Doc AWS SDK 예제 GitHub 리포지토리에서 더 많은 SDK 예제를 사용할 수 있습니다. [AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)
기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
# 를 사용한 Amazon Textract 예제 AWS CLI
다음 코드 예제에서는 Amazon Textract에서를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현 AWS Command Line Interface 하는 방법을 보여줍니다.
*작업*은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 개별 서비스 함수를 직접적으로 호출하는 방법을 보여주며 관련 시나리오의 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.
각 예시에는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있으며, 여기에서 컨텍스트에 맞춰 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있습니다.
**Topics**
+ [작업](#actions)
## 작업
### `analyze-document`
다음 코드 예시에서는 `analyze-document`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**문서 텍스트 분석**
다음 `analyze-document` 예시에서는 문서에서 텍스트를 분석하는 방법을 보여줍니다.
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
```
출력:
```
{
"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
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Textract 개발자 안내서*의 Amazon Textract로 문서 텍스트 분석을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [AnalyzeDocument](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/analyze-document.html)를 참조하세요.
### `detect-document-text`
다음 코드 예시에서는 `detect-document-text`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**문서 텍스트 감지**
다음 `detect-document-text` 예시에서는 문서에서 텍스트를 감지하는 방법을 보여줍니다.
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
```
출력:
```
{
"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
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Textract 개발자 안내서*의 Amazon Textract로 문서 텍스트 분석을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DetectDocumentText](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/detect-document-text.html)를 참조하세요.
### `get-document-analysis`
다음 코드 예시에서는 `get-document-analysis`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**여러 페이지 문서의 비동기 텍스트 분석 결과 가져오기**
다음 `get-document-analysis` 예시에서는 여러 페이지 문서의 비동기 텍스트 분석 결과를 가져오는 방법을 보여줍니다.
```
aws textract get-document-analysis \
--job-id df7cf32ebbd2a5de113535fcf4d921926a701b09b4e7d089f3aebadb41e0712b \
--max-results 1000
```
출력:
```
{
"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"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Textract 개발자 안내서*의 여러 페이지 문서의 텍스트 감지 및 분석을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [GetDocumentAnalysis](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/get-document-analysis.html)를 참조하세요.
### `get-document-text-detection`
다음 코드 예시에서는 `get-document-text-detection`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**여러 페이지 문서의 비동기 텍스트 감지 결과 가져오기**
다음 `get-document-text-detection` 예시에서는 여러 페이지 문서의 비동기 텍스트 감지 결과를 가져오는 방법을 보여줍니다.
```
aws textract get-document-text-detection \
--job-id 57849a3dc627d4df74123dca269d69f7b89329c870c65bb16c9fd63409d200b9 \
--max-results 1000
```
출력
```
{
"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"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Textract 개발자 안내서*의 여러 페이지 문서의 텍스트 감지 및 분석을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [GetDocumentTextDetection](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/get-document-text-detection.html)을 참조하세요.
### `start-document-analysis`
다음 코드 예시에서는 `start-document-analysis`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**여러 페이지 문서의 텍스트 분석 시작**
다음 `start-document-analysis` 예시에서는 여러 페이지가 있는 문서에서 비동기식 텍스트 분석을 시작하는 방법을 보여줍니다.
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"
```
출력:
```
{
"JobId": "df7cf32ebbd2a5de113535fcf4d921926a701b09b4e7d089f3aebadb41e0712b"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Textract 개발자 안내서*의 여러 페이지 문서의 텍스트 감지 및 분석을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StartDocumentAnalysis](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/start-document-analysis.html)를 참조하세요.
### `start-document-text-detection`
다음 코드 예시에서는 `start-document-text-detection`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**여러 페이지 문서의 텍스트 감지 시작**
다음 `start-document-text-detection` 예시에서는 여러 페이지가 있는 문서에서 비동기식 텍스트 감지를 시작하는 방법을 보여줍니다.
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"
```
출력:
```
{
"JobId": "57849a3dc627d4df74123dca269d69f7b89329c870c65bb16c9fd63409d200b9"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Textract 개발자 안내서*의 여러 페이지 문서의 텍스트 감지 및 분석을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StartDocumentTextDetection](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/start-document-text-detection.html)을 참조하세요.