Ada lebih banyak contoh AWS SDK yang tersedia di repo Contoh [SDK AWS Doc](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples). GitHub 

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Contoh Amazon Texttract menggunakan AWS CLI
<a name="cli_2_textract_code_examples"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara melakukan tindakan dan menerapkan skenario umum dengan menggunakan Amazon Textract. AWS Command Line Interface 

*Tindakan* merupakan kutipan kode dari program yang lebih besar dan harus dijalankan dalam konteks. Sementara tindakan menunjukkan cara memanggil fungsi layanan individual, Anda dapat melihat tindakan dalam konteks dalam skenario terkait.

Setiap contoh menyertakan tautan ke kode sumber lengkap, di mana Anda dapat menemukan instruksi tentang cara mengatur dan menjalankan kode dalam konteks.

**Topics**
+ [Tindakan](#actions)

## Tindakan
<a name="actions"></a>

### `analyze-document`
<a name="textract_AnalyzeDocument_cli_2_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`analyze-document`.

**AWS CLI**  
**Untuk menganalisis teks dalam dokumen**  
`analyze-document`Contoh berikut menunjukkan cara menganalisis teks dalam dokumen.  
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
```
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": [
                        "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
    }
}
```
Untuk informasi selengkapnya, lihat Menganalisis Teks Dokumen dengan Amazon Ttract di Panduan Pengembang *Amazon Texttract*  
+  Untuk detail API, lihat [AnalyzeDocument](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/analyze-document.html)di *Referensi AWS CLI Perintah*. 

### `detect-document-text`
<a name="textract_DetectDocumentText_cli_2_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`detect-document-text`.

**AWS CLI**  
**Untuk mendeteksi teks dalam dokumen**  
Berikut `detect-document-text` ini Contoh berikut menunjukkan cara mendeteksi teks dalam dokumen.  
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
```
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": [
                        "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
    }
}
```
Untuk informasi selengkapnya, lihat Mendeteksi Teks Dokumen dengan Amazon Textract di Panduan Pengembang Amazon *Textract*  
+  Untuk detail API, lihat [DetectDocumentText](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/detect-document-text.html)di *Referensi AWS CLI Perintah*. 

### `get-document-analysis`
<a name="textract_GetDocumentAnalysis_cli_2_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`get-document-analysis`.

**AWS CLI**  
**Untuk mendapatkan hasil analisis teks asinkron dari dokumen multi-halaman**  
`get-document-analysis`Contoh berikut menunjukkan cara mendapatkan hasil analisis teks asinkron dari dokumen multi-halaman.  

```
aws textract get-document-analysis \
    --job-id df7cf32ebbd2a5de113535fcf4d921926a701b09b4e7d089f3aebadb41e0712b \
    --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": [
                        "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"
}
```
Untuk informasi selengkapnya, lihat Mendeteksi dan Menganalisis Teks dalam Dokumen Multi-Halaman di Panduan Pengembang *Amazon Texttract*  
+  Untuk detail API, lihat [GetDocumentAnalysis](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/get-document-analysis.html)di *Referensi AWS CLI Perintah*. 

### `get-document-text-detection`
<a name="textract_GetDocumentTextDetection_cli_2_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`get-document-text-detection`.

**AWS CLI**  
**Untuk mendapatkan hasil deteksi teks asinkron dalam dokumen multi-halaman**  
`get-document-text-detection`Contoh berikut menunjukkan cara mendapatkan hasil deteksi teks asinkron dalam dokumen multi-halaman.  

```
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"
}
```
Untuk informasi selengkapnya, lihat Mendeteksi dan Menganalisis Teks dalam Dokumen Multi-Halaman di Panduan Pengembang *Amazon Texttract*  
+  Untuk detail API, lihat [GetDocumentTextDetection](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/get-document-text-detection.html)di *Referensi AWS CLI Perintah*. 

### `start-document-analysis`
<a name="textract_StartDocumentAnalysis_cli_2_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`start-document-analysis`.

**AWS CLI**  
**Untuk mulai menganalisis teks dalam dokumen multi-halaman**  
`start-document-analysis`Contoh berikut menunjukkan bagaimana memulai analisis asinkron teks dalam dokumen multi-halaman.  
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"
```
Output:  

```
{
    "JobId": "df7cf32ebbd2a5de113535fcf4d921926a701b09b4e7d089f3aebadb41e0712b"
}
```
Untuk informasi selengkapnya, lihat Mendeteksi dan Menganalisis Teks dalam Dokumen Multi-Halaman di Panduan Pengembang *Amazon Texttract*  
+  Untuk detail API, lihat [StartDocumentAnalysis](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/start-document-analysis.html)di *Referensi AWS CLI Perintah*. 

### `start-document-text-detection`
<a name="textract_StartDocumentTextDetection_cli_2_topic"></a>

Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan`start-document-text-detection`.

**AWS CLI**  
**Untuk mulai mendeteksi teks dalam dokumen multi-halaman**  
`start-document-text-detection`Contoh berikut menunjukkan bagaimana memulai deteksi asinkron teks dalam dokumen multi-halaman.  
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"
```
Output:  

```
{
    "JobId": "57849a3dc627d4df74123dca269d69f7b89329c870c65bb16c9fd63409d200b9"
}
```
Untuk informasi selengkapnya, lihat Mendeteksi dan Menganalisis Teks dalam Dokumen Multi-Halaman di Panduan Pengembang *Amazon Texttract*  
+  Untuk detail API, lihat [StartDocumentTextDetection](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/start-document-text-detection.html)di *Referensi AWS CLI Perintah*.