Quickstart: Azure Vision v3.2 GA Read

Use a biblioteca cliente de reconhecimento ótico de caracteres (OCR) para ler texto impresso e manuscrito a partir de uma imagem. O serviço OCR pode ler texto visível numa imagem e convertê-lo num fluxo de caracteres. Para mais informações sobre reconhecimento de texto, consulte a visão geral do OCR. O código nesta secção utiliza o mais recente pacote Azure Vision no Foundry Tools.

Documentação de referência | Código-fonte da biblioteca | Package (NuGet) | Samples

Pré-requisitos

• Uma subscrição Azure - Crie uma gratuitamente.
• A versão Visual Studio IDE ou atual de .NET Core.
• Um recurso Azure Vision. Podes usar o escalão de preços gratuito (F0) para experimentar o serviço, e depois fazer um upgrade para um nível pago para produção.
• A chave e o endpoint do recurso que cria para ligar a sua aplicação ao Azure Vision.
  1. Depois que o recurso Azure Vision for implementado, selecione Ir para o recurso.
  2. No painel esquerdo, selecione Keys e Endpoint.
  3. Copie uma das chaves e o Endpoint para usar mais tarde no quickstart.

Criar variáveis de ambiente

Neste exemplo, escreve as tuas credenciais para variáveis de ambiente na máquina local que executa a aplicação.

Vai ao portal do Azure. Se o recurso que criou na secção de Pré-requisitos foi implementado com sucesso, selecione Ir para o recurso em Próximos passos. Pode encontrar a sua chave e endpoint em Gestão de Recursos na página de Chaves e Endpoint do recurso Face. A tua chave de recurso não é a mesma que o teu ID de subscrição do Azure.

Para definir a variável de ambiente para a sua chave e endpoint, abra uma janela de consola e siga as instruções do seu sistema operativo e ambiente de desenvolvimento.

• Para definir a VISION_KEY variável de ambiente, substitui <your_key> por uma das chaves do teu recurso.
• Para definir a VISION_ENDPOINT variável de ambiente, substitua <your_endpoint> pelo endpoint do seu recurso.

setx VISION_KEY <your_key>

setx VISION_ENDPOINT <your_endpoint>

export VISION_KEY=<your_key>

export VISION_ENDPOINT=<your_endpoint>

Leia texto impresso e manuscrito

1. Crie uma nova aplicação C#.

   • Visual Studio IDE
   • CLI

   Usando Visual Studio, crie um projeto Console App (.NET Framework) para C#, Windows, Console.

   Depois de criar um novo projeto, instale a biblioteca do cliente:

   1. Clique com o botão direito na solução do projeto no Explorador de Soluções e selecione Gerir Pacotes NuGet para Solução.
   2. No gestor de pacotes que abre, selecione Navegar. Selecionar Incluir pré-lançamento.
   3. Procure e selecione Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision.
   4. Na caixa de diálogo de detalhes, selecione o seu projeto e selecione a versão estável mais recente. Depois seleciona Instalar.

2. A partir do diretório do projeto, abre o ficheiro Program.cs no teu editor ou IDE preferido. Substitua o conteúdo de Program.cs pelo seguinte código.

   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 passo opcional, veja Determinar como processar os dados. Por exemplo, para especificar explicitamente o modelo GA mais recente, edite a ReadAsync chamada conforme mostrada. Ignora o parâmetro ou usa "latest" para usar o modelo GA mais recente.

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

4. Executa a aplicação.

   • Visual Studio IDE
   • CLI

   • No menu Debug , selecione Iniciar Depuração.

Produção

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.

Liberar recursos

Se quiseres limpar e remover uma subscrição do Foundry Tools, podes eliminar o recurso ou grupo de recursos. Eliminar o grupo de recursos também elimina quaisquer outros recursos associados a ele.

• Limpar recursos com o portal Azure
• Limpar recursos com CLI do Azure

Próximos passos

Neste quickstart, aprendeste a instalar a biblioteca cliente OCR e a usar a Read API. De seguida, saiba mais sobre as funcionalidades Read API.

• Visão geral do OCR
• O código-fonte deste exemplo pode ser encontrado em GitHub.

Use a biblioteca cliente de reconhecimento ótico de caracteres (OCR) para ler texto impresso e manuscrito a partir de uma imagem remota. O serviço OCR pode ler texto visível numa imagem e convertê-lo num fluxo de caracteres. Para mais informações sobre reconhecimento de texto, consulte a visão geral do OCR.

Documentação de referência | Código-fonte da biblioteca | Package (PiPy) | Samples

Pré-requisitos

• Uma subscrição Azure - Crie uma gratuitamente.
• Python 3.x.
• A sua instalação Python deve incluir pip. Podes verificar se tens o pip instalado, executa pip --version na linha de comandos. Obtenha pip instalando a versão mais recente do Python.
• Um recurso Azure Vision no Foundry Tools. Podes usar o escalão de preços gratuito (F0) para experimentar o serviço, e depois fazer um upgrade para um nível pago para produção.
• A chave e o endpoint do recurso que cria para ligar a sua aplicação ao Azure Vision.
  1. Depois que o recurso Azure Vision for implementado, selecione Ir para o recurso.
  2. No painel esquerdo, selecione Keys e Endpoint.
  3. Copie uma das chaves e o Endpoint para usar mais tarde no quickstart.

Criar variáveis de ambiente

Neste exemplo, escreve as tuas credenciais para variáveis de ambiente na máquina local que executa a aplicação.

Vai ao portal do Azure. Se o recurso que criou na secção de Pré-requisitos foi implementado com sucesso, selecione Ir para o recurso em Próximos passos. Pode encontrar a sua chave e endpoint em Gestão de Recursos na página de Chaves e Endpoint do recurso Face. A tua chave de recurso não é a mesma que o teu ID de subscrição do Azure.

Para definir a variável de ambiente para a sua chave e endpoint, abra uma janela de consola e siga as instruções do seu sistema operativo e ambiente de desenvolvimento.

• Para definir a VISION_KEY variável de ambiente, substitui <your_key> por uma das chaves do teu recurso.
• Para definir a VISION_ENDPOINT variável de ambiente, substitua <your_endpoint> pelo endpoint do seu recurso.

setx VISION_KEY <your_key>

setx VISION_ENDPOINT <your_endpoint>

export VISION_KEY=<your_key>

export VISION_ENDPOINT=<your_endpoint>

Leia texto impresso e manuscrito

1. Instala a biblioteca do cliente.

   Numa janela de consola, execute o seguinte comando:

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

2. Instala a biblioteca Pillow.

   pip install pillow
   

3. Crie um novo ficheiro de aplicação Python, quickstart-file.py. Depois abre-o no teu editor ou IDE preferido.

4. Substitua o conteúdo da quickstart-file.py pelo seguinte código.

   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 passo opcional, veja Determinar como processar os dados. Por exemplo, para especificar explicitamente o modelo GA mais recente, edite a read instrução conforme mostrado. Saltar o parâmetro ou usar "latest" automaticamente usa o modelo GA mais recente.

      # 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. Executa a aplicação com o python comando no teu ficheiro de início rápido.

   python quickstart-file.py
   

Produção

===== 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.

Liberar recursos

Se quiseres limpar e remover uma subscrição do Foundry Tools, podes eliminar o recurso ou grupo de recursos. Eliminar o grupo de recursos também elimina quaisquer outros recursos associados a ele.

• Limpar recursos com o portal Azure
• Limpar recursos com CLI do Azure

Próximos passos

Neste quickstart, aprendeste a instalar a biblioteca cliente OCR e a usar a Read API. De seguida, saiba mais sobre as funcionalidades Read API.

• Visão geral do OCR
• O código-fonte deste exemplo pode ser encontrado em GitHub.

Use a biblioteca cliente de reconhecimento ótico de caracteres (OCR) para ler texto impresso e manuscrito com a Read API. O serviço OCR pode ler texto visível numa imagem e convertê-lo num fluxo de caracteres. Para mais informações sobre reconhecimento de texto, consulte a visão geral do OCR.

Documentação | de referênciaPacote (npm) | Exemplos

Pré-requisitos

• Uma subscrição Azure - Crie uma gratuitamente.
• A versão atual de Node.js.
• Um recurso Azure Vision no Foundry Tools. Podes usar o escalão de preços gratuito (F0) para experimentar o serviço, e depois fazer um upgrade para um nível pago para produção.
• A chave e o endpoint do recurso que cria para ligar a sua aplicação ao Azure Vision.
  1. Depois que o recurso Azure Vision for implementado, selecione Ir para o recurso.
  2. No painel esquerdo, selecione Keys e Endpoint.
  3. Copie uma das chaves e o Endpoint para usar mais tarde no quickstart.

Criar variáveis de ambiente

Neste exemplo, escreve as tuas credenciais para variáveis de ambiente na máquina local que executa a aplicação.

Vai ao portal do Azure. Se o recurso que criou na secção de Pré-requisitos foi implementado com sucesso, selecione Ir para o recurso em Próximos passos. Pode encontrar a sua chave e endpoint em Gestão de Recursos na página de Chaves e Endpoint do recurso Face. A tua chave de recurso não é a mesma que o teu ID de subscrição do Azure.

Para definir a variável de ambiente para a sua chave e endpoint, abra uma janela de consola e siga as instruções do seu sistema operativo e ambiente de desenvolvimento.

• Para definir a VISION_KEY variável de ambiente, substitui <your_key> por uma das chaves do teu recurso.
• Para definir a VISION_ENDPOINT variável de ambiente, substitua <your_endpoint> pelo endpoint do seu recurso.

setx VISION_KEY <your_key>

setx VISION_ENDPOINT <your_endpoint>

export VISION_KEY=<your_key>

export VISION_ENDPOINT=<your_endpoint>

Leia texto impresso e manuscrito

Crie uma nova Node.js aplicação.

1. Numa janela de consola, crie um novo diretório para a sua aplicação e navegue até lá.

   mkdir myapp
   cd myapp
   

2. Execute o comando npm init para criar uma aplicação Node.js com um ficheiro package.json. Selecione Enter para quaisquer prompts.

   npm init
   

3. Para instalar a biblioteca cliente, instale o pacote ms-rest-azure e o pacote npm @azure/cognitiveservices-computervision.

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

4. Instale o módulo assíncrono:

   npm install async
   

   O ficheiro da sua aplicação package.json é atualizado com as dependências.

5. Cria um novo ficheiro, index.js, e abre-o num editor de texto.

6. Cole o seguinte código no seu ficheiroindex.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 passo opcional, veja Determinar como processar os dados. Por exemplo, para especificar explicitamente o modelo GA mais recente, edite a read instrução conforme mostrado. Saltar o parâmetro ou usar "latest" automaticamente usa o modelo GA mais recente.

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

8. Executa a aplicação com o node comando no teu ficheiro de início rápido.

   node index.js
   

Produção

-------------------------------------------------
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.

Liberar recursos

Se quiseres limpar e remover uma subscrição do Foundry Tools, podes eliminar o recurso ou grupo de recursos. Eliminar o grupo de recursos também elimina quaisquer outros recursos associados a ele.

• Limpar recursos com o portal Azure
• Limpar recursos com CLI do Azure

Próximos passos

Neste quickstart, aprendeste a instalar a biblioteca cliente OCR e a usar a Read API. De seguida, saiba mais sobre as funcionalidades Read API.

• Visão geral do OCR
• O código-fonte deste exemplo pode ser encontrado em GitHub.

Use a API REST de reconhecimento ótico de caracteres (OCR) para ler texto impresso e manuscrito.

Pré-requisitos

• Uma subscrição Azure - Crie uma gratuitamente.
• cURL instalado.
• Um recurso Azure Vision no Foundry Tools. Podes usar o escalão de preços gratuito (F0) para experimentar o serviço, e depois fazer um upgrade para um nível pago para produção.
• A chave e o endpoint do recurso que cria para ligar a sua aplicação ao Azure Vision.
  1. Depois que o recurso Azure Vision for implementado, selecione Ir para o recurso.
  2. No painel esquerdo, selecione Keys e Endpoint.
  3. Copie uma das chaves e o Endpoint para usar mais tarde no quickstart.

Leia texto impresso e manuscrito

O serviço de reconhecimento ótico de caracteres (OCR) pode extrair texto visível numa imagem ou documento e convertê-lo num fluxo de caracteres. Para mais informações sobre extração de texto, consulte a visão geral do OCR.

Chame a Read API

Para criar e executar a amostra, faça os seguintes passos:

1. Copie o comando seguinte para um editor de texto.

2. Faça as seguintes alterações no comando sempre que necessário:

   1. Substitua o valor de <key> pela sua chave.
   2. Substitua a primeira parte do URL do pedido (https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/) pelo texto no seu próprio URL de endpoint.

      Nota

      Novos recursos criados após 1 de julho de 2019 irão utilizar nomes de subdomínio personalizados. Para mais informações e uma lista completa de endpoints regionais, consulte Nomes de subdomínio personalizados para Foundry Tools.

   3. Opcionalmente, altere a URL da imagem no corpo do pedido (https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/media/quickstarts/presentation.png) para a URL de uma imagem diferente a ser analisada.

3. Abre uma janela de prompt de comandos.

4. Cola o comando do editor de texto na janela do prompt de comandos e depois executa o 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'}"

A resposta inclui um Operation-Location cabeçalho, cujo valor é uma URL única. Usa este URL para consultar os resultados da operação de leitura. A URL expira em 48 horas.

Opcionalmente, especifique a versão do modelo

Como passo opcional, veja Determinar como processar os dados. Por exemplo, para especificar explicitamente o modelo GA mais recente, use model-version=2022-04-30 como parâmetro. Saltar o parâmetro ou usar model-version=latest automaticamente usa o modelo GA mais recente.

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'}"

Obter resultados de leitura

1. Copie o comando seguinte para o seu editor de texto.

2. Substitua a URL pelo Operation-Location valor que copiou no procedimento anterior.

3. Substitua o valor de <key> pela sua chave.

4. Abre uma janela de consola.

5. Cola o comando do editor de texto na janela da consola e depois executa o 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}" 
   

Analise a resposta

Uma resposta bem-sucedida é devolvida em JSON. A aplicação de exemplo analisa e apresenta uma resposta bem-sucedida na janela da consola, semelhante ao seguinte exemplo:

{
  "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
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Liberar recursos

Se quiseres limpar e remover uma subscrição do Foundry Tools, podes eliminar o recurso ou grupo de recursos. Eliminar o grupo de recursos também elimina quaisquer outros recursos associados a ele.

• Limpar recursos com o portal Azure
• Limpar recursos com CLI do Azure

Próximos passos

Neste início rápido, aprendeu a chamar a API REST Read. De seguida, saiba mais sobre as funcionalidades Read API.

• Visão geral do OCR