Detección de escritura a mano con reconocimiento óptico de caracteres (OCR)
La API Vision puede detectar y extraer texto de imágenes:
DOCUMENT_TEXT_DETECTIONextrae texto de una imagen (o de un archivo); la respuesta está optimizada para texto denso y documentos. El archivo JSON incluye información sobre páginas, bloques, párrafos, palabras y saltos de línea.
Un uso específico de DOCUMENT_TEXT_DETECTION es detectar escritura a mano en una imagen.

Pruébalo
Si es la primera vez que utilizas Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de Cloud Vision API en situaciones reales. Los nuevos clientes también reciben 300 USD en crédito sin coste económico para ejecutar, probar y desplegar cargas de trabajo.
Prueba la API Cloud Vision sin coste económicoSolicitudes de detección de texto en documentos
Configurar el Google Cloud proyecto y la autenticación
Si no has creado un Google Cloud proyecto, hazlo ahora. Despliega esta sección para ver las instrucciones.
- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
Roles required to select or create a project
- Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
-
Create a project: To create a project, you need the Project Creator role
(
roles/resourcemanager.projectCreator), which contains theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
-
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Vision API.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains theserviceusage.services.enablepermission. Learn how to grant roles. -
Install the Google Cloud CLI.
-
Si utilizas un proveedor de identidades (IdP) externo, primero debes iniciar sesión en la CLI de gcloud con tu identidad federada.
-
Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando:
gcloud init -
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
Roles required to select or create a project
- Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
-
Create a project: To create a project, you need the Project Creator role
(
roles/resourcemanager.projectCreator), which contains theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
-
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Vision API.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains theserviceusage.services.enablepermission. Learn how to grant roles. -
Install the Google Cloud CLI.
-
Si utilizas un proveedor de identidades (IdP) externo, primero debes iniciar sesión en la CLI de gcloud con tu identidad federada.
-
Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando:
gcloud init - BASE64_ENCODED_IMAGE: representación en base64 (cadena ASCII) de los datos de imagen binarios. Esta cadena debe ser similar a la siguiente:
/9j/4QAYRXhpZgAA...9tAVx/zDQDlGxn//2Q==
- PROJECT_ID: tu ID de proyecto Google Cloud .
Detectar texto de documentos en imágenes locales
Puedes usar la API Vision para detectar rasgos en un archivo de imagen local.
En el caso de las solicitudes REST, envíe el contenido del archivo de imagen como una cadena codificada en Base64 en el cuerpo de la solicitud.
En el caso de las solicitudes de gcloud y de bibliotecas de cliente, especifica la ruta a una imagen local en tu solicitud.
REST
Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:
Método HTTP y URL:
POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
Cuerpo JSON de la solicitud:
{
"requests": [
{
"image": {
"content": "BASE64_ENCODED_IMAGE"
},
"features": [
{
"type": "DOCUMENT_TEXT_DETECTION"
}
]
}
]
}
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json
y ejecuta el siguiente comando:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate"
PowerShell
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json
y ejecuta el siguiente comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate" | Select-Object -Expand Content
Si la solicitud se realiza de forma correcta, el servidor devuelve un código de estado HTTP 200 OK y la respuesta en formato JSON.
Respuesta
{
"responses": [
{
"textAnnotations": [
{
"locale": "en",
"description": "O Google Cloud Platform\n",
"boundingPoly": {
"vertices": [
{
"x": 14,
"y": 11
},
{
"x": 279,
"y": 11
},
{
"x": 279,
"y": 37
},
{
"x": 14,
"y": 37
}
]
}
},
],
"fullTextAnnotation": {
"pages": [
{
"property": {
"detectedLanguages": [
{
"languageCode": "en"
}
]
},
"width": 281,
"height": 44,
"blocks": [
{
"property": {
"detectedLanguages": [
{
"languageCode": "en"
}
]
},
"boundingBox": {
"vertices": [
{
"x": 14, "y": 11
},
{
"x": 279, "y": 11
},
{
"x": 279, "y": 37
},
{
"x": 14, "y": 37
}
]
},
"paragraphs": [
{
"property": {
"detectedLanguages": [
{
"languageCode": "en"
}
]
},
"boundingBox": {
"vertices": [
{
"x": 14, "y": 11
},
{
"x": 279, "y": 11
},
{
"x": 279, "y": 37
},
{
"x": 14, "y": 37
}
]
},
"words": [
{
"property": {
"detectedLanguages": [
{
"languageCode": "en"
}
]
},
"boundingBox": {
"vertices": [
{
"x": 14, "y": 11
},
{
"x": 23, "y": 11
},
{
"x": 23, "y": 37
},
{
"x": 14, "y": 37
}
]
},
"symbols": [
{
"property": {
"detectedLanguages": [
{
"languageCode": "en"
}
],
"detectedBreak": {
"type": "SPACE"
}
},
"boundingBox": {
"vertices": [
{
"x": 14, "y": 11
},
{
"x": 23, "y": 11
},
{
"x": 23, "y": 37
},
{
"x": 14, "y": 37
}
]
},
"text": "O"
}
]
},
]
}
],
"blockType": "TEXT"
}
]
}
],
"text": "Google Cloud Platform\n"
}
}
]
}
Go
Antes de probar este ejemplo, sigue las Go instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vision con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Go Vision.
Para autenticarte en Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.
// detectDocumentText gets the full document text from the Vision API for an image at the given file path.
func detectDocumentText(w io.Writer, file string) error {
ctx := context.Background()
client, err := vision.NewImageAnnotatorClient(ctx)
if err != nil {
return err
}
f, err := os.Open(file)
if err != nil {
return err
}
defer f.Close()
image, err := vision.NewImageFromReader(f)
if err != nil {
return err
}
annotation, err := client.DetectDocumentText(ctx, image, nil)
if err != nil {
return err
}
if annotation == nil {
fmt.Fprintln(w, "No text found.")
} else {
fmt.Fprintln(w, "Document Text:")
fmt.Fprintf(w, "%q\n", annotation.Text)
fmt.Fprintln(w, "Pages:")
for _, page := range annotation.Pages {
fmt.Fprintf(w, "\tConfidence: %f, Width: %d, Height: %d\n", page.Confidence, page.Width, page.Height)
fmt.Fprintln(w, "\tBlocks:")
for _, block := range page.Blocks