Créer une application Amazon Textract Explorer

Les exemples de code suivants expliquent comment explorer la sortie Amazon Textract via une application interactive.

JavaScript

Kit SDK pour JavaScript (v3)

Indique comment utiliser l’outilAWS SDK pour JavaScript pour créer une application React qui utilise Amazon Textract pour extraire des données d’une image de document et les afficher dans une page Web interactive. Cet exemple s’exécute dans un navigateur Web et nécessite une identité Amazon Cognito authentifiée pour les informations d’identification. Il utilise Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) pour le stockage et, pour les notifications, il interroge une file d’attente Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) abonnée à une rubrique Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS).

Pour obtenir un code source complet et des instructions sur la configuration et l’exécution, consultez l’exemple complet sur GitHub.

Les services utilisés dans cet exemple

• Amazon Cognito Identity

• Amazon S3

• Amazon SNS

• Amazon SQS

• Amazon Textract

Python

Kit SDK pour Python (Boto3)

Indique comment utiliser l’outil AWS SDK pour Python (Boto3) avec Amazon Textract pour détecter le texte, le formulaire et les éléments de tableau dans une image de document. L’image d’entrée et la sortie d’Amazon Textract sont affichées dans une application Tkinter qui vous permet d’explorer les éléments détectés.

• Soumettez une image de document à Amazon Textract et explorez la sortie des éléments détectés.

• Soumettez des images directement à Amazon Textract ou via un compartiment Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

• Utilisez des API asynchrones pour démarrer une tâche qui publie une notification dans une rubrique Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) lorsque le travail est terminé.

• Interrogez un service Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) pour obtenir un message de fin de tâche et affichez les résultats.

Pour obtenir un code source complet et des instructions sur la configuration et l’exécution, consultez l’exemple complet sur GitHub.

Les services utilisés dans cet exemple

• Amazon Cognito Identity

• Amazon S3

• Amazon SNS

• Amazon SQS

• Amazon Textract