## 目次

1. はじめに

2. Azure Computer Vision APIとは？

3. Azure Computer Vision APIの利用手順

   1. Azureアカウントの作成

   2. Computer Visionリソースの作成

   3. APIキーとエンドポイントの取得

4. 画像からテキストを抽出するプロセス

   1. 画像の準備

   2. APIリクエストの構成

      - 使用するHTTPメソッドとヘッダー

      - リクエストボディの内容

   3. APIリクエストの送信と応答の取得

   4. 応答からのテキストデータの解析

5. プログラミング例

   1. Pythonでの実装

   2. 他のプログラミング言語での例

6. 実践への応用

   - 自動化されたデジタルアーカイブ

   - リアルタイムのデータ収集

7. Azure Computer Vision APIの料金とプラン

8. トラブルシューティングとベストプラクティス

9. おわりに

## 1. はじめに

本記事では、Azure Computer Vision APIを使用して画像からテキストを抽出する方法を具体的に紹介します。AzureのAIサービスを活用することで、大規模なデータ分析や自動化が容易になります。

## 2. Azure Computer Vision APIとは？

Azure Computer Vision APIは、Microsoftが提供するクラウドベースの画像処理サービスで、画像識別、顔認識、テキストの抽出（OCR）など多様な機能を持っています。

## 3. Azure Computer Vision APIの利用手順

### 3-1. Azureアカウントの作成

Azureサービスを利用するためには、Microsoft Azureのアカウントが必要です。公式サイトからサインアップを行いましょう。

### 3-2. Computer Visionリソースの作成

Azureポータルにログインし、"Create a resource"ボタンをクリックして「Computer Vision」リソースを作成します。

1. サービス名を入力

2. サブスクリプションを選択

3. リソースグループを選択または新規作成

4. リージョンを選択（ユーザーに最も近い地域を選ぶとよいでしょう）

### 3-3. APIキーとエンドポイントの取得

リソースを作成後、「Quick start」ページに移動し、APIキーとエンドポイントURLをコピーして保存します。この情報はAPIリクエストの際に使用します。

## 4. 画像からテキストを抽出するプロセス

### 4-1. 画像の準備

テキストを抽出したい画像を準備します。JPEG、PNG形式の画像が使用可能です。

### 4-2. APIリクエストの構成

**使用するHTTPメソッドとヘッダー:**

HTTP POSTメソッドを使用します。ヘッダーには以下を含める必要があります。

- `Content-Type`: `application/json`

- `Ocp-Apim-Subscription-Key`: あなたのAPIキー

**リクエストボディの内容:**

![img](/mosaic-code.jpg)

### 4-3. APIリクエストの送信と応答の取得

Azureのエンドポイントに向けてリクエストを送信します。Pythonでは`requests`ライブラリを使い、以下のように実行します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 4-4. 応答からのテキストデータの解析

APIからの応答はJSON形式で返ってきます。`result`の中で`regions`、`lines`、`words`といった要素を解析し、テキストを抽出します。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 5. プログラミング例

### 5-1. Pythonでの実装

Pythonでは、一般的に`requests`ライブラリを使用します。

### 5-2. 他のプログラミング言語での例

C#やJavaScriptを使う場合も、HTTPリクエストの仕組みは同様です。各言語のHTTPリクエストライブラリを使用します。

## 6. 実践への応用

- **自動化されたデジタルアーカイブ:** 文書をデジタル化し、容易に検索可能にします。

- **リアルタイムのデータ収集:** 監視カメラの映像などからリアルタイムで情報を収集できます。

## 7. Azure Computer Vision APIの料金とプラン

使用するプランによって料金が異なります。料金は使用回数ベースで決まるため、詳細はAzureの料金ページで確認してください。

| プラン | 特徴 | 月額料金 |

|-------|------|--------|

| S1    | OCRを含む基本機能 | \$10/1,000件 |

## 8. トラブルシューティングとベストプラクティス

- **APIキーの管理:** APIキーは厳重に保管し、公開しないようにします。

- **エラーレスポンスの処理:** APIエラー時に備えて、レスポンスのステータスコードを常にチェックします。

## 9. おわりに

Azure Computer Vision APIを使用すると、簡単に画像からテキストデータを抽出できます。ビジネスプロセスの効率化に役立ててください。

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## 目次

1. はじめに

2. Azure Computer Vision APIとは？

3. Azure Computer Vision APIの利用手順

   1. Azureアカウントの作成

   2. Computer Visionリソースの作成

   3. APIキーとエンドポイントの取得

4. 画像からテキストを抽出するプロセス

   1. 画像の準備

   2. APIリクエストの構成

      - 使用するHTTPメソッドとヘッダー

      - リクエストボディの内容

   3. APIリクエストの送信と応答の取得

   4. 応答からのテキストデータの解析

5. プログラミング例

   1. Pythonでの実装

   2. 他のプログラミング言語での例

6. 実践への応用

   - 自動化されたデジタルアーカイブ

   - リアルタイムのデータ収集

7. Azure Computer Vision APIの料金とプラン

8. トラブルシューティングとベストプラクティス

9. おわりに

## 1. はじめに

本記事では、Azure Computer Vision APIを使用して画像からテキストを抽出する方法を具体的に紹介します。AzureのAIサービスを活用することで、大規模なデータ分析や自動化が容易になります。

## 2. Azure Computer Vision APIとは？

Azure Computer Vision APIは、Microsoftが提供するクラウドベースの画像処理サービスで、画像識別、顔認識、テキストの抽出（OCR）など多様な機能を持っています。

## 3. Azure Computer Vision APIの利用手順

### 3-1. Azureアカウントの作成

Azureサービスを利用するためには、Microsoft Azureのアカウントが必要です。公式サイトからサインアップを行いましょう。

### 3-2. Computer Visionリソースの作成

Azureポータルにログインし、"Create a resource"ボタンをクリックして「Computer Vision」リソースを作成します。

1. サービス名を入力

2. サブスクリプションを選択

3. リソースグループを選択または新規作成

4. リージョンを選択（ユーザーに最も近い地域を選ぶとよいでしょう）

### 3-3. APIキーとエンドポイントの取得

リソースを作成後、「Quick start」ページに移動し、APIキーとエンドポイントURLをコピーして保存します。この情報はAPIリクエストの際に使用します。

## 4. 画像からテキストを抽出するプロセス

### 4-1. 画像の準備

テキストを抽出したい画像を準備します。JPEG、PNG形式の画像が使用可能です。

### 4-2. APIリクエストの構成

**使用するHTTPメソッドとヘッダー:**

HTTP POSTメソッドを使用します。ヘッダーには以下を含める必要があります。

- `Content-Type`: `application/json`

- `Ocp-Apim-Subscription-Key`: あなたのAPIキー

**リクエストボディの内容:**

```json

{

  "url": "画像のURL"

}

```

### 4-3. APIリクエストの送信と応答の取得

Azureのエンドポイントに向けてリクエストを送信します。Pythonでは`requests`ライブラリを使い、以下のように実行します。

```python

import requests

subscription_key = "あなたのAPIキー"

endpoint = "あなたのエンドポイントURL"

image_url = "画像のURL"

headers = {

    "Ocp-Apim-Subscription-Key": subscription_key,

    "Content-Type": "application/json"

}

data = {

    "url": image_url

}

response = requests.post(endpoint, headers=headers, json=data)

result = response.json()

```

### 4-4. 応答からのテキストデータの解析

APIからの応答はJSON形式で返ってきます。`result`の中で`regions`、`lines`、`words`といった要素を解析し、テキストを抽出します。

```python

for region in result["regions"]:

    for line in region["lines"]:

        line_text = " ".join([word["text"] for word in line["words"]])

        print(line_text)

```

## 5. プログラミング例

### 5-1. Pythonでの実装

Pythonでは、一般的に`requests`ライブラリを使用します。

### 5-2. 他のプログラミング言語での例

C#やJavaScriptを使う場合も、HTTPリクエストの仕組みは同様です。各言語のHTTPリクエストライブラリを使用します。

## 6. 実践への応用

- **自動化されたデジタルアーカイブ:** 文書をデジタル化し、容易に検索可能にします。

- **リアルタイムのデータ収集:** 監視カメラの映像などからリアルタイムで情報を収集できます。

## 7. Azure Computer Vision APIの料金とプラン

使用するプランによって料金が異なります。料金は使用回数ベースで決まるため、詳細はAzureの料金ページで確認してください。

| プラン | 特徴 | 月額料金 |

|-------|------|--------|

| S1    | OCRを含む基本機能 | \$10/1,000件 |

## 8. トラブルシューティングとベストプラクティス

- **APIキーの管理:** APIキーは厳重に保管し、公開しないようにします。

- **エラーレスポンスの処理:** APIエラー時に備えて、レスポンスのステータスコードを常にチェックします。

## 9. おわりに

Azure Computer Vision APIを使用すると、簡単に画像からテキストデータを抽出できます。ビジネスプロセスの効率化に役立ててください。



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