Okuma OCR Docker kapsayıcılarını yükleme

Kapsayıcılar, Görüntü İşleme API’lerini kendi ortamınızda çalıştırmanızı sağlar. Kapsayıcılar, belirli güvenlik ve veri idare gereksinimleri için çok kullanışlıdır. Bu makalede kapsayıcıları indirmeyi, yüklemeyi ve çalıştırmayı Görüntü İşleme öğrenirsiniz.

Read OCR kapsayıcısı JPEG, PNG, BMP, PDF ve TIFF dosya biçimleri desteğiyle görüntülerden ve belgelerden yazdırılan ve el yazısı metin ayıklamaya olanak tanır. Daha fazla bilgi için bkz. API'yi okuma kılavuzu.

Yenilikler

Okuma kapsayıcılarının mevcut kullanıcıları için, 122 dil desteği ve genel performans ile AI geliştirmeleri desteğiyle Okuma kapsayıcısı yeni 3.2-model-2021-09-30-preview bir sürümü kullanılabilir. Lütfen indirme yönergelerini izleyerek çalışmaya başlama.

Okuma 3.2 kapsayıcısı

Read 3.2 OCR kapsayıcısı şunları sağlar:

• Gelişmiş doğruluk için yeni modeller.
• Aynı belge içinde birden çok dil için destek.
• Toplam 73 dil desteği. OCR tarafından desteklenen dillerin tam listesine bakın.
• Hem belgeler hem de görüntüler için tek bir işlem.
• Daha büyük belgeler ve görüntüler için destek.
• Güven puanları.
• Hem yazdırma hem de el yazısı metni olan belgeler için destek.
• Belgede yalnızca seçili sayfalardan metin ayıklama özelliği.
• Varsayılan metin satırı çıkış sıralamasını yalnızca Latin dilleri için daha doğal bir okuma sırasına seçin.
• El yazısı stili olarak metin satırı sınıflandırması veya yalnızca Latin dilleri için değil.

Bugün Okuma 2.0 kapsayıcıları kullanıyorsanız, yeni sürümlerde yapılan değişiklikler hakkında bilgi edinmek için geçiş kılavuzuna bakın.

Önkoşullar

Kapsayıcıları kullanmadan önce aşağıdaki önkoşulları karşılamanız gerekir:

Azure aboneliğiniz yoksa başlamadan önce ücretsiz bir hesap oluşturun.

Kapsayıcıyı çalıştırmak için onay isteği

Kapsayıcıyı çalıştırmak için onay isteği göndermek için istek formunu doldurun ve gönderin.

Form, siz, şirketiniz ve kapsayıcısını kullanacağınız kullanıcı senaryosu hakkında bilgi ister. Formu gönderdikten sonra, Azure bilişsel hizmetler ekibi bunu gözden geçirir ve bir karar vererek size e-posta ile gönderilir.

Onaylandıktan sonra, makalenin ilerleyen kısımlarında açıklanan Microsoft Container Registry (MCR) dosyasından indirdikten sonra kapsayıcıyı çalıştırabileceksiniz.

Azure aboneliğiniz onaylanmamışsa kapsayıcıyı çalıştıramayacağız.

Gerekli parametreler toplanıyor

Gerekli olan tüm bilişsel hizmetler için üç birincil parametre vardır. Son Kullanıcı Lisans Sözleşmesi 'nin (EULA) değeri ile mevcut olması gerekir accept . Ayrıca, hem bir uç nokta URL 'SI hem de API anahtarı gereklidir.

Uç nokta URI 'SI {ENDPOINT_URI}

Uç nokta URI değeri, karşılık gelen bilişsel hizmet kaynağının Azure Portal genel bakış sayfasında bulunur. Genel bakış sayfasına gidin, uç noktanın üzerine gelin ve bir Copy to clipboard simge görüntülenir. Gerektiğinde kopyalayın ve kullanın.

Belirlenmesine {API_KEY}

Bu anahtar, kapsayıcıyı başlatmak için kullanılır ve ilgili bilişsel hizmet kaynağının Azure portal tuşları sayfasında kullanılabilir. Anahtarlar sayfasına gidin ve Copy to clipboard simgesine tıklayın.

Ana bilgisayar

Ana bilgisayar, Docker kapsayıcısını çalıştıran x64 tabanlı bir bilgisayardır. Şirket içinde veya Azure 'da bir Docker barındırma hizmeti olan bir bilgisayar olabilir; Örneğin:

• Azure Kubernetes hizmeti.
• Azure Container Instances.
• Azure Stackiçin dağıtılan bir Kubernetes kümesi. Daha fazla bilgi için bkz. Azure Stack Için Kubernetes dağıtma.

Gelişmiş Vektör Uzantısı desteği

Ana bilgisayar, docker kapsayıcısını çalıştıran bilgisayardır. Ana bilgisayar Gelişmiş Vektör Uzantılarını (AVX2) desteklemeli. Aşağıdaki komutla Linux konakları üzerinde AVX2 desteğini kontrol edin:

grep -q avx2 /proc/cpuinfo && echo AVX2 supported || echo No AVX2 support detected

Kapsayıcı gereksinimleri ve önerileri

Aşağıdaki tabloda her bir okuma OCR kapsayıcısı için kaynakların en düşük ve önerilen ayırması açıklanmaktadır.

• Her çekirdek en az 2,6 gigahertz (GHz) veya daha hızlı olmalıdır.

Çekirdek ve bellek, --cpus --memory komutunun bir parçası olarak kullanılan ve ayarlarına karşılık gelir docker run .

Kapsayıcı görüntüsünü ile al docker pull

Okuma için kapsayıcı görüntüleri kullanılabilir.

Kapsayıcı docker pull görüntüsünü indirmek için komutunu kullanın.

Okuma OCR kapsayıcısı için Docker çekme

En son önizleme için:

docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.2-model-2021-09-30-preview

docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.2

docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:2.0-preview

docker images --format "table {{.ID}}\t{{.Repository}}\t{{.Tag}}"

IMAGE ID         REPOSITORY                TAG
<image-id>       <repository-path/name>    <tag-name>

Kapsayıcıyı kullanma

Kapsayıcı konak bilgisayara olduktan sonra,kapsayıcıyla çalışmak için aşağıdaki işlemi kullanın.

1. Gerekli faturalama ayarlarıylakapsayıcıyı çalıştırın. Komutun daha fazla örneği docker run kullanılabilir.
2. Kapsayıcının tahmin uç noktasını sorgular.

Kapsayıcıyı ile çalıştırma docker run

Kapsayıcıyı çalıştırmak için docker run komutunu kullanın. ve değerlerinin nasıl elde edildikleri hakkında ayrıntılı bilgi için gerekli parametreleri {ENDPOINT_URI} toplamaya {API_KEY} bakın.

Komutun docker run örnekleri kullanılabilir.

En son önizleme için 3.2 yolunu şu şekilde değiştirin:

mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.2-model-2021-09-30-preview

docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 18g --cpus 8 \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.2 \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}

docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 18g --cpus 8 \
--env Eula=accept \
--env Billing={ENDPOINT_URI} \
--env ApiKey={API_KEY} \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:3.2

docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 16g --cpus 8 \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:2.0-preview \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}

docker run --rm -it -p 5000:5000 --memory 16g --cpus 8 \
--env Eula=accept \
--env Billing={ENDPOINT_URI} \
--env ApiKey={API_KEY} \
mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/vision/read:2.0-preview

Komutun daha fazla örneği docker run kullanılabilir.

Daha yüksek aktarım hızına ihtiyacınız varsa (örneğin, çok sayfalı dosyaları işlerken), Azure Depolama ve Azure Kuyruğu kullanarak bir Kuberneteskümesinde birden çok kapsayıcı dağıtmayı göz önünde bulundurabilirsiniz.

İşleme için görüntüleri depolamak Depolama Azure Depolama kullanıyorsanız kapsayıcıyı çağırarak kullanmak üzere bir bağlantı dizesi oluşturabilirsiniz.

Bağlantı dizenizi bulmak için:

1. Depolama hesaplara gidin ve Azure portal bulun.
2. Sol gezinti listesindeki erişim tuşları ' na tıklayın.
3. Bağlantı dizeniz, bağlantı dizesinin altında bulunur

Birden çok kapsayıcıyı aynı konakta Çalıştır

Açığa çıkarılan bağlantı noktalarıyla birden çok kapsayıcı çalıştırmak istiyorsanız, her kapsayıcıyı farklı bir açığa çıkarılan bağlantı noktasıyla çalıştırdığınızdan emin olun. Örneğin, bağlantı noktası 5000 ' deki ilk kapsayıcıyı ve bağlantı noktası 5001 üzerindeki ikinci kapsayıcıyı çalıştırın.

Bu kapsayıcınızı ve KONAKTA çalışan farklı bir Azure bilişsel Hizmetler kapsayıcısını birlikte kullanabilirsiniz. Aynı bilişsel Hizmetler kapsayıcısının çalışan birden fazla kapsayıcınızı da kullanabilirsiniz.

Bir kapsayıcının çalıştığını doğrulama

Kapsayıcının çalıştığını doğrulamak için birkaç yol vardır. Dış IP adresini ve söz konusu kapsayıcının bağlantı noktasını bulun ve en sevdiğiniz web tarayıcınızı açın. Kapsayıcının çalıştığını doğrulamak için aşağıdaki çeşitli istek URL 'Lerini kullanın. Aşağıda listelenen örnek URL 'Ler aşağıda verilmiştir http://localhost:5000 ancak belirli Kapsayıcınız farklılık gösterebilir. Kapsayıcının dış IP adresine ve açığa çıkarılan bağlantı noktasına güvendiğini aklınızda bulundurun.

Kapsayıcının tahmin uç noktasını sorgulama

Kapsayıcı REST tabanlı sorgu tahmin uç noktası API’lerini sağlar.

En son önizleme için:

3,2 ile aynı Swagger yolunu, ancak 5000 bağlantı noktasında zaten 3,2 ' i dağıttıysanız farklı bir bağlantı noktasını kullanın.

Zaman uyumsuz okuma

En son önizleme için her şey, ek dışında 3,2 ile aynıdır "modelVersion": "2021-09-30-preview" .

 content-length: 0
 date: Fri, 04 Sep 2020 16:23:01 GMT
 operation-location: http://localhost:5000/vision/v3.2/read/operations/a527d445-8a74-4482-8cb3-c98a65ec7ef9
 server: Kestrel

{
  "status": "succeeded",
  "createdDateTime": "2021-02-04T06:32:08.2752706+00:00",
  "lastUpdatedDateTime": "2021-02-04T06:32:08.7706172+00:00",
  "analyzeResult": {
    "version": "3.2.0",
    "readResults": [
      {
        "page": 1,
        "angle": 2.1243,
        "width": 502,
        "height": 252,
        "unit": "pixel",
        "lines": [
          {
            "boundingBox": [
              58,
              42,
              314,
              59,
              311,
              123,
              56,
              121
            ],
            "text": "Tabs vs",
            "appearance": {
              "style": {
                "name": "handwriting",
                "confidence": 0.96
              }
            },
            "words": [
              {
                "boundingBox": [
                  68,
                  44,
                  225,
                  59,
                  224,
                  122,
                  66,
                  123
                ],
                "text": "Tabs",
                "confidence": 0.933
              },
              {
                "boundingBox": [
                  241,
                  61,
                  314,
                  72,
                  314,
                  123,
                  239,
                  122
                ],
                "text": "vs",
                "confidence": 0.977
              }
            ]
          },
          {
            "boundingBox": [
              286,
              171,
              415,
              165,
              417,
              197,
              287,
              201
            ],
            "text": "paces",
            "appearance": {
              "style": {
                "name": "handwriting",
                "confidence": 0.746
              }
            },
            "words": [
              {
                "boundingBox": [
                  286,
                  179,
                  404,
                  166,
                  405,
                  198,
                  290,
                  201
                ],
                "text": "paces",
                "confidence": 0.938
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

 content-length: 0
 date: Fri, 13 Sep 2019 16:23:01 GMT
 operation-location: http://localhost:5000/vision/v2.0/read/operations/a527d445-8a74-4482-8cb3-c98a65ec7ef9
 server: Kestrel

{
  "status": "Succeeded",
  "recognitionResults": [
    {
      "page": 1,
      "clockwiseOrientation": 2.42,
      "width": 502,
      "height": 252,
      "unit": "pixel",
      "lines": [
        {
          "boundingBox": [ 56, 39, 317, 50, 313, 134, 53, 123 ],
          "text": "Tabs VS",
          "words": [
            {
              "boundingBox": [ 90, 43, 243, 53, 243, 123, 94, 125 ],
              "text": "Tabs",
              "confidence": "Low"
            },
            {
              "boundingBox": [ 259, 55, 313, 62, 313, 122, 259, 123 ],
              "text": "VS"
            }
          ]
        },
        {
          "boundingBox": [ 221, 148, 417, 146, 417, 206, 227, 218 ],
          "text": "Spaces",
          "words": [
            {
              "boundingBox": [ 230, 148, 416, 141, 419, 211, 232, 218 ],
              "text": "Spaces"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

Zaman uyumlu okuma

Bir görüntüyü eşzamanlı olarak okumak için aşağıdaki işlemi kullanabilirsiniz.

Resim tamamen okunsa ve yalnızca API bir JSON yanıtı döndürüyor. Bunun tek istisnası bir hata meydana gelir. Bir hata oluştuğunda aşağıdaki JSON döndürülür:

{
    "status": "Failed"
}

JSON yanıt nesnesi, zaman uyumsuz sürümle aynı nesne grafiğine sahiptir. Bir JavaScript kullanıcısı ve tür güvenliği istiyorsanız, JSON yanıtını dönüştürmek için TypeScript kullanmayı düşünün.

Örnek kullanım örneği için, burada TypeScript korumalı alanı ' na bakın ve kullanım kolaylığını görselleştirmek için Çalıştır ' ı seçin.

Kapsayıcıyı durdurma

Kapsayıcıyı kapatmak için kapsayıcının çalıştığı komut satırı ortamında CTRL + C' yi seçin.

Sorun giderme

Kapsayıcıyı bir çıkış bağlaması ve günlüğü etkin olarak çalıştırırsanız kapsayıcı, kapsayıcıyı başlatırken veya çalıştırırken oluşan sorunları gidermek için yararlı olan günlük dosyaları oluşturur.

Bilişsel Hizmetler kapsayıcısını çalıştırırken sorun yaşıyorsanız Microsoft tanılama kapsayıcısını kullanmayı deneyebilirsiniz. Dağıtım ortamınızda Bilişsel Hizmetler kapsayıcılarının beklendiği gibi çalışmasını engelleyebilecek yaygın hataları tanılamak için bu kapsayıcıyı kullanın.

Kapsayıcıyı almak için aşağıdaki Docker pull komutunu kullanın:

docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/diagnostic

Ardından kapsayıcıyı çalıştırın, uç noktanızla değiştirin {ENDPOINT_URI} ve kendi {API_KEY} anahtarınızla değiştirin:

docker run --rm mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/diagnostic \
Eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}

Kapsayıcı, faturalama uç noktasına ağ bağlantısını test eder.

Faturalama

Bilişsel hizmetler kapsayıcıları, Azure hesabınızdaki ilgili kaynağı kullanarak faturalandırma bilgilerini Azure 'a gönderir.

Kapsayıcıya yönelik sorgular, parametresi için kullanılan Azure kaynağının fiyatlandırma katmanında faturalandırılır ApiKey .

Azure bilişsel hizmetler kapsayıcıları, ölçüm/faturalandırma uç noktasına bağlı kalmadan çalıştırılmak üzere lisanslanmaz. Her zaman Faturalandırma bitiş noktasıyla faturalandırma bilgilerini iletmek için kapsayıcıları etkinleştirmeniz gerekir. Bilişsel hizmetler kapsayıcıları, müşteri verilerini (örneğin, çözümlenen resim veya metin gibi) Microsoft 'a göndermez.

Azure'a Bağlanma

Kapsayıcının çalışması için faturalandırma bağımsız değişken değerlerinin olması gerekir. Bu değerler kapsayıcının faturalandırma uç noktasına bağlanmasına izin verir. Kapsayıcı her 10 ila 15 dakikada bir kullanım raporu sağlar. Kapsayıcı, izin verilen zaman penceresinde Azure 'a bağlanmazsa, kapsayıcı çalışmaya devam eder, ancak faturalandırma uç noktası geri yüklenene kadar sorgu hizmeti vermez. Bağlantı, 10 ila 15 dakika aynı zaman aralığında 10 kez denenir. 10 deneciler içindeki faturalandırma uç noktasına bağlanamıyorsa kapsayıcı, istekleri sunmaya yanıt vermez. Faturalandırma için Microsoft 'a gönderilen bilgilerin bir örneği için bilişsel Hizmetler kapsayıcısı hakkında SSS bölümüne bakın.

Faturalandırma bağımsız değişkenleri

Aşağıdaki seçeneklerden üçü de geçerli değerlerle sağlandığında komut kapsayıcıyı başlatır: docker run

Bu seçenekler hakkında daha fazla bilgi için bkz. kapsayıcıları yapılandırma.

Özet

Bu makalede, Görüntü İşleme kapsayıcıları indirmek, yüklemek ve çalıştırmak için kavramları ve iş akışını öğrendiniz. Özet:

• Görüntü İşleme, Docker için bir Linux kapsayıcısı sağlar ve bu da kapsülleme okur.
• Okuma kapsayıcı görüntüsü bir uygulamanın çalıştırmasını gerektirir.
• Kapsayıcı görüntüleri Docker 'da çalışır.
• Kapsayıcının ana bilgisayar URI 'sini belirterek, okuma OCR kapsayıcılarındaki işlemleri çağırmak için REST API ya da SDK kullanabilirsiniz.
• Bir kapsayıcıyı örnekledikten sonra faturalandırma bilgilerini belirtmeniz gerekir.

Sonraki adımlar

• Yapılandırma ayarları için kapsayıcıları yapılandırmayı gözden geçir
• OCR genel bakışını inceleyerek yazdırılmış ve el yazısı metin tanıma hakkında daha fazla bilgi edinin
• Kapsayıcı tarafından desteklenen yöntemler hakkındaki ayrıntılar için okuma API 'sine bakın.
• Görüntü İşleme işlevlerle ilgili sorunları çözmek için sık sorulan sorular (SSS) bölümüne bakın.
• Daha fazla bilişsel Hizmetler kapsayıcısı kullanın