FormRecognizerClient Sınıf
FormRecognizerClient, formlardan ve görüntülerden bilgileri yapılandırılmış verilere ayıklar. Önceden oluşturulmuş modellerle (makbuzlar, kartvizitler, faturalar, kimlik belgeleri) analiz etmek, formlardan içeriği/düzeni tanımak ve eğitilen modellerden özel formları analiz etmek için kullanılacak arabirimdir. BIR URL'den girişlere ve bir akıştan girişlere göre farklı yöntemler sağlar.
Not
FormRecognizerClient, =v2.1 API sürümleriyle <kullanılmalıdır.
API'nin 2022-08-31 ve daha yeni sürümlerini kullanmak için bir DocumentAnalysisClient örneği oluşturun.
- Devralma
-
azure.ai.formrecognizer._form_base_client.FormRecognizerClientBaseFormRecognizerClient
Oluşturucu
FormRecognizerClient(endpoint: str, credential: AzureKeyCredential | TokenCredential, **kwargs: Any)
Parametreler
- endpoint
- str
Desteklenen Bilişsel Hizmetler uç noktaları (protokol ve konak adı, örneğin: https://westus2.api.cognitive.microsoft.com).
- credential
- AzureKeyCredential veya TokenCredential
İstemcinin Azure'a bağlanması için gereken kimlik bilgileri. Api anahtarı veya belirteç identitykimlik bilgisi kullanılıyorsa, bu AzureKeyCredential örneğidir.
- api_version
- str veya FormRecognizerApiVersion
İstekler için kullanılacak hizmetin API sürümü. Varsayılan olarak API sürüm v2.1'e ayarlanır. Eski bir sürüme ayar yapmak özellik uyumluluğunu azaltabilir. Desteklenen en son API sürümünü ve özelliklerini kullanmak için bunun yerine bir DocumentAnalysisClient örneği oluşturun.
Örnekler
FormRecognizerClient'ı bir uç nokta ve API anahtarıyla oluşturma.
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.formrecognizer import FormRecognizerClient
endpoint = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT"]
key = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_KEY"]
form_recognizer_client = FormRecognizerClient(endpoint, AzureKeyCredential(key))
Belirteç kimlik bilgileriyle FormRecognizerClient oluşturma.
"""DefaultAzureCredential will use the values from these environment
variables: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_ID, AZURE_CLIENT_SECRET
"""
from azure.ai.formrecognizer import FormRecognizerClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
endpoint = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT"]
credential = DefaultAzureCredential()
form_recognizer_client = FormRecognizerClient(endpoint, credential)
Yöntemler
begin_recognize_business_cards |
Belirli bir kartvizitten alan metnini ve anlam değerlerini ayıklayın. Giriş belgesi desteklenen içerik türlerinden biri olmalıdır: 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' veya 'image/bmp'. Kartvizitte bulunan alanları burada görebilirsiniz: https://aka.ms/formrecognizer/businesscardfields Sürüm v2.1'de yeni: begin_recognize_business_cards istemci yöntemi |
begin_recognize_business_cards_from_url |
Belirli bir kartvizitten alan metnini ve anlam değerlerini ayıklayın. Giriş belgesi, analiz edilecek kartın konumu (URL) olmalıdır. Kartvizitte bulunan alanları burada görebilirsiniz: https://aka.ms/formrecognizer/businesscardfields Sürüm v2.1'de yeni: begin_recognize_business_cards_from_url istemci yöntemi |
begin_recognize_content |
Belirli bir belgeden metin ve içerik/düzen bilgilerini ayıklayın. Giriş belgesi desteklenen içerik türlerinden biri olmalıdır: 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' veya 'image/bmp'. Sürüm v2.1'de yeni: Sayfalar, dil ve reading_order anahtar sözcük bağımsız değişkenleri ve image/bmp içeriği desteği |
begin_recognize_content_from_url |
Belirli bir belgeden metin ve düzen bilgilerini ayıklayın. Giriş belgesi, analiz edilecek belgenin konumu (URL) olmalıdır. Sürüm v2.1'de yeni: Sayfalar, dil ve reading_order anahtar sözcük bağımsız değişkenleri ve image/bmp içeriği desteği |
begin_recognize_custom_forms |
Etiketlerle veya etiketler olmadan eğitilmiş bir modelle özel formu analiz edin. Analiz edilecek form, modeli eğitmek için kullanılan formlar ile aynı türde olmalıdır. Giriş belgesi desteklenen içerik türlerinden biri olmalıdır: 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' veya 'image/bmp'. |
begin_recognize_custom_forms_from_url |
Etiketlerle veya etiketler olmadan eğitilmiş bir modelle özel formu analiz edin. Analiz edilecek form, modeli eğitmek için kullanılan formlar ile aynı türde olmalıdır. Giriş belgesi, analiz edilecek belgenin konumu (URL) olmalıdır. |
begin_recognize_identity_documents |
Belirli bir kimlik belgesinden alan metnini ve anlam değerlerini ayıklayın. Giriş belgesi desteklenen içerik türlerinden biri olmalıdır: 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' veya 'image/bmp'. Kimlik belgesinde bulunan alanlara buradan bakın: https://aka.ms/formrecognizer/iddocumentfields Sürüm v2.1'de yeni: begin_recognize_identity_documents istemci yöntemi |
begin_recognize_identity_documents_from_url |
Belirli bir kimlik belgesinden alan metnini ve anlam değerlerini ayıklayın. Giriş belgesi, analiz edilecek kimlik belgesinin konumu (URL) olmalıdır. Kimlik belgesinde bulunan alanlara buradan bakın: https://aka.ms/formrecognizer/iddocumentfields Sürüm v2.1'de yeni: begin_recognize_identity_documents_from_url istemci yöntemi |
begin_recognize_invoices |
Belirli bir faturadaki alan metnini ve anlam değerlerini ayıklayın. Giriş belgesi desteklenen içerik türlerinden biri olmalıdır: 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' veya 'image/bmp'. Faturada bulunan alanlara buradan bakın: https://aka.ms/formrecognizer/invoicefields Sürüm v2.1'de yeni: begin_recognize_invoices istemci yöntemi |
begin_recognize_invoices_from_url |
Belirli bir faturadaki alan metnini ve anlam değerlerini ayıklayın. Giriş belgesi, analiz edilecek faturanın konumu (URL) olmalıdır. Fatura kartında bulunan alanlara buradan bakın: https://aka.ms/formrecognizer/invoicefields Sürüm v2.1'de yeni: begin_recognize_invoices_from_url istemci yöntemi |
begin_recognize_receipts |
Belirli bir satış alış irsaliyesinden alan metnini ve anlam değerlerini ayıklayın. Giriş belgesi desteklenen içerik türlerinden biri olmalıdır: 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' veya 'image/bmp'. Makbuzda bulunan alanlara buradan bakın: https://aka.ms/formrecognizer/receiptfields Sürüm v2.1'de yeni: Yerel ayar ve sayfalar anahtar sözcük bağımsız değişkenleri ve görüntü/bmp içeriği desteği |
begin_recognize_receipts_from_url |
Belirli bir satış alış irsaliyesinden alan metnini ve anlam değerlerini ayıklayın. Giriş belgesi, analiz edilecek makbuzun konumu (URL) olmalıdır. Makbuzda bulunan alanlara buradan bakın: https://aka.ms/formrecognizer/receiptfields Sürüm v2.1'de yeni: Yerel ayar ve sayfalar anahtar sözcük bağımsız değişkenleri ve görüntü/bmp içeriği desteği |
close |
FormRecognizerClient Oturumu kapatın. |
send_request |
İstemcinin mevcut işlem hattını kullanarak bir ağ isteği çalıştırır. İstek URL'si temel URL'ye göre olabilir. İstek için kullanılan hizmet API'sinin sürümü, aksi belirtilmedikçe istemcinin sürümüyle aynıdır. İstemcinin yapılandırılmış API sürümünü göreli URL'de geçersiz kılma, 2022-08-31 ve üzeri API sürümüne sahip istemcide desteklenir. herhangi bir API sürümüyle istemcide desteklenen mutlak URL'yi geçersiz kılma. Yanıt bir hataysa bu yöntem tetiklenmez; özel durum tetikleyemek için döndürülen yanıt nesnesinde raise_for_status() öğesini çağırın. Bu yöntemle özel istek gönderme hakkında daha fazla bilgi için bkz https://aka.ms/azsdk/dpcodegen/python/send_request. . |
begin_recognize_business_cards
Belirli bir kartvizitten alan metnini ve anlam değerlerini ayıklayın. Giriş belgesi desteklenen içerik türlerinden biri olmalıdır: 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' veya 'image/bmp'.
Kartvizitte bulunan alanları burada görebilirsiniz: https://aka.ms/formrecognizer/businesscardfields
Sürüm v2.1'de yeni: begin_recognize_business_cards istemci yöntemi
begin_recognize_business_cards(business_card: bytes | IO[bytes], **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]
Parametreler
JPEG, PNG, PDF, TIFF veya BMP türü dosya akışı veya bayt.
- locale
- str
Kartvizitin yerel ayarı. Desteklenen yerel ayarlar şunlardır: en-US, en-AU, en-CA, en-GB ve en-IN.
- include_field_elements
- bool
Sayfa başına tüm satırların ve her form alanı için satırlar, sözcükler ve seçim işaretleri gibi alan öğelerinin dahil edilip edilmeyeceği.
Çok sayfalı belgeler (PDF/TIFF) için özel sayfa numaraları. Sonuçta elde etmek istediğiniz sayfa numaralarını ve/veya sayfa aralıklarını girin. Bir sayfa aralığı için pages =["1-3", "5-6"] gibi bir kısa çizgi kullanın. Her sayfa numarasını veya aralığı virgülle ayırın.
- content_type
- str veya FormContentType
API'ye gönderilen gövdenin içerik türü. İçerik türü otomatik olarak algılanır, ancak bu anahtar sözcük bağımsız değişkeni geçirilerek geçersiz kılınabilir. Seçenekler için bkz FormContentType. .
- continuation_token
- str
Bir poller'ı kaydedilmiş durumdan yeniden başlatmak için bir devamlılık belirteci.
Döndürülenler
LROPoller örneği. Liste[RecognizedForm] döndürmek için poller nesnesinde result() öğesini çağırın.
Dönüş türü
Özel durumlar
Örnekler
Bir dosyadan kartvizitleri tanıma.
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.formrecognizer import FormRecognizerClient
endpoint = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT"]
key = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_KEY"]
form_recognizer_client = FormRecognizerClient(
endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
)
with open(path_to_sample_forms, "rb") as f:
poller = form_recognizer_client.begin_recognize_business_cards(business_card=f, locale="en-US")
business_cards = poller.result()
for idx, business_card in enumerate(business_cards):
print("--------Recognizing business card #{}--------".format(idx+1))
contact_names = business_card.fields.get("ContactNames")
if contact_names:
for contact_name in contact_names.value:
print("Contact First Name: {} has confidence: {}".format(
contact_name.value["FirstName"].value, contact_name.value["FirstName"].confidence
))
print("Contact Last Name: {} has confidence: {}".format(
contact_name.value["LastName"].value, contact_name.value["LastName"].confidence
))
company_names = business_card.fields.get("CompanyNames")
if company_names:
for company_name in company_names.value:
print("Company Name: {} has confidence: {}".format(company_name.value, company_name.confidence))
departments = business_card.fields.get("Departments")
if departments:
for department in departments.value:
print("Department: {} has confidence: {}".format(department.value, department.confidence))
job_titles = business_card.fields.get("JobTitles")
if job_titles:
for job_title in job_titles.value:
print("Job Title: {} has confidence: {}".format(job_title.value, job_title.confidence))
emails = business_card.fields.get("Emails")
if emails:
for email in emails.value:
print("Email: {} has confidence: {}".format(email.value, email.confidence))
websites = business_card.fields.get("Websites")
if websites:
for website in websites.value:
print("Website: {} has confidence: {}".format(website.value, website.confidence))
addresses = business_card.fields.get("Addresses")
if addresses:
for address in addresses.value:
print("Address: {} has confidence: {}".format(address.value, address.confidence))
mobile_phones = business_card.fields.get("MobilePhones")
if mobile_phones:
for phone in mobile_phones.value:
print("Mobile phone number: {} has confidence: {}".format(phone.value, phone.confidence))
faxes = business_card.fields.get("Faxes")
if faxes:
for fax in faxes.value:
print("Fax number: {} has confidence: {}".format(fax.value, fax.confidence))
work_phones = business_card.fields.get("WorkPhones")
if work_phones:
for work_phone in work_phones.value:
print("Work phone number: {} has confidence: {}".format(work_phone.value, work_phone.confidence))
other_phones = business_card.fields.get("OtherPhones")
if other_phones:
for other_phone in other_phones.value:
print("Other phone number: {} has confidence: {}".format(other_phone.value, other_phone.confidence))
begin_recognize_business_cards_from_url
Belirli bir kartvizitten alan metnini ve anlam değerlerini ayıklayın. Giriş belgesi, analiz edilecek kartın konumu (URL) olmalıdır.
Kartvizitte bulunan alanları burada görebilirsiniz: https://aka.ms/formrecognizer/businesscardfields
Sürüm v2.1'de yeni: begin_recognize_business_cards_from_url istemci yöntemi
begin_recognize_business_cards_from_url(business_card_url: str, **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]
Parametreler
- business_card_url
- str
Analiz etmek için kartvizitin URL'si. Giriş, desteklenen biçimlerden birinin geçerli, kodlanmış BIR URL'si olmalıdır: JPEG, PNG, PDF, TIFF veya BMP.
- locale
- str
Kartvizitin yerel ayarı. Desteklenen yerel ayarlar şunlardır: en-US, en-AU, en-CA, en-GB ve en-IN.
- include_field_elements
- bool
Sayfa başına tüm satırların ve her form alanı için satırlar, sözcükler ve seçim işaretleri gibi alan öğelerinin dahil edilip edilmeyeceği.
Çok sayfalı belgeler (PDF/TIFF) için özel sayfa numaraları. Sonuçta elde etmek istediğiniz sayfa numaralarını ve/veya sayfa aralıklarını girin. Bir sayfa aralığı için pages =["1-3", "5-6"] gibi bir kısa çizgi kullanın. Her sayfa numarasını veya aralığı virgülle ayırın.
- continuation_token
- str
Bir poller'ı kaydedilmiş durumdan yeniden başlatmak için bir devamlılık belirteci.
Döndürülenler
LROPoller örneği. Liste[RecognizedForm] döndürmek için poller nesnesinde result() öğesini çağırın.
Dönüş türü
Özel durumlar
begin_recognize_content
Belirli bir belgeden metin ve içerik/düzen bilgilerini ayıklayın. Giriş belgesi desteklenen içerik türlerinden biri olmalıdır: 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' veya 'image/bmp'.
Sürüm v2.1'de yeni: Sayfalar, dil ve reading_order anahtar sözcük bağımsız değişkenleri ve image/bmp içeriği desteği
begin_recognize_content(form: bytes | IO[bytes], **kwargs: Any) -> LROPoller[List[FormPage]]
Parametreler
Çok sayfalı belgeler (PDF/TIFF) için özel sayfa numaraları. Sonuçta elde etmek istediğiniz sayfa numaralarını ve/veya sayfa aralıklarını girin. Bir sayfa aralığı için pages =["1-3", "5-6"] gibi bir kısa çizgi kullanın. Her sayfa numarasını veya aralığı virgülle ayırın.
- language
- str
Belgedeki metnin BCP-47 dil kodu. Desteklenen dil kodları için buraya bakın: https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/form-recognizer/language-support. İçerik, otomatik dil tanımlamayı ve çok dilli belgeleri destekler, bu nedenle yalnızca belgenin belirli bir dil olarak işlenmesini zorlamak istiyorsanız bir dil kodu sağlayın.
- reading_order
- str
Döndürülen metin satırlarını sıralamak için okuma düzeni algoritması. Desteklenen okuma siparişleri şunlardır: temel (varsayılan), doğal. Bazı durumlarda yakınlık daha yüksek öncelikle ele alınsa da, satırları soldan sağa ve yukarıdan aşağıya doğru sıralamak için 'temel'i ayarlayın. Yakınlardaki satırları bir arada tutmak için konum bilgilerini kullanarak çizgileri sıralamak için 'doğal' değerini ayarlayın.
- content_type
- str veya FormContentType
API'ye gönderilen gövdenin içerik türü. İçerik türü otomatik olarak algılanır, ancak bu anahtar sözcük bağımsız değişkeni geçirilerek geçersiz kılınabilir. Seçenekler için bkz FormContentType. .
- continuation_token
- str
Bir poller'ı kaydedilmiş durumdan yeniden başlatmak için bir devamlılık belirteci.
Döndürülenler
LROPoller örneği. Liste[FormPage] döndürmek için poller nesnesinde result() öğesini çağırın.
Dönüş türü
Özel durumlar
Örnekler
Formdan metin ve içerik/düzen bilgilerini tanıma.
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.formrecognizer import FormRecognizerClient
endpoint = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT"]
key = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_KEY"]
form_recognizer_client = FormRecognizerClient(endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key))
with open(path_to_sample_forms, "rb") as f:
poller = form_recognizer_client.begin_recognize_content(form=f)
form_pages = poller.result()
for idx, content in enumerate(form_pages):
print("----Recognizing content from page #{}----".format(idx+1))
print("Page has width: {} and height: {}, measured with unit: {}".format(
content.width,
content.height,
content.unit
))
for table_idx, table in enumerate(content.tables):
print("Table # {} has {} rows and {} columns".format(table_idx, table.row_count, table.column_count))
print("Table # {} location on page: {}".format(table_idx, format_bounding_box(table.bounding_box)))
for cell in table.cells:
print("...Cell[{}][{}] has text '{}' within bounding box '{}'".format(
cell.row_index,
cell.column_index,
cell.text,
format_bounding_box(cell.bounding_box)
))
for line_idx, line in enumerate(content.lines):
print("Line # {} has word count '{}' and text '{}' within bounding box '{}'".format(
line_idx,
len(line.words),
line.text,
format_bounding_box(line.bounding_box)
))
if line.appearance:
if line.appearance.style_name == "handwriting" and line.appearance.style_confidence > 0.8:
print("Text line '{}' is handwritten and might be a signature.".format(line.text))
for word in line.words:
print("...Word '{}' has a confidence of {}".format(word.text, word.confidence))
for selection_mark in content.selection_marks:
print("Selection mark is '{}' within bounding box '{}' and has a confidence of {}".format(
selection_mark.state,
format_bounding_box(selection_mark.bounding_box),
selection_mark.confidence
))
print("----------------------------------------")
begin_recognize_content_from_url
Belirli bir belgeden metin ve düzen bilgilerini ayıklayın. Giriş belgesi, analiz edilecek belgenin konumu (URL) olmalıdır.
Sürüm v2.1'de yeni: Sayfalar, dil ve reading_order anahtar sözcük bağımsız değişkenleri ve image/bmp içeriği desteği
begin_recognize_content_from_url(form_url: str, **kwargs: Any) -> LROPoller[List[FormPage]]
Parametreler
- form_url
- str
Analiz için formun URL'si. Giriş, desteklenen biçimlerden birinin geçerli, kodlanmış BIR URL'si olmalıdır: JPEG, PNG, PDF, TIFF veya BMP.
Çok sayfalı belgeler (PDF/TIFF) için özel sayfa numaraları. Sonuçta elde etmek istediğiniz sayfa numaralarını ve/veya sayfa aralıklarını girin. Bir sayfa aralığı için pages =["1-3", "5-6"] gibi bir kısa çizgi kullanın. Her sayfa numarasını veya aralığı virgülle ayırın.
- language
- str
Belgedeki metnin BCP-47 dil kodu. Desteklenen dil kodları için buraya bakın: https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/form-recognizer/language-support. İçerik, otomatik dil tanımlamayı ve çok dilli belgeleri destekler, bu nedenle yalnızca belgenin belirli bir dil olarak işlenmesini zorlamak istiyorsanız bir dil kodu sağlayın.
- reading_order
- str
Döndürülen metin satırlarını sıralamak için okuma düzeni algoritması. Desteklenen okuma siparişleri şunlardır: temel (varsayılan), doğal. Bazı durumlarda yakınlık daha yüksek öncelikle ele alınsa da, satırları soldan sağa ve yukarıdan aşağıya doğru sıralamak için 'temel'i ayarlayın. Yakınlardaki satırları bir arada tutmak için konum bilgilerini kullanarak çizgileri sıralamak için 'doğal' değerini ayarlayın.
- continuation_token
- str
Bir poller'ı kaydedilmiş durumdan yeniden başlatmak için bir devamlılık belirteci.
Döndürülenler
LROPoller örneği. Liste[FormPage] döndürmek için poller nesnesinde result() öğesini çağırın.
Dönüş türü
Özel durumlar
begin_recognize_custom_forms
Etiketlerle veya etiketler olmadan eğitilmiş bir modelle özel formu analiz edin. Analiz edilecek form, modeli eğitmek için kullanılan formlar ile aynı türde olmalıdır. Giriş belgesi desteklenen içerik türlerinden biri olmalıdır: 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' veya 'image/bmp'.
begin_recognize_custom_forms(model_id: str, form: bytes | IO[bytes], **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]
Parametreler
- include_field_elements
- bool
Sayfa başına tüm satırların ve her form alanı için satırlar, sözcükler ve seçim işaretleri gibi alan öğelerinin dahil edilip edilmeyeceği.
- content_type
- str veya FormContentType
API'ye gönderilen gövdenin içerik türü. İçerik türü otomatik olarak algılanır, ancak bu anahtar sözcük bağımsız değişkeni geçirilerek geçersiz kılınabilir. Seçenekler için bkz FormContentType. .
Çok sayfalı belgeler için özel sayfa numaraları (PDF/TIFF). Sonuçta elde etmek istediğiniz sayfa numaralarını ve/veya sayfa aralıklarını girin. Bir sayfa aralığı için pages =["1-3", "5-6"] gibi bir kısa çizgi kullanın. Her sayfa numarasını veya aralığını virgülle ayırın.
- continuation_token
- str
Bir poller'ı kaydedilmiş durumdan yeniden başlatmak için bir devamlılık belirteci.
Döndürülenler
LROPoller örneği. Liste[RecognizedForm] döndürmek için poller nesnesinde result() öğesini çağırın.
Dönüş türü
Özel durumlar
Örnekler
Özel formdaki alanları ve değerleri tanıma.
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.formrecognizer import FormRecognizerClient
endpoint = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT"]
key = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_KEY"]
model_id = os.getenv("CUSTOM_TRAINED_MODEL_ID", custom_model_id)
form_recognizer_client = FormRecognizerClient(
endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
)
# Make sure your form's type is included in the list of form types the custom model can recognize
with open(path_to_sample_forms, "rb") as f:
poller = form_recognizer_client.begin_recognize_custom_forms(
model_id=model_id, form=f, include_field_elements=True
)
forms = poller.result()
for idx, form in enumerate(forms):
print("--------Recognizing Form #{}--------".format(idx+1))
print("Form has type {}".format(form.form_type))
print("Form has form type confidence {}".format(form.form_type_confidence))
print("Form was analyzed with model with ID {}".format(form.model_id))
for name, field in form.fields.items():
# each field is of type FormField
# label_data is populated if you are using a model trained without labels,
# since the service needs to make predictions for labels if not explicitly given to it.
if field.label_data:
print("...Field '{}' has label '{}' with a confidence score of {}".format(
name,
field.label_data.text,
field.confidence
))
print("...Label '{}' has value '{}' with a confidence score of {}".format(
field.label_data.text if field.label_data else name, field.value, field.confidence
))
# iterate over tables, lines, and selection marks on each page
for page in form.pages:
for i, table in enumerate(page.tables):
print("\nTable {} on page {}".format(i+1, table.page_number))
for cell in table.cells:
print("...Cell[{}][{}] has text '{}' with confidence {}".format(
cell.row_index, cell.column_index, cell.text, cell.confidence
))
print("\nLines found on page {}".format(page.page_number))
for line in page.lines:
print("...Line '{}' is made up of the following words: ".format(line.text))
for word in line.words:
print("......Word '{}' has a confidence of {}".format(
word.text,
word.confidence
))
if page.selection_marks:
print("\nSelection marks found on page {}".format(page.page_number))
for selection_mark in page.selection_marks:
print("......Selection mark is '{}' and has a confidence of {}".format(
selection_mark.state,
selection_mark.confidence
))
print("-----------------------------------")
begin_recognize_custom_forms_from_url
Etiketlerle veya etiketler olmadan eğitilmiş bir modelle özel formu analiz edin. Analiz edilecek form, modeli eğitmek için kullanılan formlar ile aynı türde olmalıdır. Giriş belgesi, analiz edilecek belgenin konumu (URL) olmalıdır.
begin_recognize_custom_forms_from_url(model_id: str, form_url: str, **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]
Parametreler
- form_url
- str
Analiz için formun URL'si. Giriş, desteklenen biçimlerden birinin geçerli, kodlanmış BIR URL'si olmalıdır: JPEG, PNG, PDF, TIFF veya BMP.
- include_field_elements
- bool
Sayfa başına tüm satırların ve her form alanı için satırlar, sözcükler ve seçim işaretleri gibi alan öğelerinin dahil edilip edilmeyeceği.
Çok sayfalı belgeler için özel sayfa numaraları (PDF/TIFF). Sonuçta elde etmek istediğiniz sayfa numaralarını ve/veya sayfa aralıklarını girin. Bir sayfa aralığı için pages =["1-3", "5-6"] gibi bir kısa çizgi kullanın. Her sayfa numarasını veya aralığını virgülle ayırın.
- continuation_token
- str
Bir poller'ı kaydedilmiş durumdan yeniden başlatmak için bir devamlılık belirteci.
Döndürülenler
LROPoller örneği. Liste[RecognizedForm] döndürmek için poller nesnesinde result() öğesini çağırın.
Dönüş türü
Özel durumlar
begin_recognize_identity_documents
Belirli bir kimlik belgesinden alan metnini ve anlam değerlerini ayıklayın. Giriş belgesi desteklenen içerik türlerinden biri olmalıdır: 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' veya 'image/bmp'.
Kimlik belgesinde bulunan alanlara buradan bakın: https://aka.ms/formrecognizer/iddocumentfields
Sürüm v2.1'de yeni: begin_recognize_identity_documents istemci yöntemi
begin_recognize_identity_documents(identity_document: bytes | IO[bytes], **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]
Parametreler
JPEG, PNG, PDF, TIFF veya BMP türü dosya akışı veya bayt.
- include_field_elements
- bool
Sayfa başına tüm satırların ve her form alanı için satırlar, sözcükler ve seçim işaretleri gibi alan öğelerinin dahil edilip edilmeyeceği.
- content_type
- str veya FormContentType
API'ye gönderilen gövdenin içerik türü. İçerik türü otomatik olarak algılanır, ancak bu anahtar sözcük bağımsız değişkeni geçirilerek geçersiz kılınabilir. Seçenekler için bkz FormContentType. .
- continuation_token
- str
Bir poller'ı kaydedilmiş durumdan yeniden başlatmak için bir devamlılık belirteci.
Çok sayfalı belgeler için özel sayfa numaraları (PDF/TIFF). Sonuçta elde etmek istediğiniz sayfa numaralarını ve/veya sayfa aralıklarını girin. Bir sayfa aralığı için pages =["1-3", "5-6"] gibi bir kısa çizgi kullanın. Her sayfa numarasını veya aralığını virgülle ayırın.
Döndürülenler
LROPoller örneği. Liste[RecognizedForm] döndürmek için poller nesnesinde result() öğesini çağırın.
Dönüş türü
Özel durumlar
Örnekler
Kimlik belgesi alanlarını tanıma.
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.formrecognizer import FormRecognizerClient
endpoint = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT"]
key = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_KEY"]
form_recognizer_client = FormRecognizerClient(
endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
)
with open(path_to_sample_forms, "rb") as f:
poller = form_recognizer_client.begin_recognize_identity_documents(identity_document=f)
id_documents = poller.result()
for idx, id_document in enumerate(id_documents):
print("--------Recognizing ID document #{}--------".format(idx+1))
first_name = id_document.fields.get("FirstName")
if first_name:
print("First Name: {} has confidence: {}".format(first_name.value, first_name.confidence))
last_name = id_document.fields.get("LastName")
if last_name:
print("Last Name: {} has confidence: {}".format(last_name.value, last_name.confidence))
document_number = id_document.fields.get("DocumentNumber")
if document_number:
print("Document Number: {} has confidence: {}".format(document_number.value, document_number.confidence))
dob = id_document.fields.get("DateOfBirth")
if dob:
print("Date of Birth: {} has confidence: {}".format(dob.value, dob.confidence))
doe = id_document.fields.get("DateOfExpiration")
if doe:
print("Date of Expiration: {} has confidence: {}".format(doe.value, doe.confidence))
sex = id_document.fields.get("Sex")
if sex:
print("Sex: {} has confidence: {}".format(sex.value, sex.confidence))
address = id_document.fields.get("Address")
if address:
print("Address: {} has confidence: {}".format(address.value, address.confidence))
country_region = id_document.fields.get("CountryRegion")
if country_region:
print("Country/Region: {} has confidence: {}".format(country_region.value, country_region.confidence))
region = id_document.fields.get("Region")
if region:
print("Region: {} has confidence: {}".format(region.value, region.confidence))
begin_recognize_identity_documents_from_url
Belirli bir kimlik belgesinden alan metnini ve anlam değerlerini ayıklayın. Giriş belgesi, analiz edilecek kimlik belgesinin konumu (URL) olmalıdır.
Kimlik belgesinde bulunan alanlara buradan bakın: https://aka.ms/formrecognizer/iddocumentfields
Sürüm v2.1'de yeni: begin_recognize_identity_documents_from_url istemci yöntemi
begin_recognize_identity_documents_from_url(identity_document_url: str, **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]
Parametreler
- identity_document_url
- str
Analiz etmek için kimlik belgesinin URL'si. Giriş, desteklenen biçimlerden birinin geçerli, kodlanmış BIR URL'si olmalıdır: JPEG, PNG, PDF, TIFF veya BMP.
- include_field_elements
- bool
Sayfa başına tüm satırların ve her form alanı için satırlar, sözcükler ve seçim işaretleri gibi alan öğelerinin dahil edilip edilmeyeceği.
- continuation_token
- str
Bir poller'ı kaydedilmiş durumdan yeniden başlatmak için bir devamlılık belirteci.
Çok sayfalı belgeler için özel sayfa numaraları (PDF/TIFF). Sonuçta elde etmek istediğiniz sayfa numaralarını ve/veya sayfa aralıklarını girin. Bir sayfa aralığı için pages =["1-3", "5-6"] gibi bir kısa çizgi kullanın. Her sayfa numarasını veya aralığını virgülle ayırın.
Döndürülenler
LROPoller örneği. Liste[RecognizedForm] döndürmek için poller nesnesinde result() öğesini çağırın.
Dönüş türü
Özel durumlar
begin_recognize_invoices
Belirli bir faturadaki alan metnini ve anlam değerlerini ayıklayın. Giriş belgesi desteklenen içerik türlerinden biri olmalıdır: 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' veya 'image/bmp'.
Faturada bulunan alanlara buradan bakın: https://aka.ms/formrecognizer/invoicefields
Sürüm v2.1'de yeni: begin_recognize_invoices istemci yöntemi
begin_recognize_invoices(invoice: bytes | IO[bytes], **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]
Parametreler
- locale
- str
Faturanın yerel ayarı. Desteklenen yerel ayarlar şunlardır: en-US
- include_field_elements
- bool
Sayfa başına tüm satırların ve her form alanı için satırlar, sözcükler ve seçim işaretleri gibi alan öğelerinin dahil edilip edilmeyeceği.
Çok sayfalı belgeler için özel sayfa numaraları (PDF/TIFF). Sonuçta elde etmek istediğiniz sayfa numaralarını ve/veya sayfa aralıklarını girin. Bir sayfa aralığı için pages =["1-3", "5-6"] gibi bir kısa çizgi kullanın. Her sayfa numarasını veya aralığını virgülle ayırın.
- content_type
- str veya FormContentType
API'ye gönderilen gövdenin içerik türü. İçerik türü otomatik olarak algılanır, ancak bu anahtar sözcük bağımsız değişkeni geçirilerek geçersiz kılınabilir. Seçenekler için bkz FormContentType. .
- continuation_token
- str
Bir poller'ı kaydedilmiş durumdan yeniden başlatmak için bir devamlılık belirteci.
Döndürülenler
LROPoller örneği. Liste[RecognizedForm] döndürmek için poller nesnesinde result() öğesini çağırın.
Dönüş türü
Özel durumlar
Örnekler
Bir dosyadan faturaları tanıma.
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.formrecognizer import FormRecognizerClient
endpoint = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT"]
key = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_KEY"]
form_recognizer_client = FormRecognizerClient(
endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
)
with open(path_to_sample_forms, "rb") as f:
poller = form_recognizer_client.begin_recognize_invoices(invoice=f, locale="en-US")
invoices = poller.result()
for idx, invoice in enumerate(invoices):
print("--------Recognizing invoice #{}--------".format(idx+1))
vendor_name = invoice.fields.get("VendorName")
if vendor_name:
print("Vendor Name: {} has confidence: {}".format(vendor_name.value, vendor_name.confidence))
vendor_address = invoice.fields.get("VendorAddress")
if vendor_address:
print("Vendor Address: {} has confidence: {}".format(vendor_address.value, vendor_address.confidence))
vendor_address_recipient = invoice.fields.get("VendorAddressRecipient")
if vendor_address_recipient:
print("Vendor Address Recipient: {} has confidence: {}".format(vendor_address_recipient.value, vendor_address_recipient.confidence))
customer_name = invoice.fields.get("CustomerName")
if customer_name:
print("Customer Name: {} has confidence: {}".format(customer_name.value, customer_name.confidence))
customer_id = invoice.fields.get("CustomerId")
if customer_id:
print("Customer Id: {} has confidence: {}".format(customer_id.value, customer_id.confidence))
customer_address = invoice.fields.get("CustomerAddress")
if customer_address:
print("Customer Address: {} has confidence: {}".format(customer_address.value, customer_address.confidence))
customer_address_recipient = invoice.fields.get("CustomerAddressRecipient")
if customer_address_recipient:
print("Customer Address Recipient: {} has confidence: {}".format(customer_address_recipient.value, customer_address_recipient.confidence))
invoice_id = invoice.fields.get("InvoiceId")
if invoice_id:
print("Invoice Id: {} has confidence: {}".format(invoice_id.value, invoice_id.confidence))
invoice_date = invoice.fields.get("InvoiceDate")
if invoice_date:
print("Invoice Date: {} has confidence: {}".format(invoice_date.value, invoice_date.confidence))
invoice_total = invoice.fields.get("InvoiceTotal")
if invoice_total:
print("Invoice Total: {} has confidence: {}".format(invoice_total.value, invoice_total.confidence))
due_date = invoice.fields.get("DueDate")
if due_date:
print("Due Date: {} has confidence: {}".format(due_date.value, due_date.confidence))
purchase_order = invoice.fields.get("PurchaseOrder")
if purchase_order:
print("Purchase Order: {} has confidence: {}".format(purchase_order.value, purchase_order.confidence))
billing_address = invoice.fields.get("BillingAddress")
if billing_address:
print("Billing Address: {} has confidence: {}".format(billing_address.value, billing_address.confidence))
billing_address_recipient = invoice.fields.get("BillingAddressRecipient")
if billing_address_recipient:
print("Billing Address Recipient: {} has confidence: {}".format(billing_address_recipient.value, billing_address_recipient.confidence))
shipping_address = invoice.fields.get("ShippingAddress")
if shipping_address:
print("Shipping Address: {} has confidence: {}".format(shipping_address.value, shipping_address.confidence))
shipping_address_recipient = invoice.fields.get("ShippingAddressRecipient")
if shipping_address_recipient:
print("Shipping Address Recipient: {} has confidence: {}".format(shipping_address_recipient.value, shipping_address_recipient.confidence))
print("Invoice items:")
for idx, item in enumerate(invoice.fields.get("Items").value):
print("...Item #{}".format(idx+1))
item_description = item.value.get("Description")
if item_description:
print("......Description: {} has confidence: {}".format(item_description.value, item_description.confidence))
item_quantity = item.value.get("Quantity")
if item_quantity:
print("......Quantity: {} has confidence: {}".format(item_quantity.value, item_quantity.confidence))
unit = item.value.get("Unit")
if unit:
print("......Unit: {} has confidence: {}".format(unit.value, unit.confidence))
unit_price = item.value.get("UnitPrice")
if unit_price:
print("......Unit Price: {} has confidence: {}".format(unit_price.value, unit_price.confidence))
product_code = item.value.get("ProductCode")
if product_code:
print("......Product Code: {} has confidence: {}".format(product_code.value, product_code.confidence))
item_date = item.value.get("Date")
if item_date:
print("......Date: {} has confidence: {}".format(item_date.value, item_date.confidence))
tax = item.value.get("Tax")
if tax:
print("......Tax: {} has confidence: {}".format(tax.value, tax.confidence))
amount = item.value.get("Amount")
if amount:
print("......Amount: {} has confidence: {}".format(amount.value, amount.confidence))
subtotal = invoice.fields.get("SubTotal")
if subtotal:
print("Subtotal: {} has confidence: {}".format(subtotal.value, subtotal.confidence))
total_tax = invoice.fields.get("TotalTax")
if total_tax:
print("Total Tax: {} has confidence: {}".format(total_tax.value, total_tax.confidence))
previous_unpaid_balance = invoice.fields.get("PreviousUnpaidBalance")
if previous_unpaid_balance:
print("Previous Unpaid Balance: {} has confidence: {}".format(previous_unpaid_balance.value, previous_unpaid_balance.confidence))
amount_due = invoice.fields.get("AmountDue")
if amount_due:
print("Amount Due: {} has confidence: {}".format(amount_due.value, amount_due.confidence))
service_start_date = invoice.fields.get("ServiceStartDate")
if service_start_date:
print("Service Start Date: {} has confidence: {}".format(service_start_date.value, service_start_date.confidence))
service_end_date = invoice.fields.get("ServiceEndDate")
if service_end_date:
print("Service End Date: {} has confidence: {}".format(service_end_date.value, service_end_date.confidence))
service_address = invoice.fields.get("ServiceAddress")
if service_address:
print("Service Address: {} has confidence: {}".format(service_address.value, service_address.confidence))
service_address_recipient = invoice.fields.get("ServiceAddressRecipient")
if service_address_recipient:
print("Service Address Recipient: {} has confidence: {}".format(service_address_recipient.value, service_address_recipient.confidence))
remittance_address = invoice.fields.get("RemittanceAddress")
if remittance_address:
print("Remittance Address: {} has confidence: {}".format(remittance_address.value, remittance_address.confidence))
remittance_address_recipient = invoice.fields.get("RemittanceAddressRecipient")
if remittance_address_recipient:
print("Remittance Address Recipient: {} has confidence: {}".format(remittance_address_recipient.value, remittance_address_recipient.confidence))
begin_recognize_invoices_from_url
Belirli bir faturadaki alan metnini ve anlam değerlerini ayıklayın. Giriş belgesi, analiz edilecek faturanın konumu (URL) olmalıdır.
Fatura kartında bulunan alanlara buradan bakın: https://aka.ms/formrecognizer/invoicefields
Sürüm v2.1'de yeni: begin_recognize_invoices_from_url istemci yöntemi
begin_recognize_invoices_from_url(invoice_url: str, **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]
Parametreler
- invoice_url
- str
Analiz etmek için faturanın URL'si. Giriş, desteklenen biçimlerden birinin geçerli, kodlanmış BIR URL'si olmalıdır: JPEG, PNG, PDF, TIFF veya BMP.
- locale
- str
Faturanın yerel ayarı. Desteklenen yerel ayarlar şunlardır: en-US
- include_field_elements
- bool
Sayfa başına tüm satırların ve her form alanı için satırlar, sözcükler ve seçim işaretleri gibi alan öğelerinin dahil edilip edilmeyeceği.
Çok sayfalı belgeler için özel sayfa numaraları (PDF/TIFF). Sonuçta elde etmek istediğiniz sayfa numaralarını ve/veya sayfa aralıklarını girin. Bir sayfa aralığı için pages =["1-3", "5-6"] gibi bir kısa çizgi kullanın. Her sayfa numarasını veya aralığını virgülle ayırın.
- continuation_token
- str
Bir poller'ı kaydedilmiş durumdan yeniden başlatmak için bir devamlılık belirteci.
Döndürülenler
LROPoller örneği. Liste[RecognizedForm] döndürmek için poller nesnesinde result() öğesini çağırın.
Dönüş türü
Özel durumlar
begin_recognize_receipts
Belirli bir satış alış irsaliyesinden alan metnini ve anlam değerlerini ayıklayın. Giriş belgesi desteklenen içerik türlerinden biri olmalıdır: 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' veya 'image/bmp'.
Makbuzda bulunan alanlara buradan bakın: https://aka.ms/formrecognizer/receiptfields
Sürüm v2.1'de yeni: Yerel ayar ve sayfalar anahtar sözcük bağımsız değişkenleri ve görüntü/bmp içeriği desteği
begin_recognize_receipts(receipt: bytes | IO[bytes], **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]
Parametreler
- include_field_elements
- bool
Sayfa başına tüm satırların ve her form alanı için satırlar, sözcükler ve seçim işaretleri gibi alan öğelerinin dahil edilip edilmeyeceği.
- content_type
- str veya FormContentType
API'ye gönderilen gövdenin içerik türü. İçerik türü otomatik olarak algılanır, ancak bu anahtar sözcük bağımsız değişkeni geçirilerek geçersiz kılınabilir. Seçenekler için bkz FormContentType. .
- continuation_token
- str
Bir poller'ı kaydedilmiş durumdan yeniden başlatmak için bir devamlılık belirteci.
- locale
- str
Makbuzun yerel ayarı. Desteklenen yerel ayarlar şunlardır: en-US, en-AU, en-CA, en-GB ve en-IN.
Çok sayfalı belgeler için özel sayfa numaraları (PDF/TIFF). Sonuçta elde etmek istediğiniz sayfa numaralarını ve/veya sayfa aralıklarını girin. Bir sayfa aralığı için pages =["1-3", "5-6"] gibi bir kısa çizgi kullanın. Her sayfa numarasını veya aralığını virgülle ayırın.
Döndürülenler
LROPoller örneği. Liste[RecognizedForm] döndürmek için poller nesnesinde result() öğesini çağırın.
Dönüş türü
Özel durumlar
Örnekler
Satış makbuzu alanlarını tanıma.
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.formrecognizer import FormRecognizerClient
endpoint = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT"]
key = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_KEY"]
form_recognizer_client = FormRecognizerClient(
endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
)
with open(path_to_sample_forms, "rb") as f:
poller = form_recognizer_client.begin_recognize_receipts(receipt=f, locale="en-US")
receipts = poller.result()
for idx, receipt in enumerate(receipts):
print("--------Recognizing receipt #{}--------".format(idx+1))
receipt_type = receipt.fields.get("ReceiptType")
if receipt_type:
print("Receipt Type: {} has confidence: {}".format(receipt_type.value, receipt_type.confidence))
merchant_name = receipt.fields.get("MerchantName")
if merchant_name:
print("Merchant Name: {} has confidence: {}".format(merchant_name.value, merchant_name.confidence))
transaction_date = receipt.fields.get("TransactionDate")
if transaction_date:
print("Transaction Date: {} has confidence: {}".format(transaction_date.value, transaction_date.confidence))
if receipt.fields.get("Items"):
print("Receipt items:")
for idx, item in enumerate(receipt.fields.get("Items").value):
print("...Item #{}".format(idx+1))
item_name = item.value.get("Name")
if item_name:
print("......Item Name: {} has confidence: {}".format(item_name.value, item_name.confidence))
item_quantity = item.value.get("Quantity")
if item_quantity:
print("......Item Quantity: {} has confidence: {}".format(item_quantity.value, item_quantity.confidence))
item_price = item.value.get("Price")
if item_price:
print("......Individual Item Price: {} has confidence: {}".format(item_price.value, item_price.confidence))
item_total_price = item.value.get("TotalPrice")
if item_total_price:
print("......Total Item Price: {} has confidence: {}".format(item_total_price.value, item_total_price.confidence))
subtotal = receipt.fields.get("Subtotal")
if subtotal:
print("Subtotal: {} has confidence: {}".format(subtotal.value, subtotal.confidence))
tax = receipt.fields.get("Tax")
if tax:
print("Tax: {} has confidence: {}".format(tax.value, tax.confidence))
tip = receipt.fields.get("Tip")
if tip:
print("Tip: {} has confidence: {}".format(tip.value, tip.confidence))
total = receipt.fields.get("Total")
if total:
print("Total: {} has confidence: {}".format(total.value, total.confidence))
print("--------------------------------------")
begin_recognize_receipts_from_url
Belirli bir satış alış irsaliyesinden alan metnini ve anlam değerlerini ayıklayın. Giriş belgesi, analiz edilecek makbuzun konumu (URL) olmalıdır.
Makbuzda bulunan alanlara buradan bakın: https://aka.ms/formrecognizer/receiptfields
Sürüm v2.1'de yeni: Yerel ayar ve sayfalar anahtar sözcük bağımsız değişkenleri ve görüntü/bmp içeriği desteği
begin_recognize_receipts_from_url(receipt_url: str, **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]
Parametreler
- receipt_url
- str
Analiz için alındı bilgisinin URL'si. Giriş, desteklenen biçimlerden birinin geçerli, kodlanmış BIR URL'si olmalıdır: JPEG, PNG, PDF, TIFF veya BMP.
- include_field_elements
- bool
Sayfa başına tüm satırların ve her form alanı için satırlar, sözcükler ve seçim işaretleri gibi alan öğelerinin dahil edilip edilmeyeceği.
- continuation_token
- str
Bir poller'ı kaydedilmiş durumdan yeniden başlatmak için bir devamlılık belirteci.
- locale
- str
Makbuzun yerel ayarı. Desteklenen yerel ayarlar şunlardır: en-US, en-AU, en-CA, en-GB ve en-IN.
Çok sayfalı belgeler için özel sayfa numaraları (PDF/TIFF). Sonuçta elde etmek istediğiniz sayfa numaralarını ve/veya sayfa aralıklarını girin. Bir sayfa aralığı için pages =["1-3", "5-6"] gibi bir kısa çizgi kullanın. Her sayfa numarasını veya aralığını virgülle ayırın.
Döndürülenler
LROPoller örneği. Liste[RecognizedForm] döndürmek için poller nesnesinde result() öğesini çağırın.
Dönüş türü
Özel durumlar
Örnekler
BIR URL'den satış makbuzu alanlarını tanıma.
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.formrecognizer import FormRecognizerClient
endpoint = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT"]
key = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_KEY"]
form_recognizer_client = FormRecognizerClient(
endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
)
url = "https://raw.githubusercontent.com/Azure/azure-sdk-for-python/main/sdk/formrecognizer/azure-ai-formrecognizer/tests/sample_forms/receipt/contoso-receipt.png"
poller = form_recognizer_client.begin_recognize_receipts_from_url(receipt_url=url)
receipts = poller.result()
for idx, receipt in enumerate(receipts):
print("--------Recognizing receipt #{}--------".format(idx+1))
receipt_type = receipt.fields.get("ReceiptType")
if receipt_type:
print("Receipt Type: {} has confidence: {}".format(receipt_type.value, receipt_type.confidence))
merchant_name = receipt.fields.get("MerchantName")
if merchant_name:
print("Merchant Name: {} has confidence: {}".format(merchant_name.value, merchant_name.confidence))
transaction_date = receipt.fields.get("TransactionDate")
if transaction_date:
print("Transaction Date: {} has confidence: {}".format(transaction_date.value, transaction_date.confidence))
if receipt.fields.get("Items"):
print("Receipt items:")
for idx, item in enumerate(receipt.fields.get("Items").value):
print("...Item #{}".format(idx+1))
item_name = item.value.get("Name")
if item_name:
print("......Item Name: {} has confidence: {}".format(item_name.value, item_name.confidence))
item_quantity = item.value.get("Quantity")
if item_quantity:
print("......Item Quantity: {} has confidence: {}".format(item_quantity.value, item_quantity.confidence))
item_price = item.value.get("Price")
if item_price:
print("......Individual Item Price: {} has confidence: {}".format(item_price.value, item_price.confidence))
item_total_price = item.value.get("TotalPrice")
if item_total_price:
print("......Total Item Price: {} has confidence: {}".format(item_total_price.value, item_total_price.confidence))
subtotal = receipt.fields.get("Subtotal")
if subtotal:
print("Subtotal: {} has confidence: {}".format(subtotal.value, subtotal.confidence))
tax = receipt.fields.get("Tax")
if tax:
print("Tax: {} has confidence: {}".format(tax.value, tax.confidence))
tip = receipt.fields.get("Tip")
if tip:
print("Tip: {} has confidence: {}".format(tip.value, tip.confidence))
total = receipt.fields.get("Total")
if total:
print("Total: {} has confidence: {}".format(total.value, total.confidence))
print("--------------------------------------")
close
send_request
İstemcinin mevcut işlem hattını kullanarak bir ağ isteği çalıştırır.
İstek URL'si temel URL'ye göre olabilir. İstek için kullanılan hizmet API'sinin sürümü, aksi belirtilmedikçe istemcinin sürümüyle aynıdır. İstemcinin yapılandırılmış API sürümünü göreli URL'de geçersiz kılma, 2022-08-31 ve üzeri API sürümüne sahip istemcide desteklenir. herhangi bir API sürümüyle istemcide desteklenen mutlak URL'yi geçersiz kılma. Yanıt bir hataysa bu yöntem tetiklenmez; özel durum tetikleyemek için döndürülen yanıt nesnesinde raise_for_status() öğesini çağırın. Bu yöntemle özel istek gönderme hakkında daha fazla bilgi için bkz https://aka.ms/azsdk/dpcodegen/python/send_request. .
send_request(request: HttpRequest, *, stream: bool = False, **kwargs) -> HttpResponse
Parametreler
- stream
- bool
Yanıt yükünün akışla aktarılıp aktarılmayacağı. Varsayılan değer False'tur.
Döndürülenler
Ağ çağrınızın yanıtı. Yanıtınızda hata işleme yapmaz.
Dönüş türü
Özel durumlar
Azure SDK for Python