Inicio rápido: lectura de disponibilidad general de Azure Vision v3.2

Use la biblioteca cliente de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para leer texto impreso y manuscrito de una imagen. El servicio OCR puede leer texto visible en una imagen y convertirlo en una secuencia de caracteres. Para obtener más información sobre el reconocimiento de texto, consulte la información general de OCR. El código de esta sección usa el paquete Azure Vision más reciente en Foundry Tools.

Documentación de referencia | Código fuente de la biblioteca | Paquete (NuGet) | Ejemplos

Requisitos previos

• Una suscripción Azure: Crear una gratuita.
• La IDE de Visual Studio o la versión actual de .NET Core.
• Un recurso de Visión de Azure. Puede usar el plan de tarifa gratis (F0) para probar el servicio y actualizarlo más adelante a un nivel de pago para producción.
• Clave y punto de conexión del recurso que crea para conectar la aplicación a Azure Vision.
  1. Después de implementar el recurso de Azure Vision, seleccione Go al recurso.
  2. En el panel izquierdo, seleccione Claves y punto de conexión.
  3. Copie una de las claves y el punto de conexión para usarlos más adelante en el inicio rápido.

Creación de variables de entorno

En este ejemplo, escriba las credenciales en variables de entorno en el equipo local que ejecuta la aplicación.

Vaya al portal de Azure. Si el recurso que creó en la sección Requisitos previos se implementó correctamente, seleccione Ir al recurso en Pasos siguientes. Puede encontrar la clave y el punto de conexión en Administración de recursos en la página de Claves y punto de conexión del recurso Face. La clave de recurso no es la misma que el identificador de suscripción de Azure.

Para establecer la variable de entorno para la clave y el punto de conexión, abra una ventana de consola y siga las instrucciones del sistema operativo y el entorno de desarrollo.

• Para establecer la variable de entorno VISION_KEY, reemplace <your_key> con una de las claves para su recurso.
• Para establecer la variable de entorno VISION_ENDPOINT, reemplace <your_endpoint> con el punto de conexión para su recurso.

setx VISION_KEY <your_key>

setx VISION_ENDPOINT <your_endpoint>

export VISION_KEY=<your_key>

export VISION_ENDPOINT=<your_endpoint>

Leer texto impreso y manuscrito

1. Cree una nueva aplicación de C#.

   • IDE de Visual Studio
   • CLI

   Con Visual Studio, cree un proyecto Console App (.NET Framework) para C#, Windows, Console.

   Después de crear un nuevo proyecto, instale la biblioteca cliente:

   1. Haga clic con el botón derecho en la solución del proyecto en el Explorador de soluciones y seleccione Administrar paquetes NuGet para la solución.
   2. En el administrador de paquetes que se abre, seleccione Examinar. Seleccione Incluir versión preliminar.
   3. Busque y seleccione Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision.
   4. En el cuadro de diálogo de detalles, seleccione el proyecto y seleccione la versión estable más reciente. A continuación, seleccione Instalar.

2. En el directorio del proyecto, abra el archivo Program.cs en el editor o IDE que prefiera. Reemplace el contenido de Program.cs por el código siguiente.

   using System;
   using System.Collections.Generic;
   using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision;
   using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision.Models;
   using System.Threading.Tasks;
   using System.IO;
   using Newtonsoft.Json;
   using Newtonsoft.Json.Linq;
   using System.Threading;
   using System.Linq;
   
   namespace ComputerVisionQuickstart
   {
       class Program
       {
           // Add your Computer Vision key and endpoint
           static string key = Environment.GetEnvironmentVariable("VISION_KEY");
           static string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("VISION_ENDPOINT");
   
           private const string READ_TEXT_URL_IMAGE = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/ComputerVision/Images/printed_text.jpg";
   
           static void Main(string[] args)
           {
               Console.WriteLine("Azure Cognitive Services Computer Vision - .NET quickstart example");
               Console.WriteLine();
   
               ComputerVisionClient client = Authenticate(endpoint, key);
   
               // Extract text (OCR) from a URL image using the Read API
               ReadFileUrl(client, READ_TEXT_URL_IMAGE).Wait();
           }
   
           public static ComputerVisionClient Authenticate(string endpoint, string key)
           {
               ComputerVisionClient client =
                 new ComputerVisionClient(new ApiKeyServiceClientCredentials(key))
                 { Endpoint = endpoint };
               return client;
           }
   
           public static async Task ReadFileUrl(ComputerVisionClient client, string urlFile)
           {
               Console.WriteLine("----------------------------------------------------------");
               Console.WriteLine("READ FILE FROM URL");
               Console.WriteLine();
   
               // Read text from URL
               var textHeaders = await client.ReadAsync(urlFile);
               // After the request, get the operation location (operation ID)
               string operationLocation = textHeaders.OperationLocation;
               Thread.Sleep(2000);
   
               // Retrieve the URI where the extracted text will be stored from the Operation-Location header.
               // We only need the ID and not the full URL
               const int numberOfCharsInOperationId = 36;
               string operationId = operationLocation.Substring(operationLocation.Length - numberOfCharsInOperationId);
   
               // Extract the text
               ReadOperationResult results;
               Console.WriteLine($"Extracting text from URL file {Path.GetFileName(urlFile)}...");
               Console.WriteLine();
               do
               {
                   results = await client.GetReadResultAsync(Guid.Parse(operationId));
               }
               while ((results.Status == OperationStatusCodes.Running ||
                   results.Status == OperationStatusCodes.NotStarted));
   
               // Display the found text.
               Console.WriteLine();
               var textUrlFileResults = results.AnalyzeResult.ReadResults;
               foreach (ReadResult page in textUrlFileResults)
               {
                   foreach (Line line in page.Lines)
                   {
                       Console.WriteLine(line.Text);
                   }
               }
               Console.WriteLine();
           }
   
       }
   }
   

3. Como paso opcional, consulte Determinar cómo procesar los datos. Por ejemplo, para especificar explícitamente el modelo de GA más reciente, edite la llamada a ReadAsync como se muestra. Omita el parámetro o use "latest" para usar el modelo de disponibilidad general más reciente.

     // Read text from URL with a specific model version
     var textHeaders = await client.ReadAsync(urlFile,null,null,"2022-04-30");
   

4. Ejecute la aplicación.

   • IDE de Visual Studio
   • CLI

   • En el menú Depurar , seleccione Iniciar depuración.

Salida

Azure Vision - .NET quickstart example

----------------------------------------------------------
READ FILE FROM URL

Extracting text from URL file printed_text.jpg...


Nutrition Facts Amount Per Serving
Serving size: 1 bar (40g)
Serving Per Package: 4
Total Fat 13g
Saturated Fat 1.5g
Amount Per Serving
Trans Fat 0g
Calories 190
Cholesterol 0mg
Calories from Fat 110
Sodium 20mg
nt Daily Values are based on Vitamin A 50%
calorie diet.

Limpieza de recursos

Si desea limpiar y quitar una suscripción a Foundry Tools, puede eliminar el recurso o el grupo de recursos. Al eliminar el grupo de recursos también se eliminan los demás recursos asociados.

• Limpia los recursos con el portal de Azure
• Limpieza de recursos con CLI de Azure

Pasos siguientes

En este inicio rápido, ha aprendido a instalar la biblioteca cliente de OCR y a usar Read API. A continuación, obtenga más información sobre las características de Read API.

• Información general sobre OCR
• El código fuente de este ejemplo se puede encontrar en GitHub.

Use la biblioteca cliente de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para leer texto impreso y manuscrito desde una imagen remota. El servicio OCR puede leer texto visible en una imagen y convertirlo en una secuencia de caracteres. Para obtener más información sobre el reconocimiento de texto, consulte la información general de OCR.

Documentación de referencia | Código fuente de la biblioteca | Paquete (PiPy) | Ejemplos

Requisitos previos

• Una suscripción Azure: Crear una gratuita.
• Python 3.x.
• La instalación de Python debe incluir pip. Puede comprobar si ha instalado pip, ejecute pip --version en la línea de comandos. Obtenga pip instalando la versión más reciente de Python.
• Un recurso de Azure Vision en Foundry Tools. Puede usar el plan de tarifa gratis (F0) para probar el servicio y actualizarlo más adelante a un nivel de pago para producción.
• Clave y punto de conexión del recurso que crea para conectar la aplicación a Azure Vision.
  1. Después de implementar el recurso de Azure Vision, seleccione Go al recurso.
  2. En el panel izquierdo, seleccione Claves y punto de conexión.
  3. Copie una de las claves y el punto de conexión para usarlos más adelante en el inicio rápido.

Creación de variables de entorno

En este ejemplo, escriba las credenciales en variables de entorno en el equipo local que ejecuta la aplicación.

Vaya al portal de Azure. Si el recurso que creó en la sección Requisitos previos se implementó correctamente, seleccione Ir al recurso en Pasos siguientes. Puede encontrar la clave y el punto de conexión en Administración de recursos en la página de Claves y punto de conexión del recurso Face. La clave de recurso no es la misma que el identificador de suscripción de Azure.

Para establecer la variable de entorno para la clave y el punto de conexión, abra una ventana de consola y siga las instrucciones del sistema operativo y el entorno de desarrollo.

• Para establecer la variable de entorno VISION_KEY, reemplace <your_key> con una de las claves para su recurso.
• Para establecer la variable de entorno VISION_ENDPOINT, reemplace <your_endpoint> con el punto de conexión para su recurso.

setx VISION_KEY <your_key>

setx VISION_ENDPOINT <your_endpoint>

export VISION_KEY=<your_key>

export VISION_ENDPOINT=<your_endpoint>

Leer texto impreso y manuscrito

1. Instale la biblioteca cliente.

   En una ventana de consola, ejecute el siguiente comando:

   pip install --upgrade azure-cognitiveservices-vision-computervision
   

2. Instale la biblioteca Pillow.

   pip install pillow
   

3. Cree un nuevo archivo de aplicación de Python, quickstart-file.py. Después, ábralo en su editor o IDE preferido.

4. Reemplace el contenido de quickstart-file.py por el código siguiente.

   from azure.cognitiveservices.vision.computervision import ComputerVisionClient
   from azure.cognitiveservices.vision.computervision.models import OperationStatusCodes
   from azure.cognitiveservices.vision.computervision.models import VisualFeatureTypes
   from msrest.authentication import CognitiveServicesCredentials
   
   from array import array
   import os
   from PIL import Image
   import sys
   import time
   
   '''
   Authenticate
   Authenticates your credentials and creates a client.
   '''
   subscription_key = os.environ["VISION_KEY"]
   endpoint = os.environ["VISION_ENDPOINT"]
   
   computervision_client = ComputerVisionClient(endpoint, CognitiveServicesCredentials(subscription_key))
   '''
   END - Authenticate
   '''
   
   '''
   OCR: Read File using the Read API, extract text - remote
   This example will extract text in an image, then print results, line by line.
   This API call can also extract handwriting style text (not shown).
   '''
   print("===== Read File - remote =====")
   # Get an image with text
   read_image_url = "https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png"
   
   # Call API with URL and raw response (allows you to get the operation location)
   read_response = computervision_client.read(read_image_url,  raw=True)
   
   # Get the operation location (URL with an ID at the end) from the response
   read_operation_location = read_response.headers["Operation-Location"]
   # Grab the ID from the URL
   operation_id = read_operation_location.split("/")[-1]
   
   # Call the "GET" API and wait for it to retrieve the results 
   while True:
       read_result = computervision_client.get_read_result(operation_id)
       if read_result.status not in ['notStarted', 'running']:
           break
       time.sleep(1)
   
   # Print the detected text, line by line
   if read_result.status == OperationStatusCodes.succeeded:
       for text_result in read_result.analyze_result.read_results:
           for line in text_result.lines:
               print(line.text)
               print(line.bounding_box)
   print()
   '''
   END - Read File - remote
   '''
   
   print("End of Computer Vision quickstart.")
   
   

5. Como paso opcional, consulte Determinar cómo procesar los datos. Por ejemplo, para especificar explícitamente el modelo GA más reciente, edite la instrucción read como se muestra. Omitir el parámetro o usar "latest" automáticamente utiliza el modelo GA más reciente.

      # Call API with URL and raw response (allows you to get the operation location)
      read_response = computervision_client.read(read_image_url,  raw=True, model_version="2022-04-30")
   

6. Ejecute la aplicación con el comando python en su archivo de inicio rápido.

   python quickstart-file.py
   

Salida

===== Read File - remote =====
The quick brown fox jumps
[38.0, 650.0, 2572.0, 699.0, 2570.0, 854.0, 37.0, 815.0]
Over
[184.0, 1053.0, 508.0, 1044.0, 510.0, 1123.0, 184.0, 1128.0]
the lazy dog!
[639.0, 1011.0, 1976.0, 1026.0, 1974.0, 1158.0, 637.0, 1141.0]

End of Azure Vision quickstart.

Limpieza de recursos

Si desea limpiar y quitar una suscripción a Foundry Tools, puede eliminar el recurso o el grupo de recursos. Al eliminar el grupo de recursos también se eliminan los demás recursos asociados.

• Limpia los recursos con el portal de Azure
• Limpieza de recursos con CLI de Azure

Pasos siguientes

En este inicio rápido, ha aprendido a instalar la biblioteca cliente de OCR y a usar Read API. A continuación, obtenga más información sobre las características de Read API.

• Información general sobre OCR
• El código fuente de este ejemplo se puede encontrar en GitHub.

Use la biblioteca cliente de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para leer texto impreso y manuscrito con Read API. El servicio OCR puede leer texto visible en una imagen y convertirlo en una secuencia de caracteres. Para obtener más información sobre el reconocimiento de texto, consulte la información general de OCR.

| Paquete (npm) | Ejemplos

Requisitos previos

• Una suscripción Azure: Crear una gratuita.
• La versión actual de Node.js.
• Un recurso de Azure Vision en Foundry Tools. Puede usar el plan de tarifa gratis (F0) para probar el servicio y actualizarlo más adelante a un nivel de pago para producción.
• Clave y punto de conexión del recurso que crea para conectar la aplicación a Azure Vision.
  1. Después de implementar el recurso de Azure Vision, seleccione Go al recurso.
  2. En el panel izquierdo, seleccione Claves y punto de conexión.
  3. Copie una de las claves y el punto de conexión para usarlos más adelante en el inicio rápido.

Creación de variables de entorno

En este ejemplo, escriba las credenciales en variables de entorno en el equipo local que ejecuta la aplicación.

Vaya al portal de Azure. Si el recurso que creó en la sección Requisitos previos se implementó correctamente, seleccione Ir al recurso en Pasos siguientes. Puede encontrar la clave y el punto de conexión en Administración de recursos en la página de Claves y punto de conexión del recurso Face. La clave de recurso no es la misma que el identificador de suscripción de Azure.

Para establecer la variable de entorno para la clave y el punto de conexión, abra una ventana de consola y siga las instrucciones del sistema operativo y el entorno de desarrollo.

• Para establecer la variable de entorno VISION_KEY, reemplace <your_key> con una de las claves para su recurso.
• Para establecer la variable de entorno VISION_ENDPOINT, reemplace <your_endpoint> con el punto de conexión para su recurso.

setx VISION_KEY <your_key>

setx VISION_ENDPOINT <your_endpoint>

export VISION_KEY=<your_key>

export VISION_ENDPOINT=<your_endpoint>

Leer texto impreso y manuscrito

Cree una nueva aplicación de Node.js.

1. En una ventana de consola, cree un directorio para la aplicación y vaya a ella.

   mkdir myapp
   cd myapp
   

2. Ejecute el npm init comando para crear una aplicación de nodo con un package.json archivo. Seleccione Intro para las indicaciones.

   npm init
   

3. Para instalar la biblioteca cliente, instale el ms-rest-azure paquete npm y @azure/cognitiveservices-computervision :

   npm install ms-rest-azure
   npm install @azure/cognitiveservices-computervision
   

4. Instale el módulo asincrónico:

   npm install async
   

   El archivo package.json de la aplicación se actualiza con las dependencias.

5. Cree un nuevo archivo, index.jsy ábralo en un editor de texto.

6. Pegue el código siguiente en el archivo index.js .

   'use strict';
   
   const async = require('async');
   const fs = require('fs');
   const https = require('https');
   const path = require("path");
   const createReadStream = require('fs').createReadStream
   const sleep = require('util').promisify(setTimeout);
   const ComputerVisionClient = require('@azure/cognitiveservices-computervision').ComputerVisionClient;
   const ApiKeyCredentials = require('@azure/ms-rest-js').ApiKeyCredentials;
   /**
    * AUTHENTICATE
    * This single client is used for all examples.
    */
   const key = process.env.VISION_KEY;
   const endpoint = process.env.VISION_ENDPOINT;
   
   const computerVisionClient = new ComputerVisionClient(
     new ApiKeyCredentials({ inHeader: { 'Ocp-Apim-Subscription-Key': key } }), endpoint);
   /**
    * END - Authenticate
    */
   
   function computerVision() {
     async.series([
       async function () {
   
         /**
          * OCR: READ PRINTED & HANDWRITTEN TEXT WITH THE READ API
          * Extracts text from images using OCR (optical character recognition).
          */
         console.log('-------------------------------------------------');
         console.log('READ PRINTED, HANDWRITTEN TEXT AND PDF');
         console.log();
   
         // URL images containing printed and/or handwritten text. 
         // The URL can point to image files (.jpg/.png/.bmp) or multi-page files (.pdf, .tiff).
         const printedTextSampleURL = 'https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/ComputerVision/Images/printed_text.jpg';
   
         // Recognize text in printed image from a URL
         console.log('Read printed text from URL...', printedTextSampleURL.split('/').pop());
         const printedResult = await readTextFromURL(computerVisionClient, printedTextSampleURL);
         printRecText(printedResult);
   
         // Perform read and await the result from URL
         async function readTextFromURL(client, url) {
           // To recognize text in a local image, replace client.read() with readTextInStream() as shown:
           let result = await client.read(url);
           // Operation ID is last path segment of operationLocation (a URL)
           let operation = result.operationLocation.split('/').slice(-1)[0];
   
           // Wait for read recognition to complete
           // result.status is initially undefined, since it's the result of read
           while (result.status !== "succeeded") { await sleep(1000); result = await client.getReadResult(operation); }
           return result.analyzeResult.readResults; // Return the first page of result. Replace [0] with the desired page if this is a multi-page file such as .pdf or .tiff.
         }
   
         // Prints all text from Read result
         function printRecText(readResults) {
           console.log('Recognized text:');
           for (const page in readResults) {
             if (readResults.length > 1) {
               console.log(`==== Page: ${page}`);
             }
             const result = readResults[page];
             if (result.lines.length) {
               for (const line of result.lines) {
                 console.log(line.words.map(w => w.text).join(' '));
               }
             }
             else { console.log('No recognized text.'); }
           }
         }
   
         /**
          * 
          * Download the specified file in the URL to the current local folder
          * 
          */
         function downloadFilesToLocal(url, localFileName) {
           return new Promise((resolve, reject) => {
             console.log('--- Downloading file to local directory from: ' + url);
             const request = https.request(url, (res) => {
               if (res.statusCode !== 200) {
                 console.log(`Download sample file failed. Status code: ${res.statusCode}, Message: ${res.statusMessage}`);
                 reject();
               }
               var data = [];
               res.on('data', (chunk) => {
                 data.push(chunk);
               });
               res.on('end', () => {
                 console.log('   ... Downloaded successfully');
                 fs.writeFileSync(localFileName, Buffer.concat(data));
                 resolve();
               });
             });
             request.on('error', function (e) {
               console.log(e.message);
               reject();
             });
             request.end();
           });
         }
   
         /**
          * END - Recognize Printed & Handwritten Text
          */
         console.log();
         console.log('-------------------------------------------------');
         console.log('End of quickstart.');
   
       },
       function () {
         return new Promise((resolve) => {
           resolve();
         })
       }
     ], (err) => {
       throw (err);
     });
   }
   
   computerVision();
   

7. Como paso opcional, consulte Determinar cómo procesar los datos. Por ejemplo, para especificar explícitamente el modelo GA más reciente, edite la instrucción read como se muestra. Omitir el parámetro o usar "latest" automáticamente utiliza el modelo GA más reciente.

     let result = await client.read(url,{modelVersion:"2022-04-30"});
   

8. Ejecute la aplicación con el comando node en su archivo de inicio rápido.

   node index.js
   

Salida

-------------------------------------------------
READ PRINTED, HANDWRITTEN TEXT AND PDF

Read printed text from URL... printed_text.jpg
Recognized text:
Nutrition Facts Amount Per Serving
Serving size: 1 bar (40g)
Serving Per Package: 4
Total Fat 13g
Saturated Fat 1.5g
Amount Per Serving
Trans Fat 0g
Calories 190
Cholesterol 0mg
ories from Fat 110
Sodium 20mg
nt Daily Values are based on Vitamin A 50%
calorie diet.

-------------------------------------------------
End of quickstart.

Limpieza de recursos

Si desea limpiar y quitar una suscripción a Foundry Tools, puede eliminar el recurso o el grupo de recursos. Al eliminar el grupo de recursos también se eliminan los demás recursos asociados.

• Limpia los recursos con el portal de Azure
• Limpieza de recursos con CLI de Azure

Pasos siguientes

En este inicio rápido, ha aprendido a instalar la biblioteca cliente de OCR y a usar Read API. A continuación, obtenga más información sobre las características de Read API.

• Información general sobre OCR
• El código fuente de este ejemplo se puede encontrar en GitHub.

Use la API REST de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para leer texto impreso y manuscrito.

Requisitos previos

• Una suscripción Azure: Crear una gratuita.
• cURL instalado.
• Un recurso de Azure Vision en Foundry Tools. Puede usar el plan de tarifa gratis (F0) para probar el servicio y actualizarlo más adelante a un nivel de pago para producción.
• Clave y punto de conexión del recurso que crea para conectar la aplicación a Azure Vision.
  1. Después de implementar el recurso de Azure Vision, seleccione Go al recurso.
  2. En el panel izquierdo, seleccione Claves y punto de conexión.
  3. Copie una de las claves y el punto de conexión para usarlos más adelante en el inicio rápido.

Leer texto impreso y manuscrito

El servicio de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) puede extraer texto visible en una imagen o documento y convertirlo en una secuencia de caracteres. Para obtener más información sobre la extracción de texto, consulte la información general de OCR.

Llamada a la API de lectura

Para crear y ejecutar el ejemplo, siga estos pasos:

1. Copie el comando siguiente en un editor de texto.

2. Realice los siguientes cambios en el comando cuando sea necesario:

   1. Reemplace el valor de <key> por la clave.
   2. Reemplace la primera parte de la dirección URL de solicitud (https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/) por el texto de su propia dirección URL del punto de conexión.

      Nota

      Los nuevos recursos creados después del 1 de julio de 2019 usarán nombres de subdominios personalizados. Para obtener más información y una lista completa de puntos de conexión regionales, consulte Nombres de subdominios personalizados para Las herramientas de Foundry.

   3. Opcionalmente, cambie la dirección URL de la imagen en el cuerpo de la solicitud (https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png) a la dirección URL de una imagen diferente que se va a analizar.

3. Abra una ventana del símbolo del sistema.

4. Pegue el comando del editor de texto en la ventana del símbolo del sistema y, a continuación, ejecute el comando.

curl -v -X POST "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v3.2/read/analyze" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <subscription key>" --data-ascii "{'url':'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png'}"

La respuesta incluye un Operation-Location encabezado, cuyo valor es una dirección URL única. Utilice esta dirección URL para consultar los resultados de la operación de lectura. La dirección URL expira en 48 horas.

Opcionalmente, especifique la versión del modelo.

Como paso opcional, consulte Determinar cómo procesar los datos. Por ejemplo, para especificar explícitamente el modelo de disponibilidad general más reciente, use model-version=2022-04-30 como parámetro . Omitir el parámetro o usar model-version=latest automáticamente utiliza el modelo GA más reciente.

curl -v -X POST "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v3.2/read/analyze?model-version=2022-04-30" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <subscription key>" --data-ascii "{'url':'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png'}"

Consultar resultados de lectura

1. Copie el comando siguiente en el editor de texto.

2. Reemplace la dirección URL por el Operation-Location valor que copió en el procedimiento anterior.

3. Reemplace el valor de <key> por la clave.

4. Abra una ventana de consola.

5. Pegue el comando del editor de texto en la ventana de la consola y, a continuación, ejecute el comando .

   curl -v -X GET "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v3.2/read/analyzeResults/{operationId}" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {key}" --data-ascii "{body}" 
   

Examen de la respuesta

Se devuelve una respuesta correcta en JSON. La aplicación de ejemplo analiza y muestra una respuesta correcta en la ventana de consola, similar al ejemplo siguiente:

{
  "status": "succeeded",
  "createdDateTime": "2021-04-08T21:56:17.6819115+00:00",
  "lastUpdatedDateTime": "2021-04-08T21:56:18.4161316+00:00",
  "analyzeResult": {
    "version": "3.2",
    "readResults": [
      {
        "page": 1,
        "angle": 0,
        "width": 338,
        "height": 479,
        "unit": "pixel",
        "lines": [
          {
            "boundingBox": [
              25,
              14,
              318,
              14,
              318,
              59,
              25,
              59
            ],
            "text": "NOTHING",
            "appearance": {
              "style": {
                "name": "other",
                "confidence": 0.971
              }
            },
            "words": [
              {
                "boundingBox": [
                  27,
                  15,
                  294,
                  15,
                  294,
                  60,
                  27,
                  60
                ],
                "text": "NOTHING",
                "confidence": 0.994
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Limpieza de recursos

Si desea limpiar y quitar una suscripción a Foundry Tools, puede eliminar el recurso o el grupo de recursos. Al eliminar el grupo de recursos también se eliminan los demás recursos asociados.

• Limpia los recursos con el portal de Azure
• Limpieza de recursos con CLI de Azure

Pasos siguientes

En esta guía rápida, aprendiste a llamar a la API REST de lectura. A continuación, obtenga más información sobre las características de Read API.

• Información general sobre OCR