Amazon web services 用于文本检测的Amazon Rekognion

我有收据的图像，我想在图像中分别存储文本。是否可以使用Amazon Rekognition从图像中检测文本？

否，Amazon Rekognition不提供光学字符识别（OCR）

在撰写本报告时（2017年3月），它仅提供：

• 目标和场景检测
• 面部分析
• 面子比较
• 面部识别

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没有AWS提供的提供OCR的服务。您需要使用第三方产品。

亚马逊不提供OCR API。您可以使用Google Cloud Vision API进行文档文本识别。但它的价格是每1000张图片3.5美元。要测试Google的性能，请打开此链接并将下面的代码粘贴到右侧的测试请求正文中

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2017年11月起更新：

亚马逊Rekognition宣布实时人脸识别，图像中的文字 识别和改进的人脸检测

请在此处阅读公告：

证明：

公共异步任务标识文本（字符串文件名）
{
//使用USWest2，而不是默认区域
AmazonRekognitionClient-rekoClient=新的AmazonRekognitionClient（“访问密钥ID”，“秘密访问密钥”，RegionEndpoint.USEast1）；
Amazon.Rekognition.Model.Image img=新的Amazon.Rekognition.Model.Image（）；
字节[]数据=null；
使用（FileStream fs=newfilestream（文件名，FileMode.Open，FileAccess.Read））
{
数据=新字节[fs.Length]；
fs.Read（数据，0，（int）fs.Length）；
}
img.Bytes=新内存流（数据）；
DetectTextRequest dfr=新DetectTextRequest（）；
dfr.Image=img；
var结果=rekoClient.DetectText（dfr）；
返回output.textdecatections.Select（x=>x.DetectedText.ToList（）；
}

尽管目前只能在有限的预览中使用，但使用它可能会获得更好的效果

使用for可以检测，但结果可能会有所不同

/* jshint esversion: 6, node:true, devel: true, undef: true, unused: true */

// Import libs.
const AWS = require('aws-sdk');
const axios = require('axios');

// Grab AWS access keys from Environmental Variables.
const { S3_ACCESS_KEY, S3_SECRET_ACCESS_KEY, S3_REGION } = process.env;

// Configure AWS with credentials.
AWS.config.update({
  accessKeyId: S3_ACCESS_KEY,
  secretAccessKey: S3_SECRET_ACCESS_KEY,
  region: S3_REGION
});

const rekognition = new AWS.Rekognition({
  apiVersion: '2016-06-27'
});

const TEXT_IMAGE_URL = 'https://loremflickr.com/g/320/240/text';

(async url => {

  // Fetch the URL.
  const textDetections = await axios
    .get(url, {
      responseType: 'arraybuffer'
    })

    // Convert to base64 Buffer.
    .then(response => new Buffer(response.data, 'base64'))

    // Pass bytes to SDK
    .then(bytes =>
      rekognition
        .detectText({
          Image: {
            Bytes: bytes
          }
        })
        .promise()
    )
    .catch(error => {
      console.log('[ERROR]', error);
      return false;
    });

  if (!textDetections) return console.log('Failed to find text.');

  // Output the raw response.
  console.log('\n', 'Text Detected:', '\n', textDetections);

  // Output to Detected Text only.
  console.log('\n', 'Found Text:', '\n', textDetections.TextDetections.map(t => t.DetectedText));

})(TEXT_IMAGE_URL);

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请在此查看更多使用Rekognition和NodeJS的示例。

请在您的答案中添加注释，解释您截至2018年2月的代码，现在可以在Amazon Web服务中演示OCR功能，例如在非常正确的位置！“可以检测图像中的文本并将其转换为机器可读文本”。但是，它不能进行整版OCR。AWS Rekognition OCR有50个单词的限制：（@Vingtoft这对我来说也是一个惊喜，所以Tesseract+Lambda来营救我-

 public async Task<List<string>> IdentifyText(string filename)
        {
            // Using USWest2, not the default region
            AmazonRekognitionClient rekoClient = new AmazonRekognitionClient("Access Key ID", "Secret Access Key", RegionEndpoint.USEast1);            
            Amazon.Rekognition.Model.Image img = new Amazon.Rekognition.Model.Image();
            byte[] data = null;
            using (FileStream fs = new FileStream(filename, FileMode.Open, FileAccess.Read))
            {
                data = new byte[fs.Length];
                fs.Read(data, 0, (int)fs.Length);
            }
            img.Bytes = new MemoryStream(data);   

            DetectTextRequest dfr = new DetectTextRequest();
            dfr.Image = img;
            var outcome = rekoClient.DetectText(dfr);

            return outcome.TextDetections.Select(x=>x.DetectedText).ToList();           
        }

/* jshint esversion: 6, node:true, devel: true, undef: true, unused: true */

// Import libs.
const AWS = require('aws-sdk');
const axios = require('axios');

// Grab AWS access keys from Environmental Variables.
const { S3_ACCESS_KEY, S3_SECRET_ACCESS_KEY, S3_REGION } = process.env;

// Configure AWS with credentials.
AWS.config.update({
  accessKeyId: S3_ACCESS_KEY,
  secretAccessKey: S3_SECRET_ACCESS_KEY,
  region: S3_REGION
});

const rekognition = new AWS.Rekognition({
  apiVersion: '2016-06-27'
});

const TEXT_IMAGE_URL = 'https://loremflickr.com/g/320/240/text';

(async url => {

  // Fetch the URL.
  const textDetections = await axios
    .get(url, {
      responseType: 'arraybuffer'
    })

    // Convert to base64 Buffer.
    .then(response => new Buffer(response.data, 'base64'))

    // Pass bytes to SDK
    .then(bytes =>
      rekognition
        .detectText({
          Image: {
            Bytes: bytes
          }
        })
        .promise()
    )
    .catch(error => {
      console.log('[ERROR]', error);
      return false;
    });

  if (!textDetections) return console.log('Failed to find text.');

  // Output the raw response.
  console.log('\n', 'Text Detected:', '\n', textDetections);

  // Output to Detected Text only.
  console.log('\n', 'Found Text:', '\n', textDetections.TextDetections.map(t => t.DetectedText));

})(TEXT_IMAGE_URL);