Amazon Textract Textract-Beispiele mit AWS CLI - AWS Command Line Interface

Diese Dokumentation bezieht sich AWS CLI nur auf Version 1 von. Dokumentation zu Version 2 von finden Sie im Benutzerhandbuch für Version 2. AWS CLI

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Amazon Textract Textract-Beispiele mit AWS CLI

Die folgenden Codebeispiele zeigen Ihnen, wie Sie mithilfe von Amazon Textract Aktionen ausführen und allgemeine Szenarien implementieren. AWS Command Line Interface

Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Während Aktionen Ihnen zeigen, wie Sie einzelne Servicefunktionen aufrufen, können Sie Aktionen im Kontext der zugehörigen Szenarien und serviceübergreifenden Beispiele sehen.

Szenarien sind Codebeispiele, die Ihnen zeigen, wie Sie eine bestimmte Aufgabe ausführen können, indem Sie mehrere Funktionen innerhalb desselben Services aufrufen.

Jedes Beispiel enthält einen Link zu GitHub, wo Sie Anweisungen zum Einrichten und Ausführen des Codes im Kontext finden.

Themen

Aktionen

Das folgende Codebeispiel zeigt, wie Sie es verwendenanalyze-document.

AWS CLI

Um Text in einem Dokument zu analysieren

Das folgende analyze-document Beispiel zeigt, wie Text in einem Dokument analysiert wird.

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

Ausgabe:

{ "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 } }

Weitere Informationen finden Sie unter Analysieren von Dokumenttext mit Amazon Textract im Amazon Textract Developers Guide

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendungdetect-document-text.

AWS CLI

Um Text in einem Dokument zu erkennen

detect-document-textDas folgende Beispiel zeigt, wie Text in einem Dokument erkannt wird.

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

Ausgabe:

{ "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 } }

Weitere Informationen finden Sie unter Erkennen von Dokumenttext mit Amazon Textract im Amazon Textract Developers Guide

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendungget-document-analysis.

AWS CLI

Um die Ergebnisse einer asynchronen Textanalyse eines mehrseitigen Dokuments zu erhalten

Das folgende get-document-analysis Beispiel zeigt, wie die Ergebnisse einer asynchronen Textanalyse eines mehrseitigen Dokuments abgerufen werden.

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

Ausgabe:

{ "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" }

Weitere Informationen finden Sie unter Erkennen und Analysieren von Text in mehrseitigen Dokumenten im Amazon Textract Developers Guide

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendungget-document-text-detection.

AWS CLI

Um die Ergebnisse der asynchronen Texterkennung in einem mehrseitigen Dokument abzurufen

Das folgende get-document-text-detection Beispiel zeigt, wie die Ergebnisse der asynchronen Texterkennung in einem mehrseitigen Dokument abgerufen werden.

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" }

Weitere Informationen finden Sie unter Erkennen und Analysieren von Text in mehrseitigen Dokumenten im Amazon Textract Developers Guide

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendungstart-document-analysis.

AWS CLI

Um mit der Analyse von Text in einem mehrseitigen Dokument zu beginnen

Das folgende start-document-analysis Beispiel zeigt, wie die asynchrone Analyse von Text in einem mehrseitigen Dokument gestartet wird.

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"

Ausgabe:

{ "JobId": "df7cf32ebbd2a5de113535fcf4d921926a701b09b4e7d089f3aebadb41e0712b" }

Weitere Informationen finden Sie unter Erkennen und Analysieren von Text in mehrseitigen Dokumenten im Amazon Textract Developers Guide

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendungstart-document-text-detection.

AWS CLI

Um mit der Erkennung von Text in einem mehrseitigen Dokument zu beginnen

Das folgende start-document-text-detection Beispiel zeigt, wie die asynchrone Erkennung von Text in einem mehrseitigen Dokument gestartet wird.

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"

Ausgabe:

{ "JobId": "57849a3dc627d4df74123dca269d69f7b89329c870c65bb16c9fd63409d200b9" }

Weitere Informationen finden Sie unter Erkennen und Analysieren von Text in mehrseitigen Dokumenten im Amazon Textract Developers Guide