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Client ライブラリREST API リファレンスPackageSamplesサポートされている REST API バージョン

Client ライブラリ |API リファレンス | Package (NuGet) | サンプル | サポートされている REST API バージョン

Client ライブラリREST API リファレンスPackageSamplesサポートされている REST API バージョン

• Foundry ToolsまたはDocument Intelligenceのリソース。 Azure サブスクリプションを取得したら、Azure ポータルで single-service または Azure マルチサービス リソースを作成して、キーとエンドポイントを取得します。

• Free 価格レベル (F0) を使用してサービスを試し、後で運用環境用の有料レベルにアップグレードできます。

• リソースがデプロイされたら、[ リソースに移動] を選択します。 アプリケーションをドキュメント インテリジェンス API に接続するには、作成するリソースのキーとエンドポイントが必要です。 キーとエンドポイントは、クイックスタートの後半でコードに貼り付けます。

  

• Foundry ToolsまたはDocument Intelligenceのリソース。 Azure サブスクリプションを取得したら、Azure ポータルで single-service または Azure マルチサービス リソースを作成して、キーとエンドポイントを取得します。

• Free 価格レベル (F0) を使用してサービスを試し、後で運用環境用の有料レベルにアップグレードできます。

• リソースがデプロイされたら、[ リソースに移動] を選択します。 アプリケーションを Form Recognizer API に接続するには、作成するリソースのキーとエンドポイントが必要です。 キーとエンドポイントは、クイックスタートの後半でコードに貼り付けます。

  

4. 新しいプロジェクト ダイアログ ウィンドウで、[プロジェクト名] ボックスに「doc_intel_quickstart」と入力します。 次に、[次へ] を選択します。

4. 新しいプロジェクトの構成 ダイアログ ウィンドウで、「プロジェクト名」ボックスに「form_recognizer_quickstart」と入力します。 次に、[次へ] を選択します。

1. doc_intel_quickstart プロジェクトを右クリックし、[NuGet パッケージの管理...] を選択します。

   Visual Studio の NuGet プレリリース パッケージ選択ウィンドウのスクリーンショット

2. Browse タブを選択し、「Azure.AI.DocumentIntelligence」と入力します。

3. [ Include prerelease ] チェック ボックスをオンにします。

   Visual Studio で選択されたプレリリース NuGet パッケージのスクリーンショット

4. ドロップダウン メニューからバージョンを選択し、プロジェクトにパッケージをインストールします。

1. form_recognizer_quickstart プロジェクトを右クリックし、[NuGet パッケージの管理...]

   

2. ブラウズ タブを選択し、「Azure.AI.FormRecognizer」と入力します。 ドロップダウン メニューからバージョン 4.1.0 を選択する

   

1. form_recognizer_quickstart プロジェクトを右クリックし、[NuGet パッケージの管理...] を選択します。

   

2. [ブラウズ] タブを選択し、Azure.AI.FormRecognizer と入力します。 ドロップダウン メニューからバージョン 4.0.0 を選択する

   

ドキュメント インテリジェンス サービスと対話するには、 DocumentIntelligenceClient クラスのインスタンスを作成する必要があります。 これを行うには、Azure ポータルから AzureKeyCredential を使用して key を作成し、DocumentIntelligenceClient とドキュメント インテリジェンス AzureKeyCredential を使用して endpoint インスタンスを作成します。

Form Recognizer サービスと対話するには、DocumentAnalysisClient クラスのインスタンスを作成する必要があります。 これを行うには、Azure ポータルから AzureKeyCredential を使用して key を作成し、DocumentAnalysisClient と Form Recognizer AzureKeyCredential を使用して endpoint インスタンスを作成します。

Program.cs ファイルに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルのドキュメント インテリジェンス インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

using Azure;
using Azure.AI.DocumentIntelligence;

//set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentIntelligenceClient` instance
string endpoint = "<your-endpoint>";
string key = "<your-key>";
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClient(new Uri(endpoint), credential);

//sample document
Uri fileUri = new Uri ("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf");

AnalyzeDocumentContent content = new AnalyzeDocumentContent()
{
    UrlSource= fileUri
};

Operation<AnalyzeResult> operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-layout", content);

AnalyzeResult result = operation.Value;

foreach (DocumentPage page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Document Page {page.PageNumber} has {page.Lines.Count} line(s), {page.Words.Count} word(s)," +
        $" and {page.SelectionMarks.Count} selection mark(s).");

    for (int i = 0; i < page.Lines.Count; i++)
    {
        DocumentLine line = page.Lines[i];

        Console.WriteLine($"  Line {i}:");
        Console.WriteLine($"    Content: '{line.Content}'");

        Console.Write("    Bounding polygon, with points ordered clockwise:");
        for (int j = 0; j < line.Polygon.Count; j += 2)
        {
            Console.Write($" ({line.Polygon[j]}, {line.Polygon[j + 1]})");
        }

        Console.WriteLine();
    }

    for (int i = 0; i < page.SelectionMarks.Count; i++)
    {
        DocumentSelectionMark selectionMark = page.SelectionMarks[i];

        Console.WriteLine($"  Selection Mark {i} is {selectionMark.State}.");
        Console.WriteLine($"    State: {selectionMark.State}");

        Console.Write("    Bounding polygon, with points ordered clockwise:");
        for (int j = 0; j < selectionMark.Polygon.Count; j++)
        {
            Console.Write($" ({selectionMark.Polygon[j]}, {selectionMark.Polygon[j + 1]})");
        }

        Console.WriteLine();
    }
}

for (int i = 0; i < result.Paragraphs.Count; i++)
{
    DocumentParagraph paragraph = result.Paragraphs[i];

    Console.WriteLine($"Paragraph {i}:");
    Console.WriteLine($"  Content: {paragraph.Content}");

    if (paragraph.Role != null)
    {
        Console.WriteLine($"  Role: {paragraph.Role}");
    }
}

foreach (DocumentStyle style in result.Styles)
{
    // Check the style and style confidence to see if text is handwritten.
    // Note that value '0.8' is used as an example.

    bool isHandwritten = style.IsHandwritten.HasValue && style.IsHandwritten == true;

    if (isHandwritten && style.Confidence > 0.8)
    {
        Console.WriteLine($"Handwritten content found:");

        foreach (DocumentSpan span in style.Spans)
        {
            var handwrittenContent = result.Content.Substring(span.Offset, span.Length);
            Console.WriteLine($"  {handwrittenContent}");
        }
    }
}

for (int i = 0; i < result.Tables.Count; i++)
{
    DocumentTable table = result.Tables[i];

    Console.WriteLine($"Table {i} has {table.RowCount} rows and {table.ColumnCount} columns.");

    foreach (DocumentTableCell cell in table.Cells)
    {
        Console.WriteLine($"  Cell ({cell.RowIndex}, {cell.ColumnIndex}) is a '{cell.Kind}' with content: {cell.Content}");
    }
}

アプリケーションを実行する

コード サンプルをアプリケーションに追加したら、formRecognizer_quickstartの横にある緑色の [スタート] ボタンを選択してプログラムをビルドして実行するか、 F5 キーを押します。

Program.cs ファイルに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルの Form Recognizer インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

using Azure;
using Azure.AI.FormRecognizer.DocumentAnalysis;

//set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentAnalysisClient` instance
string endpoint = "<your-endpoint>";
string key = "<your-key>";
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClient(new Uri(endpoint), credential);

//sample document
Uri fileUri = new Uri ("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf");

AnalyzeDocumentOperation operation = await client.AnalyzeDocumentFromUriAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-layout", fileUri);

AnalyzeResult result = operation.Value;

foreach (DocumentPage page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Document Page {page.PageNumber} has {page.Lines.Count} line(s), {page.Words.Count} word(s),");
    Console.WriteLine($"and {page.SelectionMarks.Count} selection mark(s).");

    for (int i = 0; i < page.Lines.Count; i++)
    {
        DocumentLine line = page.Lines[i];
        Console.WriteLine($"  Line {i} has content: '{line.Content}'.");

        Console.WriteLine($"    Its bounding box is:");
        Console.WriteLine($"      Upper left => X: {line.Polygon[0].X}, Y= {line.Polygon[0].Y}");
        Console.WriteLine($"      Upper right => X: {line.Polygon[1].X}, Y= {line.Polygon[1].Y}");
        Console.WriteLine($"      Lower right => X: {line.Polygon[2].X}, Y= {line.Polygon[2].Y}");
        Console.WriteLine($"      Lower left => X: {line.Polygon[3].X}, Y= {line.Polygon[3].Y}");
    }

    for (int i = 0; i < page.SelectionMarks.Count; i++)
    {
        DocumentSelectionMark selectionMark = page.SelectionMarks[i];

        Console.WriteLine($"  Selection Mark {i} is {selectionMark.State}.");
        Console.WriteLine($"    Its bounding box is:");
        Console.WriteLine($"      Upper left => X: {selectionMark.Polygon[0].X}, Y= {selectionMark.Polygon[0].Y}");
        Console.WriteLine($"      Upper right => X: {selectionMark.Polygon[1].X}, Y= {selectionMark.Polygon[1].Y}");
        Console.WriteLine($"      Lower right => X: {selectionMark.Polygon[2].X}, Y= {selectionMark.Polygon[2].Y}");
        Console.WriteLine($"      Lower left => X: {selectionMark.Polygon[3].X}, Y= {selectionMark.Polygon[3].Y}");
    }
}

foreach (DocumentStyle style in result.Styles)
{
    // Check the style and style confidence to see if text is handwritten.
    // Note that value '0.8' is used as an example.

    bool isHandwritten = style.IsHandwritten.HasValue && style.IsHandwritten == true;

    if (isHandwritten && style.Confidence > 0.8)
    {
        Console.WriteLine($"Handwritten content found:");

        foreach (DocumentSpan span in style.Spans)
        {
            Console.WriteLine($"  Content: {result.Content.Substring(span.Index, span.Length)}");
        }
    }
}

Console.WriteLine("The following tables were extracted:");

for (int i = 0; i < result.Tables.Count; i++)
{
    DocumentTable table = result.Tables[i];
    Console.WriteLine($"  Table {i} has {table.RowCount} rows and {table.ColumnCount} columns.");

    foreach (DocumentTableCell cell in table.Cells)
    {
        Console.WriteLine($"    Cell ({cell.RowIndex}, {cell.ColumnIndex}) has kind '{cell.Kind}' and content: '{cell.Content}'.");
    }
}

アプリケーションを実行する

コード サンプルをアプリケーションに追加したら、formRecognizer_quickstartの横にある緑色の [スタート] ボタンを選択してプログラムをビルドして実行するか、 F5 キーを押します。

レイアウト モデルの出力

予想される出力のスニペットを次に示します。

  Document Page 1 has 69 line(s), 425 word(s), and 15 selection mark(s).
  Line 0 has content: 'UNITED STATES'.
    Its bounding box is:
      Upper left => X: 3.4915, Y= 0.6828
      Upper right => X: 5.0116, Y= 0.6828
      Lower right => X: 5.0116, Y= 0.8265
      Lower left => X: 3.4915, Y= 0.8265
  Line 1 has content: 'SECURITIES AND EXCHANGE COMMISSION'.
    Its bounding box is:
      Upper left => X: 2.1937, Y= 0.9061
      Upper right => X: 6.297, Y= 0.9061
      Lower right => X: 6.297, Y= 1.0498
      Lower left => X: 2.1937, Y= 1.0498

出力全体を表示するには、GitHubのAzureサンプル リポジトリにアクセスして、レイアウト モデルの出力を表示します。

Program.cs ファイルに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルの Form Recognizer インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

using Azure;
using Azure.AI.FormRecognizer.DocumentAnalysis;

//set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentAnalysisClient` instance
string endpoint = "<your-endpoint>";
string key = "<your-key>";
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClient(new Uri(endpoint), credential);

//sample document
Uri fileUri = new Uri ("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf");

AnalyzeDocumentOperation operation = await client.AnalyzeDocumentFromUriAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-layout", fileUri);

AnalyzeResult result = operation.Value;

foreach (DocumentPage page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Document Page {page.PageNumber} has {page.Lines.Count} line(s), {page.Words.Count} word(s),");
    Console.WriteLine($"and {page.SelectionMarks.Count} selection mark(s).");

    for (int i = 0; i < page.Lines.Count; i++)
    {
        DocumentLine line = page.Lines[i];
        Console.WriteLine($"  Line {i} has content: '{line.Content}'.");

        Console.WriteLine($"    Its bounding polygon (points ordered clockwise):");

        for (int j = 0; j < line.Polygon.Count; j++)
        {
            Console.WriteLine($"      Point {j} => X: {line.Polygon[j].X}, Y: {line.Polygon[j].Y}");
        }
    }

    for (int i = 0; i < page.SelectionMarks.Count; i++)
    {
        DocumentSelectionMark selectionMark = page.SelectionMarks[i];

        Console.WriteLine($"  Selection Mark {i} is {selectionMark.State}.");
        Console.WriteLine($"    Its bounding polygon (points ordered clockwise):");

        for (int j = 0; j < selectionMark.Polygon.Count; j++)
        {
            Console.WriteLine($"      Point {j} => X: {selectionMark.Polygon[j].X}, Y: {selectionMark.Polygon[j].Y}");
        }
    }
}

Console.WriteLine("Paragraphs:");

foreach (DocumentParagraph paragraph in result.Paragraphs)
{
    Console.WriteLine($"  Paragraph content: {paragraph.Content}");

    if (paragraph.Role != null)
    {
        Console.WriteLine($"    Role: {paragraph.Role}");
    }
}

foreach (DocumentStyle style in result.Styles)
{
    // Check the style and style confidence to see if text is handwritten.
    // Note that value '0.8' is used as an example.

    bool isHandwritten = style.IsHandwritten.HasValue && style.IsHandwritten == true;

    if (isHandwritten && style.Confidence > 0.8)
    {
        Console.WriteLine($"Handwritten content found:");

        foreach (DocumentSpan span in style.Spans)
        {
            Console.WriteLine($"  Content: {result.Content.Substring(span.Index, span.Length)}");
        }
    }
}

Console.WriteLine("The following tables were extracted:");

for (int i = 0; i < result.Tables.Count; i++)
{
    DocumentTable table = result.Tables[i];
    Console.WriteLine($"  Table {i} has {table.RowCount} rows and {table.ColumnCount} columns.");

    foreach (DocumentTableCell cell in table.Cells)
    {
        Console.WriteLine($"    Cell ({cell.RowIndex}, {cell.ColumnIndex}) has kind '{cell.Kind}' and content: '{cell.Content}'.");
    }
}
Extract the layout of a document from a file stream
To extract the layout from a given file at a file stream, use the AnalyzeDocument method and pass prebuilt-layout as the model ID. The returned value is an AnalyzeResult object containing data about the submitted document.

string filePath = "<filePath>";
using var stream = new FileStream(filePath, FileMode.Open);

AnalyzeDocumentOperation operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-layout", stream);
AnalyzeResult result = operation.Value;

foreach (DocumentPage page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Document Page {page.PageNumber} has {page.Lines.Count} line(s), {page.Words.Count} word(s),");
    Console.WriteLine($"and {page.SelectionMarks.Count} selection mark(s).");

    for (int i = 0; i < page.Lines.Count; i++)
    {
        DocumentLine line = page.Lines[i];
        Console.WriteLine($"  Line {i} has content: '{line.Content}'.");

        Console.WriteLine($"    Its bounding polygon (points ordered clockwise):");

        for (int j = 0; j < line.Polygon.Count; j++)
        {
            Console.WriteLine($"      Point {j} => X: {line.Polygon[j].X}, Y: {line.Polygon[j].Y}");
        }
    }

    for (int i = 0; i < page.SelectionMarks.Count; i++)
    {
        DocumentSelectionMark selectionMark = page.SelectionMarks[i];

        Console.WriteLine($"  Selection Mark {i} is {selectionMark.State}.");
        Console.WriteLine($"    Its bounding polygon (points ordered clockwise):");

        for (int j = 0; j < selectionMark.Polygon.Count; j++)
        {
            Console.WriteLine($"      Point {j} => X: {selectionMark.Polygon[j].X}, Y: {selectionMark.Polygon[j].Y}");
        }
    }
}

Console.WriteLine("Paragraphs:");

foreach (DocumentParagraph paragraph in result.Paragraphs)
{
    Console.WriteLine($"  Paragraph content: {paragraph.Content}");

    if (paragraph.Role != null)
    {
        Console.WriteLine($"    Role: {paragraph.Role}");
    }
}

foreach (DocumentStyle style in result.Styles)
{
    // Check the style and style confidence to see if text is handwritten.
    // Note that value '0.8' is used as an example.

    bool isHandwritten = style.IsHandwritten.HasValue && style.IsHandwritten == true;

    if (isHandwritten && style.Confidence > 0.8)
    {
        Console.WriteLine($"Handwritten content found:");

        foreach (DocumentSpan span in style.Spans)
        {
            Console.WriteLine($"  Content: {result.Content.Substring(span.Index, span.Length)}");
        }
    }
}

Console.WriteLine("The following tables were extracted:");

for (int i = 0; i < result.Tables.Count; i++)
{
    DocumentTable table = result.Tables[i];
    Console.WriteLine($"  Table {i} has {table.RowCount} rows and {table.ColumnCount} columns.");

    foreach (DocumentTableCell cell in table.Cells)
    {
        Console.WriteLine($"    Cell ({cell.RowIndex}, {cell.ColumnIndex}) has kind '{cell.Kind}' and content: '{cell.Content}'.");
    }
}

アプリケーションを実行する

コード サンプルをアプリケーションに追加したら、formRecognizer_quickstartの横にある緑色の [スタート] ボタンを選択してプログラムをビルドして実行するか、 F5 キーを押します。

Program.cs ファイルに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルのドキュメント インテリジェンス インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

using Azure;
using Azure.AI.DocumentIntelligence;

//set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal to create your `AzureKeyCredential` and `DocumentIntelligenceClient` instance
string endpoint = "<your-endpoint>";
string key = "<your-key>";
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClient(new Uri(endpoint), credential);

//sample invoice document
Uri invoiceUri = new Uri("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-invoice.pdf");

AnalyzeDocumentContent content = new AnalyzeDocumentContent()
{
    UrlSource = invoiceUri
};

Operation<AnalyzeResult> operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-invoice", content);

AnalyzeResult result = operation.Value;

for (int i = 0; i < result.Documents.Count; i++)
{
    Console.WriteLine($"Document {i}:");

    AnalyzedDocument document = result.Documents[i];

    if (document.Fields.TryGetValue("VendorName", out DocumentField vendorNameField)
        && vendorNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
    {
        string vendorName = vendorNameField.ValueString;
        Console.WriteLine($"Vendor Name: '{vendorName}', with confidence {vendorNameField.Confidence}");
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("CustomerName", out DocumentField customerNameField)
        && customerNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
    {
        string customerName = customerNameField.ValueString;
        Console.WriteLine($"Customer Name: '{customerName}', with confidence {customerNameField.Confidence}");
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("Items", out DocumentField itemsField)
        && itemsField.FieldType == DocumentFieldType.List)
    {
        foreach (DocumentField itemField in itemsField.ValueList)
        {
            Console.WriteLine("Item:");

            if (itemField.FieldType == DocumentFieldType.Dictionary)
            {
                IReadOnlyDictionary<string, DocumentField> itemFields = itemField.ValueDictionary;

                if (itemFields.TryGetValue("Description", out DocumentField itemDescriptionField)
                    && itemDescriptionField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                {
                    string itemDescription = itemDescriptionField.ValueString;
                    Console.WriteLine($"  Description: '{itemDescription}', with confidence {itemDescriptionField.Confidence}");
                }

                if (itemFields.TryGetValue("Amount", out DocumentField itemAmountField)
                    && itemAmountField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
                {
                    CurrencyValue itemAmount = itemAmountField.ValueCurrency;
                    Console.WriteLine($"  Amount: '{itemAmount.CurrencySymbol}{itemAmount.Amount}', with confidence {itemAmountField.Confidence}");
                }
            }
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("SubTotal", out DocumentField subTotalField)
        && subTotalField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
    {
        CurrencyValue subTotal = subTotalField.ValueCurrency;
        Console.WriteLine($"Sub Total: '{subTotal.CurrencySymbol}{subTotal.Amount}', with confidence {subTotalField.Confidence}");
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("TotalTax", out DocumentField totalTaxField)
        && totalTaxField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
    {
        CurrencyValue totalTax = totalTaxField.ValueCurrency;
        Console.WriteLine($"Total Tax: '{totalTax.CurrencySymbol}{totalTax.Amount}', with confidence {totalTaxField.Confidence}");
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("InvoiceTotal", out DocumentField invoiceTotalField)
        && invoiceTotalField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
    {
        CurrencyValue invoiceTotal = invoiceTotalField.ValueCurrency;
        Console.WriteLine($"Invoice Total: '{invoiceTotal.CurrencySymbol}{invoiceTotal.Amount}', with confidence {invoiceTotalField.Confidence}");
    }
}

アプリケーションを実行する

コード サンプルをアプリケーションに追加したら、formRecognizer_quickstartの横にある緑色の [スタート] ボタンを選択してプログラムをビルドして実行するか、 F5 キーを押します。

Program.cs ファイルに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルの Form Recognizer インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

using Azure;
using Azure.AI.FormRecognizer.DocumentAnalysis;

//set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal to create your `AzureKeyCredential` and `FormRecognizerClient` instance
string endpoint = "<your-endpoint>";
string key = "<your-key>";
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClient(new Uri(endpoint), credential);

//sample invoice document

Uri invoiceUri = new Uri ("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-invoice.pdf");

Operation operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-invoice", invoiceUri);

AnalyzeResult result = operation.Value;

for (int i = 0; i < result.Documents.Count; i++)
{
    Console.WriteLine($"Document {i}:");

    AnalyzedDocument document = result.Documents[i];

    if (document.Fields.TryGetValue("VendorName", out DocumentField vendorNameField))
    {
        if (vendorNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
        {
            string vendorName = vendorNameField.Value.AsString();
            Console.WriteLine($"Vendor Name: '{vendorName}', with confidence {vendorNameField.Confidence}");
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("CustomerName", out DocumentField customerNameField))
    {
        if (customerNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
        {
            string customerName = customerNameField.Value.AsString();
            Console.WriteLine($"Customer Name: '{customerName}', with confidence {customerNameField.Confidence}");
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("Items", out DocumentField itemsField))
    {
        if (itemsField.FieldType == DocumentFieldType.List)
        {
            foreach (DocumentField itemField in itemsField.Value.AsList())
            {
                Console.WriteLine("Item:");

                if (itemField.FieldType == DocumentFieldType.Dictionary)
                {
                    IReadOnlyDictionary<string, DocumentField> itemFields = itemField.Value.AsDictionary();

                    if (itemFields.TryGetValue("Description", out DocumentField itemDescriptionField))
                    {
                        if (itemDescriptionField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                        {
                            string itemDescription = itemDescriptionField.Value.AsString();

                            Console.WriteLine($"  Description: '{itemDescription}', with confidence {itemDescriptionField.Confidence}");
                        }
                    }

                    if (itemFields.TryGetValue("Amount", out DocumentField itemAmountField))
                    {
                        if (itemAmountField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
                        {
                            CurrencyValue itemAmount = itemAmountField.Value.AsCurrency();

                            Console.WriteLine($"  Amount: '{itemAmount.Symbol}{itemAmount.Amount}', with confidence {itemAmountField.Confidence}");
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("SubTotal", out DocumentField subTotalField))
    {
        if (subTotalField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
        {
            CurrencyValue subTotal = subTotalField.Value.AsCurrency();
            Console.WriteLine($"Sub Total: '{subTotal.Symbol}{subTotal.Amount}', with confidence {subTotalField.Confidence}");
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("TotalTax", out DocumentField totalTaxField))
    {
        if (totalTaxField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
        {
            CurrencyValue totalTax = totalTaxField.Value.AsCurrency();
            Console.WriteLine($"Total Tax: '{totalTax.Symbol}{totalTax.Amount}', with confidence {totalTaxField.Confidence}");
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("InvoiceTotal", out DocumentField invoiceTotalField))
    {
        if (invoiceTotalField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
        {
            CurrencyValue invoiceTotal = invoiceTotalField.Value.AsCurrency();
            Console.WriteLine($"Invoice Total: '{invoiceTotal.Symbol}{invoiceTotal.Amount}', with confidence {invoiceTotalField.Confidence}");
        }
    }
}

アプリケーションを実行する

コード サンプルをアプリケーションに追加したら、formRecognizer_quickstartの横にある緑色の [スタート] ボタンを選択してプログラムをビルドして実行するか、 F5 キーを押します。

事前構築済みモデルの出力

予想される出力のスニペットを次に示します。

  Document 0:
  Vendor Name: 'CONTOSO LTD.', with confidence 0.962
  Customer Name: 'MICROSOFT CORPORATION', with confidence 0.951
  Item:
    Description: 'Test for 23 fields', with confidence 0.899
    Amount: '100', with confidence 0.902
  Sub Total: '100', with confidence 0.979

出力全体を表示するには、GitHubのAzureサンプル リポジトリにアクセスして、事前構築済みの請求書モデルの出力を表示します。

Program.cs ファイルに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルの Form Recognizer インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

using Azure;
using Azure.AI.FormRecognizer.DocumentAnalysis;

//set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal to create your `AzureKeyCredential` and `FormRecognizerClient` instance
string endpoint = "<your-endpoint>";
string key = "<your-key>";
AzureKeyCredential credential = new AzureKeyCredential(key);
DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClient(new Uri(endpoint), credential);

//sample invoice document

Uri invoiceUri = new Uri ("https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-invoice.pdf");

AnalyzeDocumentOperation operation = await client.AnalyzeDocumentFromUriAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-invoice", invoiceUri);

AnalyzeResult result = operation.Value;

for (int i = 0; i < result.Documents.Count; i++)
{
    Console.WriteLine($"Document {i}:");

    AnalyzedDocument document = result.Documents[i];

    if (document.Fields.TryGetValue("VendorName", out DocumentField vendorNameField))
    {
        if (vendorNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
        {
            string vendorName = vendorNameField.Value.AsString();
            Console.WriteLine($"Vendor Name: '{vendorName}', with confidence {vendorNameField.Confidence}");
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("CustomerName", out DocumentField customerNameField))
    {
        if (customerNameField.FieldType == DocumentFieldType.String)
        {
            string customerName = customerNameField.Value.AsString();
            Console.WriteLine($"Customer Name: '{customerName}', with confidence {customerNameField.Confidence}");
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("Items", out DocumentField itemsField))
    {
        if (itemsField.FieldType == DocumentFieldType.List)
        {
            foreach (DocumentField itemField in itemsField.Value.AsList())
            {
                Console.WriteLine("Item:");

                if (itemField.FieldType == DocumentFieldType.Dictionary)
                {
                    IReadOnlyDictionary<string, DocumentField> itemFields = itemField.Value.AsDictionary();

                    if (itemFields.TryGetValue("Description", out DocumentField itemDescriptionField))
                    {
                        if (itemDescriptionField.FieldType == DocumentFieldType.String)
                        {
                            string itemDescription = itemDescriptionField.Value.AsString();

                            Console.WriteLine($"  Description: '{itemDescription}', with confidence {itemDescriptionField.Confidence}");
                        }
                    }

                    if (itemFields.TryGetValue("Amount", out DocumentField itemAmountField))
                    {
                        if (itemAmountField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
                        {
                            CurrencyValue itemAmount = itemAmountField.Value.AsCurrency();

                            Console.WriteLine($"  Amount: '{itemAmount.Symbol}{itemAmount.Amount}', with confidence {itemAmountField.Confidence}");
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("SubTotal", out DocumentField subTotalField))
    {
        if (subTotalField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
        {
            CurrencyValue subTotal = subTotalField.Value.AsCurrency();
            Console.WriteLine($"Sub Total: '{subTotal.Symbol}{subTotal.Amount}', with confidence {subTotalField.Confidence}");
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("TotalTax", out DocumentField totalTaxField))
    {
        if (totalTaxField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
        {
            CurrencyValue totalTax = totalTaxField.Value.AsCurrency();
            Console.WriteLine($"Total Tax: '{totalTax.Symbol}{totalTax.Amount}', with confidence {totalTaxField.Confidence}");
        }
    }

    if (document.Fields.TryGetValue("InvoiceTotal", out DocumentField invoiceTotalField))
    {
        if (invoiceTotalField.FieldType == DocumentFieldType.Currency)
        {
            CurrencyValue invoiceTotal = invoiceTotalField.Value.AsCurrency();
            Console.WriteLine($"Invoice Total: '{invoiceTotal.Symbol}{invoiceTotal.Amount}', with confidence {invoiceTotalField.Confidence}");
        }
    }
}

アプリケーションを実行する

コード サンプルをアプリケーションに追加したら、formRecognizer_quickstartの横にある緑色の [スタート] ボタンを選択してプログラムをビルドして実行するか、 F5 キーを押します。

Client ライブラリREST API リファレンスPackage (Maven)< /c4>Samplesサポートされている REST API バージョン

Client ライブラリREST API リファレンスPackage (Maven)< /c4>Samplesサポートされている REST API バージョン

Client ライブラリREST API リファレンスPackage (Maven)< /c4>Samplesサポートされている REST API バージョン

1. コンソール ウィンドウ (cmd、PowerShell、Bash など) で、 doc-intel-app という名前のアプリの新しいディレクトリを作成し、そこに移動します。

   mkdir doc-intel-app && doc-intel-app
   

   mkdir doc-intel-app; cd doc-intel-app
   

2. 作業ディレクトリから gradle init コマンドを実行します。 このコマンドは、実行時にアプリケーションの作成と構成に使用される build.gradle.kts など、Gradle に不可欠なビルド ファイルを作成します。

   gradle init --type basic
   

3. DSL の選択を求められたら、[Kotlin] を選択します。

4. [戻る] または [Enter] を選択して、既定のプロジェクト名 (doc-intel-app) をそのまま使用します。

1. コンソール ウィンドウ (cmd、PowerShell、Bash など) で、 form-recognize-app という名前のアプリ用の新しいディレクトリを作成し、そこに移動します。

   mkdir form-recognize-app && cd form-recognize-app
   

   mkdir form-recognize-app; cd form-recognize-app
   

2. 作業ディレクトリから gradle init コマンドを実行します。 このコマンドは、実行時にアプリケーションの作成と構成に使用される build.gradle.kts など、Gradle に不可欠なビルド ファイルを作成します。

   gradle init --type basic
   

3. DSL の選択を求められたら、[Kotlin] を選択します。

4. [戻る] または [Enter] を選択して、既定のプロジェクト名 (form-recognize-app) をそのまま使用します。

このクイック スタートでは、Gradle 依存関係マネージャーを使用します。 Maven Central Repository では、クライアント ライブラリと他の依存関係マネージャーの情報を確認できます。

IDE でプロジェクトの build.gradle.kts ファイルを開きます。 必要なプラグインと設定と共に、クライアント ライブラリを implementation ステートメントとして含めるには、次のコードを貼り付けます。

   plugins {
       java
       application
   }
   application {
       mainClass.set("DocIntelligence")
   }
   repositories {
       mavenCentral()
   }
   dependencies {
       implementation group: 'com.azure', name: 'azure-ai-documentintelligence', version: '1.0.0'

   }

このクイック スタートでは、Gradle 依存関係マネージャーを使用します。 Maven Central Repository では、クライアント ライブラリと他の依存関係マネージャーの情報を確認できます。

IDE でプロジェクトの build.gradle.kts ファイルを開きます。 必要なプラグインと設定と共に、クライアント ライブラリを implementation ステートメントとして含めるには、次のコードを貼り付けます。

   plugins {
       java
       application
   }
   application {
       mainClass.set("FormRecognizer")
   }
   repositories {
       mavenCentral()
   }
   dependencies {
       implementation group: 'com.azure', name: 'azure-ai-formrecognizer', version: '4.1.0'

   }

このクイック スタートでは、Gradle 依存関係マネージャーを使用します。 Maven Central Repository では、クライアント ライブラリと他の依存関係マネージャーの情報を確認できます。

IDE でプロジェクトの build.gradle.kts ファイルを開きます。 必要なプラグインと設定と共に、クライアント ライブラリを implementation ステートメントとして含めるには、次のコードを貼り付けます。

   plugins {
       java
       application
   }
   application {
       mainClass.set("FormRecognizer")
   }
   repositories {
       mavenCentral()
   }
   dependencies {
       implementation group: 'com.azure', name: 'azure-ai-formrecognizer', version: '4.0.0'


   }

ドキュメント インテリジェンス サービスと対話するには、 DocumentIntelligenceClient クラスのインスタンスを作成する必要があります。 これを行うには、Azure ポータルから AzureKeyCredential を使用して key を作成し、DocumentIntelligenceClient とドキュメント インテリジェンス AzureKeyCredential を使用して endpoint インスタンスを作成します。

ドキュメント インテリジェンス サービスと対話するには、 DocumentAnalysisClient クラスのインスタンスを作成する必要があります。 これを行うには、Azure ポータルから AzureKeyCredential を使用して key を作成し、DocumentAnalysisClient とドキュメント インテリジェンス AzureKeyCredential を使用して endpoint インスタンスを作成します。

2. java ディレクトリに移動し、DocIntelligence.javaという名前のファイルを作成します。

   ヒント

   • PowerShell を使用して新しいファイルを作成できます。
   • Shift キーを押しながらフォルダーを右クリックして、プロジェクト ディレクトリの PowerShell ウィンドウを開きます。
   • 次のコマンド New-Item DocIntelligence.java を入力します。

3. DocIntelligence.java ファイルを開きます。 次のコード サンプルのいずれかをコピーして、アプリケーションに貼り付けます。

   • レイアウト

   • 事前構築済みの請求書

1. java ディレクトリに移動し、FormRecognizer.javaという名前のファイルを作成します。

   ヒント

   • PowerShell を使用して新しいファイルを作成できます。
   • Shift キーを押しながらフォルダーを右クリックして、プロジェクト ディレクトリの PowerShell ウィンドウを開きます。
   • 次のコマンド New-Item FormRecognizer.java を入力します。

2. FormRecognizer.java ファイルを開きます。 次のコード サンプルのいずれかをコピーして、アプリケーションに貼り付けます。

   • レイアウト

   • 事前構築済みの請求書

DocIntelligence.java ファイルに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルのドキュメント インテリジェンス インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

import com.azure.ai.documentintelligence.DocumentIntelligenceClient;
import com.azure.ai.documentintelligence.DocumentIntelligenceClientBuilder;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeDocumentOptions;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeOperationDetails;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResult;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentTable;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.util.List;

public class DocIntelligence {

  // set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal
  private static final String endpoint = "<your-endpoint>";
  private static final String key = "<your-key>";

  public static void main(String[] args) {

    // create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
    DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
      .credential(new AzureKeyCredential(key))
      .endpoint(endpoint)
      .buildClient();

    // sample document
    String modelId = "prebuilt-layout";
    String documentUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf";

    AnalyzeDocumentOptions options = new AnalyzeDocumentOptions(documentUrl);

    SyncPoller<AnalyzeOperationDetails, AnalyzeResult> analyzeLayoutPoller = client.beginAnalyzeDocument(modelId, options);

    AnalyzeResult analyzeLayoutResult = analyzeLayoutPoller.getFinalResult();

    // pages
    analyzeLayoutResult.getPages().forEach(documentPage -> {
      System.out.printf("Page has width: %.2f and height: %.2f, measured with unit: %s%n",
        documentPage.getWidth(),
        documentPage.getHeight(),
        documentPage.getUnit());

      // lines
      documentPage.getLines().forEach(documentLine ->
        System.out.printf("Line '%s' is within a bounding polygon %s.%n",
          documentLine.getContent(),
          documentLine.getPolygon()));

      // words
      documentPage.getWords().forEach(documentWord ->
        System.out.printf("Word '%s' has a confidence score of %.2f.%n",
          documentWord.getContent(),
          documentWord.getConfidence()));

      // selection marks
      documentPage.getSelectionMarks().forEach(documentSelectionMark ->
        System.out.printf("Selection mark is '%s' and is within a bounding polygon %s with confidence %.2f.%n",
          documentSelectionMark.getState().toString(),
          documentSelectionMark.getPolygon(),
          documentSelectionMark.getConfidence()));
    });

    // tables
    List < DocumentTable > tables = analyzeLayoutResult.getTables();
    for (int i = 0; i < tables.size(); i++) {
      DocumentTable documentTable = tables.get(i);
      System.out.printf("Table %d has %d rows and %d columns.%n", i, documentTable.getRowCount(),
        documentTable.getColumnCount());
      documentTable.getCells().forEach(documentTableCell ->
        System.out.printf("Cell '%s', has row index %d and column index %d.%n", documentTableCell.getContent(),
          documentTableCell.getRowIndex(), documentTableCell.getColumnIndex()));
      System.out.println();
    }

    // styles
    analyzeLayoutResult.getStyles().forEach(documentStyle -> System.out.printf("Document is handwritten %s.%n", documentStyle.isHandwritten()));
  }
}

アプリケーションをビルドして実行する

アプリケーションにコード サンプルを追加したら、メイン プロジェクト ディレクトリ doc-intel-app に戻ります。

1. build コマンドを使用してアプリケーションをビルドします。

   gradle build
   

2. run コマンドを使用してアプリケーションを実行します。

   gradle run
   

FormRecognizer.java ファイルに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルのドキュメント インテリジェンス インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.models.*;
import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.DocumentAnalysisClient;
import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.DocumentAnalysisClientBuilder;

import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Arrays;
import java.time.LocalDate;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;

public class FormRecognizer {

  // set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal
  private static final String endpoint = "<your-endpoint>";
  private static final String key = "<your-key>";

  public static void main(String[] args) {

    // create your `DocumentAnalysisClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
    DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClientBuilder()
      .credential(new AzureKeyCredential(key))
      .endpoint(endpoint)
      .buildClient();

    // sample document
    String documentUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf";
    String modelId = "prebuilt-layout";

    SyncPoller < OperationResult, AnalyzeResult > analyzeLayoutResultPoller =
      client.beginAnalyzeDocumentFromUrl(modelId, documentUrl);

    AnalyzeResult analyzeLayoutResult = analyzeLayoutResultPoller.getFinalResult();

    // pages
    analyzeLayoutResult.getPages().forEach(documentPage -> {
      System.out.printf("Page has width: %.2f and height: %.2f, measured with unit: %s%n",
        documentPage.getWidth(),
        documentPage.getHeight(),
        documentPage.getUnit());

      // lines
      documentPage.getLines().forEach(documentLine ->
        System.out.printf("Line %s is within a bounding polygon %s.%n",
          documentLine.getContent(),
          documentLine.getPolygon().toString()));

      // words
      documentPage.getWords().forEach(documentWord ->
        System.out.printf("Word '%s' has a confidence score of %.2f%n",
          documentWord.getContent(),
          documentWord.getConfidence()));

      // selection marks
      documentPage.getSelectionMarks().forEach(documentSelectionMark ->
        System.out.printf("Selection mark is %s and is within a bounding polygon %s with confidence %.2f.%n",
          documentSelectionMark.getState().toString(),
          documentSelectionMark.getPolygon().toString(),
          documentSelectionMark.getConfidence()));
    });

    // tables
    List < DocumentTable > tables = analyzeLayoutResult.getTables();
    for (int i = 0; i < tables.size(); i++) {
      DocumentTable documentTable = tables.get(i);
      System.out.printf("Table %d has %d rows and %d columns.%n", i, documentTable.getRowCount(),
        documentTable.getColumnCount());
      documentTable.getCells().forEach(documentTableCell -> {
        System.out.printf("Cell '%s', has row index %d and column index %d.%n", documentTableCell.getContent(),
          documentTableCell.getRowIndex(), documentTableCell.getColumnIndex());
      });
      System.out.println();
    }
  }
  // Utility function to get the bounding polygon coordinates
  private static String getBoundingCoordinates(List < Point > Polygon) {
    return Polygon.stream().map(point -> String.format("[%.2f, %.2f]", point.getX(),
      point.getY())).collect(Collectors.joining(", "));
  }
}

アプリケーションをビルドして実行する

アプリケーションにコード サンプルを追加したら、メイン プロジェクト ディレクトリ (form-recognize-app) に戻ります。

1. build コマンドを使用してアプリケーションをビルドします。

   gradle build
   

2. run コマンドを使用してアプリケーションを実行します。

   gradle run
   

レイアウト モデルの出力

予想される出力のスニペットを次に示します。

  Table 0 has 5 rows and 3 columns.
  Cell 'Title of each class', has row index 0 and column index 0.
  Cell 'Trading Symbol', has row index 0 and column index 1.
  Cell 'Name of exchange on which registered', has row index 0 and column index 2.
  Cell 'Common stock, $0.00000625 par value per share', has row index 1 and column index 0.
  Cell 'MSFT', has row index 1 and column index 1.
  Cell 'NASDAQ', has row index 1 and column index 2.
  Cell '2.125% Notes due 2021', has row index 2 and column index 0.
  Cell 'MSFT', has row index 2 and column index 1.
  Cell 'NASDAQ', has row index 2 and column index 2.
  Cell '3.125% Notes due 2028', has row index 3 and column index 0.
  Cell 'MSFT', has row index 3 and column index 1.
  Cell 'NASDAQ', has row index 3 and column index 2.
  Cell '2.625% Notes due 2033', has row index 4 and column index 0.
  Cell 'MSFT', has row index 4 and column index 1.
  Cell 'NASDAQ', has row index 4 and column index 2.

出力全体を表示するには、GitHubのAzureサンプル リポジトリにアクセスして、レイアウト モデルの出力を表示します。

FormRecognizer.java ファイルに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルのドキュメント インテリジェンス インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.DocumentAnalysisClient;
import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.DocumentAnalysisClientBuilder;
import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.models.AnalyzeResult;
import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.models.OperationResult;
import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.models.DocumentTable;
import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.models.Point;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class FormRecognizer {

  // set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal
  private static final String endpoint = "<your-endpoint>";
  private static final String key = "<your-key>";

  public static void main(String[] args) {

    // create your `DocumentAnalysisClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
    DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClientBuilder()
      .credential(new AzureKeyCredential(key))
      .endpoint(endpoint)
      .buildClient();

    // sample document
    String documentUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf";
    String modelId = "prebuilt-layout";

    SyncPoller < OperationResult, AnalyzeResult > analyzeLayoutPoller =
      client.beginAnalyzeDocumentFromUrl(modelId, documentUrl);

    AnalyzeResult analyzeLayoutResult = analyzeLayoutPoller.getFinalResult();

    // pages
    analyzeLayoutResult.getPages().forEach(documentPage -> {
      System.out.printf("Page has width: %.2f and height: %.2f, measured with unit: %s%n",
        documentPage.getWidth(),
        documentPage.getHeight(),
        documentPage.getUnit());

      // lines
      documentPage.getLines().forEach(documentLine ->
        System.out.printf("Line '%s' is within a bounding polygon %s.%n",
          documentLine.getContent(),
          getBoundingCoordinates(documentLine.getPolygon())));

      // words
      documentPage.getWords().forEach(documentWord ->
        System.out.printf("Word '%s' has a confidence score of %.2f.%n",
          documentWord.getContent(),
          documentWord.getConfidence()));

      // selection marks
      documentPage.getSelectionMarks().forEach(documentSelectionMark ->
        System.out.printf("Selection mark is '%s' and is within a bounding polygon %s with confidence %.2f.%n",
          documentSelectionMark.getSelectionMarkState().toString(),
          getBoundingCoordinates(documentSelectionMark.getPolygon()),
          documentSelectionMark.getConfidence()));
    });

    // tables
    List < DocumentTable > tables = analyzeLayoutResult.getTables();
    for (int i = 0; i < tables.size(); i++) {
      DocumentTable documentTable = tables.get(i);
      System.out.printf("Table %d has %d rows and %d columns.%n", i, documentTable.getRowCount(),
        documentTable.getColumnCount());
      documentTable.getCells().forEach(documentTableCell -> {
        System.out.printf("Cell '%s', has row index %d and column index %d.%n", documentTableCell.getContent(),
          documentTableCell.getRowIndex(), documentTableCell.getColumnIndex());
      });
      System.out.println();
    }

    // styles
    analyzeLayoutResult.getStyles().forEach(documentStyle -
      > System.out.printf("Document is handwritten %s.%n", documentStyle.isHandwritten()));
  }

  /**
   * Utility function to get the bounding polygon coordinates.
   */
  private static String getBoundingCoordinates(List < Point > Polygon) {
    return Polygon.stream().map(point -> String.format("[%.2f, %.2f]", point.getX(),
      point.getY())).collect(Collectors.joining(", "));
  }
}

アプリケーションをビルドして実行する

アプリケーションにコード サンプルを追加したら、メイン プロジェクト ディレクトリ (form-recognize-app) に戻ります。

1. build コマンドを使用してアプリケーションをビルドします。

   gradle build
   

2. run コマンドを使用してアプリケーションを実行します。

   gradle run
   

DocIntelligence.java ファイルに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルのドキュメント インテリジェンス インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

import com.azure.ai.documentintelligence.DocumentIntelligenceClient;
import com.azure.ai.documentintelligence.DocumentIntelligenceClientBuilder;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeDocumentOptions;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeOperationDetails;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzeResult;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.AnalyzedDocument;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentField;
import com.azure.ai.documentintelligence.models.DocumentFieldType;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.time.LocalDate;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DocIntelligence {

  // set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal
  private static final String endpoint = "<your-endpoint>";
  private static final String key = "<your-key>";

  public static void main(String[] args) {

    // create your `DocumentIntelligenceClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
    DocumentIntelligenceClient client = new DocumentIntelligenceClientBuilder()
      .credential(new AzureKeyCredential(key))
      .endpoint(endpoint)
      .buildClient();

    // sample document
    String modelId = "prebuilt-invoice";
    String invoiceUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-invoice.pdf";

    SyncPoller<AnalyzeOperationDetails, AnalyzeResult> analyzeInvoicesPoller =
      client.beginAnalyzeDocument(modelId, new AnalyzeDocumentOptions(invoiceUrl));

    AnalyzeResult analyzeInvoiceResult = analyzeInvoicesPoller.getFinalResult();

    for (int i = 0; i < analyzeInvoiceResult.getDocuments().size(); i++) {
      AnalyzedDocument analyzedInvoice = analyzeInvoiceResult.getDocuments().get(i);
      Map<String, DocumentField> invoiceFields = analyzedInvoice.getFields();
      System.out.printf("----------- Analyzing invoice  %d -----------%n", i);
      DocumentField vendorNameField = invoiceFields.get("VendorName");
      if (vendorNameField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == vendorNameField.getType()) {
          String merchantName = vendorNameField.getValueAsString();
          System.out.printf("Vendor Name: %s, confidence: %.2f%n",
            merchantName, vendorNameField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField vendorAddressField = invoiceFields.get("VendorAddress");
      if (vendorAddressField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == vendorAddressField.getType()) {
          String merchantAddress = vendorAddressField.getValueAsString();
          System.out.printf("Vendor address: %s, confidence: %.2f%n",
            merchantAddress, vendorAddressField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField customerNameField = invoiceFields.get("CustomerName");
      if (customerNameField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == customerNameField.getType()) {
          String merchantAddress = customerNameField.getValueAsString();
          System.out.printf("Customer Name: %s, confidence: %.2f%n",
            merchantAddress, customerNameField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField customerAddressRecipientField = invoiceFields.get("CustomerAddressRecipient");
      if (customerAddressRecipientField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == customerAddressRecipientField.getType()) {
          String customerAddr = customerAddressRecipientField.getValueAsString();
          System.out.printf("Customer Address Recipient: %s, confidence: %.2f%n",
            customerAddr, customerAddressRecipientField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField invoiceIdField = invoiceFields.get("InvoiceId");
      if (invoiceIdField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == invoiceIdField.getType()) {
          String invoiceId = invoiceIdField.getValueAsString();
          System.out.printf("Invoice ID: %s, confidence: %.2f%n",
            invoiceId, invoiceIdField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField invoiceDateField = invoiceFields.get("InvoiceDate");
      if (invoiceDateField != null) {
        if (DocumentFieldType.DATE == invoiceDateField.getType()) {
          LocalDate invoiceDate = invoiceDateField.getValueAsDate();
          System.out.printf("Invoice Date: %s, confidence: %.2f%n",
            invoiceDate, invoiceDateField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField invoiceTotalField = invoiceFields.get("InvoiceTotal");
      if (invoiceTotalField != null) {
        if (DocumentFieldType.DOUBLE == invoiceTotalField.getType()) {
          Double invoiceTotal = invoiceTotalField.getValueAsDouble();
          System.out.printf("Invoice Total: %.2f, confidence: %.2f%n",
            invoiceTotal, invoiceTotalField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField invoiceItemsField = invoiceFields.get("Items");
      if (invoiceItemsField != null) {
        System.out.printf("Invoice Items: %n");
        if (DocumentFieldType.LIST == invoiceItemsField.getType()) {
          List<DocumentField> invoiceItems = invoiceItemsField.getValueAsList();
          invoiceItems.stream()
            .filter(invoiceItem -> DocumentFieldType.MAP == invoiceItem.getType())
            .map(documentField -> documentField.getValueAsMap())
            .forEach(documentFieldMap -> documentFieldMap.forEach((key, documentField) -> {

              // See a full list of fields found on an invoice here:
              // https://aka.ms/documentintelligence/invoicefields

              if ("Description".equals(key)) {
                if (DocumentFieldType.STRING == documentField.getType()) {
                  String name = documentField.getValueAsString();
                  System.out.printf("Description: %s, confidence: %.2fs%n",
                    name, documentField.getConfidence());
                }
              }
              if ("Quantity".equals(key)) {
                if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
                  Double quantity = documentField.getValueAsDouble();
                  System.out.printf("Quantity: %f, confidence: %.2f%n",
                    quantity, documentField.getConfidence());
                }
              }
              if ("UnitPrice".equals(key)) {
                if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
                  Double unitPrice = documentField.getValueAsDouble();
                  System.out.printf("Unit Price: %f, confidence: %.2f%n",
                    unitPrice, documentField.getConfidence());
                }
              }
              if ("ProductCode".equals(key)) {
                if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
                  Double productCode = documentField.getValueAsDouble();
                  System.out.printf("Product Code: %f, confidence: %.2f%n",
                    productCode, documentField.getConfidence());
                }
              }
            }));
        }
      }
    }
  }
}

アプリケーションをビルドして実行する

アプリケーションにコード サンプルを追加したら、メイン プロジェクト ディレクトリ doc-intel-app に戻ります。

1. build コマンドを使用してアプリケーションをビルドします。

   gradle build
   

2. run コマンドを使用してアプリケーションを実行します。

   gradle run
   

FormRecognizer.java ファイルに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルのドキュメント インテリジェンス インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.models.*;
import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.DocumentAnalysisClient;
import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.DocumentAnalysisClientBuilder;

import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Arrays;
import java.time.LocalDate;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;

public class FormRecognizer {

  // set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal
  private static final String endpoint = "<your-endpoint>";
  private static final String key = "<your-key>";

  public static void main(final String[] args) throws IOException {

    // create your `DocumentAnalysisClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
    DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClientBuilder()
      .credential(new AzureKeyCredential(key))
      .endpoint(endpoint)
      .buildClient();

    // sample document
    String modelId = "prebuilt-invoice";
    String invoiceUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-invoice.pdf";

    SyncPoller < OperationResult, AnalyzeResult > analyzeInvoicePoller = client.beginAnalyzeDocumentFromUrl(modelId, invoiceUrl);

    AnalyzeResult analyzeInvoiceResult = analyzeInvoicePoller.getFinalResult();

    for (int i = 0; i < analyzeInvoiceResult.getDocuments().size(); i++) {
      AnalyzedDocument analyzedInvoice = analyzeInvoiceResult.getDocuments().get(i);
      Map < String, DocumentField > invoiceFields = analyzedInvoice.getFields();
      System.out.printf("----------- Analyzing invoice  %d -----------%n", i);
      DocumentField vendorNameField = invoiceFields.get("VendorName");
      if (vendorNameField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == vendorNameField.getType()) {
          String merchantName = vendorNameField.getValueAsString();
          System.out.printf("Vendor Name: %s, confidence: %.2f%n",
            merchantName, vendorNameField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField vendorAddressField = invoiceFields.get("VendorAddress");
      if (vendorAddressField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == vendorAddressField.getType()) {
          String merchantAddress = vendorAddressField.getValueAsString();
          System.out.printf("Vendor address: %s, confidence: %.2f%n",
            merchantAddress, vendorAddressField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField customerNameField = invoiceFields.get("CustomerName");
      if (customerNameField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == customerNameField.getType()) {
          String merchantAddress = customerNameField.getValueAsString();
          System.out.printf("Customer Name: %s, confidence: %.2f%n",
            merchantAddress, customerNameField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField customerAddressRecipientField = invoiceFields.get("CustomerAddressRecipient");
      if (customerAddressRecipientField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == customerAddressRecipientField.getType()) {
          String customerAddr = customerAddressRecipientField.getValueAsString();
          System.out.printf("Customer Address Recipient: %s, confidence: %.2f%n",
            customerAddr, customerAddressRecipientField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField invoiceIdField = invoiceFields.get("InvoiceId");
      if (invoiceIdField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == invoiceIdField.getType()) {
          String invoiceId = invoiceIdField.getValueAsString();
          System.out.printf("Invoice ID: %s, confidence: %.2f%n",
            invoiceId, invoiceIdField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField invoiceDateField = invoiceFields.get("InvoiceDate");
      if (customerNameField != null) {
        if (DocumentFieldType.DATE == invoiceDateField.getType()) {
          LocalDate invoiceDate = invoiceDateField.getValueAsDate();
          System.out.printf("Invoice Date: %s, confidence: %.2f%n",
            invoiceDate, invoiceDateField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField invoiceTotalField = invoiceFields.get("InvoiceTotal");
      if (customerAddressRecipientField != null) {
        if (DocumentFieldType.DOUBLE == invoiceTotalField.getType()) {
          Double invoiceTotal = invoiceTotalField.getValueAsDouble();
          System.out.printf("Invoice Total: %.2f, confidence: %.2f%n",
            invoiceTotal, invoiceTotalField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField invoiceItemsField = invoiceFields.get("Items");
      if (invoiceItemsField != null) {
        System.out.printf("Invoice Items: %n");
        if (DocumentFieldType.LIST == invoiceItemsField.getType()) {
          List < DocumentField > invoiceItems = invoiceItemsField.getValueAsList();
          invoiceItems.stream()
            .filter(invoiceItem -> DocumentFieldType.MAP == invoiceItem.getType())
            .map(documentField -> documentField.getValueAsMap())
            .forEach(documentFieldMap -> documentFieldMap.forEach((key, documentField) -> {

              // See a full list of fields found on an invoice here:
              // https://aka.ms/formrecognizer/invoicefields

              if ("Description".equals(key)) {
                if (DocumentFieldType.STRING == documentField.getType()) {
                  String name = documentField.getValueAsString();
                  System.out.printf("Description: %s, confidence: %.2fs%n",
                    name, documentField.getConfidence());
                }
              }
              if ("Quantity".equals(key)) {
                if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
                  Double quantity = documentField.getValueAsDouble();
                  System.out.printf("Quantity: %f, confidence: %.2f%n",
                    quantity, documentField.getConfidence());
                }
              }
              if ("UnitPrice".equals(key)) {
                if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
                  Double unitPrice = documentField.getValueAsDouble();
                  System.out.printf("Unit Price: %f, confidence: %.2f%n",
                    unitPrice, documentField.getConfidence());
                }
              }
              if ("ProductCode".equals(key)) {
                if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
                  Double productCode = documentField.getValueAsDouble();
                  System.out.printf("Product Code: %f, confidence: %.2f%n",
                    productCode, documentField.getConfidence());
                }
              }
            }));
        }
      }
    }
  }
}

アプリケーションをビルドして実行する

アプリケーションにコード サンプルを追加したら、メイン プロジェクト ディレクトリ doc-intel-app に戻ります。

1. build コマンドを使用してアプリケーションをビルドします。

   gradle build
   

2. run コマンドを使用してアプリケーションを実行します。

   gradle run
   

事前構築済みモデルの出力

予想される出力のスニペットを次に示します。

  ----------- Analyzing invoice  0 -----------
  Analyzed document has doc type invoice with confidence : 1.00
  Vendor Name: CONTOSO LTD., confidence: 0.92
  Vendor address: 123 456th St New York, NY, 10001, confidence: 0.91
  Customer Name: MICROSOFT CORPORATION, confidence: 0.84
  Customer Address Recipient: Microsoft Corp, confidence: 0.92
  Invoice ID: INV-100, confidence: 0.97
  Invoice Date: 2019-11-15, confidence: 0.97

出力全体を表示するには、GitHubのAzureサンプル リポジトリにアクセスして、事前構築済みの請求書モデルの出力を表示します。

FormRecognizer.java ファイルに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルのドキュメント インテリジェンス インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.DocumentAnalysisClient;
import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.DocumentAnalysisClientBuilder;
import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.models.AnalyzeResult;
import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.models.AnalyzedDocument;
import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.models.DocumentField;
import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.models.DocumentFieldType;
import com.azure.ai.formrecognizer.documentanalysis.models.OperationResult;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;

import java.io.IOException;
import java.time.LocalDate;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class FormRecognizer {

  // set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal
  private static final String endpoint = "<your-endpoint>";
  private static final String key = "<your-key>";

  public static void main(String[] args) {

    // create your `DocumentAnalysisClient` instance and `AzureKeyCredential` variable
    DocumentAnalysisClient client = new DocumentAnalysisClientBuilder()
      .credential(new AzureKeyCredential(key))
      .endpoint(endpoint)
      .buildClient();

    // sample document
    String modelId = "prebuilt-invoice";
    String invoiceUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-invoice.pdf";

    SyncPoller < OperationResult, AnalyzeResult > analyzeInvoicePoller = client.beginAnalyzeDocumentFromUrl(modelId, invoiceUrl);

    AnalyzeResult analyzeInvoiceResult = analyzeInvoicePoller.getFinalResult();

    for (int i = 0; i < analyzeInvoiceResult.getDocuments().size(); i++) {
      AnalyzedDocument analyzedInvoice = analyzeInvoiceResult.getDocuments().get(i);
      Map < String, DocumentField > invoiceFields = analyzedInvoice.getFields();
      System.out.printf("----------- Analyzing invoice  %d -----------%n", i);
      DocumentField vendorNameField = invoiceFields.get("VendorName");
      if (vendorNameField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == vendorNameField.getType()) {
          String merchantName = vendorNameField.getValueAsString();
          System.out.printf("Vendor Name: %s, confidence: %.2f%n",
            merchantName, vendorNameField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField vendorAddressField = invoiceFields.get("VendorAddress");
      if (vendorAddressField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == vendorAddressField.getType()) {
          String merchantAddress = vendorAddressField.getValueAsString();
          System.out.printf("Vendor address: %s, confidence: %.2f%n",
            merchantAddress, vendorAddressField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField customerNameField = invoiceFields.get("CustomerName");
      if (customerNameField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == customerNameField.getType()) {
          String merchantAddress = customerNameField.getValueAsString();
          System.out.printf("Customer Name: %s, confidence: %.2f%n",
            merchantAddress, customerNameField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField customerAddressRecipientField = invoiceFields.get("CustomerAddressRecipient");
      if (customerAddressRecipientField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == customerAddressRecipientField.getType()) {
          String customerAddr = customerAddressRecipientField.getValueAsString();
          System.out.printf("Customer Address Recipient: %s, confidence: %.2f%n",
            customerAddr, customerAddressRecipientField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField invoiceIdField = invoiceFields.get("InvoiceId");
      if (invoiceIdField != null) {
        if (DocumentFieldType.STRING == invoiceIdField.getType()) {
          String invoiceId = invoiceIdField.getValueAsString();
          System.out.printf("Invoice ID: %s, confidence: %.2f%n",
            invoiceId, invoiceIdField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField invoiceDateField = invoiceFields.get("InvoiceDate");
      if (customerNameField != null) {
        if (DocumentFieldType.DATE == invoiceDateField.getType()) {
          LocalDate invoiceDate = invoiceDateField.getValueAsDate();
          System.out.printf("Invoice Date: %s, confidence: %.2f%n",
            invoiceDate, invoiceDateField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField invoiceTotalField = invoiceFields.get("InvoiceTotal");
      if (customerAddressRecipientField != null) {
        if (DocumentFieldType.DOUBLE == invoiceTotalField.getType()) {
          Double invoiceTotal = invoiceTotalField.getValueAsDouble();
          System.out.printf("Invoice Total: %.2f, confidence: %.2f%n",
            invoiceTotal, invoiceTotalField.getConfidence());
        }
      }

      DocumentField invoiceItemsField = invoiceFields.get("Items");
      if (invoiceItemsField != null) {
        System.out.printf("Invoice Items: %n");
        if (DocumentFieldType.LIST == invoiceItemsField.getType()) {
          List < DocumentField > invoiceItems = invoiceItemsField.getValueAsList();
          invoiceItems.stream()
            .filter(invoiceItem -> DocumentFieldType.MAP == invoiceItem.getType())
            .map(documentField -> documentField.getValueAsMap())
            .forEach(documentFieldMap -> documentFieldMap.forEach((key, documentField) -> {

              // See a full list of fields found on an invoice here:
              // https://aka.ms/formrecognizer/invoicefields

              if ("Description".equals(key)) {
                if (DocumentFieldType.STRING == documentField.getType()) {
                  String name = documentField.getValueAsString();
                  System.out.printf("Description: %s, confidence: %.2fs%n",
                    name, documentField.getConfidence());
                }
              }
              if ("Quantity".equals(key)) {
                if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
                  Double quantity = documentField.getValueAsDouble();
                  System.out.printf("Quantity: %f, confidence: %.2f%n",
                    quantity, documentField.getConfidence());
                }
              }
              if ("UnitPrice".equals(key)) {
                if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
                  Double unitPrice = documentField.getValueAsDouble();
                  System.out.printf("Unit Price: %f, confidence: %.2f%n",
                    unitPrice, documentField.getConfidence());
                }
              }
              if ("ProductCode".equals(key)) {
                if (DocumentFieldType.DOUBLE == documentField.getType()) {
                  Double productCode = documentField.getValueAsDouble();
                  System.out.printf("Product Code: %f, confidence: %.2f%n",
                    productCode, documentField.getConfidence());
                }
              }
            }));
        }
      }
    }
  }
}

アプリケーションをビルドして実行する

アプリケーションにコード サンプルを追加したら、メイン プロジェクト ディレクトリ doc-intel-app に戻ります。

1. build コマンドを使用してアプリケーションをビルドします。

   gradle build
   

2. run コマンドを使用してアプリケーションを実行します。

   gradle run
   

クライアントライブラリREST API リファレンスパッケージ (npm)サンプルサポートされている REST API バージョン

クライアント ライブラリ |REST API リファレンス | Package (npm) | |サポートされている REST API のバージョン

クライアント ライブラリ |REST API リファレンス | Package (npm) | |サポートされている REST API のバージョン

4. ai-document-intelligence クライアント ライブラリをインストールし、npm パッケージをazure/identityします。

   npm i @azure-rest/ai-document-intelligence@1.1.0
   

   アプリの package.json ファイルが依存関係で更新されます。

4. ai-form-recognizer クライアント ライブラリをインストールし、npm パッケージをazure/identityします。

   npm i @azure/ai-form-recognizer@5.0.0 @azure/identity
   

   • アプリの package.json ファイルが依存関係で更新されます。

4. ai-form-recognizer クライアント ライブラリをインストールし、npm パッケージをazure/identityします。

   npm i @azure/ai-form-recognizer@4.0.0 @azure/identity
   

ドキュメント インテリジェンス サービスと対話するには、 DocumentIntelligenceClient クラスのインスタンスを作成する必要があります。 これを行うには、Azure ポータルから AzureKeyCredential を使用して key を作成し、DocumentIntelligenceClient とドキュメント インテリジェンス AzureKeyCredential を使用して endpoint インスタンスを作成します。

ドキュメント インテリジェンス サービスと対話するには、 DocumentAnalysisClient クラスのインスタンスを作成する必要があります。 これを行うには、Azure ポータルから AzureKeyCredential を使用して key を作成し、DocumentAnalysisClient と Form Recognizer AzureKeyCredential を使用して endpoint インスタンスを作成します。

const DocumentIntelligence = require("@azure-rest/ai-document-intelligence").default,
{ getLongRunningPoller, isUnexpected } = require("@azure-rest/ai-document-intelligence");

// set `<your-key>` and `<your-endpoint>` variables with the values from the Azure portal.
const key = "<your-key>";
const endpoint = "<your-endpoint>";

// sample document
const formUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf"

async function main() {
  const client = DocumentIntelligence(endpoint, { key });

  const initialResponse = await client
    .path("/documentModels/{modelId}:analyze", "prebuilt-layout")
    .post({
      contentType: "application/json",
      body: {
        urlSource: formUrl
      },
    });

  if (isUnexpected(initialResponse)) {
    throw initialResponse.body.error;
  }

  const poller = getLongRunningPoller(client, initialResponse);
  const analyzeResult = (await poller.pollUntilDone()).body.analyzeResult;

  const pages = analyzeResult?.pages;
  const tables = analyzeResult?.tables;

  if (pages && pages.length > 0) {
    console.log("Pages:");
    for (const page of pages) {
      console.log("- Page", page.pageNumber, `(unit: ${page.unit})`);
      console.log(`  ${page.width}x${page.height}`);
      console.log(`  ${page.lines?.length || 0} lines, ${page.words?.length || 0} words`);
    }
  } else {
    console.log("No pages were extracted from the document.");
  }

  if (tables && tables.length > 0) {
    console.log("Tables:");
    for (const table of tables) {
      console.log(
        `- Extracted table: ${table.columnCount} columns, ${table.rowCount} rows (${table.cells.length} cells)`
      );
    }
  } else {
    console.log("No tables were extracted from the document.");
  }
}

main().catch((error) => {
  console.error("An error occurred:", error);
  process.exit(1);
});

アプリケーションを実行する

アプリケーションにコード サンプルを追加したら、プログラムを実行します。

1. ドキュメント インテリジェンス アプリケーション (doc-intel-app) があるフォルダーに移動します。

2. ターミナルに次のコマンドを入力します。

   node index.js
   

index.js ファイルに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルのドキュメント インテリジェンス インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

 const { AzureKeyCredential, DocumentAnalysisClient } = require("@azure/ai-form-recognizer");

    // set `<your-key>` and `<your-endpoint>` variables with the values from the Azure portal.
    const key = "<your-key>";
    const endpoint = "<your-endpoint>";

    // sample document
  const formUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf"

  async function main() {
    const client = new DocumentAnalysisClient(endpoint, new AzureKeyCredential(key));

    const poller = await client.beginAnalyzeDocumentFromUrl("prebuilt-layout", formUrl);

    const {
        pages,
        tables
    } = await poller.pollUntilDone();

    if (pages.length <= 0) {
        console.log("No pages were extracted from the document.");
    } else {
        console.log("Pages:");
        for (const page of pages) {
            console.log("- Page", page.pageNumber, `(unit: ${page.unit})`);
            console.log(`  ${page.width}x${page.height}, angle: ${page.angle}`);
            console.log(`  ${page.lines.length} lines, ${page.words.length} words`);
        }
    }

    if (tables.length <= 0) {
        console.log("No tables were extracted from the document.");
    } else {
        console.log("Tables:");
        for (const table of tables) {
            console.log(
                `- Extracted table: ${table.columnCount} columns, ${table.rowCount} rows (${table.cells.length} cells)`
            );
        }
    }
}

main().catch((error) => {
    console.error("An error occurred:", error);
    process.exit(1);
});

アプリケーションを実行する

アプリケーションにコード サンプルを追加したら、プログラムを実行します。

1. ドキュメント インテリジェンス アプリケーション (doc-intel-app) があるフォルダーに移動します。

2. ターミナルに次のコマンドを入力します。

   node index.js
   

レイアウト モデルの出力

予想される出力のスニペットを次に示します。

Pages:
- Page 1 (unit: inch)
  8.5x11, angle: 0
  69 lines, 425 words
Tables:
- Extracted table: 3 columns, 5 rows (15 cells)

出力全体を表示するには、GitHubのAzureサンプル リポジトリにアクセスして、レイアウト モデルの出力を表示します。

const DocumentIntelligence = require("@azure-rest/ai-document-intelligence").default,
{ getLongRunningPoller, isUnexpected } = require("@azure-rest/ai-document-intelligence");

// set `<your-key>` and `<your-endpoint>` variables with the values from the Azure portal.
const key = "<your-key>";
const endpoint = "<your-endpoint>";

// sample document
const invoiceUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-invoice.pdf"

async function main() {
  const client = DocumentIntelligence(endpoint, { key });

  const initialResponse = await client
    .path("/documentModels/{modelId}:analyze", "prebuilt-invoice")
    .post({
      contentType: "application/json",
      body: {
        urlSource: invoiceUrl,
      },
    });

  if (isUnexpected(initialResponse)) {
    throw initialResponse.body.error;
  }

  const poller = getLongRunningPoller(client, initialResponse);
  const analyzeResult = (await poller.pollUntilDone()).body.analyzeResult;

  const documents = analyzeResult?.documents;

  const invoice = documents && documents[0];
  if (!invoice) {
    throw new Error("Expected at least one invoice in the result.");
  }

  console.log(
    "Extracted invoice:",
    invoice.docType,
    `(confidence: ${invoice.confidence || "<undefined>"})`
  );
  console.log("Fields:", invoice.fields);
}

main().catch((error) => {
  console.error("An error occurred:", error);
  process.exit(1);
});

アプリケーションを実行する

アプリケーションにコード サンプルを追加したら、プログラムを実行します。

1. ドキュメント インテリジェンス アプリケーション (doc-intel-app) があるフォルダーに移動します。

2. ターミナルに次のコマンドを入力します。

   node index.js
   

 const {
    AzureKeyCredential,
    DocumentAnalysisClient
} = require("@azure/ai-form-recognizer");

// set `<your-key>` and `<your-endpoint>` variables with the values from the Azure portal.
const key = "<your-key>";
const endpoint = "<your-endpoint>";
// sample document
invoiceUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-invoice.pdf"

async function main() {
    const client = new DocumentAnalysisClient(endpoint, new AzureKeyCredential(key));

    const poller = await client.beginAnalyzeDocumentFromUrl("prebuilt-invoice", invoiceUrl);

    const {
        pages,
        tables
    } = await poller.pollUntilDone();

    if (pages.length <= 0) {
        console.log("No pages were extracted from the document.");
    } else {
        console.log("Pages:");
        for (const page of pages) {
            console.log("- Page", page.pageNumber, `(unit: ${page.unit})`);
            console.log(`  ${page.width}x${page.height}, angle: ${page.angle}`);
            console.log(`  ${page.lines.length} lines, ${page.words.length} words`);

            if (page.lines && page.lines.length > 0) {
                console.log("  Lines:");

                for (const line of page.lines) {
                    console.log(`  - "${line.content}"`);

                    // The words of the line can also be iterated independently. The words are computed based on their
                    // corresponding spans.
                    for (const word of line.words()) {
                        console.log(`    - "${word.content}"`);
                    }
                }
            }
        }
    }

    if (tables.length <= 0) {
        console.log("No tables were extracted from the document.");
    } else {
        console.log("Tables:");
        for (const table of tables) {
            console.log(
                `- Extracted table: ${table.columnCount} columns, ${table.rowCount} rows (${table.cells.length} cells)`
            );
        }
    }
}

main().catch((error) => {
    console.error("An error occurred:", error);
    process.exit(1);
});

アプリケーションを実行する

アプリケーションにコード サンプルを追加したら、プログラムを実行します。

1. ドキュメント インテリジェンス アプリケーション (doc-intel-app) があるフォルダーに移動します。

2. ターミナルに次のコマンドを入力します。

   node index.js
   

事前構築済みモデルの出力

予想される出力のスニペットを次に示します。

  Vendor Name: CONTOSO LTD.
  Customer Name: MICROSOFT CORPORATION
  Invoice Date: 2019-11-15T00:00:00.000Z
  Due Date: 2019-12-15T00:00:00.000Z
  Items:
  - <no product code>
    Description: Test for 23 fields
    Quantity: 1
    Date: undefined
    Unit: undefined
    Unit Price: 1
    Tax: undefined
    Amount: 100

出力全体を表示するには、GitHubのAzureサンプル リポジトリにアクセスして、事前構築済みの請求書モデルの出力を表示します。

const { AzureKeyCredential, DocumentAnalysisClient } = require("@azure/ai-form-recognizer");

  // set `<your-key>` and `<your-endpoint>` variables with the values from the Azure portal.
      const key = "<your-key>";
      const endpoint = "<your-endpoint>";
// sample document
    invoiceUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-invoice.pdf"

async function main() {
    const client = new DocumentAnalysisClient(endpoint, new AzureKeyCredential(key));

    const poller = await client.beginAnalyzeDocument("prebuilt-invoice", invoiceUrl);

    const {
    documents: [document],
  } = await poller.pollUntilDone();


  if (document) {
    const {
      vendorName,
      customerName,
      invoiceDate,
      dueDate,
      items,
      subTotal,
      previousUnpaidBalance,
      totalTax,
      amountDue,
    } = document.fields;

    // The invoice model has many fields. For details, *see* [Invoice model field extraction](../../prebuilt/invoice.md#field-extraction)
    console.log("Vendor Name:", vendorName && vendorName.value);
    console.log("Customer Name:", customerName && customerName.value);
    console.log("Invoice Date:", invoiceDate && invoiceDate.value);
    console.log("Due Date:", dueDate && dueDate.value);

    console.log("Items:");
    for (const item of (items && items.values) || []) {
      const { productCode, description, quantity, date, unit, unitPrice, tax, amount } =
        item.properties;

      console.log("-", (productCode && productCode.value) || "<no product code>");
      console.log("  Description:", description && description.value);
      console.log("  Quantity:", quantity && quantity.value);
      console.log("  Date:", date && date.value);
      console.log("  Unit:", unit && unit.value);
      console.log("  Unit Price:", unitPrice && unitPrice.value);
      console.log("  Tax:", tax && tax.value);
      console.log("  Amount:", amount && amount.value);
    }

    console.log("Subtotal:", subTotal && subTotal.value);
    console.log("Previous Unpaid Balance:", previousUnpaidBalance && previousUnpaidBalance.value);
    console.log("Tax:", totalTax && totalTax.value);
    console.log("Amount Due:", amountDue && amountDue.value);
  } else {
    throw new Error("Expected at least one receipt in the result.");
  }
}


main().catch((error) => {
    console.error("An error occurred:", error);
    process.exit(1);
});

アプリケーションを実行する

アプリケーションにコード サンプルを追加したら、プログラムを実行します。

1. ドキュメント インテリジェンス アプリケーション (doc-intel-app) があるフォルダーに移動します。

2. ターミナルに次のコマンドを入力します。

   node index.js
   

Client ライブラリREST API リファレンスパッケージ (PyPi)サンプルサポートされている REST API バージョン

Client ライブラリREST API リファレンスパッケージ (PyPi)サンプルサポートされている REST API バージョン

クライアント ライブラリREST API リファレンスパッケージ (PyPi)サンプルサポートされている REST API バージョン

pip install azure-ai-documentintelligence==1.0.2

pip install azure-ai-formrecognizer==3.3.0

pip install azure-ai-formrecognizer==3.2.0b6

ドキュメント インテリジェンス サービスと対話するには、 DocumentIntelligenceClient クラスのインスタンスを作成する必要があります。 これを行うには、Azure ポータルから AzureKeyCredential を使用して key を作成し、DocumentIntelligenceClient とドキュメント インテリジェンス AzureKeyCredential を使用して endpoint インスタンスを作成します。

1. 任意のエディターまたは IDE で、doc_intel_quickstart.py という名前の新しいPython ファイルを作成します。

2. doc_intel_quickstart.py ファイルを開き、次のコード サンプルのいずれかを選択して、アプリケーションにコピーして貼り付けます。

   • レイアウト

   • 事前構築済みの請求書

ドキュメント インテリジェンス サービスと対話するには、 DocumentAnalysisClient クラスのインスタンスを作成する必要があります。 これを行うには、Azure ポータルから AzureKeyCredential を使用して key を作成し、DocumentAnalysisClient とドキュメント インテリジェンス AzureKeyCredential を使用して endpoint インスタンスを作成します。

1. 任意のエディターまたは IDE で、form_recognizer_quickstart.py という名前の新しいPython ファイルを作成します。

2. form_recognizer_quickstart.py ファイルを開き、次のコード サンプルのいずれかを選択して、アプリケーションにコピーして貼り付けます。

   • レイアウト

   • 事前構築済みの請求書

doc_intel_quickstart.py アプリケーションに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルのドキュメント インテリジェンス インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

# import libraries
import os
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient
from azure.ai.documentintelligence.models import AnalyzeResult
from azure.ai.documentintelligence.models import AnalyzeDocumentRequest

# set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal
endpoint = "<your-endpoint>"
key = "<your-key>"

# helper functions

def get_words(page, line):
    result = []
    for word in page.words:
        if _in_span(word, line.spans):
            result.append(word)
    return result


def _in_span(word, spans):
    for span in spans:
        if word.span.offset >= span.offset and (
            word.span.offset + word.span.length
        ) <= (span.offset + span.length):
            return True
    return False


def analyze_layout():
    # sample document
    formUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf"

    document_intelligence_client = DocumentIntelligenceClient(
        endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
    )

    poller = document_intelligence_client.begin_analyze_document(
        "prebuilt-layout", AnalyzeDocumentRequest(url_source=formUrl
    ))

    result: AnalyzeResult = poller.result()

    if result.styles and any([style.is_handwritten for style in result.styles]):
        print("Document contains handwritten content")
    else:
        print("Document does not contain handwritten content")

    for page in result.pages:
        print(f"----Analyzing layout from page #{page.page_number}----")
        print(
            f"Page has width: {page.width} and height: {page.height}, measured with unit: {page.unit}"
        )

        if page.lines:
            for line_idx, line in enumerate(page.lines):
                words = get_words(page, line)
                print(
                    f"...Line # {line_idx} has word count {len(words)} and text '{line.content}' "
                    f"within bounding polygon '{line.polygon}'"
                )

                for word in words:
                    print(
                        f"......Word '{word.content}' has a confidence of {word.confidence}"
                    )

        if page.selection_marks:
            for selection_mark in page.selection_marks:
                print(
                    f"Selection mark is '{selection_mark.state}' within bounding polygon "
                    f"'{selection_mark.polygon}' and has a confidence of {selection_mark.confidence}"
                )

    if result.tables:
        for table_idx, table in enumerate(result.tables):
            print(
                f"Table # {table_idx} has {table.row_count} rows and "
                f"{table.column_count} columns"
            )
            if table.bounding_regions:
                for region in table.bounding_regions:
                    print(
                        f"Table # {table_idx} location on page: {region.page_number} is {region.polygon}"
                    )
            for cell in table.cells:
                print(
                    f"...Cell[{cell.row_index}][{cell.column_index}] has text '{cell.content}'"
                )
                if cell.bounding_regions:
                    for region in cell.bounding_regions:
                        print(
                            f"...content on page {region.page_number} is within bounding polygon '{region.polygon}'"
                        )

    print("----------------------------------------")


if __name__ == "__main__":
    analyze_layout()

アプリケーションを実行する

アプリケーションにコード サンプルを追加したら、プログラムをビルドして実行します。

1. doc_intel_quickstart.py ファイルがあるフォルダーに移動します。

2. ターミナルに次のコマンドを入力します。

   python doc_intel_quickstart.py
   

URL で特定のファイルを分析するには、 begin_analyze_document_from_url メソッドを使用し、モデル ID として prebuilt-layout 渡します。 返される値は、送信されたドキュメントに関するデータを含む result オブジェクトです。

form_recognizer_quickstart.py アプリケーションに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルの Form Recognizer インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

# import libraries
import os
from azure.ai.formrecognizer import DocumentAnalysisClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

# set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal
endpoint = "<your-endpoint>"
key = "<your-key>"

def format_polygon(polygon):
    if not polygon:
        return "N/A"
    return ", ".join(["[{}, {}]".format(p.x, p.y) for p in polygon])

def analyze_layout():
    # sample document
    formUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf"

    document_analysis_client = DocumentAnalysisClient(
        endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
    )

    poller = document_analysis_client.begin_analyze_document_from_url(
            "prebuilt-layout", formUrl)
    result = poller.result()

    for idx, style in enumerate(result.styles):
        print(
            "Document contains {} content".format(
                "handwritten" if style.is_handwritten else "no handwritten"
            )
        )

    for page in result.pages:
        print("----Analyzing layout from page #{}----".format(page.page_number))
        print(
            "Page has width: {} and height: {}, measured with unit: {}".format(
                page.width, page.height, page.unit
            )
        )

        for line_idx, line in enumerate(page.lines):
            words = line.get_words()
            print(
                "...Line # {} has word count {} and text '{}' within bounding box '{}'".format(
                    line_idx,
                    len(words),
                    line.content,
                    format_polygon(line.polygon),
                )
            )

            for word in words:
                print(
                    "......Word '{}' has a confidence of {}".format(
                        word.content, word.confidence
                    )
                )

        for selection_mark in page.selection_marks:
            print(
                "...Selection mark is '{}' within bounding box '{}' and has a confidence of {}".format(
                    selection_mark.state,
                    format_polygon(selection_mark.polygon),
                    selection_mark.confidence,
                )
            )

    for table_idx, table in enumerate(result.tables):
        print(
            "Table # {} has {} rows and {} columns".format(
                table_idx, table.row_count, table.column_count
            )
        )
        for region in table.bounding_regions:
            print(
                "Table # {} location on page: {} is {}".format(
                    table_idx,
                    region.page_number,
                    format_polygon(region.polygon),
                )
            )
        for cell in table.cells:
            print(
                "...Cell[{}][{}] has content '{}'".format(
                    cell.row_index,
                    cell.column_index,
                    cell.content,
                )
            )
            for region in cell.bounding_regions:
                print(
                    "...content on page {} is within bounding box '{}'".format(
                        region.page_number,
                        format_polygon(region.polygon),
                    )
                )

    print("----------------------------------------")


if __name__ == "__main__":
    analyze_layout()

アプリケーションを実行する

アプリケーションにコード サンプルを追加したら、プログラムをビルドして実行します。

1. form_recognizer_quickstart.py ファイルがあるフォルダーに移動します。

2. ターミナルに次のコマンドを入力します。

   python form_recognizer_quickstart.py
   

レイアウト モデルの出力

予想される出力のスニペットを次に示します。

  ----Analyzing layout from page #1----
  Page has width: 8.5 and height: 11.0, measured with unit: inch
  ...Line # 0 has word count 2 and text 'UNITED STATES' within bounding box '[3.4915, 0.6828], [5.0116, 0.6828], [5.0116, 0.8265], [3.4915, 0.8265]'
  ......Word 'UNITED' has a confidence of 1.0
  ......Word 'STATES' has a confidence of 1.0
  ...Line # 1 has word count 4 and text 'SECURITIES AND EXCHANGE COMMISSION' within bounding box '[2.1937, 0.9061], [6.297, 0.9061], [6.297, 1.0498], [2.1937, 1.0498]'
  ......Word 'SECURITIES' has a confidence of 1.0
  ......Word 'AND' has a confidence of 1.0
  ......Word 'EXCHANGE' has a confidence of 1.0
  ......Word 'COMMISSION' has a confidence of 1.0
  ...Line # 2 has word count 3 and text 'Washington, D.C. 20549' within bounding box '[3.4629, 1.1179], [5.031, 1.1179], [5.031, 1.2483], [3.4629, 1.2483]'
  ......Word 'Washington,' has a confidence of 1.0
  ......Word 'D.C.' has a confidence of 1.0

出力全体を表示するには、GitHubのAzureサンプル リポジトリにアクセスして、レイアウト モデルの出力を表示します。

form_recognizer_quickstart.py アプリケーションに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルの Form Recognizer インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

# import libraries
import os
from azure.ai.formrecognizer import DocumentAnalysisClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

# set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal
endpoint = "<your-endpoint>"
key = "<your-key>"


def analyze_layout():
    # sample document
    formUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf"

    document_analysis_client = DocumentAnalysisClient(
        endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
    )

    poller = document_analysis_client.begin_analyze_document_from_url(
        "prebuilt-layout", formUrl
    )
    result = poller.result()

    for idx, style in enumerate(result.styles):
        print(
            "Document contains {} content".format(
                "handwritten" if style.is_handwritten else "no handwritten"
            )
        )

    for page in result.pages:
        print("----Analyzing layout from page #{}----".format(page.page_number))
        print(
            "Page has width: {} and height: {}, measured with unit: {}".format(
                page.width, page.height, page.unit
            )
        )

        for line_idx, line in enumerate(page.lines):
            words = line.get_words()
            print(
                "...Line # {} has word count {} and text '{}' within bounding polygon '{}'".format(
                    line_idx,
                    len(words),
                    line.content,
                    format_polygon(line.polygon),
                )
            )

            for word in words:
                print(
                    "......Word '{}' has a confidence of {}".format(
                        word.content, word.confidence
                    )
                )

        for selection_mark in page.selection_marks:
            print(
                "...Selection mark is '{}' within bounding polygon '{}' and has a confidence of {}".format(
                    selection_mark.state,
                    format_polygon(selection_mark.polygon),
                    selection_mark.confidence,
                )
            )

    for table_idx, table in enumerate(result.tables):
        print(
            "Table # {} has {} rows and {} columns".format(
                table_idx, table.row_count, table.column_count
            )
        )
        for region in table.bounding_regions:
            print(
                "Table # {} location on page: {} is {}".format(
                    table_idx,
                    region.page_number,
                    format_polygon(region.polygon),
                )
            )
        for cell in table.cells:
            print(
                "...Cell[{}][{}] has content '{}'".format(
                    cell.row_index,
                    cell.column_index,
                    cell.content,
                )
            )
            for region in cell.bounding_regions:
                print(
                    "...content on page {} is within bounding polygon '{}'".format(
                        region.page_number,
                        format_polygon(region.polygon),
                    )
                )

    print("----------------------------------------")


if __name__ == "__main__":
    analyze_layout()

アプリケーションを実行する

アプリケーションにコード サンプルを追加したら、プログラムをビルドして実行します。

1. form_recognizer_quickstart.py ファイルがあるフォルダーに移動します。

2. ターミナルに次のコマンドを入力します。

   python form_recognizer_quickstart.py
   

doc_intel_quickstart.py アプリケーションに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルのドキュメント インテリジェンス インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

# import libraries
import os
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.ai.documentintelligence import DocumentIntelligenceClient
from azure.ai.documentintelligence.models import AnalyzeResult
from azure.ai.documentintelligence.models import AnalyzeDocumentRequest



# set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal
endpoint = "<your-endpoint>"
key = "<your-key>"

def analyze_invoice():
    # sample document

    invoiceUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-invoice.pdf"

    document_intelligence_client = DocumentIntelligenceClient(
        endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
    )

    poller = document_intelligence_client.begin_analyze_document(
        "prebuilt-invoice", AnalyzeDocumentRequest(url_source=invoiceUrl)
    )
    invoices = poller.result()

    if invoices.documents:
        for idx, invoice in enumerate(invoices.documents):
            print(f"--------Analyzing invoice #{idx + 1}--------")
            vendor_name = invoice.fields.get("VendorName")
            if vendor_name:
                print(
                    f"Vendor Name: {vendor_name.get('content')} has confidence: {vendor_name.get('confidence')}"
                )
            vendor_address = invoice.fields.get("VendorAddress")
            if vendor_address:
                print(
                    f"Vendor Address: {vendor_address.get('content')} has confidence: {vendor_address.get('confidence')}"
                )
            vendor_address_recipient = invoice.fields.get("VendorAddressRecipient")
            if vendor_address_recipient:
                print(
                    f"Vendor Address Recipient: {vendor_address_recipient.get('content')} has confidence: {vendor_address_recipient.get('confidence')}"
                )
            customer_name = invoice.fields.get("CustomerName")
            if customer_name:
                print(
                    f"Customer Name: {customer_name.get('content')} has confidence: {customer_name.get('confidence')}"
                )
            customer_id = invoice.fields.get("CustomerId")
            if customer_id:
                print(
                    f"Customer Id: {customer_id.get('content')} has confidence: {customer_id.get('confidence')}"
                )
            customer_address = invoice.fields.get("CustomerAddress")
            if customer_address:
                print(
                    f"Customer Address: {customer_address.get('content')} has confidence: {customer_address.get('confidence')}"
                )
            customer_address_recipient = invoice.fields.get("CustomerAddressRecipient")
            if customer_address_recipient:
                print(
                    f"Customer Address Recipient: {customer_address_recipient.get('content')} has confidence: {customer_address_recipient.get('confidence')}"
                )
            invoice_id = invoice.fields.get("InvoiceId")
            if invoice_id:
                print(
                    f"Invoice Id: {invoice_id.get('content')} has confidence: {invoice_id.get('confidence')}"
                )
            invoice_date = invoice.fields.get("InvoiceDate")
            if invoice_date:
                print(
                    f"Invoice Date: {invoice_date.get('content')} has confidence: {invoice_date.get('confidence')}"
                )
            invoice_total = invoice.fields.get("InvoiceTotal")
            if invoice_total:
                print(
                    f"Invoice Total: {invoice_total.get('content')} has confidence: {invoice_total.get('confidence')}"
                )
            due_date = invoice.fields.get("DueDate")
            if due_date:
                print(
                    f"Due Date: {due_date.get('content')} has confidence: {due_date.get('confidence')}"
                )
            purchase_order = invoice.fields.get("PurchaseOrder")
            if purchase_order:
                print(
                    f"Purchase Order: {purchase_order.get('content')} has confidence: {purchase_order.get('confidence')}"
                )
            billing_address = invoice.fields.get("BillingAddress")
            if billing_address:
                print(
                    f"Billing Address: {billing_address.get('content')} has confidence: {billing_address.get('confidence')}"
                )
            billing_address_recipient = invoice.fields.get("BillingAddressRecipient")
            if billing_address_recipient:
                print(
                    f"Billing Address Recipient: {billing_address_recipient.get('content')} has confidence: {billing_address_recipient.get('confidence')}"
                )
            shipping_address = invoice.fields.get("ShippingAddress")
            if shipping_address:
                print(
                    f"Shipping Address: {shipping_address.get('content')} has confidence: {shipping_address.get('confidence')}"
                )
            shipping_address_recipient = invoice.fields.get("ShippingAddressRecipient")
            if shipping_address_recipient:
                print(
                    f"Shipping Address Recipient: {shipping_address_recipient.get('content')} has confidence: {shipping_address_recipient.get('confidence')}"
                )
            print("Invoice items:")
            for idx, item in enumerate(invoice.fields.get("Items").get("valueArray")):
                print(f"...Item #{idx + 1}")
                item_description = item.get("valueObject").get("Description")
                if item_description:
                    print(
                        f"......Description: {item_description.get('content')} has confidence: {item_description.get('confidence')}"
                    )
                item_quantity = item.get("valueObject").get("Quantity")
                if item_quantity:
                    print(
                        f"......Quantity: {item_quantity.get('content')} has confidence: {item_quantity.get('confidence')}"
                    )
                unit = item.get("valueObject").get("Unit")
                if unit:
                    print(
                        f"......Unit: {unit.get('content')} has confidence: {unit.get('confidence')}"
                    )
                unit_price = item.get("valueObject").get("UnitPrice")
                if unit_price:
                    unit_price_code = (
                        unit_price.get("valueCurrency").get("currencyCode")
                        if unit_price.get("valueCurrency").get("currencyCode")
                        else ""
                    )
                    print(
                        f"......Unit Price: {unit_price.get('content')}{unit_price_code} has confidence: {unit_price.get('confidence')}"
                    )
                product_code = item.get("valueObject").get("ProductCode")
                if product_code:
                    print(
                        f"......Product Code: {product_code.get('content')} has confidence: {product_code.get('confidence')}"
                    )
                item_date = item.get("valueObject").get("Date")
                if item_date:
                    print(
                        f"......Date: {item_date.get('content')} has confidence: {item_date.get('confidence')}"
                    )
                tax = item.get("valueObject").get("Tax")
                if tax:
                    print(
                        f"......Tax: {tax.get('content')} has confidence: {tax.get('confidence')}"
                    )
                amount = item.get("valueObject").get("Amount")
                if amount:
                    print(
                        f"......Amount: {amount.get('content')} has confidence: {amount.get('confidence')}"
                    )
            subtotal = invoice.fields.get("SubTotal")
            if subtotal:
                print(
                    f"Subtotal: {subtotal.get('content')} has confidence: {subtotal.get('confidence')}"
                )
            total_tax = invoice.fields.get("TotalTax")
            if total_tax:
                print(
                    f"Total Tax: {total_tax.get('content')} has confidence: {total_tax.get('confidence')}"
                )
            previous_unpaid_balance = invoice.fields.get("PreviousUnpaidBalance")
            if previous_unpaid_balance:
                print(
                    f"Previous Unpaid Balance: {previous_unpaid_balance.get('content')} has confidence: {previous_unpaid_balance.get('confidence')}"
                )
            amount_due = invoice.fields.get("AmountDue")
            if amount_due:
                print(
                    f"Amount Due: {amount_due.get('content')} has confidence: {amount_due.get('confidence')}"
                )
            service_start_date = invoice.fields.get("ServiceStartDate")
            if service_start_date:
                print(
                    f"Service Start Date: {service_start_date.get('content')} has confidence: {service_start_date.get('confidence')}"
                )
            service_end_date = invoice.fields.get("ServiceEndDate")
            if service_end_date:
                print(
                    f"Service End Date: {service_end_date.get('content')} has confidence: {service_end_date.get('confidence')}"
                )
            service_address = invoice.fields.get("ServiceAddress")
            if service_address:
                print(
                    f"Service Address: {service_address.get('content')} has confidence: {service_address.get('confidence')}"
                )
            service_address_recipient = invoice.fields.get("ServiceAddressRecipient")
            if service_address_recipient:
                print(
                    f"Service Address Recipient: {service_address_recipient.get('content')} has confidence: {service_address_recipient.get('confidence')}"
                )
            remittance_address = invoice.fields.get("RemittanceAddress")
            if remittance_address:
                print(
                    f"Remittance Address: {remittance_address.get('content')} has confidence: {remittance_address.get('confidence')}"
                )
            remittance_address_recipient = invoice.fields.get(
                "RemittanceAddressRecipient"
            )
            if remittance_address_recipient:
                print(
                    f"Remittance Address Recipient: {remittance_address_recipient.get('content')} has confidence: {remittance_address_recipient.get('confidence')}"
                )

            print("----------------------------------------")


if __name__ == "__main__":
    analyze_invoice()

アプリケーションを実行する

アプリケーションにコード サンプルを追加したら、プログラムをビルドして実行します。

1. doc_intel_quickstart.py ファイルがあるフォルダーに移動します。

2. ターミナルに次のコマンドを入力します。

   python doc_intel_quickstart.py
   

URI で特定のファイルを分析するには、 begin_analyze_document_from_url メソッドを使用し、モデル ID として prebuilt-invoice を渡します。 返される値は、送信されたドキュメントに関するデータを含む result オブジェクトです。

form_recognizer_quickstart.py アプリケーションに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルの Form Recognizer インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

# import libraries
import os
from azure.ai.formrecognizer import DocumentAnalysisClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

# set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal
endpoint = "<your-endpoint>"
key = "<your-key>"


def format_bounding_region(bounding_regions):
    if not bounding_regions:
        return "N/A"
    return ", ".join(
        "Page #{}: {}".format(region.page_number, format_polygon(region.polygon))
        for region in bounding_regions
    )


def format_polygon(polygon):
    if not polygon:
        return "N/A"
    return ", ".join(["[{}, {}]".format(p.x, p.y) for p in polygon])


def analyze_invoice():

    invoiceUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-invoice.pdf"

    document_analysis_client = DocumentAnalysisClient(
        endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
    )

    poller = document_analysis_client.begin_analyze_document_from_url(
        "prebuilt-invoice", invoiceUrl
    )
    invoices = poller.result()

    for idx, invoice in enumerate(invoices.documents):
        print("--------Recognizing invoice #{}--------".format(idx + 1))
        vendor_name = invoice.fields.get("VendorName")
        if vendor_name:
            print(
                "Vendor Name: {} has confidence: {}".format(
                    vendor_name.value, vendor_name.confidence
                )
            )
        vendor_address = invoice.fields.get("VendorAddress")
        if vendor_address:
            print(
                "Vendor Address: {} has confidence: {}".format(
                    vendor_address.value, vendor_address.confidence
                )
            )
        vendor_address_recipient = invoice.fields.get("VendorAddressRecipient")
        if vendor_address_recipient:
            print(
                "Vendor Address Recipient: {} has confidence: {}".format(
                    vendor_address_recipient.value, vendor_address_recipient.confidence
                )
            )
        customer_name = invoice.fields.get("CustomerName")
        if customer_name:
            print(
                "Customer Name: {} has confidence: {}".format(
                    customer_name.value, customer_name.confidence
                )
            )
        customer_id = invoice.fields.get("CustomerId")
        if customer_id:
            print(
                "Customer Id: {} has confidence: {}".format(
                    customer_id.value, customer_id.confidence
                )
            )
        customer_address = invoice.fields.get("CustomerAddress")
        if customer_address:
            print(
                "Customer Address: {} has confidence: {}".format(
                    customer_address.value, customer_address.confidence
                )
            )
        customer_address_recipient = invoice.fields.get("CustomerAddressRecipient")
        if customer_address_recipient:
            print(
                "Customer Address Recipient: {} has confidence: {}".format(
                    customer_address_recipient.value,
                    customer_address_recipient.confidence,
                )
            )
        invoice_id = invoice.fields.get("InvoiceId")
        if invoice_id:
            print(
                "Invoice Id: {} has confidence: {}".format(
                    invoice_id.value, invoice_id.confidence
                )
            )
        invoice_date = invoice.fields.get("InvoiceDate")
        if invoice_date:
            print(
                "Invoice Date: {} has confidence: {}".format(
                    invoice_date.value, invoice_date.confidence
                )
            )
        invoice_total = invoice.fields.get("InvoiceTotal")
        if invoice_total:
            print(
                "Invoice Total: {} has confidence: {}".format(
                    invoice_total.value, invoice_total.confidence
                )
            )
        due_date = invoice.fields.get("DueDate")
        if due_date:
            print(
                "Due Date: {} has confidence: {}".format(
                    due_date.value, due_date.confidence
                )
            )
        purchase_order = invoice.fields.get("PurchaseOrder")
        if purchase_order:
            print(
                "Purchase Order: {} has confidence: {}".format(
                    purchase_order.value, purchase_order.confidence
                )
            )
        billing_address = invoice.fields.get("BillingAddress")
        if billing_address:
            print(
                "Billing Address: {} has confidence: {}".format(
                    billing_address.value, billing_address.confidence
                )
            )
        billing_address_recipient = invoice.fields.get("BillingAddressRecipient")
        if billing_address_recipient:
            print(
                "Billing Address Recipient: {} has confidence: {}".format(
                    billing_address_recipient.value,
                    billing_address_recipient.confidence,
                )
            )
        shipping_address = invoice.fields.get("ShippingAddress")
        if shipping_address:
            print(
                "Shipping Address: {} has confidence: {}".format(
                    shipping_address.value, shipping_address.confidence
                )
            )
        shipping_address_recipient = invoice.fields.get("ShippingAddressRecipient")
        if shipping_address_recipient:
            print(
                "Shipping Address Recipient: {} has confidence: {}".format(
                    shipping_address_recipient.value,
                    shipping_address_recipient.confidence,
                )
            )
        print("Invoice items:")
        for idx, item in enumerate(invoice.fields.get("Items").value):
            print("...Item #{}".format(idx + 1))
            item_description = item.value.get("Description")
            if item_description:
                print(
                    "......Description: {} has confidence: {}".format(
                        item_description.value, item_description.confidence
                    )
                )
            item_quantity = item.value.get("Quantity")
            if item_quantity:
                print(
                    "......Quantity: {} has confidence: {}".format(
                        item_quantity.value, item_quantity.confidence
                    )
                )
            unit = item.value.get("Unit")
            if unit:
                print(
                    "......Unit: {} has confidence: {}".format(
                        unit.value, unit.confidence
                    )
                )
            unit_price = item.value.get("UnitPrice")
            if unit_price:
                print(
                    "......Unit Price: {} has confidence: {}".format(
                        unit_price.value, unit_price.confidence
                    )
                )
            product_code = item.value.get("ProductCode")
            if product_code:
                print(
                    "......Product Code: {} has confidence: {}".format(
                        product_code.value, product_code.confidence
                    )
                )
            item_date = item.value.get("Date")
            if item_date:
                print(
                    "......Date: {} has confidence: {}".format(
                        item_date.value, item_date.confidence
                    )
                )
            tax = item.value.get("Tax")
            if tax:
                print(
                    "......Tax: {} has confidence: {}".format(tax.value, tax.confidence)
                )
            amount = item.value.get("Amount")
            if amount:
                print(
                    "......Amount: {} has confidence: {}".format(
                        amount.value, amount.confidence
                    )
                )
        subtotal = invoice.fields.get("SubTotal")
        if subtotal:
            print(
                "Subtotal: {} has confidence: {}".format(
                    subtotal.value, subtotal.confidence
                )
            )
        total_tax = invoice.fields.get("TotalTax")
        if total_tax:
            print(
                "Total Tax: {} has confidence: {}".format(
                    total_tax.value, total_tax.confidence
                )
            )
        previous_unpaid_balance = invoice.fields.get("PreviousUnpaidBalance")
        if previous_unpaid_balance:
            print(
                "Previous Unpaid Balance: {} has confidence: {}".format(
                    previous_unpaid_balance.value, previous_unpaid_balance.confidence
                )
            )
        amount_due = invoice.fields.get("AmountDue")
        if amount_due:
            print(
                "Amount Due: {} has confidence: {}".format(
                    amount_due.value, amount_due.confidence
                )
            )
        service_start_date = invoice.fields.get("ServiceStartDate")
        if service_start_date:
            print(
                "Service Start Date: {} has confidence: {}".format(
                    service_start_date.value, service_start_date.confidence
                )
            )
        service_end_date = invoice.fields.get("ServiceEndDate")
        if service_end_date:
            print(
                "Service End Date: {} has confidence: {}".format(
                    service_end_date.value, service_end_date.confidence
                )
            )
        service_address = invoice.fields.get("ServiceAddress")
        if service_address:
            print(
                "Service Address: {} has confidence: {}".format(
                    service_address.value, service_address.confidence
                )
            )
        service_address_recipient = invoice.fields.get("ServiceAddressRecipient")
        if service_address_recipient:
            print(
                "Service Address Recipient: {} has confidence: {}".format(
                    service_address_recipient.value,
                    service_address_recipient.confidence,
                )
            )
        remittance_address = invoice.fields.get("RemittanceAddress")
        if remittance_address:
            print(
                "Remittance Address: {} has confidence: {}".format(
                    remittance_address.value, remittance_address.confidence
                )
            )
        remittance_address_recipient = invoice.fields.get("RemittanceAddressRecipient")
        if remittance_address_recipient:
            print(
                "Remittance Address Recipient: {} has confidence: {}".format(
                    remittance_address_recipient.value,
                    remittance_address_recipient.confidence,
                )
            )

        print("----------------------------------------")

if __name__ == "__main__":
    analyze_invoice()

アプリケーションを実行する

アプリケーションにコード サンプルを追加したら、プログラムをビルドして実行します。

1. form_recognizer_quickstart.py ファイルがあるフォルダーに移動します。

2. ターミナルに次のコマンドを入力します。

   python form_recognizer_quickstart.py
   

事前構築済みモデルの出力

予想される出力のスニペットを次に示します。

  --------Recognizing invoice #1--------
  Vendor Name: CONTOSO LTD. has confidence: 0.919
  Vendor Address: 123 456th St New York, NY, 10001 has confidence: 0.907
  Vendor Address Recipient: Contoso Headquarters has confidence: 0.919
  Customer Name: MICROSOFT CORPORATION has confidence: 0.84
  Customer Id: CID-12345 has confidence: 0.956
  Customer Address: 123 Other St, Redmond WA, 98052 has confidence: 0.909
  Customer Address Recipient: Microsoft Corp has confidence: 0.917
  Invoice Id: INV-100 has confidence: 0.972
  Invoice Date: 2019-11-15 has confidence: 0.971
  Invoice Total: CurrencyValue(amount=110.0, symbol=$) has confidence: 0.97
  Due Date: 2019-12-15 has confidence: 0.973

出力全体を表示するには、GitHubのAzureサンプル リポジトリにアクセスして、事前構築済みの請求書モデルの出力を表示します。

form_recognizer_quickstart.py アプリケーションに次のコード サンプルを追加します。 Azure ポータルの Form Recognizer インスタンスの値を使用して、キーとエンドポイントの変数を更新してください。

# import libraries
import os
from azure.ai.formrecognizer import DocumentAnalysisClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

# set `<your-endpoint>` and `<your-key>` variables with the values from the Azure portal
endpoint = "<your-endpoint>"
key = "<your-key>"


def format_polygon(polygon):
    if not polygon:
        return "N/A"
    return ", ".join(["[{}, {}]".format(p.x, p.y) for p in polygon])


def analyze_layout():
    # sample document
    formUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-REST-api-samples/master/curl/form-recognizer/sample-layout.pdf"

    document_analysis_client = DocumentAnalysisClient(
        endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
    )

    poller = document_analysis_client.begin_analyze_document_from_url(
        "prebuilt-layout", formUrl
    )
    result = poller.result()

    for idx, style in enumerate(result.styles):
        print(
            "Document contains {} content".format(
                "handwritten" if style.is_handwritten else "no handwritten"
            )
        )


for page in result.pages:
    print("----Analyzing layout from page #{}----".format(page.page_number))
    print(
        "Page has width: {} and height: {}, measured with unit: {}".format(
            page.width, page.height, page.unit
        )
    )

    for line_idx, line in enumerate(page.lines):
        words = line.get_words()
        print(
            "...Line # {} has word count {} and text '{}' within bounding polygon '{}'".format(
                line_idx,
                len(words),
                line.content,
                format_polygon(line.polygon),
            )
        )

        for word in words:
            print(
                "......Word '{}' has a confidence of {}".format(
                    word.content, word.confidence
                )
            )

    for selection_mark in page.selection_marks:
        print(
            "...Selection mark is '{}' within bounding polygon '{}' and has a confidence of {}".format(
                selection_mark.state,
                format_polygon(selection_mark.polygon),
                selection_mark.confidence,
            )
        )

for table_idx, table in enumerate(result.tables):
    print(
        "Table # {} has {} rows and {} columns".format(
            table_idx, table.row_count, table.column_count
        )
    )
    for region in table.bounding_regions:
        print(
            "Table # {} location on page: {} is {}".format(
                table_idx,
                region.page_number,
                format_polygon(region.polygon),
            )
        )
    for cell in table.cells:
        print(
            "...Cell[{}][{}] has content '{}'".format(
                cell.row_index,
                cell.column_index,
                cell.content,
            )
        )
        for region in cell.bounding_regions:
            print(
                "...content on page {} is within bounding polygon '{}'".format(
                    region.page_number,
                    format_polygon(region.polygon),
                )
            )

print("----------------------------------------")


if __name__ == "__main__":
    analyze_layout()

アプリケーションを実行する

アプリケーションにコード サンプルを追加したら、プログラムをビルドして実行します。

1. form_recognizer_quickstart.py ファイルがあるフォルダーに移動します。

2. ターミナルに次のコマンドを入力します。

   python form_recognizer_quickstart.py
   

| Document Intelligence REST API | Supported Azure SDKS

| Document Intelligence REST API | Supported Azure SDKS |

| Document Intelligence REST API | Supported Azure SDKS |

サンプル ドキュメント

サンプル ドキュメント

curl -v -i -X POST "{endpoint}/documentintelligence/documentModels/{modelId}:analyze?api-version=2024-11-30" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {key}" --data-ascii "{'urlSource': '{your-document-url}'}"

curl -v -i POST "{endpoint}/formrecognizer/documentModels/{modelID}:analyze?api-version=2023-07-31" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {key}" --data-ascii "{'urlSource': '{your-document-url}'}"

curl -v -i POST "{endpoint}/formrecognizer/documentModels/{modelId}:analyze?api-version=2022-08-31" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {key}" --data-ascii "{'urlSource': '{your-document-url}'}"

Analyze document API を呼び出した後、Get analyze result API を呼び出して、操作の状態と抽出されたデータを取得します。 コマンドを実行する前に、次の変更を行います。

Analyze document API を呼び出した後、Get analyze result API を呼び出して、操作の状態と抽出されたデータを取得します。 コマンドを実行する前に、次の変更を行います。

Analyze document API を呼び出した後、Get analyze result API を呼び出して、操作の状態と抽出されたデータを取得します。 コマンドを実行する前に、次の変更を行います。

curl -v -X GET "{endpoint}/documentintelligence/documentModels/{modelId}/analyzeResults/{resultId}?api-version=2024-11-30" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {key}"

curl -v -X GET "{endpoint}/formrecognizer/documentModels/{modelId}/analyzeResults/{resultId}?api-version=2023-07-31" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {key}"

curl -v -X GET "{endpoint}/formrecognizer/documentModels/{modelId}/analyzeResults/{resultId}?api-version=2022-08-31" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {key}"

{
    "status": "succeeded",
    "createdDateTime": "2024-03-25T19:31:37Z",
    "lastUpdatedDateTime": "2024-03-25T19:31:43Z",
    "analyzeResult": {
        "apiVersion": "2024-11-30",
        "modelId": "prebuilt-invoice",
        "stringIndexType": "textElements"...
    ..."pages": [
            {
                "pageNumber": 1,
                "angle": 0,
                "width": 8.5,
                "height": 11,
                "unit": "inch",
                "words": [
                    {
                        "content": "CONTOSO",
                        "boundingBox": [
                            0.5911,
                            0.6857,
                            1.7451,
                            0.6857,
                            1.7451,
                            0.8664,
                            0.5911,
                            0.8664
                        ],
                        "confidence": 1,
                        "span": {
                            "offset": 0,
                            "length": 7
                                }
                      }],
              }]
      }
}

{
    "status": "succeeded",
    "createdDateTime": "2023-08-25T19:31:37Z",
    "lastUpdatedDateTime": "2023-08-25T19:31:43Z",
    "analyzeResult": {
        "apiVersion": "2023-07-31",
        "modelId": "prebuilt-invoice",
        "stringIndexType": "textElements"...
    ..."pages": [
            {
                "pageNumber": 1,
                "angle": 0,
                "width": 8.5,
                "height": 11,
                "unit": "inch",
                "words": [
                    {
                        "content": "CONTOSO",
                        "boundingBox": [
                            0.5911,
                            0.6857,
                            1.7451,
                            0.6857,
                            1.7451,
                            0.8664,
                            0.5911,
                            0.8664
                        ],
                        "confidence": 1,
                        "span": {
                            "offset": 0,
                            "length": 7
                                }
                      }],
              }]
      }
}

{
    "status": "succeeded",
    "createdDateTime": "2022-09-25T19:31:37Z",
    "lastUpdatedDateTime": "2022-09-25T19:31:43Z",
    "analyzeResult": {
        "apiVersion": "2022-08-31",
        "modelId": "prebuilt-invoice",
        "stringIndexType": "textElements"...
    ..."pages": [
            {
                "pageNumber": 1,
                "angle": 0,
                "width": 8.5,
                "height": 11,
                "unit": "inch",
                "words": [
                    {
                        "content": "CONTOSO",
                        "boundingBox": [
                            0.5911,
                            0.6857,
                            1.7451,
                            0.6857,
                            1.7451,
                            0.8664,
                            0.5911,
                            0.8664
                        ],
                        "confidence": 1,
                        "span": {
                            "offset": 0,
                            "length": 7
                                }
                      }],
              }]
      }
}