Это мой блок кода, в котором я создал API с помощью Flask и протестировал его на POSTMAN. utils.py
utils.py
import os
import base64
from urllib.parse import urlparse
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient
def get_client():
endpoint = "endpoint"
api_key = "apikey"
client = DocumentIntelligenceClient(endpoint=endpoint,credential=AzureKeyCredential(api_key))
return client
def is_file_or_url(input_string):
if os.path.isfile(input_string):
return 'file'
elif urlparse(input_string).scheme in ['http', 'https']:
return 'url'
else:
return 'unknown'
def load_file_as_base64(file_obj):
# Read the contents of the file object
data = file_obj.read()
# Encode the data as base64
base64_bytes = base64.b64encode(data)
base64_string = base64_bytes.decode('utf-8')
return base64_string
app.py
import os
from flask import Flask, request, jsonify
from pathlib import Path
from azure.ai.documentintelligence.models import AnalyzeDocumentRequest
from utils import get_client, load_file_as_base64
app = Flask(__name__)
@app.route('/extract_invoice', methods=['POST'])
def extract_invoice():
# Get the file from the request
file = request.files['file']
# Create the 'temp' directory if it doesn't exist
temp_dir = 'temp'
if not os.path.exists(temp_dir):
os.makedirs(temp_dir)
# Save the file to disk
file_path = os.path.join(temp_dir, file.filename)
file.save(file_path)
model_id = 'prebuilt-invoice'
doc_source = Path(file_path)
document_ai_client = get_client()
with open(doc_source, 'rb') as file_obj:
file_base64 = load_file_as_base64(file_obj)
poller = document_ai_client.begin_analyze_document(
model_id,
{"base64Source": file_base64},
locale = "en-US",
)
result = poller.result()
# Clean up the temporary file
os.remove(file_path)
# Extract the invoice details
invoice_details = []
for document in result.documents:
document_fields = document['fields']
fields = document_fields.keys()
invoice_detail = {}
for field in fields:
if field == 'Items':
items_list = []
items = document_fields[field]
for item in items['valueArray']:
item_fields = item['valueObject']
item_dict = {}
for item_field in item_fields.keys():
value = item_fields[item_field].get('content', '')
item_dict[item_field] = value
items_list.append(item_dict)
invoice_detail[field] = items_list
else:
value = document_fields[field].get('content', '')
invoice_detail[field] = value
invoice_details.append(invoice_detail)
return jsonify(invoice_details)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
Я пробовал все варианты решения проблемы, но файл/его содержимое не принимается и выдается ошибка: «Неправильный формат, введите правильный формат для импорта». Кроме того, я также столкнулся со следующей проблемой: «Ошибка типа: невозможно использовать строковый шаблон для байтового объекта».
Эту ошибку я всегда получаю только для этого конкретного изображения.
на самом деле я создал API с функцией анализа документов для извлечения данных из файлов различных режимов (pdf, изображений и т. д.). когда я работал с этим в POSTMAN API. он дал мне несколько ошибок и внес некоторые изменения, которые дают мне новую ошибку «TypeError: невозможно использовать строковый шаблон для байтового объекта».
Ваш вопрос включал только входные данные и результат ошибки, чего недостаточно для решения вашей проблемы. Предоставьте минимальный воспроизводимый пример кода вашего сервера API, чтобы помочь нам найти решение.
Похоже, я неправильно решаю проблему и из-за ограничения не могу ввести код. добавлю сразу.
Я обновил два кода для выравнивания отступа, можете ли вы это подтвердить, теперь вам нужно показать, как вызвать конечную точку /extract_invoice с входными данными (тело x-www-form-urlencoded) и ошибкой.
спасибо за обновление кода. У меня есть входные данные (тело необработанных данных), и это все еще ошибка.
Опять же, вам нужно показать URL-адрес, ключ/значение в кодировке x-www-form, ошибку при закрытии экрана Postman.
но в качестве входных данных у меня будут файлы PDF или изображения. Эти документы затем преобразуются в соответствующие строки bas64 с помощью функции load_file_as_base64.
Ваш код Python — это снимок экрана почтальона сервера, это клиент, ваш снимок экрана — это просто ключевое значение, которое является именем файла PDF или изображения. Не содержимое изображения или PDF. Я буду указывать, о чем говорю.
прямо сейчас запустил тот же код с телом в качестве данных RAW. он способен генерировать результаты для изображений и файлов PDF. Я не проверял это на других типах файлов. но я думаю, что это нужно что-то сделать с типом файла. Я запустил код на изображении, которое было нормального качества, и получил эту ошибку: 'KeyError KeyError: 'valueObject''. так что, похоже, ошибка не в коде, а в типе используемого файла. спасибо, Маннн
какие данные необходимо добавить в тело необработанных данных? как мне добавить туда же данные?
Можете ли вы зафиксировать данные формы почтальона и ошибку снимка экрана?
у меня есть соответствующее изображение и изображение ошибки, которые я также получаю. Я столкнулся с проблемой только для этого конкретного изображения.
Спасибо, что именно ищу, хочу это увидеть. Я пробую, но это может занять время.
Я ответил на ваш вопрос, продемонстрировав, что текст можно извлечь из изображения и что при вызове его через Postman нет проблем, даже если он не может напрямую ответить на ваш конкретный вопрос.



Я понял, что ваша ошибка: Статус HTTP 500
Это означает, что document_ai_client.begin_analyze_document() имеет дефект при обработке.
это не проблема base64 декодирования или кодирования.
Я создал макет сервера декодирования изображений и извлек текст (ключ/значение)
Это не прямой адрес проблемы вашего сервера, но я хочу показать, что у вашего сервера есть проблема.
demo_env окружающая средаСкачайте и установите Anaconda3
Запуск командной строки Анаконды
Создайте demo_env и установите Python.
conda create --name demo_env python=3.8
Переключение demo_env среды
conda activate demo_env
pip install flask easyocr
utility.py и app.pyДерево файлов
utility.py
import easyocr
import re
def extract_invoice_details(image_path):
reader = easyocr.Reader(['en'])
result = reader.readtext(image_path)
full_text = '\n'.join([detection[1] for detection in result])
patterns = {
'Amount': r'Amount\s*;\s*\$(\d+),(\d+)',
'Application': r'Application:\s*(.*)',
'AID': r'AID\s*:\s*(\w+)',
'MiD': r'MiD:\s*(\d+)',
'TID': r'TID:\s*(\d+)',
'Date/Time': r'Date/T\s*ime;\s*(\d{2}/\d{2}/\d{4} \d{2}:\d{2}:\d{2})'
}
extracted_items = {}
for key, pattern in patterns.items():
match = re.search(pattern, full_text)
if match:
if key == 'Amount':
extracted_items[key] = f"${match.group(1)}.{match.group(2)}"
elif key == 'Date/Time':
extracted_items[key] = match.group(1).replace(' ', '; ')
else:
extracted_items[key] = match.group(1)
return extracted_items
app.py
import os
from flask import Flask, request, jsonify
from utility import extract_invoice_details
app = Flask(__name__)
@app.route('/extract_invoice', methods=['POST'])
def extract_invoice():
# Get the file from the request
file = request.files['file']
# Create the 'temp' directory if it doesn't exist
temp_dir = 'temp'
if not os.path.exists(temp_dir):
os.makedirs(temp_dir)
# Save the file to disk
file_path = os.path.join(temp_dir, file.filename)
file.save(file_path)
# Use the utility function to process the image
invoice_details = extract_invoice_details(file_path)
# Clean up the temporary file
os.remove(file_path)
return jsonify(invoice_details)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
subway.jpg
Ваше изображение для сохранения локально.
demo.py
import easyocr
reader = easyocr.Reader(['en']) # 'en' is for English, you can add other languages as needed
result = reader.readtext('subway.jpg')
for detection in result:
print(detection[1]) # Prints out extracted text
subway.jpgpython demo.py
demo_v2.py
from utility import extract_invoice_details
def main():
# Specify the path to the image file
image_path = 'subway.jpg'
# Call the function from utility.py to extract invoice details
invoice_details = extract_invoice_details(image_path)
# Print the extracted details
print("Extracted Invoice Details:")
for key, value in invoice_details.items():
print(f"{key}: {value}")
if __name__ == '__main__':
main()
Этот код извлекает только шесть ключей/значений.
Извлечение определенных данных с помощью регулярных выражений. Используя предопределенные регулярные выражения, сценарий ищет в агрегированном тексте определенные фрагменты информации, такие как сумма, приложение, AID, MiD, TID и дата/время. Перед возвратом некоторые из этих фрагментов форматируются для обеспечения единообразия и ясности.
Amount ; $12,36
Application: VISA CREDIT
AID : AO000000031010
MiD: 420429002208556
TID: 75467009
Date/T ime; 06/09/2021 12:54:29
И отрегулируйте две клавиши
Amount ; $12,36 -> Amount: $12.36
Date/T ime; 06/09/2021 12:54:29 -> Date/Time: 06/09/2021; 12:54:29
python demo_v2.py
python app.py
subway.jpgURL-адрес
POST http://localhost:5000/extract_invoice
Тело Выберите данные формы
Ключ — file, значение — subway.jpg.
Нажмите кнопку Send
Тело ответа
{
"AID": "AO000000031010",
"Amount": "$12.36",
"Application": "VISA CREDIT",
"Date/Time": "06/09/2021; 12:54:29",
"MiD": "420429002208556",
"TID": "75467009"
}
Я считаю, что проблема связана с внутренней конфигурацией вашего сервера, а не с кодировкой base64 или Postman.
Нет проблем, надеюсь, это поможет решить вашу проблему. Можете ли вы принять и проголосовать за мой ответ?
Как воспроизвести, что данные неприемлемы?