FormRecognizerClient 클래스

참조

FormRecognizerClient는 양식 및 이미지의 정보를 구조화된 데이터로 추출합니다. 미리 빌드된 모델(영수증, 명함, 청구서, ID 문서)을 사용하여 분석하고, 양식의 콘텐츠/레이아웃을 인식하고, 학습된 모델에서 사용자 지정 양식을 분석하는 데 사용할 인터페이스입니다. URL의 입력과 스트림의 입력에 따라 다른 메서드를 제공합니다.

참고

FormRecognizerClient는 API 버전 <=v2.1과 함께 사용해야 합니다.

API 버전 2022-08-31을 사용하려면 DocumentAnalysisClient를 인스턴스화합니다.

상속: azure.ai.formrecognizer._form_base_client.FormRecognizerClientBase

FormRecognizerClient

생성자

FormRecognizerClient(endpoint: str, credential: AzureKeyCredential | TokenCredential, **kwargs: Any)

매개 변수

endpoint: str

필수

지원되는 Cognitive Services 엔드포인트(프로토콜 및 호스트 이름( 예: https://westus2.api.cognitive.microsoft.com).

credential: AzureKeyCredential 또는 TokenCredential

필수

클라이언트가 Azure에 연결하는 데 필요한 자격 증명입니다. API 키 또는 의 토큰 자격 증명identity을 사용하는 경우 AzureKeyCredential의 instance.

api_version: str 또는 FormRecognizerApiVersion

요청에 사용할 서비스의 API 버전입니다. 기본값은 API 버전 v2.1입니다. 이전 버전으로 설정하면 기능 호환성이 저하될 수 있습니다. 지원되는 최신 API 버전 및 기능을 사용하려면 DocumentAnalysisClient를 대신 인스턴스화합니다.

예제

엔드포인트 및 API 키를 사용하여 FormRecognizerClient를 만듭니다.


   from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
   from azure.ai.formrecognizer import FormRecognizerClient
   endpoint = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT"]
   key = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_KEY"]

   form_recognizer_client = FormRecognizerClient(endpoint, AzureKeyCredential(key))

토큰 자격 증명을 사용하여 FormRecognizerClient를 만듭니다.


   """DefaultAzureCredential will use the values from these environment
   variables: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_ID, AZURE_CLIENT_SECRET
   """
   from azure.ai.formrecognizer import FormRecognizerClient
   from azure.identity import DefaultAzureCredential

   endpoint = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT"]
   credential = DefaultAzureCredential()

   form_recognizer_client = FormRecognizerClient(endpoint, credential)

메서드

begin_recognize_business_cards	지정된 비즈니스 카드 필드 텍스트 및 의미 체계 값을 추출합니다. 입력 문서는 지원되는 콘텐츠 형식 중 하나여야 합니다. 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' 또는 'image/bmp'. 비즈니스 카드 찾은 필드를 참조하세요.https://aka.ms/formrecognizer/businesscardfields 버전 v2.1의 새로운 기능: begin_recognize_business_cards 클라이언트 메서드
begin_recognize_business_cards_from_url	지정된 비즈니스 카드 필드 텍스트 및 의미 체계 값을 추출합니다. 입력 문서는 분석할 카드 위치(URL)여야 합니다. 비즈니스 카드 찾은 필드를 참조하세요.https://aka.ms/formrecognizer/businesscardfields 버전 v2.1의 새로운 기능: begin_recognize_business_cards_from_url 클라이언트 메서드
begin_recognize_content	지정된 문서에서 텍스트 및 콘텐츠/레이아웃 정보를 추출합니다. 입력 문서는 지원되는 콘텐츠 형식 중 하나여야 합니다. 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' 또는 'image/bmp'. 버전 v2.1의 새로운 기능: 페이지, 언어 및 reading_order 키워드(keyword) 인수 및 이미지/bmp 콘텐츠 지원
begin_recognize_content_from_url	지정된 문서에서 텍스트 및 레이아웃 정보를 추출합니다. 입력 문서는 분석할 문서의 위치(URL)여야 합니다. 버전 v2.1의 새로운 기능: 페이지, 언어 및 reading_order 키워드(keyword) 인수 및 이미지/bmp 콘텐츠 지원
begin_recognize_custom_forms	레이블을 사용하거나 사용하지 않고 학습된 모델을 사용하여 사용자 지정 양식을 분석합니다. 분석할 양식은 모델을 학습시키는 데 사용된 양식과 동일한 형식이어야 합니다. 입력 문서는 지원되는 콘텐츠 형식 중 하나여야 합니다. 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' 또는 'image/bmp'.
begin_recognize_custom_forms_from_url	레이블을 사용하거나 사용하지 않고 학습된 모델을 사용하여 사용자 지정 양식을 분석합니다. 분석할 양식은 모델을 학습시키는 데 사용된 양식과 동일한 형식이어야 합니다. 입력 문서는 분석할 문서의 위치(URL)여야 합니다.
begin_recognize_identity_documents	지정된 ID 문서에서 필드 텍스트 및 의미 체계 값을 추출합니다. 입력 문서는 지원되는 콘텐츠 형식 중 하나여야 합니다( 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' 또는 'image/bmp'). ID 문서에서 찾은 필드를 참조하세요. https://aka.ms/formrecognizer/iddocumentfields 버전 v2.1의 새로운 기능: begin_recognize_identity_documents 클라이언트 메서드
begin_recognize_identity_documents_from_url	지정된 ID 문서에서 필드 텍스트 및 의미 체계 값을 추출합니다. 입력 문서는 분석할 ID 문서의 위치(URL)여야 합니다. ID 문서에서 찾은 필드를 참조하세요. https://aka.ms/formrecognizer/iddocumentfields 버전 v2.1의 새로운 기능: begin_recognize_identity_documents_from_url 클라이언트 메서드
begin_recognize_invoices	지정된 청구서에서 필드 텍스트 및 의미 체계 값을 추출합니다. 입력 문서는 지원되는 콘텐츠 형식 중 하나여야 합니다( 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' 또는 'image/bmp'). 청구서에 있는 필드를 참조하세요. https://aka.ms/formrecognizer/invoicefields 버전 v2.1의 새로운 기능: begin_recognize_invoices 클라이언트 메서드
begin_recognize_invoices_from_url	지정된 청구서에서 필드 텍스트 및 의미 체계 값을 추출합니다. 입력 문서는 분석할 청구서의 위치(URL)여야 합니다. 여기에서 청구서 카드 찾은 필드를 참조하세요.https://aka.ms/formrecognizer/invoicefields 버전 v2.1의 새로운 기능: begin_recognize_invoices_from_url 클라이언트 메서드
begin_recognize_receipts	지정된 판매 영수증에서 필드 텍스트 및 의미 체계 값을 추출합니다. 입력 문서는 지원되는 콘텐츠 형식 중 하나여야 합니다( 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' 또는 'image/bmp'). 영수증에서 찾은 필드를 참조하세요. https://aka.ms/formrecognizer/receiptfields 버전 v2.1의 새로운 기능: 이미지/bmp 콘텐츠에 대한 인수 및 지원을 키워드(keyword) 로캘 및 페이지
begin_recognize_receipts_from_url	지정된 판매 영수증에서 필드 텍스트 및 의미 체계 값을 추출합니다. 입력 문서는 분석할 영수증의 위치(URL)여야 합니다. 영수증에서 찾은 필드를 참조하세요. https://aka.ms/formrecognizer/receiptfields 버전 v2.1의 새로운 기능: 이미지/bmp 콘텐츠에 대한 인수 및 지원을 키워드(keyword) 로캘 및 페이지
close	세션을 닫습니다 FormRecognizerClient .
send_request	클라이언트의 기존 파이프라인을 사용하여 네트워크 요청을 실행합니다. 요청 URL은 기본 URL을 기준으로 할 수 있습니다. 요청에 사용되는 서비스 API 버전은 달리 지정하지 않는 한 클라이언트의 버전과 동일합니다. 상대 URL에서 클라이언트의 구성된 API 버전을 재정의하는 것은 API 버전 2022-08-31 이상을 사용하는 클라이언트에서 지원됩니다. 모든 API 버전으로 클라이언트에서 지원되는 절대 URL의 재정의. 응답이 오류인 경우 이 메서드는 발생하지 않습니다. 예외를 발생하려면 반환된 응답 개체에서 raise_for_status() 를 호출합니다. 이 메서드를 사용하여 사용자 지정 요청을 보내는 방법에 대한 자세한 내용은 을 참조하세요 https://aka.ms/azsdk/dpcodegen/python/send_request.

begin_recognize_business_cards

지정된 비즈니스 카드 필드 텍스트 및 의미 체계 값을 추출합니다. 입력 문서는 지원되는 콘텐츠 형식 중 하나여야 합니다. 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' 또는 'image/bmp'.

비즈니스 카드 찾은 필드를 참조하세요.https://aka.ms/formrecognizer/businesscardfields

버전 v2.1의 새로운 기능: begin_recognize_business_cards 클라이언트 메서드

begin_recognize_business_cards(business_card: bytes | IO[bytes], **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]

매개 변수

business_card: bytes 또는 IO[bytes]

필수

JPEG, PNG, PDF, TIFF 또는 BMP 형식 파일 스트림 또는 바이트.

locale: str

비즈니스 카드 로캘입니다. 지원되는 로캘에는 en-US, en-AU, en-CA, en-GB 및 en-IN이 포함됩니다.

include_field_elements: bool

각 양식 필드의 선, 단어 및 선택 표시와 같은 페이지 및 필드 요소당 모든 줄을 포함할지 여부입니다.

pages: list[str]

다중 페이지 문서에 대한 사용자 지정 페이지 번호(PDF/TIFF). 결과에서 가져올 페이지 번호 및/또는 페이지 범위를 입력합니다. 페이지 범위의 경우 pages=["1-3", "5-6"]와 같은 하이픈을 사용합니다. 각 페이지 번호 또는 범위를 쉼표로 구분합니다.

content_type: str 또는 FormContentType

API로 전송된 본문의 콘텐츠 형식입니다. 콘텐츠 형식은 자동 검색되지만 이 키워드(keyword) 인수를 전달하여 재정의할 수 있습니다. 옵션은 을 참조하세요 FormContentType.

continuation_token: str

저장된 상태에서 폴러를 다시 시작하는 연속 토큰입니다.

반환

LROPoller의 instance. poller 개체에서 result() 를 호출하여 목록[RecognizedForm]을 반환합니다.

반환 형식

LROPoller[list[RecognizedForm]]

예외

HttpResponseError

예제

파일에서 명함을 인식합니다.


   from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
   from azure.ai.formrecognizer import FormRecognizerClient

   endpoint = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT"]
   key = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_KEY"]

   form_recognizer_client = FormRecognizerClient(
       endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
   )
   with open(path_to_sample_forms, "rb") as f:
       poller = form_recognizer_client.begin_recognize_business_cards(business_card=f, locale="en-US")
   business_cards = poller.result()

   for idx, business_card in enumerate(business_cards):
       print("--------Recognizing business card #{}--------".format(idx+1))
       contact_names = business_card.fields.get("ContactNames")
       if contact_names:
           for contact_name in contact_names.value:
               print("Contact First Name: {} has confidence: {}".format(
                   contact_name.value["FirstName"].value, contact_name.value["FirstName"].confidence
               ))
               print("Contact Last Name: {} has confidence: {}".format(
                   contact_name.value["LastName"].value, contact_name.value["LastName"].confidence
               ))
       company_names = business_card.fields.get("CompanyNames")
       if company_names:
           for company_name in company_names.value:
               print("Company Name: {} has confidence: {}".format(company_name.value, company_name.confidence))
       departments = business_card.fields.get("Departments")
       if departments:
           for department in departments.value:
               print("Department: {} has confidence: {}".format(department.value, department.confidence))
       job_titles = business_card.fields.get("JobTitles")
       if job_titles:
           for job_title in job_titles.value:
               print("Job Title: {} has confidence: {}".format(job_title.value, job_title.confidence))
       emails = business_card.fields.get("Emails")
       if emails:
           for email in emails.value:
               print("Email: {} has confidence: {}".format(email.value, email.confidence))
       websites = business_card.fields.get("Websites")
       if websites:
           for website in websites.value:
               print("Website: {} has confidence: {}".format(website.value, website.confidence))
       addresses = business_card.fields.get("Addresses")
       if addresses:
           for address in addresses.value:
               print("Address: {} has confidence: {}".format(address.value, address.confidence))
       mobile_phones = business_card.fields.get("MobilePhones")
       if mobile_phones:
           for phone in mobile_phones.value:
               print("Mobile phone number: {} has confidence: {}".format(phone.value, phone.confidence))
       faxes = business_card.fields.get("Faxes")
       if faxes:
           for fax in faxes.value:
               print("Fax number: {} has confidence: {}".format(fax.value, fax.confidence))
       work_phones = business_card.fields.get("WorkPhones")
       if work_phones:
           for work_phone in work_phones.value:
               print("Work phone number: {} has confidence: {}".format(work_phone.value, work_phone.confidence))
       other_phones = business_card.fields.get("OtherPhones")
       if other_phones:
           for other_phone in other_phones.value:
               print("Other phone number: {} has confidence: {}".format(other_phone.value, other_phone.confidence))

begin_recognize_business_cards_from_url

지정된 비즈니스 카드 필드 텍스트 및 의미 체계 값을 추출합니다. 입력 문서는 분석할 카드 위치(URL)여야 합니다.

비즈니스 카드 찾은 필드를 참조하세요.https://aka.ms/formrecognizer/businesscardfields

버전 v2.1의 새로운 기능: begin_recognize_business_cards_from_url 클라이언트 메서드

begin_recognize_business_cards_from_url(business_card_url: str, **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]

매개 변수

business_card_url: str

필수

분석할 비즈니스 카드 URL입니다. 입력은 지원되는 형식 중 하나인 JPEG, PNG, PDF, TIFF 또는 BMP의 유효한 인코딩된 URL이어야 합니다.

locale: str

비즈니스 카드 로캘입니다. 지원되는 로캘에는 en-US, en-AU, en-CA, en-GB 및 en-IN이 포함됩니다.

include_field_elements: bool

각 양식 필드의 선, 단어 및 선택 표시와 같은 페이지 및 필드 요소당 모든 줄을 포함할지 여부입니다.

pages: list[str]

continuation_token: str

저장된 상태에서 폴러를 다시 시작하는 연속 토큰입니다.

반환

LROPoller의 instance. poller 개체에서 result() 를 호출하여 목록[RecognizedForm]을 반환합니다.

반환 형식

LROPoller[list[RecognizedForm]]

예외

HttpResponseError

begin_recognize_content

지정된 문서에서 텍스트 및 콘텐츠/레이아웃 정보를 추출합니다. 입력 문서는 지원되는 콘텐츠 형식 중 하나여야 합니다. 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' 또는 'image/bmp'.

버전 v2.1의 새로운 기능: 페이지, 언어 및 reading_order 키워드(keyword) 인수 및 이미지/bmp 콘텐츠 지원

begin_recognize_content(form: bytes | IO[bytes], **kwargs: Any) -> LROPoller[List[FormPage]]

매개 변수

form: bytes 또는 IO[bytes]

필수

JPEG, PNG, PDF, TIFF 또는 BMP 형식 파일 스트림 또는 바이트.

pages: list[str]

language: str

문서에 있는 텍스트의 BCP-47 언어 코드입니다. 지원되는 언어 코드는 를 참조하세요 https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/form-recognizer/language-support. 콘텐츠는 자동 언어 식별 및 다국어 문서를 지원하므로 문서를 특정 언어로 강제로 처리하려는 경우에만 언어 코드를 제공합니다.

reading_order: str

반환된 텍스트 줄을 정렬하는 읽기 순서 알고리즘입니다. 지원되는 읽기 순서에는 기본(기본값), 자연이 포함됩니다. 'basic'을 설정하여 왼쪽에서 오른쪽으로, 위에서 아래로 선을 정렬합니다. 경우에 따라 근접이 더 높은 우선 순위로 처리됩니다. 위치 정보를 사용하여 주변 선을 함께 유지하여 줄을 정렬하도록 'natural'을 설정합니다.

content_type: str 또는 FormContentType

continuation_token: str

저장된 상태에서 폴러를 다시 시작하는 연속 토큰입니다.

반환

LROPoller의 instance. poller 개체에서 result() 를 호출하여 목록[FormPage]을 반환합니다.

반환 형식

LROPoller[list[FormPage]]

예외

HttpResponseError

예제

양식에서 텍스트 및 콘텐츠/레이아웃 정보를 인식합니다.


   from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
   from azure.ai.formrecognizer import FormRecognizerClient

   endpoint = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT"]
   key = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_KEY"]

   form_recognizer_client = FormRecognizerClient(endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key))
   with open(path_to_sample_forms, "rb") as f:
       poller = form_recognizer_client.begin_recognize_content(form=f)
   form_pages = poller.result()

   for idx, content in enumerate(form_pages):
       print("----Recognizing content from page #{}----".format(idx+1))
       print("Page has width: {} and height: {}, measured with unit: {}".format(
           content.width,
           content.height,
           content.unit
       ))
       for table_idx, table in enumerate(content.tables):
           print("Table # {} has {} rows and {} columns".format(table_idx, table.row_count, table.column_count))
           print("Table # {} location on page: {}".format(table_idx, format_bounding_box(table.bounding_box)))
           for cell in table.cells:
               print("...Cell[{}][{}] has text '{}' within bounding box '{}'".format(
                   cell.row_index,
                   cell.column_index,
                   cell.text,
                   format_bounding_box(cell.bounding_box)
               ))

       for line_idx, line in enumerate(content.lines):
           print("Line # {} has word count '{}' and text '{}' within bounding box '{}'".format(
               line_idx,
               len(line.words),
               line.text,
               format_bounding_box(line.bounding_box)
           ))
           if line.appearance:
               if line.appearance.style_name == "handwriting" and line.appearance.style_confidence > 0.8:
                   print("Text line '{}' is handwritten and might be a signature.".format(line.text))
           for word in line.words:
               print("...Word '{}' has a confidence of {}".format(word.text, word.confidence))

       for selection_mark in content.selection_marks:
           print("Selection mark is '{}' within bounding box '{}' and has a confidence of {}".format(
               selection_mark.state,
               format_bounding_box(selection_mark.bounding_box),
               selection_mark.confidence
           ))
       print("----------------------------------------")

begin_recognize_content_from_url

지정된 문서에서 텍스트 및 레이아웃 정보를 추출합니다. 입력 문서는 분석할 문서의 위치(URL)여야 합니다.

버전 v2.1의 새로운 기능: 페이지, 언어 및 reading_order 키워드(keyword) 인수 및 이미지/bmp 콘텐츠 지원

begin_recognize_content_from_url(form_url: str, **kwargs: Any) -> LROPoller[List[FormPage]]

매개 변수

form_url: str

필수

분석할 양식의 URL입니다. 입력은 지원되는 형식 중 하나인 JPEG, PNG, PDF, TIFF 또는 BMP의 유효한 인코딩된 URL이어야 합니다.

pages: list[str]

language: str

reading_order: str

continuation_token: str

저장된 상태에서 폴러를 다시 시작하는 연속 토큰입니다.

반환

LROPoller의 instance. poller 개체에서 result() 를 호출하여 목록[FormPage]을 반환합니다.

반환 형식

LROPoller[list[FormPage]]

예외

HttpResponseError

begin_recognize_custom_forms

레이블을 사용하거나 사용하지 않고 학습된 모델을 사용하여 사용자 지정 양식을 분석합니다. 분석할 양식은 모델을 학습시키는 데 사용된 양식과 동일한 형식이어야 합니다. 입력 문서는 지원되는 콘텐츠 형식 중 하나여야 합니다. 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' 또는 'image/bmp'.

begin_recognize_custom_forms(model_id: str, form: bytes | IO[bytes], **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]

매개 변수

model_id: str

필수

사용자 지정 모델 식별자입니다.

form: bytes 또는 IO[bytes]

필수

JPEG, PNG, PDF, TIFF 또는 BMP 형식 파일 스트림 또는 바이트.

include_field_elements: bool

페이지당 모든 줄과 각 양식 필드의 선, 단어 및 선택 표시와 같은 필드 요소를 포함할지 여부입니다.

content_type: str 또는 FormContentType

API로 전송된 본문의 콘텐츠 형식입니다. 콘텐츠 형식은 자동 검색되지만 이 키워드(keyword) 인수를 전달하여 재정의할 수 있습니다. 옵션은 를 참조하세요 FormContentType.

pages: list[str]

continuation_token: str

저장된 상태에서 폴러를 다시 시작하는 연속 토큰입니다.

반환

LROPoller의 instance. poller 개체에서 result() 를 호출하여 목록[RecognizedForm]을 반환합니다.

반환 형식

LROPoller[list[RecognizedForm]]

예외

HttpResponseError

예제

사용자 지정 양식에서 필드 및 값을 인식합니다.


   from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
   from azure.ai.formrecognizer import FormRecognizerClient

   endpoint = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT"]
   key = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_KEY"]
   model_id = os.getenv("CUSTOM_TRAINED_MODEL_ID", custom_model_id)

   form_recognizer_client = FormRecognizerClient(
       endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
   )

   # Make sure your form's type is included in the list of form types the custom model can recognize
   with open(path_to_sample_forms, "rb") as f:
       poller = form_recognizer_client.begin_recognize_custom_forms(
           model_id=model_id, form=f, include_field_elements=True
       )
   forms = poller.result()

   for idx, form in enumerate(forms):
       print("--------Recognizing Form #{}--------".format(idx+1))
       print("Form has type {}".format(form.form_type))
       print("Form has form type confidence {}".format(form.form_type_confidence))
       print("Form was analyzed with model with ID {}".format(form.model_id))
       for name, field in form.fields.items():
           # each field is of type FormField
           # label_data is populated if you are using a model trained without labels,
           # since the service needs to make predictions for labels if not explicitly given to it.
           if field.label_data:
               print("...Field '{}' has label '{}' with a confidence score of {}".format(
                   name,
                   field.label_data.text,
                   field.confidence
               ))

           print("...Label '{}' has value '{}' with a confidence score of {}".format(
               field.label_data.text if field.label_data else name, field.value, field.confidence
           ))

       # iterate over tables, lines, and selection marks on each page
       for page in form.pages:
           for i, table in enumerate(page.tables):
               print("\nTable {} on page {}".format(i+1, table.page_number))
               for cell in table.cells:
                   print("...Cell[{}][{}] has text '{}' with confidence {}".format(
                       cell.row_index, cell.column_index, cell.text, cell.confidence
                   ))
           print("\nLines found on page {}".format(page.page_number))
           for line in page.lines:
               print("...Line '{}' is made up of the following words: ".format(line.text))
               for word in line.words:
                   print("......Word '{}' has a confidence of {}".format(
                       word.text,
                       word.confidence
                   ))
           if page.selection_marks:
               print("\nSelection marks found on page {}".format(page.page_number))
               for selection_mark in page.selection_marks:
                   print("......Selection mark is '{}' and has a confidence of {}".format(
                       selection_mark.state,
                       selection_mark.confidence
                   ))

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

begin_recognize_custom_forms_from_url

레이블을 사용하거나 사용하지 않고 학습된 모델을 사용하여 사용자 지정 양식을 분석합니다. 분석할 양식은 모델을 학습시키는 데 사용된 양식과 동일한 형식이어야 합니다. 입력 문서는 분석할 문서의 위치(URL)여야 합니다.

begin_recognize_custom_forms_from_url(model_id: str, form_url: str, **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]

매개 변수

model_id: str

필수

사용자 지정 모델 식별자입니다.

form_url: str

필수

분석할 양식의 URL입니다. 입력은 지원되는 형식 중 하나인 JPEG, PNG, PDF, TIFF 또는 BMP의 유효한 인코딩된 URL이어야 합니다.

include_field_elements: bool

페이지당 모든 줄과 각 양식 필드의 선, 단어 및 선택 표시와 같은 필드 요소를 포함할지 여부입니다.

pages: list[str]

continuation_token: str

저장된 상태에서 폴러를 다시 시작하는 연속 토큰입니다.

반환

LROPoller의 instance. poller 개체에서 result() 를 호출하여 목록[RecognizedForm]을 반환합니다.

반환 형식

LROPoller[list[RecognizedForm]]

예외

HttpResponseError

begin_recognize_identity_documents

지정된 ID 문서에서 필드 텍스트 및 의미 체계 값을 추출합니다. 입력 문서는 지원되는 콘텐츠 형식 중 하나여야 합니다( 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' 또는 'image/bmp').

ID 문서에서 찾은 필드를 참조하세요. https://aka.ms/formrecognizer/iddocumentfields

버전 v2.1의 새로운 기능: begin_recognize_identity_documents 클라이언트 메서드

begin_recognize_identity_documents(identity_document: bytes | IO[bytes], **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]

매개 변수

identity_document: bytes 또는 IO[bytes]

필수

JPEG, PNG, PDF, TIFF 또는 BMP 형식 파일 스트림 또는 바이트.

include_field_elements: bool

페이지당 모든 줄과 각 양식 필드의 선, 단어 및 선택 표시와 같은 필드 요소를 포함할지 여부입니다.

content_type: str 또는 FormContentType

continuation_token: str

저장된 상태에서 폴러를 다시 시작하는 연속 토큰입니다.

pages: list[str]

반환

LROPoller의 instance. poller 개체에서 result() 를 호출하여 목록[RecognizedForm]을 반환합니다.

반환 형식

LROPoller[list[RecognizedForm]]

예외

HttpResponseError

예제

ID 문서 필드 인식


   from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
   from azure.ai.formrecognizer import FormRecognizerClient

   endpoint = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT"]
   key = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_KEY"]

   form_recognizer_client = FormRecognizerClient(
       endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
   )
   with open(path_to_sample_forms, "rb") as f:
       poller = form_recognizer_client.begin_recognize_identity_documents(identity_document=f)
   id_documents = poller.result()

   for idx, id_document in enumerate(id_documents):
       print("--------Recognizing ID document #{}--------".format(idx+1))
       first_name = id_document.fields.get("FirstName")
       if first_name:
           print("First Name: {} has confidence: {}".format(first_name.value, first_name.confidence))
       last_name = id_document.fields.get("LastName")
       if last_name:
           print("Last Name: {} has confidence: {}".format(last_name.value, last_name.confidence))
       document_number = id_document.fields.get("DocumentNumber")
       if document_number:
           print("Document Number: {} has confidence: {}".format(document_number.value, document_number.confidence))
       dob = id_document.fields.get("DateOfBirth")
       if dob:
           print("Date of Birth: {} has confidence: {}".format(dob.value, dob.confidence))
       doe = id_document.fields.get("DateOfExpiration")
       if doe:
           print("Date of Expiration: {} has confidence: {}".format(doe.value, doe.confidence))
       sex = id_document.fields.get("Sex")
       if sex:
           print("Sex: {} has confidence: {}".format(sex.value, sex.confidence))
       address = id_document.fields.get("Address")
       if address:
           print("Address: {} has confidence: {}".format(address.value, address.confidence))
       country_region = id_document.fields.get("CountryRegion")
       if country_region:
           print("Country/Region: {} has confidence: {}".format(country_region.value, country_region.confidence))
       region = id_document.fields.get("Region")
       if region:
           print("Region: {} has confidence: {}".format(region.value, region.confidence))

begin_recognize_identity_documents_from_url

지정된 ID 문서에서 필드 텍스트 및 의미 체계 값을 추출합니다. 입력 문서는 분석할 ID 문서의 위치(URL)여야 합니다.

ID 문서에서 찾은 필드를 참조하세요. https://aka.ms/formrecognizer/iddocumentfields

버전 v2.1의 새로운 기능: begin_recognize_identity_documents_from_url 클라이언트 메서드

begin_recognize_identity_documents_from_url(identity_document_url: str, **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]

매개 변수

identity_document_url: str

필수

분석할 ID 문서의 URL입니다. 입력은 지원되는 형식 중 하나인 JPEG, PNG, PDF, TIFF 또는 BMP의 유효한 인코딩된 URL이어야 합니다.

include_field_elements: bool

페이지당 모든 줄과 각 양식 필드의 선, 단어 및 선택 표시와 같은 필드 요소를 포함할지 여부입니다.

continuation_token: str

저장된 상태에서 폴러를 다시 시작하는 연속 토큰입니다.

pages: list[str]

반환

LROPoller의 instance. poller 개체에서 result() 를 호출하여 목록[RecognizedForm]을 반환합니다.

반환 형식

LROPoller[list[RecognizedForm]]

예외

HttpResponseError

begin_recognize_invoices

지정된 청구서에서 필드 텍스트 및 의미 체계 값을 추출합니다. 입력 문서는 지원되는 콘텐츠 형식 중 하나여야 합니다( 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' 또는 'image/bmp').

청구서에 있는 필드를 참조하세요. https://aka.ms/formrecognizer/invoicefields

버전 v2.1의 새로운 기능: begin_recognize_invoices 클라이언트 메서드

begin_recognize_invoices(invoice: bytes | IO[bytes], **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]

매개 변수

invoice: bytes 또는 IO[bytes]

필수

JPEG, PNG, PDF, TIFF 또는 BMP 형식 파일 스트림 또는 바이트.

locale: str

청구서의 로캘입니다. 지원되는 로캘은 다음과 같습니다. en-US

include_field_elements: bool

페이지당 모든 줄과 각 양식 필드의 선, 단어 및 선택 표시와 같은 필드 요소를 포함할지 여부입니다.

pages: list[str]

content_type: str 또는 FormContentType

continuation_token: str

저장된 상태에서 폴러를 다시 시작하는 연속 토큰입니다.

반환

LROPoller의 instance. poller 개체에서 result() 를 호출하여 목록[RecognizedForm]을 반환합니다.

반환 형식

LROPoller[list[RecognizedForm]]

예외

HttpResponseError

예제

파일에서 청구서를 인식합니다.


   from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
   from azure.ai.formrecognizer import FormRecognizerClient

   endpoint = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT"]
   key = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_KEY"]

   form_recognizer_client = FormRecognizerClient(
       endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
   )
   with open(path_to_sample_forms, "rb") as f:
       poller = form_recognizer_client.begin_recognize_invoices(invoice=f, locale="en-US")
   invoices = poller.result()

   for idx, invoice in enumerate(invoices):
       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))

begin_recognize_invoices_from_url

지정된 청구서에서 필드 텍스트 및 의미 체계 값을 추출합니다. 입력 문서는 분석할 청구서의 위치(URL)여야 합니다.

여기에서 청구서 카드 찾은 필드를 참조하세요.https://aka.ms/formrecognizer/invoicefields

버전 v2.1의 새로운 기능: begin_recognize_invoices_from_url 클라이언트 메서드

begin_recognize_invoices_from_url(invoice_url: str, **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]

매개 변수

invoice_url: str

필수

분석할 청구서의 URL입니다. 입력은 지원되는 형식 중 하나인 JPEG, PNG, PDF, TIFF 또는 BMP의 유효한 인코딩된 URL이어야 합니다.

locale: str

청구서의 로캘입니다. 지원되는 로캘은 다음과 같습니다. en-US

include_field_elements: bool

페이지당 모든 줄과 각 양식 필드의 선, 단어 및 선택 표시와 같은 필드 요소를 포함할지 여부입니다.

pages: list[str]

continuation_token: str

저장된 상태에서 폴러를 다시 시작하는 연속 토큰입니다.

반환

LROPoller의 instance. poller 개체에서 result() 를 호출하여 목록[RecognizedForm]을 반환합니다.

반환 형식

LROPoller[list[RecognizedForm]]

예외

HttpResponseError

begin_recognize_receipts

지정된 판매 영수증에서 필드 텍스트 및 의미 체계 값을 추출합니다. 입력 문서는 지원되는 콘텐츠 형식 중 하나여야 합니다( 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' 또는 'image/bmp').

영수증에서 찾은 필드를 참조하세요. https://aka.ms/formrecognizer/receiptfields

버전 v2.1의 새로운 기능: 이미지/bmp 콘텐츠에 대한 인수 및 지원을 키워드(keyword) 로캘 및 페이지

begin_recognize_receipts(receipt: bytes | IO[bytes], **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]

매개 변수

receipt: bytes 또는 IO[bytes]

필수

JPEG, PNG, PDF, TIFF 또는 BMP 형식 파일 스트림 또는 바이트.

include_field_elements: bool

페이지당 모든 줄과 각 양식 필드의 선, 단어 및 선택 표시와 같은 필드 요소를 포함할지 여부입니다.

content_type: str 또는 FormContentType

continuation_token: str

저장된 상태에서 폴러를 다시 시작하는 연속 토큰입니다.

locale: str

영수증의 로캘입니다. 지원되는 로캘에는 en-US, en-AU, en-CA, en-GB 및 en-IN이 포함됩니다.

pages: list[str]

반환

LROPoller의 instance. poller 개체에서 result() 를 호출하여 목록[RecognizedForm]을 반환합니다.

반환 형식

LROPoller[list[RecognizedForm]]

예외

HttpResponseError

예제

판매 영수증 필드를 인식합니다.


   from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
   from azure.ai.formrecognizer import FormRecognizerClient

   endpoint = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT"]
   key = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_KEY"]

   form_recognizer_client = FormRecognizerClient(
       endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
   )
   with open(path_to_sample_forms, "rb") as f:
       poller = form_recognizer_client.begin_recognize_receipts(receipt=f, locale="en-US")
   receipts = poller.result()

   for idx, receipt in enumerate(receipts):
       print("--------Recognizing receipt #{}--------".format(idx+1))
       receipt_type = receipt.fields.get("ReceiptType")
       if receipt_type:
           print("Receipt Type: {} has confidence: {}".format(receipt_type.value, receipt_type.confidence))
       merchant_name = receipt.fields.get("MerchantName")
       if merchant_name:
           print("Merchant Name: {} has confidence: {}".format(merchant_name.value, merchant_name.confidence))
       transaction_date = receipt.fields.get("TransactionDate")
       if transaction_date:
           print("Transaction Date: {} has confidence: {}".format(transaction_date.value, transaction_date.confidence))
       if receipt.fields.get("Items"):
           print("Receipt items:")
           for idx, item in enumerate(receipt.fields.get("Items").value):
               print("...Item #{}".format(idx+1))
               item_name = item.value.get("Name")
               if item_name:
                   print("......Item Name: {} has confidence: {}".format(item_name.value, item_name.confidence))
               item_quantity = item.value.get("Quantity")
               if item_quantity:
                   print("......Item Quantity: {} has confidence: {}".format(item_quantity.value, item_quantity.confidence))
               item_price = item.value.get("Price")
               if item_price:
                   print("......Individual Item Price: {} has confidence: {}".format(item_price.value, item_price.confidence))
               item_total_price = item.value.get("TotalPrice")
               if item_total_price:
                   print("......Total Item Price: {} has confidence: {}".format(item_total_price.value, item_total_price.confidence))
       subtotal = receipt.fields.get("Subtotal")
       if subtotal:
           print("Subtotal: {} has confidence: {}".format(subtotal.value, subtotal.confidence))
       tax = receipt.fields.get("Tax")
       if tax:
           print("Tax: {} has confidence: {}".format(tax.value, tax.confidence))
       tip = receipt.fields.get("Tip")
       if tip:
           print("Tip: {} has confidence: {}".format(tip.value, tip.confidence))
       total = receipt.fields.get("Total")
       if total:
           print("Total: {} has confidence: {}".format(total.value, total.confidence))
       print("--------------------------------------")

begin_recognize_receipts_from_url

지정된 판매 영수증에서 필드 텍스트 및 의미 체계 값을 추출합니다. 입력 문서는 분석할 영수증의 위치(URL)여야 합니다.

영수증에서 찾은 필드를 참조하세요. https://aka.ms/formrecognizer/receiptfields

버전 v2.1의 새로운 기능: 이미지/bmp 콘텐츠에 대한 인수 및 지원을 키워드(keyword) 로캘 및 페이지

begin_recognize_receipts_from_url(receipt_url: str, **kwargs: Any) -> LROPoller[List[RecognizedForm]]

매개 변수

receipt_url: str

필수

분석할 영수증의 URL입니다. 입력은 지원되는 형식 중 하나인 JPEG, PNG, PDF, TIFF 또는 BMP의 유효한 인코딩된 URL이어야 합니다.

include_field_elements: bool

페이지당 모든 줄과 각 양식 필드의 선, 단어 및 선택 표시와 같은 필드 요소를 포함할지 여부입니다.

continuation_token: str

저장된 상태에서 폴러를 다시 시작하는 연속 토큰입니다.

locale: str

영수증의 로캘입니다. 지원되는 로캘에는 en-US, en-AU, en-CA, en-GB 및 en-IN이 포함됩니다.

pages: list[str]

반환

LROPoller의 instance. poller 개체에서 result() 를 호출하여 목록[RecognizedForm]을 반환합니다.

반환 형식

LROPoller[list[RecognizedForm]]

예외

HttpResponseError

예제

URL에서 판매 영수증 필드를 인식합니다.


   from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
   from azure.ai.formrecognizer import FormRecognizerClient

   endpoint = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_ENDPOINT"]
   key = os.environ["AZURE_FORM_RECOGNIZER_KEY"]

   form_recognizer_client = FormRecognizerClient(
       endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key)
   )
   url = "https://raw.githubusercontent.com/Azure/azure-sdk-for-python/main/sdk/formrecognizer/azure-ai-formrecognizer/tests/sample_forms/receipt/contoso-receipt.png"
   poller = form_recognizer_client.begin_recognize_receipts_from_url(receipt_url=url)
   receipts = poller.result()

   for idx, receipt in enumerate(receipts):
       print("--------Recognizing receipt #{}--------".format(idx+1))
       receipt_type = receipt.fields.get("ReceiptType")
       if receipt_type:
           print("Receipt Type: {} has confidence: {}".format(receipt_type.value, receipt_type.confidence))
       merchant_name = receipt.fields.get("MerchantName")
       if merchant_name:
           print("Merchant Name: {} has confidence: {}".format(merchant_name.value, merchant_name.confidence))
       transaction_date = receipt.fields.get("TransactionDate")
       if transaction_date:
           print("Transaction Date: {} has confidence: {}".format(transaction_date.value, transaction_date.confidence))
       if receipt.fields.get("Items"):
           print("Receipt items:")
           for idx, item in enumerate(receipt.fields.get("Items").value):
               print("...Item #{}".format(idx+1))
               item_name = item.value.get("Name")
               if item_name:
                   print("......Item Name: {} has confidence: {}".format(item_name.value, item_name.confidence))
               item_quantity = item.value.get("Quantity")
               if item_quantity:
                   print("......Item Quantity: {} has confidence: {}".format(item_quantity.value, item_quantity.confidence))
               item_price = item.value.get("Price")
               if item_price:
                   print("......Individual Item Price: {} has confidence: {}".format(item_price.value, item_price.confidence))
               item_total_price = item.value.get("TotalPrice")
               if item_total_price:
                   print("......Total Item Price: {} has confidence: {}".format(item_total_price.value, item_total_price.confidence))
       subtotal = receipt.fields.get("Subtotal")
       if subtotal:
           print("Subtotal: {} has confidence: {}".format(subtotal.value, subtotal.confidence))
       tax = receipt.fields.get("Tax")
       if tax:
           print("Tax: {} has confidence: {}".format(tax.value, tax.confidence))
       tip = receipt.fields.get("Tip")
       if tip:
           print("Tip: {} has confidence: {}".format(tip.value, tip.confidence))
       total = receipt.fields.get("Total")
       if total:
           print("Total: {} has confidence: {}".format(total.value, total.confidence))
       print("--------------------------------------")

close

세션을 닫습니다 FormRecognizerClient .

close() -> None

예외

HttpResponseError

send_request

클라이언트의 기존 파이프라인을 사용하여 네트워크 요청을 실행합니다.

요청 URL은 기본 URL을 기준으로 할 수 있습니다. 요청에 사용되는 서비스 API 버전은 달리 지정하지 않는 한 클라이언트의 버전과 동일합니다. 상대 URL에서 클라이언트의 구성된 API 버전을 재정의하는 것은 API 버전 2022-08-31 이상을 사용하는 클라이언트에서 지원됩니다. 모든 API 버전으로 클라이언트에서 지원되는 절대 URL의 재정의. 응답이 오류인 경우 이 메서드는 발생하지 않습니다. 예외를 발생하려면 반환된 응답 개체에서 raise_for_status() 를 호출합니다. 이 메서드를 사용하여 사용자 지정 요청을 보내는 방법에 대한 자세한 내용은 을 참조하세요 https://aka.ms/azsdk/dpcodegen/python/send_request.

send_request(request: HttpRequest, *, stream: bool = False, **kwargs) -> HttpResponse

매개 변수

request: HttpRequest

필수

만들려는 네트워크 요청입니다.

stream: bool

응답 페이로드가 스트리밍될지 여부입니다. 기본값은 False입니다.

반환

네트워크 호출의 응답입니다. 응답에 대한 오류 처리는 수행하지 않습니다.

반환 형식

HttpResponse

예외

HttpResponseError

다음을 통해 공유

FormRecognizerClient 클래스

생성자

매개 변수

예제

메서드

begin_recognize_business_cards

매개 변수

반환

반환 형식

예외

예제

begin_recognize_business_cards_from_url

매개 변수

반환

반환 형식

예외

begin_recognize_content

매개 변수

반환

반환 형식

예외

예제

begin_recognize_content_from_url

매개 변수

반환

반환 형식

예외

begin_recognize_custom_forms

매개 변수

반환

반환 형식

예외

예제

begin_recognize_custom_forms_from_url

매개 변수

반환

반환 형식

예외

begin_recognize_identity_documents

매개 변수

반환

반환 형식

예외

예제

begin_recognize_identity_documents_from_url

매개 변수

반환

반환 형식

예외

begin_recognize_invoices

매개 변수

반환

반환 형식

예외

예제

begin_recognize_invoices_from_url

매개 변수

반환

반환 형식

예외

begin_recognize_receipts

매개 변수

반환

반환 형식

예외

예제

begin_recognize_receipts_from_url

매개 변수

반환

반환 형식

예외

예제

close

예외

send_request

매개 변수

반환

반환 형식

예외