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# Amazon Textract でドキュメントテキストの検出
文書内のテキストを検出するには、[DetectDocumentText](API_DetectDocumentText.md)操作を行い、ドキュメントファイルを入力として渡します。`DetectDocumentText`検出されたテキストの行と単語、ドキュメント内のテキストの位置、および検出されたテキスト間の関係を含む JSON 構造を返します。詳細については、「[テキストの検出](how-it-works-detecting.md)」を参照してください。
入力ドキュメントとして、イメージのバイト配列 (base64 エンコードされたイメージのバイト) を指定するか、Amazon S3 オブジェクトを指定できます。以下の手順では、イメージファイルを S3 バケットにアップロードし、そのファイル名を指定します。
**ドキュメント内のテキストを検出するには (API)**
1. まだ実行していない場合:
1. を使用して IAM ユーザーを作成または更新する`AmazonTextractFullAccess`そして`AmazonS3ReadOnlyAccess`アクセス許可。詳細については、「[ステップ 1: AWS アカウントを設定して IAM ユーザーの作成](setting-up.md#setting-up-iam)」を参照してください。
1. AWS CLI と AWS SDK をインストールして設定します。詳細については、「[ステップ 2: のセットアップAWS CLIそしてAWSSDK](setup-awscli-sdk.md)」を参照してください。
1. ドキュメントを S3 バケットにアップロードします。
手順については、以下を参照してください。[Amazon S3 へのオブジェクトのアップロード](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/UploadingObjectsintoAmazonS3.html)の*Amazon Simple Storage Service ユーザーガイド*。
1. 以下の例を使用して、`DetectDocumentText` オペレーションを呼び出します。
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#### [ Java ]
次のサンプルコードは、検出されたテキストの行を囲むドキュメントとボックスを表示します。
関数内で`main`で、の値を置き換えます。`bucket`そして`document`は、ステップ 2 で使用した Amazon S3 バケット名とドキュメント名を使用します。
```
//Calls DetectDocumentText.
//Loads document from S3 bucket. Displays the document and bounding boxes around detected lines/words of text.
package com.amazonaws.samples;
import java.awt.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.util.List;
import javax.imageio.ImageIO;
import javax.swing.*;
import com.amazonaws.services.s3.AmazonS3;
import com.amazonaws.services.s3.AmazonS3ClientBuilder;
import com.amazonaws.services.s3.model.S3ObjectInputStream;
import com.amazonaws.client.builder.AwsClientBuilder.EndpointConfiguration;
import com.amazonaws.services.textract.AmazonTextract;
import com.amazonaws.services.textract.AmazonTextractClientBuilder;
import com.amazonaws.services.textract.model.Block;
import com.amazonaws.services.textract.model.BoundingBox;
import com.amazonaws.services.textract.model.DetectDocumentTextRequest;
import com.amazonaws.services.textract.model.DetectDocumentTextResult;
import com.amazonaws.services.textract.model.Document;
import com.amazonaws.services.textract.model.S3Object;
import com.amazonaws.services.textract.model.Point;
import com.amazonaws.services.textract.model.Relationship;
public class DocumentText extends JPanel {
private static final long serialVersionUID = 1L;
BufferedImage image;
DetectDocumentTextResult result;
public DocumentText(DetectDocumentTextResult documentResult, BufferedImage bufImage) throws Exception {
super();
result = documentResult; // Results of text detection.
image = bufImage; // The image containing the document.
}
// Draws the image and text bounding box.
public void paintComponent(Graphics g) {
int height = image.getHeight(this);
int width = image.getWidth(this);
Graphics2D g2d = (Graphics2D) g; // Create a Java2D version of g.
// Draw the image.
g2d.drawImage(image, 0, 0, image.getWidth(this) , image.getHeight(this), this);
// Iterate through blocks and display polygons around lines of detected text.
List blocks = result.getBlocks();
for (Block block : blocks) {
DisplayBlockInfo(block);
if ((block.getBlockType()).equals("LINE")) {
ShowPolygon(height, width, block.getGeometry().getPolygon(), g2d);
/*
ShowBoundingBox(height, width, block.getGeometry().getBoundingBox(), g2d);
*/
} else { // its a word, so just show vertical lines.
ShowPolygonVerticals(height, width, block.getGeometry().getPolygon(), g2d);
}
}
}
// Show bounding box at supplied location.
private void ShowBoundingBox(int imageHeight, int imageWidth, BoundingBox box, Graphics2D g2d) {
float left = imageWidth * box.getLeft();
float top = imageHeight * box.getTop();
// Display bounding box.
g2d.setColor(new Color(0, 212, 0));
g2d.drawRect(Math.round(left), Math.round(top),
Math.round(imageWidth * box.getWidth()), Math.round(imageHeight * box.getHeight()));
}
// Shows polygon at supplied location
private void ShowPolygon(int imageHeight, int imageWidth, List points, Graphics2D g2d) {
g2d.setColor(new Color(0, 0, 0));
Polygon polygon = new Polygon();
// Construct polygon and display
for (Point point : points) {
polygon.addPoint((Math.round(point.getX() * imageWidth)),
Math.round(point.getY() * imageHeight));
}
g2d.drawPolygon(polygon);
}
// Draws only the vertical lines in the supplied polygon.
private void ShowPolygonVerticals(int imageHeight, int imageWidth, List points, Graphics2D g2d) {
g2d.setColor(new Color(0, 212, 0));
Object[] parry = points.toArray();
g2d.setStroke(new BasicStroke(2));
g2d.drawLine(Math.round(((Point) parry[0]).getX() * imageWidth),
Math.round(((Point) parry[0]).getY() * imageHeight), Math.round(((Point) parry[3]).getX() * imageWidth),
Math.round(((Point) parry[3]).getY() * imageHeight));
g2d.setColor(new Color(255, 0, 0));
g2d.drawLine(Math.round(((Point) parry[1]).getX() * imageWidth),
Math.round(((Point) parry[1]).getY() * imageHeight), Math.round(((Point) parry[2]).getX() * imageWidth),
Math.round(((Point) parry[2]).getY() * imageHeight));
}
//Displays information from a block returned by text detection and text analysis
private void DisplayBlockInfo(Block block) {
System.out.println("Block Id : " + block.getId());
if (block.getText()!=null)
System.out.println(" Detected text: " + block.getText());
System.out.println(" Type: " + block.getBlockType());
if (block.getBlockType().equals("PAGE") !=true) {
System.out.println(" Confidence: " + block.getConfidence().toString());
}
if(block.getBlockType().equals("CELL"))
{
System.out.println(" Cell information:");
System.out.println(" Column: " + block.getColumnIndex());
System.out.println(" Row: " + block.getRowIndex());
System.out.println(" Column span: " + block.getColumnSpan());
System.out.println(" Row span: " + block.getRowSpan());
}
System.out.println(" Relationships");
List relationships=block.getRelationships();
if(relationships!=null) {
for (Relationship relationship : relationships) {
System.out.println(" Type: " + relationship.getType());
System.out.println(" IDs: " + relationship.getIds().toString());
}
} else {
System.out.println(" No related Blocks");
}
System.out.println(" Geometry");
System.out.println(" Bounding Box: " + block.getGeometry().getBoundingBox().toString());
System.out.println(" Polygon: " + block.getGeometry().getPolygon().toString());
List entityTypes = block.getEntityTypes();
System.out.println(" Entity Types");
if(entityTypes!=null) {
for (String entityType : entityTypes) {
System.out.println(" Entity Type: " + entityType);
}
} else {
System.out.println(" No entity type");
}
if(block.getPage()!=null)
System.out.println(" Page: " + block.getPage());
System.out.println();
}
public static void main(String arg[]) throws Exception {
// The S3 bucket and document
String document = "";
String bucket = "";
AmazonS3 s3client = AmazonS3ClientBuilder.standard()
.withEndpointConfiguration(
new EndpointConfiguration("https://s3.amazonaws.com","us-east-1"))
.build();
// Get the document from S3
com.amazonaws.services.s3.model.S3Object s3object = s3client.getObject(bucket, document);
S3ObjectInputStream inputStream = s3object.getObjectContent();
BufferedImage image = ImageIO.read(inputStream);
// Call DetectDocumentText
EndpointConfiguration endpoint = new EndpointConfiguration(
"https://textract.us-east-1.amazonaws.com", "us-east-1");
AmazonTextract client = AmazonTextractClientBuilder.standard()
.withEndpointConfiguration(endpoint).build();
DetectDocumentTextRequest request = new DetectDocumentTextRequest()
.withDocument(new Document().withS3Object(new S3Object().withName(document).withBucket(bucket)));
DetectDocumentTextResult result = client.detectDocumentText(request);
// Create frame and panel.
JFrame frame = new JFrame("RotateImage");
frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
DocumentText panel = new DocumentText(result, image);
panel.setPreferredSize(new Dimension(image.getWidth() , image.getHeight() ));
frame.setContentPane(panel);
frame.pack();
frame.setVisible(true);
}
}
```
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#### [ AWS CLI ]
この AWS CLI コマンドでは、`detect-document-text` CLI オペレーションの JSON 出力を表示します。
の値を置換する`Bucket`そして`Name`ステップ 2 で使用した Amazon S3 バケット名とドキュメント名を指定します。
```
aws textract detect-document-text \
--document '{"S3Object":{"Bucket":"bucket","Name":"document"}}'
```
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#### [ Python ]
次のコード例では、テキスト行周辺のドキュメントとボックスを表示します。
関数内で`main`で、の値を置き換えます。`bucket`そして`document`ステップ 2 で使用した Amazon S3 バケット名とドキュメント名を指定します。
```
#Detects text in a document stored in an S3 bucket. Display polygon box around text and angled text
import boto3
import io
from io import BytesIO
import sys
import psutil
import time
import math
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
# Displays information about a block returned by text detection and text analysis
def DisplayBlockInformation(block):
print('Id: {}'.format(block['Id']))
if 'Text' in block:
print(' Detected: ' + block['Text'])
print(' Type: ' + block['BlockType'])
if 'Confidence' in block:
print(' Confidence: ' + "{:.2f}".format(block['Confidence']) + "%")
if block['BlockType'] == 'CELL':
print(" Cell information")
print(" Column: " + str(block['ColumnIndex']))
print(" Row: " + str(block['RowIndex']))
print(" ColumnSpan: " + str(block['ColumnSpan']))
print(" RowSpan: " + str(block['RowSpan']))
if 'Relationships' in block:
print(' Relationships: {}'.format(block['Relationships']))
print(' Geometry: ')
print(' Bounding Box: {}'.format(block['Geometry']['BoundingBox']))
print(' Polygon: {}'.format(block['Geometry']['Polygon']))
if block['BlockType'] == "KEY_VALUE_SET":
print (' Entity Type: ' + block['EntityTypes'][0])
if 'Page' in block:
print('Page: ' + block['Page'])
print()
def process_text_detection(bucket, document):
#Get the document from S3
s3_connection = boto3.resource('s3')
s3_object = s3_connection.Object(bucket,document)
s3_response = s3_object.get()
stream = io.BytesIO(s3_response['Body'].read())
image=Image.open(stream)
# Detect text in the document
client = boto3.client('textract')
#process using image bytes
#image_binary = stream.getvalue()
#response = client.detect_document_text(Document={'Bytes': image_binary})
#process using S3 object
response = client.detect_document_text(
Document={'S3Object': {'Bucket': bucket, 'Name': document}})
#Get the text blocks
blocks=response['Blocks']
width, height =image.size
draw = ImageDraw.Draw(image)
print ('Detected Document Text')
# Create image showing bounding box/polygon the detected lines/text
for block in blocks:
print('Type: ' + block['BlockType'])
if block['BlockType'] != 'PAGE':
print('Detected: ' + block['Text'])
print('Confidence: ' + "{:.2f}".format(block['Confidence']) + "%")
print('Id: {}'.format(block['Id']))
if 'Relationships' in block:
print('Relationships: {}'.format(block['Relationships']))
print('Bounding Box: {}'.format(block['Geometry']['BoundingBox']))
print('Polygon: {}'.format(block['Geometry']['Polygon']))
print()
draw=ImageDraw.Draw(image)
# Draw WORD - Green - start of word, red - end of word
if block['BlockType'] == "WORD":
draw.line([(width * block['Geometry']['Polygon'][0]['X'],
height * block['Geometry']['Polygon'][0]['Y']),
(width * block['Geometry']['Polygon'][3]['X'],
height * block['Geometry']['Polygon'][3]['Y'])],fill='green',
width=2)
draw.line([(width * block['Geometry']['Polygon'][1]['X'],
height * block['Geometry']['Polygon'][1]['Y']),
(width * block['Geometry']['Polygon'][2]['X'],
height * block['Geometry']['Polygon'][2]['Y'])],
fill='red',
width=2)
# Draw box around entire LINE
if block['BlockType'] == "LINE":
points=[]
for polygon in block['Geometry']['Polygon']:
points.append((width * polygon['X'], height * polygon['Y']))
draw.polygon((points), outline='black')
# Uncomment to draw bounding box
#box=block['Geometry']['BoundingBox']
#left = width * box['Left']
#top = height * box['Top']
#draw.rectangle([left,top, left + (width * box['Width']), top +(height * box['Height'])],outline='black')
# Display the image
image.show()
# display image for 10 seconds
return len(blocks)
def main():
bucket = ''
document = ''
block_count=process_text_detection(bucket,document)
print("Blocks detected: " + str(block_count))
if __name__ == "__main__":
main()
```
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#### [ Node.js ]
次の Node.js サンプルコードは、検出されたテキスト行の周囲のドキュメントとボックスを表示し、コードの実行元のディレクトリに結果のイメージを出力します。これは、`image-size`そして`images`パッケージ。
関数内で`main`で、の値を置き換えます。`bucket`そして`document`ステップ 2 で使用した Amazon S3 バケット名とドキュメント名を指定します。の値を置換する`regionConfig`アカウントが属しているリージョンの名前を指定します。
```
async function main(){
// Import AWS
const AWS = require("aws-sdk")
// Use Image-Size to get
const sizeOf = require('image-size');
// Image tool to draw buffers
const images = require("images");
// Create a canvas and get the context
const { createCanvas } = require('canvas')
const canvas = createCanvas(200, 200)
const ctx = canvas.getContext('2d')
// Set variables
const bucket = 'bucket-name' // the s3 bucket name
const photo = 'image-name' // the name of file
const regionConfig = 'region'
// Set region if needed
AWS.config.update({region:regionConfig});
// Connect to Textract
const client = new AWS.Textract();
// Connect to S3 to display image
const s3 = new AWS.S3();
// Define paramaters
const params = {
Document: {
S3Object: {
Bucket: bucket,
Name: photo
},
},
}
// Function to display image
async function getImage(){
const imageData = s3.getObject(
{
Bucket: bucket,
Key: photo
}
).promise();
return imageData;
}
// get image
var imageData = await getImage()
// Get the height, width of the image
const dimensions = sizeOf(imageData.Body)
const width = dimensions.width
const height = dimensions.height
console.log(imageData.Body)
console.log(width, height)
canvas.width = width;
canvas.height = height;
try{
// Call API and log response
const res = await client.detectDocumentText(params).promise();
var image = images(imageData.Body).size(width, height)
//console.log the type of block, text, text type, and confidence
res.Blocks.forEach(block => {
console.log(`Block Type: ${block.BlockType}`),
console.log(`Text: ${block.Text}`)
console.log(`TextType: ${block.TextType}`)
console.log(`Confidence: ${block.Confidence}`)
// Draw box around detected text using polygons
ctx.strokeStyle = 'rgba(0,0,0,0.5)';
ctx.beginPath();
block.Geometry.Polygon.forEach(({X, Y}) =>
ctx.lineTo(width * X - 10, height * Y - 10)
);
ctx.closePath();
ctx.stroke();
console.log("-----")
})
// render image
var buffer = canvas.toBuffer("image/png");
image.draw(images(buffer), 10, 10)
image.save("output-image.jpg");
} catch (err){
console.error(err);}
}
main()
```
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1. 例を実行します。Python および Java の例には、ドキュメントイメージが表示されます。検出されたテキストの各行をブラックボックスで囲みます。緑色の縦線は、検出された単語の先頭です。赤い縦線は、検出された単語の終わりです。-AWS CLI例では、の JSON 出力のみを表示します。`DetectDocumentText`オペレーション.