Exemples d'Amazon Textract utilisant AWS CLI - AWS Command Line Interface
Actions

Cette documentation concerne AWS CLI uniquement la version 1. Pour la documentation relative à la version 2 du AWS CLI, consultez le guide de l'utilisateur de la version 2.

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Exemples d'Amazon Textract utilisant AWS CLI

Les exemples de code suivants vous montrent comment effectuer des actions et implémenter des scénarios courants à l' AWS Command Line Interface aide d'Amazon Textract.

Les actions sont des extraits de code de programmes plus larges et doivent être exécutées dans leur contexte. Alors que les actions vous indiquent comment appeler des fonctions de service individuelles, vous pouvez les voir en contexte dans leurs scénarios associés.

Chaque exemple inclut un lien vers le code source complet, où vous trouverez des instructions sur la configuration et l’exécution du code en contexte.

Rubriques

Actions

L'exemple de code suivant montre comment utiliseranalyze-document.

AWS CLI

Pour analyser le texte d’un document

L’exemple analyze-document suivant montre comment analyser le texte d’un document.

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

Sortie :

{
    "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
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Analyse du texte d’un document avec Amazon Textract dans le Guide du développeur Amazon Textract.

  • Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous AnalyzeDocumentà la section Référence des AWS CLI commandes.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserdetect-document-text.

AWS CLI

Pour détecter du texte dans un document

L’exemple detect-document-text suivant montre comment détecter du texte dans un document.

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

Sortie :

{
    "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
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Détection de texte dans un document avec Amazon Textract dans le Guide du développeur Amazon Textract

  • Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous DetectDocumentTextà la section Référence des AWS CLI commandes.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserget-document-analysis.

AWS CLI

Pour obtenir les résultats de l’analyse de texte asynchrone d’un document de plusieurs pages

L’exemple get-document-analysis suivant montre comment obtenir les résultats de l’analyse de texte asynchrone d’un document de plusieurs pages.

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

Sortie :

{
    "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"
}

Pour plus d’informations, consultez Détection et analyse du texte dans les documents de plusieurs pages dans le Guide du développeur Amazon Textract.

  • Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous GetDocumentAnalysisà la section Référence des AWS CLI commandes.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserget-document-text-detection.

AWS CLI

Pour obtenir les résultats de la détection de texte asynchrone dans un document de plusieurs pages

L’exemple get-document-text-detection suivant montre comment obtenir les résultats de la détection de texte asynchrone dans un document de plusieurs pages.

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"
}

Pour plus d’informations, consultez Détection et analyse de texte dans des documents de plusieurs pages dans le Guide du développeur Amazon Textract.

  • Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous GetDocumentTextDetectionà la section Référence des AWS CLI commandes.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserstart-document-analysis.

AWS CLI

Pour commencer à analyser le texte d’un document de plusieurs pages

L’exemple start-document-analysis suivant montre comment lancer une analyse de texte asynchrone dans un document de plusieurs pages.

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"

Sortie :

{
    "JobId": "df7cf32ebbd2a5de113535fcf4d921926a701b09b4e7d089f3aebadb41e0712b"
}

Pour plus d’informations, consultez Détection et analyse du texte dans les documents de plusieurs pages dans le Guide du développeur Amazon Textract.

  • Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous StartDocumentAnalysisà la section Référence des AWS CLI commandes.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserstart-document-text-detection.

AWS CLI

Pour commencer à détecter du texte dans un document de plusieurs pages

L’exemple start-document-text-detection suivant montre comment lancer une détection de texte asynchrone dans un document de plusieurs pages.

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"

Sortie :

{
    "JobId": "57849a3dc627d4df74123dca269d69f7b89329c870c65bb16c9fd63409d200b9"
}

Pour plus d’informations, consultez Détection et analyse du texte dans les documents de plusieurs pages dans le Guide du développeur Amazon Textract.