Python Google文本检测api-Web演示结果与使用api不同

我曾尝试使用谷歌视觉API文本检测功能和谷歌的web演示来OCR我的图像。这两个结果是不一样的

首先，我在url上试用了它。最后，我用python语言用GoogleAPI代码进行了尝试。两个结果不一样，我不知道为什么。你能帮我解决这个问题吗

• 我的形象：

• 我的api结果：

  “三星Galaxy M20Siêu Pin vôdoi，sac nhanh tuc thiMoiSAMSUNG4.990.000dTrêgop 0%Mua ngay”

• 我的web演示结果： 多谢各位

我的python代码如下：

client=vision.ImageAnnotatorClient（）
raw_byte=cv2.imencode（'.jpg'，image）[1].tostring（）
post\u image=types.image（内容=原始字节）
image\u context=vision.types.ImageContext（）
响应=客户端。文本\检测（图像=后期图像，图像\上下文=图像\上下文）

实际上，比较两个结果，我看到的唯一区别是结果的显示方式。Google Cloud拖放站点显示带有边框的结果，并尝试查找文本区域

python脚本得到的响应包含相同的信息。举几个例子：

text=response.text\u注释
打印（[i.文本中i的说明]）
#打印在图像中找到的所有单词
打印（[i.文本中i的边界\多边形顶点]）
#打印检测到的单词周围的所有框

请随时提出更多问题以进行澄清

其他一些想法：

• 你在预处理你的图像吗
• 图片的大小是多少

---

这是打字脚本代码
但我们的想法不是使用

text\u检测

，而是使用类似

document\u text\u检测

（不确定python API具体提供了什么）
使用

documentTextDetection（）

而不是

textDetection（）

为我解决了完全相同的问题

const fs = require("fs");
const path = require("path");
const vision = require("@google-cloud/vision");

async function quickstart() {
  let text = '';
  const fileName = "j056vt-_800w_800h_sb.jpg";
  const imageFile = fs.readFileSync(fileName);
  const image = Buffer.from(imageFile).toString("base64");
  const client = new vision.ImageAnnotatorClient();

  const request = {
    image: {
      content: image
    },
    imageContext: {
      languageHints: ["vi-VN"]
    }
  };

  const [result] = await client.documentTextDetection(request);

  // OUTPUT METHOD A

  for (const tmp of result.textAnnotations) {
      text += tmp.description + "\n";
  }

  console.log(text);

  const out = path.basename(fileName, path.extname(fileName)) + ".txt";
  fs.writeFileSync(out, text);

  // OUTPUT METHOD B

  const fullTextAnnotation = result.fullTextAnnotation;
  console.log(`Full text: ${fullTextAnnotation.text}`);
  fullTextAnnotation.pages.forEach(page => {
    page.blocks.forEach(block => {
      console.log(`Block confidence: ${block.confidence}`);
      block.paragraphs.forEach(paragraph => {
        console.log(`Paragraph confidence: ${paragraph.confidence}`);
        paragraph.words.forEach(word => {
          const wordText = word.symbols.map(s => s.text).join("");
          console.log(`Word text: ${wordText}`);
          console.log(`Word confidence: ${word.confidence}`);
          word.symbols.forEach(symbol => {
            console.log(`Symbol text: ${symbol.text}`);
            console.log(`Symbol confidence: ${symbol.confidence}`);
          });
        });
      });
    });
  });

}

quickstart();

---

尝试使用document_text_检测，查看我尝试过的输出是否有任何差异，结果与我的预期完全不同。它与web演示不同