文件 AWS 開發套件範例 GitHub 儲存庫中有更多可用的 [AWS SDK 範例](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 使用 的 Amazon Textract 範例 AWS CLI
<a name="cli_2_textract_code_examples"></a>

下列程式碼範例示範如何使用 AWS Command Line Interface 搭配 Amazon Textract 執行動作和實作常見案例。

*Actions* 是大型程式的程式碼摘錄，必須在內容中執行。雖然動作會告訴您如何呼叫個別服務函數，但您可以在其相關情境中查看內容中的動作。

每個範例均包含完整原始碼的連結，您可在連結中找到如何設定和執行內容中程式碼的相關指示。

**Topics**
+ [動作](#actions)

## 動作
<a name="actions"></a>

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

以下程式碼範例顯示如何使用 `analyze-document`。

**AWS CLI**  
**分析文件中的文字**  
下列 `analyze-document` 範例示範如何分析文件中的文字。  
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
```
輸出：  

```
{
    "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
    }
}
```
如需詳細資訊，請參閱《Amazon Textract 開發人員指南》**中的「使用 Amazon Textract 分析文件文字」  
+  如需 API 詳細資訊，請參閱《AWS CLI 命令參考》**中的 [AnalyzeDocument](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/analyze-document.html)。

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

以下程式碼範例顯示如何使用 `detect-document-text`。

**AWS CLI**  
**偵測文件中的文字**  
下列 `detect-document-text` 範例示範如何偵測文件中的文字。  
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
```
輸出：  

```
{
    "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
    }
}
```
如需詳細資訊，請參閱《Amazon Textract 開發人員指南》**中的「使用 Amazon Textract 偵測文件文字」  
+  如需 API 詳細資訊，請參閱《AWS CLI 命令參考》**中的 [DetectDocumentText](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/detect-document-text.html)。

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

以下程式碼範例顯示如何使用 `get-document-analysis`。

**AWS CLI**  
**取得多頁文件的非同步文字分析結果**  
下列 `get-document-analysis` 範例會示範如何取得多頁文件的非同步文字分析結果。  

```
aws textract get-document-analysis \
    --job-id df7cf32ebbd2a5de113535fcf4d921926a701b09b4e7d089f3aebadb41e0712b \
    --max-results 1000
```
輸出：  

```
{
    "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"
}
```
如需詳細資訊，請參閱《Amazon Textract 開發人員指南》**中的「偵測和分析多頁文件中的文字」  
+  如需 API 詳細資訊，請參閱《AWS CLI 命令參考》**中的 [GetDocumentAnalysis](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/get-document-analysis.html)。

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

以下程式碼範例顯示如何使用 `get-document-text-detection`。

**AWS CLI**  
**在多頁文件中取得非同步文字偵測的結果**  
下列 `get-document-text-detection` 範例會示範如何取得多頁文件的非同步文字偵測結果。  

```
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"
}
```
如需詳細資訊，請參閱《Amazon Textract 開發人員指南》**中的「偵測和分析多頁文件中的文字」  
+  如需 API 詳細資訊，請參閱《AWS CLI 命令參考》**中的 [GetDocumentTextDetection](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/get-document-text-detection.html)。

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

以下程式碼範例顯示如何使用 `start-document-analysis`。

**AWS CLI**  
**開始分析多頁文件中的文字**  
下列 `start-document-analysis` 範例會示範如何開始多頁文件文字的非同步分析。  
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"
```
輸出：  

```
{
    "JobId": "df7cf32ebbd2a5de113535fcf4d921926a701b09b4e7d089f3aebadb41e0712b"
}
```
如需詳細資訊，請參閱《Amazon Textract 開發人員指南》**中的「偵測和分析多頁文件中的文字」  
+  如需 API 詳細資訊，請參閱《AWS CLI 命令參考》**中的 [StartDocumentAnalysis](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/start-document-analysis.html)。

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

以下程式碼範例顯示如何使用 `start-document-text-detection`。

**AWS CLI**  
**開始偵測多頁文件中的文字**  
下列 `start-document-text-detection` 範例會示範如何開始多頁文件文字的非同步偵測。  
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"
```
輸出：  

```
{
    "JobId": "57849a3dc627d4df74123dca269d69f7b89329c870c65bb16c9fd63409d200b9"
}
```
如需詳細資訊，請參閱《Amazon Textract 開發人員指南》**中的「偵測和分析多頁文件中的文字」  
+  如需 API 詳細資訊，請參閱《AWS CLI 命令參考》**中的 [StartDocumentTextDetection](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/textract/start-document-text-detection.html)。