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Computer Vision C# 퀵 스타트
등록일시: 2017-11-09 08:00,
수정일시: 2017-11-16 01:04
조회수: 5,247
이 문서는 Cognitive Services 기술을 널리 알리고자 하는 개인적인 취지로 제공되는 번역문서입니다.
이 문서에 대한 모든 저작권은 마이크로소프트에 있으며 요청이 있을 경우 언제라도 게시가 중단될 수 있습니다.
번역 내용에 오역이 존재할 수 있고 주석은 번역자 개인의 의견일 뿐이며 마이크로소프트는 이에 관한 어떠한 보장도 하지 않습니다.
번역이 완료된 이후에도 대상 제품 및 기술이 개선되거나 변경됨에 따라 원문의 내용도 변경되거나 보완되었을 수 있으므로 주의하시기 바랍니다.
- 본 번역문서의 원문은 Computer Vision C# Quick Starts docs.microsoft.com 입니다.
- 본 번역문서는 인공지능 : Computer Vision C# 퀵 스타트 www.taeyo.net 에서도 함께 제공됩니다.
본문에서는 C#과 Computer Vision API를 사용해서 다음과 같은 작업을 신속하게 수행하기 위해 필요한 유용한 정보와 예제 코드를 제공합니다:
요구 사항
- Microsoft Computer Vision API Windows SDK: 코드 살펴보기 및 다운로드
- Computer Vision API를 사용하려면 구독 키를 발급 받아야 합니다. Computer Vision API 구독 키 발급받기 문서에서 무료 구독 키를 얻는 방법을 살펴볼 수 있습니다.
역주
본문에서는 클라이언트 라이브러리를 사용하는 방법은 설명하지 않습니다.
C#을 이용해서 Computer Vision API로 이미지 분석하기
이미지 분석 메서드를 사용하면 이미지 내용에 기반한 시각적 특징들을 추출해낼 수 있습니다. 이미지를 업로드하거나 이미지의 URL을 지정하고, 다음 중 어떤 시각적 특징을 반환할지 선택하면 됩니다:
- 86 가지 범주 분류에 정의된 범주
- 이미지 내용에 관한 태그들의 상세한 목록
- 이미지 내용에 관한 완전한 문장으로 구성된 설명
- 이미지에 포함된 얼굴의 좌표, 성별 및 나이
- 이미지 유형 (클립아트 또는 선 그리기)
- 지배적 색상, 강조색 또는 이미지의 흑백 여부
- 이미지에 포르노 또는 음란물이 포함되어 있는지 여부
이미지 분석 C# 요청 예제
Visual Studio에서 새로운 콘솔 솔루션을 생성한 다음, Program.cs 파일의 내용을 다음 코드로 대체합니다.
uriBase 변수 값을 구독 키를 발급받은 지역의 URL 주소로 변경하고, subscriptionKey 변수 값은 여러분이 발급받은 유효한 구독 키로 설정합니다.
using System;
using System.IO;
using System.Net.Http;
using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;
namespace CSHttpClientSample
{
static class Program
{
// **********************************************
// *** Update or verify the following values. ***
// **********************************************
// Replace the subscriptionKey string value with your valid subscription key.
const string subscriptionKey = "13hc77781f7e4b19b5fcdd72a8df7156";
// Replace or verify the region.
//
// You must use the same region in your REST API call as you used to obtain your subscription keys.
// For example, if you obtained your subscription keys from the westus region, replace
// "westcentralus" in the URI below with "westus".
//
// NOTE: Free trial subscription keys are generated in the westcentralus region, so if you are using
// a free trial subscription key, you should not need to change this region.
const string uriBase = "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v1.0/analyze";
static void Main()
{
// Get the path and filename to process from the user.
Console.WriteLine("Analyze an image:");
Console.Write("Enter the path to an image you wish to analzye: ");
string imageFilePath = Console.ReadLine();
// Execute the REST API call.
MakeAnalysisRequest(imageFilePath);
Console.WriteLine("\nPlease wait a moment for the results to appear. Then, press Enter to exit...\n");
Console.ReadLine();
}
/// <summary>
/// Gets the analysis of the specified image file by using the Computer Vision REST API.
/// </summary>
/// <param name="imageFilePath">The image file.</param>
static async void MakeAnalysisRequest(string imageFilePath)
{
HttpClient client = new HttpClient();
// Request headers.
client.DefaultRequestHeaders.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", subscriptionKey);
// Request parameters. A third optional parameter is "details".
string requestParameters = "visualFeatures=Categories,Description,Color&language=en";
// Assemble the URI for the REST API Call.
string uri = uriBase + "?" + requestParameters;
HttpResponseMessage response;
// Request body. Posts a locally stored JPEG image.
byte[] byteData = GetImageAsByteArray(imageFilePath);
using (ByteArrayContent content = new ByteArrayContent(byteData))
{
// This example uses content type "application/octet-stream".
// The other content types you can use are "application/json" and "multipart/form-data".
content.Headers.ContentType = new MediaTypeHeaderValue("application/octet-stream");
// Execute the REST API call.
response = await client.PostAsync(uri, content);
// Get the JSON response.
string contentString = await response.Content.ReadAsStringAsync();
// Display the JSON response.
Console.WriteLine("\nResponse:\n");
Console.WriteLine(JsonPrettyPrint(contentString));
}
}
/// <summary>
/// Returns the contents of the specified file as a byte array.
/// </summary>
/// <param name="imageFilePath">The image file to read.</param>
/// <returns>The byte array of the image data.</returns>
static byte[] GetImageAsByteArray(string imageFilePath)
{
FileStream fileStream = new FileStream(imageFilePath, FileMode.Open, FileAccess.Read);
BinaryReader binaryReader = new BinaryReader(fileStream);
return binaryReader.ReadBytes((int)fileStream.Length);
}
/// <summary>
/// Formats the given JSON string by adding line breaks and indents.
/// </summary>
/// <param name="json">The raw JSON string to format.</param>
/// <returns>The formatted JSON string.</returns>
static string JsonPrettyPrint(string json)
{
if (string.IsNullOrEmpty(json))
return string.Empty;
json = json.Replace(Environment.NewLine, "").Replace("\t", "");
StringBuilder sb = new StringBuilder();
bool quote = false;
bool ignore = false;
int offset = 0;
int indentLength = 3;
foreach(char ch in json)
{
switch (ch)
{
case '"':
if (!ignore) quote = !quote;
break;
case '\'':
if (quote) ignore = !ignore;
break;
}
if (quote)
sb.Append(ch);
else
{
switch (ch)
{
case '{':
case '[':
sb.Append(ch);
sb.Append(Environment.NewLine);
sb.Append(new string(' ', ++offset * indentLength));
break;
case '}':
case ']':
sb.Append(Environment.NewLine);
sb.Append(new string(' ', --offset * indentLength));
sb.Append(ch);
break;
case ',':
sb.Append(ch);
sb.Append(Environment.NewLine);
sb.Append(new string(' ', offset * indentLength));
break;
case ':':
sb.Append(ch);
sb.Append(' ');
break;
default:
if (ch != ' ') sb.Append(ch);
break;
}
}
}
return sb.ToString().Trim();
}
}
}이미지 분석 결과 응답 살펴보기
정상적으로 처리된 응답은 JSON 형식으로 반환됩니다. 다음은 성공한 응답의 사례입니다:
{
"categories": [
{
"name": "abstract_",
"score": 0.00390625
},
{
"name": "others_",
"score": 0.0234375
},
{
"name": "outdoor_",
"score": 0.00390625
}
],
"description": {
"tags": [
"road",
"building",
"outdoor",
"street",
"night",
"black",
"city",
"white",
"light",
"sitting",
"riding",
"man",
"side",
"empty",
"rain",
"corner",
"traffic",
"lit",
"hydrant",
"stop",
"board",
"parked",
"bus",
"tall"
],
"captions": [
{
"text": "a close up of an empty city street at night",
"confidence": 0.7965622853462756
}
]
},
"requestId": "dddf1ac9-7e66-4c47-bdef-222f3fe5aa23",
"metadata": {
"width": 3733,
"height": 1986,
"format": "Jpeg"
},
"color": {
"dominantColorForeground": "Black",
"dominantColorBackground": "Black",
"dominantColors": [
"Black",
"Grey"
],
"accentColor": "666666",
"isBWImg": true
}
}도메인 특정 모델 사용하기
도메인 특정 (Domain-Specific) 모델은 이미지에 존재하는 특정 개체의 모음을 식별하도록 특별히 훈련된 모델입니다. 현재 사용할 수 있는 도메인 특정 모델은 두 가지로, 유명인사 모델과 랜드마크 모델이 그것입니다. 다음 예제는 이미지에서 랜드마크를 식별합니다.
랜드마크 C# 요청 예제
Visual Studio에서 새로운 콘솔 솔루션을 생성한 다음, Program.cs 파일의 내용을 다음 코드로 대체합니다.
uriBase 변수 값을 구독 키를 발급받은 지역의 URL 주소로 변경하고, subscriptionKey 변수 값은 여러분이 발급받은 유효한 구독 키로 설정합니다.
using System;
using System.IO;
using System.Net.Http;
using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;
namespace CSHttpClientSample
{
static class Program
{
// **********************************************
// *** Update or verify the following values. ***
// **********************************************
// Replace the subscriptionKey string value with your valid subscription key.
const string subscriptionKey = "13hc77781f7e4b19b5fcdd72a8df7156";
// Replace or verify the region.
//
// You must use the same region in your REST API call as you used to obtain your subscription keys.
// For example, if you obtained your subscription keys from the westus region, replace
// "westcentralus" in the URI below with "westus".
//
// NOTE: Free trial subscription keys are generated in the westcentralus region, so if you are using
// a free trial subscription key, you should not need to change this region.
//
// Also, if you want to use the celebrities model, change "landmarks" to "celebrities" here and in
// requestParameters to use the Celebrities model.
const string uriBase = "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v1.0/models/landmarks/analyze";
static void Main()
{
// Get the path and filename to process from the user.
Console.WriteLine("Domain-Specific Model:");
Console.Write("Enter the path to an image you wish to analzye for landmarks: ");
string imageFilePath = Console.ReadLine();
// Execute the REST API call.
MakeAnalysisRequest(imageFilePath);
Console.WriteLine("\nPlease wait a moment for the results to appear. Then, press Enter to exit ...\n");
Console.ReadLine();
}
/// <summary>
/// Gets a thumbnail image from the specified image file by using the Computer Vision REST API.
/// </summary>
/// <param name="imageFilePath">The image file to use to create the thumbnail image.</param>
static async void MakeAnalysisRequest(string imageFilePath)
{
HttpClient client = new HttpClient();
// Request headers.
client.DefaultRequestHeaders.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", subscriptionKey);
// Request parameters. Change "landmarks" to "celebrities" here and in uriBase to use the Celebrities model.
string requestParameters = "model=landmarks";
// Assemble the URI for the REST API Call.
string uri = uriBase + "?" + requestParameters;
HttpResponseMessage response;
// Request body. Posts a locally stored JPEG image.
byte[] byteData = GetImageAsByteArray(imageFilePath);
using (ByteArrayContent content = new ByteArrayContent(byteData))
{
// This example uses content type "application/octet-stream".
// The other content types you can use are "application/json" and "multipart/form-data".
content.Headers.ContentType = new MediaTypeHeaderValue("application/octet-stream");
// Execute the REST API call.
response = await client.PostAsync(uri, content);
// Get the JSON response.
string contentString = await response.Content.ReadAsStringAsync();
// Display the JSON response.
Console.WriteLine("\nResponse:\n");
Console.WriteLine(JsonPrettyPrint(contentString));
}
}
/// <summary>
/// Returns the contents of the specified file as a byte array.
/// </summary>
/// <param name="imageFilePath">The image file to read.</param>
/// <returns>The byte array of the image data.</returns>
static byte[] GetImageAsByteArray(string imageFilePath)
{
FileStream fileStream = new FileStream(imageFilePath, FileMode.Open, FileAccess.Read);
BinaryReader binaryReader = new BinaryReader(fileStream);
return binaryReader.ReadBytes((int)fileStream.Length);
}
/// <summary>
/// Formats the given JSON string by adding line breaks and indents.
/// </summary>
/// <param name="json">The raw JSON string to format.</param>
/// <returns>The formatted JSON string.</returns>
static string JsonPrettyPrint(string json)
{
if (string.IsNullOrEmpty(json))
return string.Empty;
json = json.Replace(Environment.NewLine, "").Replace("\t", "");
StringBuilder sb = new StringBuilder();
bool quote = false;
bool ignore = false;
int offset = 0;
int indentLength = 3;
foreach (char ch in json)
{
switch (ch)
{
case '"':
if (!ignore) quote = !quote;
break;
case '\'':
if (quote) ignore = !ignore;
break;
}
if (quote)
sb.Append(ch);
else
{
switch (ch)
{
case '{':
case '[':
sb.Append(ch);
sb.Append(Environment.NewLine);
sb.Append(new string(' ', ++offset * indentLength));
break;
case '}':
case ']':
sb.Append(Environment.NewLine);
sb.Append(new string(' ', --offset * indentLength));
sb.Append(ch);
break;
case ',':
sb.Append(ch);
sb.Append(Environment.NewLine);
sb.Append(new string(' ', offset * indentLength));
break;
case ':':
sb.Append(ch);
sb.Append(' ');
break;
default:
if (ch != ' ') sb.Append(ch);
break;
}
}
}
return sb.ToString().Trim();
}
}
}랜드마크 응답 예제 살펴보기
정상적으로 처리된 응답은 JSON 형식으로 반환됩니다. 다음은 성공한 응답의 사례입니다:
{
"requestId": "cfe3d4eb-4d9c-4dda-ae63-7d3a27ce6d27",
"metadata": {
"width": 1024,
"height": 680,
"format": "Jpeg"
},
"result": {
"landmarks": [
{
"name": "Space Needle",
"confidence": 0.9448209
}
]
}
}C#을 이용해서 Computer Vision API로 썸네일 이미지 생성하기
썸네일 생성 메서드를 사용하면 이미지의 관심 영역(ROI)을 중심으로 원하는 높이와 너비로 이미지를 자르고, 원본 이미지와 종횡비가 다른 썸네일을 생성할 수도 있습니다.
썸네일 이미지 생성하기 C# 요청 예제
Visual Studio에서 새로운 콘솔 솔루션을 생성한 다음, Program.cs 파일의 내용을 다음 코드로 대체합니다.
uriBase 변수 값을 구독 키를 발급받은 지역의 URL 주소로 변경하고, subscriptionKey 변수 값은 여러분이 발급받은 유효한 구독 키로 설정합니다.
using System;
using System.IO;
using System.Net.Http;
using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;
namespace CSHttpClientSample
{
static class Program
{
// **********************************************
// *** Update or verify the following values. ***
// **********************************************
// Replace the subscriptionKey string value with your valid subscription key.
const string subscriptionKey = "13hc77781f7e4b19b5fcdd72a8df7156";
// Replace or verify the region.
//
// You must use the same region in your REST API call as you used to obtain your subscription keys.
// For example, if you obtained your subscription keys from the westus region, replace
// "westcentralus" in the URI below with "westus".
//
// NOTE: Free trial subscription keys are generated in the westcentralus region, so if you are using
// a free trial subscription key, you should not need to change this region.
const string uriBase = "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v1.0/generateThumbnail";
static void Main()
{
// Get the path and filename to process from the user.
Console.WriteLine("Thumbnail:");
Console.Write("Enter the path to an image you wish to use to create a thumbnail image: ");
string imageFilePath = Console.ReadLine();
// Execute the REST API call.
MakeThumbNailRequest(imageFilePath);
Console.WriteLine("\nPlease wait a moment for the results to appear. Then, press Enter to exit ...\n");
Console.ReadLine();
}
/// <summary>
/// Gets a thumbnail image from the specified image file by using the Computer Vision REST API.
/// </summary>
/// <param name="imageFilePath">The image file to use to create the thumbnail image.</param>
static async void MakeThumbNailRequest(string imageFilePath)
{
HttpClient client = new HttpClient();
// Request headers.
client.DefaultRequestHeaders.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", subscriptionKey);
// Request parameters.
string requestParameters = "width=200&height=150&smartCropping=true";
// Assemble the URI for the REST API Call.
string uri = uriBase + "?" + requestParameters;
HttpResponseMessage response;
// Request body. Posts a locally stored JPEG image.
byte[] byteData = GetImageAsByteArray(imageFilePath);
using (ByteArrayContent content = new ByteArrayContent(byteData))
{
// This example uses content type "application/octet-stream".
// The other content types you can use are "application/json" and "multipart/form-data".
content.Headers.ContentType = new MediaTypeHeaderValue("application/octet-stream");
// Execute the REST API call.
response = await client.PostAsync(uri, content);
if (response.IsSuccessStatusCode)
{
// Display the response data.
Console.WriteLine("\nResponse:\n");
Console.WriteLine(response);
// Get the image data.
byte[] thumbnailImageData = await response.Content.ReadAsByteArrayAsync();
}
else
{
// Display the JSON error data.
Console.WriteLine("\nError:\n");
Console.WriteLine(JsonPrettyPrint(await response.Content.ReadAsStringAsync()));
}
}
}
/// <summary>
/// Returns the contents of the specified file as a byte array.
/// </summary>
/// <param name="imageFilePath">The image file to read.</param>
/// <returns>The byte array of the image data.</returns>
static byte[] GetImageAsByteArray(string imageFilePath)
{
FileStream fileStream = new FileStream(imageFilePath, FileMode.Open, FileAccess.Read);
BinaryReader binaryReader = new BinaryReader(fileStream);
return binaryReader.ReadBytes((int)fileStream.Length);
}
/// <summary>
/// Formats the given JSON string by adding line breaks and indents.
/// </summary>
/// <param name="json">The raw JSON string to format.</param>
/// <returns>The formatted JSON string.</returns>
static string JsonPrettyPrint(string json)
{
if (string.IsNullOrEmpty(json))
return string.Empty;
json = json.Replace(Environment.NewLine, "").Replace("\t", "");
StringBuilder sb = new StringBuilder();
bool quote = false;
bool ignore = false;
int offset = 0;
int indentLength = 3;
foreach (char ch in json)
{
switch (ch)
{
case '"':
if (!ignore) quote = !quote;
break;
case '\'':
if (quote) ignore = !ignore;
break;
}
if (quote)
sb.Append(ch);
else
{
switch (ch)
{
case '{':
case '[':
sb.Append(ch);
sb.Append(Environment.NewLine);
sb.Append(new string(' ', ++offset * indentLength));
break;
case '}':
case ']':
sb.Append(Environment.NewLine);
sb.Append(new string(' ', --offset * indentLength));
sb.Append(ch);
break;
case ',':
sb.Append(ch);
sb.Append(Environment.NewLine);
sb.Append(new string(' ', offset * indentLength));
break;
case ':':
sb.Append(ch);
sb.Append(' ');
break;
default:
if (ch != ' ') sb.Append(ch);
break;
}
}
}
return sb.ToString().Trim();
}
}
}썸네일 응답 가져오기
정상적으로 성공한 응답에는 썸네일 이미지의 이진 데이터가 담겨서 반환됩니다. 반면 요청이 실패한 경우에는 오류 코드와 잘못된 사항을 확인하는데 도움이 되는 메시지가 응답에 포함됩니다.
Response:
StatusCode: 200, ReasonPhrase: 'OK', Version: 1.1, Content: System.Net.Http.StreamContent, Headers:
{
Pragma: no-cache
apim-request-id: 131eb5b4-5807-466d-9656-4c1ef0a64c9b
Strict-Transport-Security: max-age=31536000; includeSubDomains; preload
x-content-type-options: nosniff
Cache-Control: no-cache
Date: Tue, 06 Jun 2017 20:54:07 GMT
X-AspNet-Version: 4.0.30319
X-Powered-By: ASP.NET
Content-Length: 5800
Content-Type: image/jpeg
Expires: -1
}C#과 Computer Vision API를 이용한 광학 문자 인식 (OCR)
광학 문자 인식 (OCR) 메서드를 사용하면 이미지에 포함된 텍스트를 인식하고 식별된 텍스트를 기계가 읽을 수 있는 문자 스트림으로 추출할 수 있습니다.
OCR C# 요청 예제
Visual Studio에서 새로운 콘솔 솔루션을 생성한 다음, Program.cs 파일의 내용을 다음 코드로 대체합니다.
uriBase 변수 값을 구독 키를 발급받은 지역의 URL 주소로 변경하고, subscriptionKey 변수 값은 여러분이 발급받은 유효한 구독 키로 설정합니다.
using System;
using System.IO;
using System.Net.Http;
using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;
namespace CSHttpClientSample
{
static class Program
{
// **********************************************
// *** Update or verify the following values. ***
// **********************************************
// Replace the subscriptionKey string value with your valid subscription key.
const string subscriptionKey = "13hc77781f7e4b19b5fcdd72a8df7156";
// Replace or verify the region.
//
// You must use the same region in your REST API call as you used to obtain your subscription keys.
// For example, if you obtained your subscription keys from the westus region, replace
// "westcentralus" in the URI below with "westus".
//
// NOTE: Free trial subscription keys are generated in the westcentralus region, so if you are using
// a free trial subscription key, you should not need to change this region.
const string uriBase = "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v1.0/ocr";
static void Main()
{
// Get the path and filename to process from the user.
Console.WriteLine("Optical Character Recognition:");
Console.Write("Enter the path to an image with text you wish to read: ");
string imageFilePath = Console.ReadLine();
// Execute the REST API call.
MakeOCRRequest(imageFilePath);
Console.WriteLine("\nPlease wait a moment for the results to appear. Then, press Enter to exit...\n");
Console.ReadLine();
}
/// <summary>
/// Gets the text visible in the specified image file by using the Computer Vision REST API.
/// </summary>
/// <param name="imageFilePath">The image file.</param>
static async void MakeOCRRequest(string imageFilePath)
{
HttpClient client = new HttpClient();
// Request headers.
client.DefaultRequestHeaders.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", subscriptionKey);
// Request parameters.
string requestParameters = "language=unk&detectOrientation=true";
// Assemble the URI for the REST API Call.
string uri = uriBase + "?" + requestParameters;
HttpResponseMessage response;
// Request body. Posts a locally stored JPEG image.
byte[] byteData = GetImageAsByteArray(imageFilePath);
using (ByteArrayContent content = new ByteArrayContent(byteData))
{
// This example uses content type "application/octet-stream".
// The other content types you can use are "application/json" and "multipart/form-data".
content.Headers.ContentType = new MediaTypeHeaderValue("application/octet-stream");
// Execute the REST API call.
response = await client.PostAsync(uri, content);
// Get the JSON response.
string contentString = await response.Content.ReadAsStringAsync();
// Display the JSON response.
Console.WriteLine("\nResponse:\n");
Console.WriteLine(JsonPrettyPrint(contentString));
}
}
/// <summary>
/// Returns the contents of the specified file as a byte array.
/// </summary>
/// <param name="imageFilePath">The image file to read.</param>
/// <returns>The byte array of the image data.</returns>
static byte[] GetImageAsByteArray(string imageFilePath)
{
FileStream fileStream = new FileStream(imageFilePath, FileMode.Open, FileAccess.Read);
BinaryReader binaryReader = new BinaryReader(fileStream);
return binaryReader.ReadBytes((int)fileStream.Length);
}
/// <summary>
/// Formats the given JSON string by adding line breaks and indents.
/// </summary>
/// <param name="json">The raw JSON string to format.</param>
/// <returns>The formatted JSON string.</returns>
static string JsonPrettyPrint(string json)
{
if (string.IsNullOrEmpty(json))
return string.Empty;
json = json.Replace(Environment.NewLine, "").Replace("\t", "");
StringBuilder sb = new StringBuilder();
bool quote = false;
bool ignore = false;
int offset = 0;
int indentLength = 3;
foreach (char ch in json)
{
switch (ch)
{
case '"':
if (!ignore) quote = !quote;
break;
case '\'':
if (quote) ignore = !ignore;
break;
}
if (quote)
sb.Append(ch);
else
{
switch (ch)
{
case '{':
case '[':
sb.Append(ch);
sb.Append(Environment.NewLine);
sb.Append(new string(' ', ++offset * indentLength));
break;
case '}':
case ']':
sb.Append(Environment.NewLine);
sb.Append(new string(' ', --offset * indentLength));
sb.Append(ch);
break;
case ',':
sb.Append(ch);
sb.Append(Environment.NewLine);
sb.Append(new string(' ', offset * indentLength));
break;
case ':':
sb.Append(ch);
sb.Append(' ');
break;
default:
if (ch != ' ') sb.Append(ch);
break;
}
}
}
return sb.ToString().Trim();
}
}
}OCR 결과 응답 살펴보기
성공 시 OCR 결과에는 텍스트, 영역의 경계를 이루는 사각형 좌표, 텍스트 라인 및 단어들이 포함되어 반환됩니다.
{
"language": "en",
"textAngle": -1.5000000000000335,
"orientation": "Up",
"regions": [
{
"boundingBox": "154,49,351,575",
"lines": [
{
"boundingBox": "165,49,340,117",
"words": [
{
"boundingBox": "165,49,63,109",
"text": "A"
},
{
"boundingBox": "261,50,244,116",
"text": "GOAL"
}
]
},
{
"boundingBox": "165,169,339,93",
"words": [
{
"boundingBox": "165,169,339,93",
"text": "WITHOUT"
}
]
},
{
"boundingBox": "159,264,342,117",
"words": [
{
"boundingBox": "159,264,64,110",
"text": "A"
},
{
"boundingBox": "255,266,246,115",
"text": "PLAN"
}
]
},
{
"boundingBox": "161,384,338,119",
"words": [
{
"boundingBox": "161,384,86,113",
"text": "IS"
},
{
"boundingBox": "274,387,225,116",
"text": "JUST"
}
]
},
{
"boundingBox": "154,506,341,118",
"words": [
{
"boundingBox": "154,506,62,111",
"text": "A"
},
{
"boundingBox": "248,508,247,116",
"text": "WISH"
}
]
}
]
}
]
}C#과 Computer Vision API를 이용한 텍스트 인식하기
RecognizeText 메서드를 사용하면 이미지에 포함된 필기체 또는 인쇄된 텍스트를 감지하고 식별된 문자를 기계가 읽을 수 있는 문자 스트림으로 추출할 수 있습니다.
필기체 인식 C# 예제
Visual Studio에서 새로운 콘솔 솔루션을 생성한 다음, Program.cs 파일의 내용을 다음 코드로 대체합니다.
uriBase 변수 값을 구독 키를 발급받은 지역의 URL 주소로 변경하고, subscriptionKey 변수 값은 여러분이 발급받은 유효한 구독 키로 설정합니다.
using System;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Net.Http;
using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;
namespace CSHttpClientSample
{
static class Program
{
// **********************************************
// *** Update or verify the following values. ***
// **********************************************
// Replace the subscriptionKey string value with your valid subscription key.
const string subscriptionKey = "13hc77781f7e4b19b5fcdd72a8df7156";
// Replace or verify the region.
//
// You must use the same region in your REST API call as you used to obtain your subscription keys.
// For example, if you obtained your subscription keys from the westus region, replace
// "westcentralus" in the URI below with "westus".
//
// NOTE: Free trial subscription keys are generated in the westcentralus region, so if you are using
// a free trial subscription key, you should not need to change this region.
const string uriBase = "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v1.0/recognizeText";
static void Main()
{
// Get the path and filename to process from the user.
Console.WriteLine("Handwriting Recognition:");
Console.Write("Enter the path to an image with handwritten text you wish to read: ");
string imageFilePath = Console.ReadLine();
// Execute the REST API call.
ReadHandwrittenText(imageFilePath);
Console.WriteLine("\nPlease wait a moment for the results to appear. Then, press Enter to exit...\n");
Console.ReadLine();
}
/// <summary>
/// Gets the handwritten text from the specified image file by using the Computer Vision REST API.
/// </summary>
/// <param name="imageFilePath">The image file with handwritten text.</param>
static async void ReadHandwrittenText(string imageFilePath)
{
HttpClient client = new HttpClient();
// Request headers.
client.DefaultRequestHeaders.Add("Ocp-Apim-Subscription-Key", subscriptionKey);
// Request parameter. Set "handwriting" to false for printed text.
string requestParameters = "handwriting=true";
// Assemble the URI for the REST API Call.
string uri = uriBase + "?" + requestParameters;
HttpResponseMessage response = null;
// This operation requrires two REST API calls. One to submit the image for processing,
// the other to retrieve the text found in the image. This value stores the REST API
// location to call to retrieve the text.
string operationLocation = null;
// Request body. Posts a locally stored JPEG image.
byte[] byteData = GetImageAsByteArray(imageFilePath);
ByteArrayContent content = new ByteArrayContent(byteData);
// This example uses content type "application/octet-stream".
// You can also use "application/json" and specify an image URL.
content.Headers.ContentType = new MediaTypeHeaderValue("application/octet-stream");
// The first REST call starts the async process to analyze the written text in the image.
response = await client.PostAsync(uri, content);
// The response contains the URI to retrieve the result of the process.
if (response.IsSuccessStatusCode)
operationLocation = response.Headers.GetValues("Operation-Location").FirstOrDefault();
else
{
// Display the JSON error data.
Console.WriteLine("\nError:\n");
Console.WriteLine(JsonPrettyPrint(await response.Content.ReadAsStringAsync()));
return;
}
// The second REST call retrieves the text written in the image.
//
// Note: The response may not be immediately available. Handwriting recognition is an
// async operation that can take a variable amount of time depending on the length
// of the handwritten text. You may need to wait or retry this operation.
//
// This example checks once per second for ten seconds.
string contentString;
int i = 0;
do
{
System.Threading.Thread.Sleep(1000);
response = await client.GetAsync(operationLocation);
contentString = await response.Content.ReadAsStringAsync();
++i;
}
while (i < 10 && contentString.IndexOf("\"status\":\"Succeeded\"") == -1);
if (i == 10 && contentString.IndexOf("\"status\":\"Succeeded\"") == -1)
{
Console.WriteLine("\nTimeout error.\n");
return;
}
// Display the JSON response.
Console.WriteLine("\nResponse:\n");
Console.WriteLine(JsonPrettyPrint(contentString));
}
/// <summary>
/// Returns the contents of the specified file as a byte array.
/// </summary>
/// <param name="imageFilePath">The image file to read.</param>
/// <returns>The byte array of the image data.</returns>
static byte[] GetImageAsByteArray(string imageFilePath)
{
FileStream fileStream = new FileStream(imageFilePath, FileMode.Open, FileAccess.Read);
BinaryReader binaryReader = new BinaryReader(fileStream);
return binaryReader.ReadBytes((int)fileStream.Length);
}
/// <summary>
/// Formats the given JSON string by adding line breaks and indents.
/// </summary>
/// <param name="json">The raw JSON string to format.</param>
/// <returns>The formatted JSON string.</returns>
static string JsonPrettyPrint(string json)
{
if (string.IsNullOrEmpty(json))
return string.Empty;
json = json.Replace(Environment.NewLine, "").Replace("\t", "");
StringBuilder sb = new StringBuilder();
bool quote = false;
bool ignore = false;
int offset = 0;
int indentLength = 3;
foreach (char ch in json)
{
switch (ch)
{
case '"':
if (!ignore) quote = !quote;
break;
case '\'':
if (quote) ignore = !ignore;
break;
}
if (quote)
sb.Append(ch);
else
{
switch (ch)
{
case '{':
case '[':
sb.Append(ch);
sb.Append(Environment.NewLine);
sb.Append(new string(' ', ++offset * indentLength));
break;
case '}':
case ']':
sb.Append(Environment.NewLine);
sb.Append(new string(' ', --offset * indentLength));
sb.Append(ch);
break;
case ',':
sb.Append(ch);
sb.Append(Environment.NewLine);
sb.Append(new string(' ', offset * indentLength));
break;
case ':':
sb.Append(ch);
sb.Append(' ');
break;
default:
if (ch != ' ') sb.Append(ch);
break;
}
}
}
return sb.ToString().Trim();
}
}
}필기체 인식 결과 응답 살펴보기
정상적으로 처리된 응답은 JSON 형식으로 반환됩니다. 다음은 성공한 응답의 사례입니다:
{
"status": "Succeeded",
"recognitionResult": {
"lines": [
{
"boundingBox": [
99,
195,
1309,
45,
1340,
292,
130,
442
],
"text": "when you write them down",
"words": [
{
"boundingBox": [
152,
191,
383,
154,
341,
421,
110,
458
],
"text": "when"
},
{
"boundingBox": [
436,
145,
607,
118,
565,
385,
394,
412
],
"text": "you"
},
{
"boundingBox": [
644,
112,
873,
76,
831,
343,
602,
379
],
"text": "write"
},
{
"boundingBox": [
895,
72,
1092,
41,
1050,
308,
853,
339
],
"text": "them"
},
{
"boundingBox": [
1140,
33,
1400,
0,
1359,
258,
1098,
300
],
"text": "down"
}
]
},
{
"boundingBox": [
142,
222,
1252,
62,
1269,
180,
159,
340
],
"text": "You remember things better",
"words": [
{
"boundingBox": [
140,
223,
267,
205,
288,
324,
162,
342
],
"text": "You"
},
{
"boundingBox": [
314,
198,
740,
137,
761,
256,
335,
317
],
"text": "remember"
},
{
"boundingBox": [
761,
134,
1026,
95,
1047,
215,
782,
253
],
"text": "things"
},
{
"boundingBox": [
1046,
92,
1285,
58,
1307,
177,
1068,
212
],
"text": "better"
}
]
},
{
"boundingBox": [
155,
405,
537,
338,
557,
449,
175,
516
],
"text": "by hand",
"words": [
{
"boundingBox": [
146,
408,
266,
387,
301,
495,
181,
516
],
"text": "by"
},
{
"boundingBox": [
290,
383,
569,
334,
604,
443,
325,
491
],
"text": "hand"
}
]
}
]
}
}- Computer Vision API 버전 1.0 2017-10-26 08:00
- Computer Vision API 구독 키 발급받기 2017-10-31 08:00
- Computer Vision API 호출하기 2017-11-02 08:00
- Computer Vision cURL 퀵 스타트 2017-11-07 08:00
- Computer Vision C# 퀵 스타트 2017-11-09 08:00
- Computer Vision Java 퀵 스타트 2017-11-14 08:00
- Computer Vision JavaScript 퀵 스타트 2017-11-16 08:00
- Computer Vision API C# 자습서 2017-11-21 08:00
- Computer Vision API Java 자습서 2017-11-23 08:00
- Computer Vision API JavaScript 자습서 2017-11-28 08:00
- 실시간 동영상 분석하기 2017-11-30 08:00
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