été détectés.

   Remplacez la valeur de bucket et de photo par le nom du compartiment S3 et celui de l’image utilisés à l’étape 2.

   //Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
   //PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
   
   package aws.example.rekognition.image;
   import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognition;
   import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognitionClientBuilder;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.AmazonRekognitionException;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.S3Object;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectTextRequest;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectTextResult;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.TextDetection;
   import java.util.List;
   
   
   
   public class DetectText {
   
      public static void main(String[] args) throws Exception {
         
     
         String photo = "inputtext.jpg";
         String bucket = "bucket";
   
         AmazonRekognition rekognitionClient = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient();
   
        
         
         DetectTextRequest request = new DetectTextRequest()
                 .withImage(new Image()
                 .withS3Object(new S3Object()
                 .withName(photo)
                 .withBucket(bucket)));
       
   
         try {
            DetectTextResult result = rekognitionClient.detectText(request);
            List<TextDetection> textDetections = result.getTextDetections();
   
            System.out.println("Detected lines and words for " + photo);
            for (TextDetection text: textDetections) {
         
                    System.out.println("Detected: " + text.getDetectedText());
                    System.out.println("Confidence: " + text.getConfidence().toString());
                    System.out.println("Id : " + text.getId());
                    System.out.println("Parent Id: " + text.getParentId());
                    System.out.println("Type: " + text.getType());
                    System.out.println();
            }
         } catch(AmazonRekognitionException e) {
            e.printStackTrace();
         }
      }
   }

   Java V2

   Ce code est extrait du GitHub référentiel d'exemples du SDK de AWS documentation. Voir l’exemple complet ici.

   /**
   *  To run this code example, ensure that you perform the Prerequisites as stated in the Amazon Rekognition Guide:
   *  https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/video-analyzing-with-sqs.html
   *
   * Also, ensure that set up your development environment, including your credentials.
   *
   * For information, see this documentation topic:
   *
   * https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
   */
   
   //snippet-start:[rekognition.java2.detect_text.import]
   import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
   import software.amazon.awssdk.core.SdkBytes;
   import software.amazon.awssdk.regions.Region;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectTextRequest;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectTextResponse;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.TextDetection;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
   import java.io.FileInputStream;
   import java.io.FileNotFoundException;
   import java.io.InputStream;
   import java.util.List;
   //snippet-end:[rekognition.java2.detect_text.import]
   
   /**
   * Before running this Java V2 code example, set up your development environment, including your credentials.
   *
   * For more information, see the following documentation topic:
   *
   * https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
   */
   public class DetectTextImage {
   
    public static void main(String[] args) {
   
        final String usage = "\n" +
            "Usage: " +
            "   <sourceImage>\n\n" +
            "Where:\n" +
            "   sourceImage - The path to the image that contains text (for example, C:\\AWS\\pic1.png). \n\n";
   
      if (args.length != 1) {
            System.out.println(usage);
            System.exit(1);
        }
   
        String sourceImage = args[0] ;
        Region region = Region.US_WEST_2;
        RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
            .region(region)
            .credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("default"))
            .build();
   
        detectTextLabels(rekClient, sourceImage );
        rekClient.close();
    }
   
    // snippet-start:[rekognition.java2.detect_text.main]
    public static void detectTextLabels(RekognitionClient rekClient, String sourceImage) {
   
        try {
            InputStream sourceStream = new FileInputStream(sourceImage);
            SdkBytes sourceBytes = SdkBytes.fromInputStream(sourceStream);
            Image souImage = Image.builder()
                .bytes(sourceBytes)
                .build();
   
            DetectTextRequest textRequest = DetectTextRequest.builder()
                .image(souImage)
                .build();
   
            DetectTextResponse textResponse = rekClient.detectText(textRequest);
            List<TextDetection> textCollection = textResponse.textDetections();
            System.out.println("Detected lines and words");
            for (TextDetection text: textCollection) {
                System.out.println("Detected: " + text.detectedText());
                System.out.println("Confidence: " + text.confidence().toString());
                System.out.println("Id : " + text.id());
                System.out.println("Parent Id: " + text.parentId());
                System.out.println("Type: " + text.type());
                System.out.println();
            }
   
        } catch (RekognitionException | FileNotFoundException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
    // snippet-end:[rekognition.java2.detect_text.main]

   AWS CLI

   Cette AWS CLI commande affiche la sortie JSON pour l'opération detect-text CLI.

   Remplacez la valeur de Bucket et de Name par le nom du compartiment S3 et le nom de l’image utilisés à l’étape 2.

   Remplacez la valeur de profile_name par le nom de votre profil de développeur.

   aws rekognition detect-text  --image "{"S3Object":{"Bucket":"bucket-name","Name":"image-name"}}" --profile default

   Si vous accédez à la CLI sur un périphérique Windows, utilisez des guillemets doubles au lieu de guillemets simples et évitez les guillemets doubles internes par une barre oblique inverse (c’est-à-dire \) pour corriger les erreurs d’analyse que vous pourriez rencontrer. Pour un exemple, consultez ce qui suit :

   aws rekognition detect-text  --image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"bucket-name\",\"Name\":\"image-name\"}}" --profile default

   Python

   L’exemple de code suivant affiche les lignes et les mots détectés dans une image.

   Remplacez la valeur de bucket et photo par le nom du compartiment S3 et le nom de l’image utilisés à l’étape 2. Remplacez la valeur de profile_name dans la ligne qui crée la session de Rekognition par le nom de votre profil de développeur.

   # Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
   # PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
   
   import boto3
   
   def detect_text(photo, bucket):
   
       session = boto3.Session(profile_name='default')
       client = session.client('rekognition')
   
       response = client.detect_text(Image={'S3Object': {'Bucket': bucket, 'Name': photo}})
   
       textDetections = response['TextDetections']
       print('Detected text\n----------')
       for text in textDetections:
           print('Detected text:' + text['DetectedText'])
           print('Confidence: ' + "{:.2f}".format(text['Confidence']) + "%")
           print('Id: {}'.format(text['Id']))
           if 'ParentId' in text:
               print('Parent Id: {}'.format(text['ParentId']))
           print('Type:' + text['Type'])
           print()
       return len(textDetections)
   
   def main():
       bucket = 'bucket-name'
       photo = 'photo-name'
       text_count = detect_text(photo, bucket)
       print("Text detected: " + str(text_count))
   
   if __name__ == "__main__":
       main()

   .NET

   L’exemple de code suivant affiche les lignes et les mots détectés dans une image.

   Remplacez la valeur de bucket et de photo par le nom du compartiment S3; et le nom de l’image utilisés à l’étape 2.

   //Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
   //PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
   
   using System;
   using Amazon.Rekognition;
   using Amazon.Rekognition.Model;
   
   public class DetectText
   {
       public static void Example()
       {
           String photo = "input.jpg";
           String bucket = "bucket";
   
           AmazonRekognitionClient rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient();
   
           DetectTextRequest detectTextRequest = new DetectTextRequest()
           {
               Image = new Image()
               {
                   S3Object = new S3Object()
                   {
                       Name = photo,
                       Bucket = bucket
                   }
               }
           };
   
           try
           {
               DetectTextResponse detectTextResponse = rekognitionClient.DetectText(detectTextRequest);
               Console.WriteLine("Detected lines and words for " + photo);
               foreach (TextDetection text in detectTextResponse.TextDetections)
               {
                   Console.WriteLine("Detected: " + text.DetectedText);
                   Console.WriteLine("Confidence: " + text.Confidence);
                   Console.WriteLine("Id : " + text.Id);
                   Console.WriteLine("Parent Id: " + text.ParentId);
                   Console.WriteLine("Type: " + text.Type);
               }
           }
           catch (Exception e)
           {
               Console.WriteLine(e.Message);
           }
       }
   }

   Node.JS

   L’exemple de code suivant affiche les lignes et les mots détectés dans une image.

   Remplacez la valeur de bucket et de photo par le nom du compartiment S3 et le nom de l’image utilisés à l’étape 2. Remplacez la valeur de region par la région figurant dans vos informations d’identification .aws. Remplacez la valeur de profile_name dans la ligne qui crée la session de Rekognition par le nom de votre profil de développeur.

   var AWS = require('aws-sdk');
   
   const bucket = 'bucket' // the bucketname without s3://
   const photo  = 'photo' // the name of file
   
   const config = new AWS.Config({
     accessKeyId: process.env.AWS_ACCESS_KEY_ID,
     secretAccessKey: process.env.AWS_SECRET_ACCESS_KEY,
   }) 
   AWS.config.update({region:'region'});
   const client = new AWS.Rekognition();
   const params = {
     Image: {
       S3Object: {
         Bucket: bucket,
         Name: photo
       },
     },
   }
   client.detectText(params, function(err, response) {
     if (err) {
       console.log(err, err.stack); // handle error if an error occurred
     } else {
       console.log(`Detected Text for: ${photo}`)
       console.log(response)
       response.TextDetections.forEach(label => {
         console.log(`Detected Text: ${label.DetectedText}`),
         console.log(`Type: ${label.Type}`),
         console.log(`ID: ${label.Id}`),
         console.log(`Parent ID: ${label.ParentId}`),
         console.log(`Confidence: ${label.Confidence}`),
         console.log(`Polygon: `)
         console.log(label.Geometry.Polygon)
       } 
       )
     } 
   });