Google Cloud Visionの設定について
Google Cloud Vision APIサンプルコード
画像から文字列を抽出して、実際に取り出してきた値と期待値を比較して類似度を求めます
import io import os import difflib from google.cloud import vision def detect_texts_from_image(image_path: str) -> list[str]: """ 画像から文字列を抽出して表示します Parameters: image_path (str): 画像ファイルパスを指定する Returns: list[str]: 画像から抽出した文字列のリスト。 API呼び出し時のエラー発生時、画像から文字列を検出できなかった場合はエラーを返す """ try: # 画像をバイナリデータとして読み込む with io.open(image_path, 'rb') as image_file: content = image_file.read() # Google Cloud Vision APIのクライアントを作成 client = vision.ImageAnnotatorClient() # 画像内のテキストを抽出する image = vision.Image(content=content) response = client.text_detection(image=image) # 画像内にテキストが存在しない場合 if not response.text_annotations: print("画像内に文字列を検出できませんでした。") return None result_text: str = response.text_annotations[0].description print(result_text) return result_text.splitlines() except Exception as e: # エラーが発生した場合の処理 print("エラーが発生しました:", str(e)) return None def calculate_similarity(actual: str, expected: str) -> float: # SequenceMatcherオブジェクトを作成 seq_matcher = difflib.SequenceMatcher(None, actual, expected) # 類似度を取得 result = seq_matcher.ratio() return result image_path = os.path.abspath("{任意の画像ファイル}.jpg") detect_text_lines = detect_texts_from_image(image_path) for item_actual in detect_text_lines: 類似度= calculate_similarity(item_actual , "期待値の文字列")
