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Computer Vision Java 퀵 스타트

등록일시: 2017-11-14 08:00,  수정일시: 2017-11-14 08:00
조회수: 4,503
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.
본문에서는 Java를 사용해서 Computer Vision API를 사용하는 방법을 살펴봅니다.

본문에서는 Java와 Computer Vision API를 사용해서 다음과 같은 작업을 신속하게 수행하기 위해 필요한 유용한 정보와 예제 코드를 제공합니다:

요구 사항

역주

본문에서는 클라이언트 라이브러리를 사용하는 방법은 설명하지 않습니다.

Java를 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 Java 요청 예제

예제 응용 프로그램을 실행하려면 다음의 과정을 따라하십시오:

  1. 새로운 명령줄 응용 프로그램을 생성합니다.
  2. Main 클래스의 내용을 다음 코드로 대체합니다 (package 구문은 그대로 유지합니다).
  3. subscriptionKey의 값을 여러분이 발급받은 유효한 구독 키로 변경합니다.
  4. 필요한 경우, uriBase의 값을 구독 키를 발급받은 지역의 URL 주소로 변경합니다.
  5. 다음 글로벌 라이브러리들을 Maven 저장소에서 프로젝트의 lib 디렉터리에 다운로드 합니다:
    • org.apache.httpcomponents:httpclient:4.2.4
    • org.json:json:20170516
  6. Main 클래스를 실행합니다. 
// This sample uses the Apache HTTP client library(org.apache.httpcomponents:httpclient:4.2.4)
// and the org.json library (org.json:json:20170516).

import java.net.URI;
import org.apache.http.HttpEntity;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpPost;
import org.apache.http.entity.StringEntity;
import org.apache.http.client.utils.URIBuilder;
import org.apache.http.impl.client.DefaultHttpClient;
import org.apache.http.util.EntityUtils;
import org.json.JSONObject;

public class Main
{
    // **********************************************
    // *** Update or verify the following values. ***
    // **********************************************

    // Replace the subscriptionKey string value with your valid subscription key.
    public static final 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.
    public static final String uriBase = "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v1.0/analyze";

    public static void main(String[] args)
    {
        HttpClient httpclient = new DefaultHttpClient();

        try
        {
            URIBuilder builder = new URIBuilder(uriBase);

            // Request parameters. All of them are optional.
            builder.setParameter("visualFeatures", "Categories,Description,Color");
            builder.setParameter("language", "en");

            // Prepare the URI for the REST API call.
            URI uri = builder.build();
            HttpPost request = new HttpPost(uri);

            // Request headers.
            request.setHeader("Content-Type", "application/json");
            request.setHeader("Ocp-Apim-Subscription-Key", subscriptionKey);

            // Request body.
            StringEntity reqEntity = new StringEntity("{\"url\":\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/1/12/Broadway_and_Times_Square_by_night.jpg\"}");
            request.setEntity(reqEntity);

            // Execute the REST API call and get the response entity.
            HttpResponse response = httpclient.execute(request);
            HttpEntity entity = response.getEntity();

            if (entity != null)
            {
                // Format and display the JSON response.
                String jsonString = EntityUtils.toString(entity);
                JSONObject json = new JSONObject(jsonString);
                System.out.println("REST Response:\n");
                System.out.println(json.toString(2));
            }
        }
        catch (Exception e)
        {
            // Display error message.
            System.out.println(e.getMessage());
        }
    }
}

이미지 분석 결과 응답 살펴보기

정상적으로 처리된 응답은 JSON 형식으로 반환됩니다. 예제 응용 프로그램은 다음과 비슷한 결과를 출력할 것입니다: 

REST Response:

{
  "metadata": {
    "width": 1826,
    "format": "Jpeg",
    "height": 2436
  },
  "color": {
    "dominantColorForeground": "Brown",
    "isBWImg": false,
    "accentColor": "B74314",
    "dominantColorBackground": "Brown",
    "dominantColors": ["Brown"]
  },
  "requestId": "bbffe1a1-4fa3-4a6b-a4d5-a4964c58a811",
  "description": {
    "captions": [{
      "confidence": 0.8241405091548035,
      "text": "a group of people on a city street filled with traffic at night"
    }],
    "tags": [
      "outdoor",
      "building",
      "street",
      "city",
      "busy",
      "people",
      "filled",
      "traffic",
      "many",
      "table",
      "car",
      "group",
      "walking",
      "bunch",
      "crowded",
      "large",
      "night",
      "light",
      "standing",
      "man",
      "tall",
      "umbrella",
      "riding",
      "sign",
      "crowd"
    ]
  },
  "categories": [{
    "score": 0.625,
    "name": "outdoor_street"
  }]
}

Process finished with exit code 0

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 Java 요청 예제

예제 응용 프로그램을 실행하려면 다음의 과정을 따라하십시오:

  1. 새로운 명령줄 응용 프로그램을 생성합니다.
  2. Main 클래스의 내용을 다음 코드로 대체합니다 (package 구문은 그대로 유지합니다).
  3. subscriptionKey의 값을 여러분이 발급받은 유효한 구독 키로 변경합니다.
  4. 필요한 경우, uriBase의 값을 구독 키를 발급받은 지역의 URL 주소로 변경합니다.
  5. 다음 글로벌 라이브러리들을 Maven 저장소에서 프로젝트의 lib 디렉터리에 다운로드 합니다:
    • org.apache.httpcomponents:httpclient:4.2.4
    • org.json:json:20170516
  6. Main 클래스를 실행합니다. 
// This sample uses the Apache HTTP client library(org.apache.httpcomponents:httpclient:4.2.4)
// and the org.json library (org.json:json:20170516).

import java.net.URI;
import org.apache.http.HttpEntity;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpPost;
import org.apache.http.entity.StringEntity;
import org.apache.http.client.utils.URIBuilder;
import org.apache.http.impl.client.DefaultHttpClient;
import org.apache.http.util.EntityUtils;
import org.json.JSONObject;

public class Main
{
    // **********************************************
    // *** Update or verify the following values. ***
    // **********************************************

    // Replace the subscriptionKey string value with your valid subscription key.
    public static final 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
    // uriBuilder.setParameter to use the Celebrities model.
    public static final String uriBase = "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v1.0/models/landmarks/analyze";

    public static void main(String[] args)
    {
        HttpClient httpClient = new DefaultHttpClient();

        try
        {
            URIBuilder uriBuilder = new URIBuilder(uriBase);

            // Request parameters.
            // To use the Celebrities model, change "landmarks" to "celebrities" here and in uriBase.
            uriBuilder.setParameter("model", "landmarks");

            // Prepare the URI for the REST API call.
            URI uri = uriBuilder.build();
            HttpPost request = new HttpPost(uri);

            // Request headers.
            request.setHeader("Content-Type", "application/json");
            request.setHeader("Ocp-Apim-Subscription-Key", subscriptionKey);

            // Request body.
            StringEntity requestEntity = new StringEntity("{\"url\":\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/2/23/Space_Needle_2011-07-04.jpg\"}");
            request.setEntity(requestEntity);

            // Execute the REST API call and get the response entity.
            HttpResponse response = httpClient.execute(request);
            HttpEntity entity = response.getEntity();

            if (entity != null)
            {
                // Format and display the JSON response.
                String jsonString = EntityUtils.toString(entity);
                JSONObject json = new JSONObject(jsonString);
                System.out.println("REST Response:\n");
                System.out.println(json.toString(2));
            }
        }
        catch (Exception e)
        {
            // Display error message.
            System.out.println(e.getMessage());
        }
    }
}

랜드마크 응답 예제 살펴보기

정상적으로 처리된 응답은 JSON 형식으로 반환됩니다. 예제 응용 프로그램은 다음과 비슷한 결과를 출력할 것입니다: 

REST Response:

{
  "result": {"landmarks": [{
    "confidence": 0.9998178,
    "name": "Space Needle"
  }]},
  "metadata": {
    "width": 2096,
    "format": "Jpeg",
    "height": 4132
  },
  "requestId": "8551c2b7-fcf9-4932-aff3-87e7f744343f"
}

Process finished with exit code 0

Java를 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 Java 요청 예제

예제 응용 프로그램을 실행하려면 다음의 과정을 따라하십시오:

  1. 새로운 명령줄 응용 프로그램을 생성합니다.
  2. Main 클래스의 내용을 다음 코드로 대체합니다 (package 구문은 그대로 유지합니다).
  3. subscriptionKey의 값을 여러분이 발급받은 유효한 구독 키로 변경합니다.
  4. 필요한 경우, uriBase의 값을 구독 키를 발급받은 지역의 URL 주소로 변경합니다.
  5. 다음 글로벌 라이브러리들을 Maven 저장소에서 프로젝트의 lib 디렉터리에 다운로드 합니다:
    • org.apache.httpcomponents:httpclient:4.2.4
    • org.json:json:20170516
  6. Main 클래스를 실행합니다. 
// This sample uses the Apache HTTP client library(org.apache.httpcomponents:httpclient:4.2.4)
// and the org.json library (org.json:json:20170516).

import java.awt.*;
import javax.swing.*;
import java.net.URI;
import java.io.InputStream;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import org.apache.http.HttpEntity;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpPost;
import org.apache.http.entity.StringEntity;
import org.apache.http.client.utils.URIBuilder;
import org.apache.http.impl.client.DefaultHttpClient;
import org.apache.http.util.EntityUtils;
import org.json.JSONObject;

public class Main
{
    // **********************************************
    // *** Update or verify the following values. ***
    // **********************************************

    // Replace the subscriptionKey string value with your valid subscription key.
    public static final 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.
    public static final String uriBase = "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v1.0/generateThumbnail";

    public static void main(String[] args)
    {
        HttpClient httpClient = new DefaultHttpClient();

        try
        {
            URIBuilder uriBuilder = new URIBuilder(uriBase);

            // Request parameters.
            uriBuilder.setParameter("width", "100");
            uriBuilder.setParameter("height", "150");
            uriBuilder.setParameter("smartCropping", "true");

            // Prepare the URI for the REST API call.
            URI uri = uriBuilder.build();
            HttpPost request = new HttpPost(uri);

            // Request headers.
            request.setHeader("Content-Type", "application/json");
            request.setHeader("Ocp-Apim-Subscription-Key", subscriptionKey);

            // Request body.
            StringEntity requestEntity = new StringEntity("{\"url\":\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/94/Bloodhound_Puppy.jpg\"}");
            request.setEntity(requestEntity);

            // Execute the REST API call and get the response entity.
            HttpResponse response = httpClient.execute(request);
            HttpEntity entity = response.getEntity();

            // Check for success.
            if (response.getStatusLine().getStatusCode() == 200)
            {
                // Display the thumbnail.
                System.out.println("\nDisplaying thumbnail.\n");
                displayImage(entity.getContent());
            }
            else
            {
                // Format and display the JSON error message.
                String jsonString = EntityUtils.toString(entity);
                JSONObject json = new JSONObject(jsonString);
                System.out.println("Error:\n");
                System.out.println(json.toString(2));
            }
        }
        catch (Exception e)
        {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
    }

    // Displays the given input stream as an image.
    private static void displayImage(InputStream inputStream)
    {
        try {
            BufferedImage bufferedImage = ImageIO.read(inputStream);

            ImageIcon imageIcon = new ImageIcon(bufferedImage);

            JLabel jLabel = new JLabel();
            jLabel.setIcon(imageIcon);

            JFrame jFrame = new JFrame();
            jFrame.setLayout(new FlowLayout());
            jFrame.setSize(100, 150);

            jFrame.add(jLabel);
            jFrame.setVisible(true);
            jFrame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        }
        catch (Exception e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
    }
}

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.

Java와 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 Java 요청 예제

예제 응용 프로그램을 실행하려면 다음의 과정을 따라하십시오:

  1. 새로운 명령줄 응용 프로그램을 생성합니다.
  2. Main 클래스의 내용을 다음 코드로 대체합니다 (package 구문은 그대로 유지합니다).
  3. subscriptionKey의 값을 여러분이 발급받은 유효한 구독 키로 변경합니다.
  4. 필요한 경우, uriBase의 값을 구독 키를 발급받은 지역의 URL 주소로 변경합니다.
  5. 다음 글로벌 라이브러리들을 Maven 저장소에서 프로젝트의 lib 디렉터리에 다운로드 합니다:
    • org.apache.httpcomponents:httpclient:4.2.4
    • org.json:json:20170516
  6. Main 클래스를 실행합니다. 
// This sample uses the Apache HTTP client library(org.apache.httpcomponents:httpclient:4.2.4)
// and the org.json library (org.json:json:20170516).

import java.net.URI;
import org.apache.http.HttpEntity;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpPost;
import org.apache.http.entity.StringEntity;
import org.apache.http.client.utils.URIBuilder;
import org.apache.http.impl.client.DefaultHttpClient;
import org.apache.http.util.EntityUtils;
import org.json.JSONObject;

public class Main
{
    // **********************************************
    // *** Update or verify the following values. ***
    // **********************************************

    // Replace the subscriptionKey string value with your valid subscription key.
    public static final 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
    // uriBuilder.setParameter to use the Celebrities model.
    public static final String uriBase = "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v1.0/ocr";

    public static void main(String[] args)
    {
        HttpClient httpClient = new DefaultHttpClient();

        try
        {
            // NOTE: You must use the same location in your REST call as you used to obtain your subscription keys.
            //   For example, if you obtained your subscription keys from westus, replace "westcentralus" in the
            //   URL below with "westus".
            URIBuilder uriBuilder = new URIBuilder(uriBase);

            uriBuilder.setParameter("language", "unk");
            uriBuilder.setParameter("detectOrientation ", "true");

            // Request parameters.
            URI uri = uriBuilder.build();
            HttpPost request = new HttpPost(uri);

            // Request headers.
            request.setHeader("Content-Type", "application/json");
            request.setHeader("Ocp-Apim-Subscription-Key", subscriptionKey);

            // Request body.
            StringEntity requestEntity =
                    new StringEntity("{\"url\":\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/af/Atomist_quote_from_Democritus.png/338px-Atomist_quote_from_Democritus.png\"}");
            request.setEntity(requestEntity);

            // Execute the REST API call and get the response entity.
            HttpResponse response = httpClient.execute(request);
            HttpEntity entity = response.getEntity();

            if (entity != null)
            {
                // Format and display the JSON response.
                String jsonString = EntityUtils.toString(entity);
                JSONObject json = new JSONObject(jsonString);
                System.out.println("REST Response:\n");
                System.out.println(json.toString(2));
            }
        }
        catch (Exception e)
        {
            // Display error message.
            System.out.println(e.getMessage());
        }
    }
}

OCR 결과 응답 살펴보기

성공 시 OCR 결과에는 텍스트, 영역의 경계를 이루는 사각형 좌표, 텍스트 라인 및 단어들이 포함되어 반환됩니다.

예제 응용 프로그램은 다음과 비슷한 결과를 출력할 것입니다: 

REST Response:

{
  "orientation": "Up",
  "regions": [{
    "boundingBox": "21,16,304,451",
    "lines": [
      {
        "boundingBox": "28,16,288,41",
        "words": [{
          "boundingBox": "28,16,288,41",
          "text": "NOTHING"
        }]
      },
      {
        "boundingBox": "27,66,283,52",
        "words": [{
          "boundingBox": "27,66,283,52",
          "text": "EXISTS"
        }]
      },
      {
        "boundingBox": "27,128,292,49",
        "words": [{
          "boundingBox": "27,128,292,49",
          "text": "EXCEPT"
        }]
      },
      {
        "boundingBox": "24,188,292,54",
        "words": [{
          "boundingBox": "24,188,292,54",
          "text": "ATOMS"
        }]
      },
      {
        "boundingBox": "22,253,297,32",
        "words": [
          {
            "boundingBox": "22,253,105,32",
            "text": "AND"
          },
          {
            "boundingBox": "144,253,175,32",
            "text": "EMPTY"
          }
        ]
      },
      {
        "boundingBox": "21,298,304,60",
        "words": [{
          "boundingBox": "21,298,304,60",
          "text": "SPACE."
        }]
      },
      {
        "boundingBox": "26,387,294,37",
        "words": [
          {
            "boundingBox": "26,387,210,37",
            "text": "Everything"
          },
          {
            "boundingBox": "249,389,71,27",
            "text": "else"
          }
        ]
      },
      {
        "boundingBox": "127,431,198,36",
        "words": [
          {
            "boundingBox": "127,431,31,29",
            "text": "is"
          },
          {
            "boundingBox": "172,431,153,36",
            "text": "opinion."
          }
        ]
      }
    ]
  }],
  "textAngle": 0,
  "language": "en"
}

Process finished with exit code 0

Java와 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 Java 예제

예제 응용 프로그램을 실행하려면 다음의 과정을 따라하십시오:

  1. 새로운 명령줄 응용 프로그램을 생성합니다.
  2. Main 클래스의 내용을 다음 코드로 대체합니다 (package 구문은 그대로 유지합니다).
  3. subscriptionKey의 값을 여러분이 발급받은 유효한 구독 키로 변경합니다.
  4. 필요한 경우, uriBase의 값을 구독 키를 발급받은 지역의 URL 주소로 변경합니다.
  5. 다음 글로벌 라이브러리들을 Maven 저장소에서 프로젝트의 lib 디렉터리에 다운로드 합니다:
    • org.apache.httpcomponents:httpclient:4.2.4
    • org.json:json:20170516
  6. Main 클래스를 실행합니다. 
// This sample uses the Apache HTTP client library(org.apache.httpcomponents:httpclient:4.2.4)
// and the org.json library (org.json:json:20170516).

import java.net.URI;
import org.apache.http.HttpEntity;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import org.apache.http.client.methods.HttpPost;
import org.apache.http.entity.StringEntity;
import org.apache.http.impl.client.DefaultHttpClient;
import org.apache.http.util.EntityUtils;
import org.apache.http.Header;
import org.json.JSONObject;

public class Main
{
    // **********************************************
    // *** Update or verify the following values. ***
    // **********************************************

    // Replace the subscriptionKey string value with your valid subscription key.
    public static final 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, for printed text, set "handwriting" to false.
    public static final String uriBase = "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/vision/v1.0/recognizeText?handwriting=true";

    public static void main(String[] args)
    {
        HttpClient textClient = new DefaultHttpClient();
        HttpClient resultClient = new DefaultHttpClient();

        try
        {
            // This operation requrires two REST API calls. One to submit the image for processing,
            // the other to retrieve the text found in the image.
            //
            // Begin the REST API call to submit the image for processing.
            URI uri = new URI(uriBase);
            HttpPost textRequest = new HttpPost(uri);

            // Request headers. Another valid content type is "application/octet-stream".
            textRequest.setHeader("Content-Type", "application/json");
            textRequest.setHeader("Ocp-Apim-Subscription-Key", subscriptionKey);

            // Request body.
            StringEntity requestEntity =
                    new StringEntity("{\"url\":\"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Cursive_Writing_on_Notebook_paper.jpg/800px-Cursive_Writing_on_Notebook_paper.jpg\"}");
            textRequest.setEntity(requestEntity);

            // Execute the first REST API call to detect the text.
            HttpResponse textResponse = textClient.execute(textRequest);

            // Check for success.
            if (textResponse.getStatusLine().getStatusCode() != 202)
            {
                // Format and display the JSON error message.
                HttpEntity entity = textResponse.getEntity();
                String jsonString = EntityUtils.toString(entity);
                JSONObject json = new JSONObject(jsonString);
                System.out.println("Error:\n");
                System.out.println(json.toString(2));
                return;
            }

            String operationLocation = null;

            // The 'Operation-Location' in the response contains the URI to retrieve the recognized text.
            Header[] responseHeaders = textResponse.getAllHeaders();
            for(Header header : responseHeaders) {
                if(header.getName().equals("Operation-Location"))
                {
                    // This string is the URI where you can get the text recognition operation result.
                    operationLocation = header.getValue();
                    break;
                }
            }

            // 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 text you want to recognize. You may need to wait or retry this operation.

            System.out.println("\nHandwritten text submitted. Waiting 10 seconds to retrieve the recognized text.\n");
            Thread.sleep(10000);

            // Execute the second REST API call and get the response.
            HttpGet resultRequest = new HttpGet(operationLocation);
            resultRequest.setHeader("Ocp-Apim-Subscription-Key", subscriptionKey);

            HttpResponse resultResponse = resultClient.execute(resultRequest);
            HttpEntity responseEntity = resultResponse.getEntity();

            if (responseEntity != null)
            {
                // Format and display the JSON response.
                String jsonString = EntityUtils.toString(responseEntity);
                JSONObject json = new JSONObject(jsonString);
                System.out.println("Text recognition result response: \n");
                System.out.println(json.toString(2));
            }
        }
        catch (Exception e)
        {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
    }
}

필기체 인식 결과 응답 살펴보기

정상적으로 처리된 응답은 JSON 형식으로 반환됩니다. 필기체 인식 결과에는 감지된 텍스트, 영역의 경계를 이루는 사각형 좌표, 텍스트 라인 및 단어들이 포함되어 반환됩니다.

예제 응용 프로그램은 다음과 비슷한 결과를 출력할 것입니다: 

Handwritten text submitted. Waiting 10 seconds to retrieve the recognized text.

Text recognition result response: 

{
  "status": "Succeeded",
  "recognitionResult": {"lines": [
    {
      "boundingBox": [
        2,
        84,
        783,
        96,
        782,
        154,
        1,
        148
      ],
      "words": [
        {
          "boundingBox": [
            6,
            86,
            92,
            87,
            71,
            151,
            0,
            150
          ],
          "text": "Pack"
        },
        {
          "boundingBox": [
            86,
            87,
            172,
            88,
            150,
            152,
            64,
            151
          ],
          "text": "my"
        },
        {
          "boundingBox": [
            165,
            88,
            241,
            89,
            219,
            152,
            144,
            152
          ],
          "text": "box"
        },
        {
          "boundingBox": [
            234,
            89,
            343,
            90,
            322,
            154,
            213,
            152
          ],
          "text": "with"
        },
        {
          "boundingBox": [
            347,
            90,
            432,
            91,
            411,
            154,
            325,
            154
          ],
          "text": "five"
        },
        {
          "boundingBox": [
            432,
            91,
            538,
            92,
            516,
            154,
            411,
            154
          ],
          "text": "dozen"
        },
        {
          "boundingBox": [
            554,
            92,
            696,
            94,
            675,
            154,
            533,
            154
          ],
          "text": "liquor"
        },
        {
          "boundingBox": [
            710,
            94,
            800,
            96,
            800,
            154,
            688,
            154
          ],
          "text": "jugs"
        }
      ],
      "text": "Pack my box with five dozen liquor jugs"
    },
    {
      "boundingBox": [
        2,
        52,
        65,
        46,
        69,
        89,
        7,
        95
      ],
      "words": [{
        "boundingBox": [
          0,
          62,
          79,
          39,
          94,
          82,
          0,
          105
        ],
        "text": "dog"
      }],
      "text": "dog"
    },
    {
      "boundingBox": [
        6,
        2,
        771,
        13,
        770,
        75,
        5,
        64
      ],
      "words": [
        {
          "boundingBox": [
            8,
            4,
            92,
            5,
            77,
            71,
            0,
            71
          ],
          "text": "The"
        },
        {
          "boundingBox": [
            89,
            5,
            188,
            5,
            173,
            72,
            74,
            71
          ],
          "text": "quick"
        },
        {
          "boundingBox": [
            188,
            5,
            323,
            6,
            308,
            73,
            173,
            72
          ],
          "text": "brown"
        },
        {
          "boundingBox": [
            316,
            6,
            386,
            6,
            371,
            73,
            302,
            73
          ],
          "text": "fox"
        },
        {
          "boundingBox": [
            396,
            7,
            508,
            7,
            493,
            74,
            381,
            73
          ],
          "text": "jumps"
        },
        {
          "boundingBox": [
            501,
            7,
            604,
            8,
            589,
            75,
            487,
            74
          ],
          "text": "over"
        },
        {
          "boundingBox": [
            600,
            8,
            673,
            8,
            658,
            75,
            586,
            75
          ],
          "text": "the"
        },
        {
          "boundingBox": [
            670,
            8,
            800,
            9,
            787,
            76,
            655,
            75
          ],
          "text": "lazy"
        }
      ],
      "text": "The quick brown fox jumps over the lazy"
    }
  ]}
}

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