{
"url": "https://www.w3.org/WAI/ER/tests/xhtml/testfiles/resources/pdf/dummy.pdf",
"totalPages": 1,
"pagesReturned": 1,
"text": "Dummy PDF file",
"pages": [
{
"page": 1,
"method": "ocr",
"chars": 14,
"text": "Dummy PDF file"
}
]
}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/14865/pdf+and+image+to+text+ocr+api/38698/extract+text?url=https://www.w3.org/WAI/ER/tests/xhtml/testfiles/resources/pdf/dummy.pdf&lang=en&pages=10' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
Após se cadastrar, cada desenvolvedor recebe uma chave de acesso à API pessoal, uma combinação única de letras e dígitos para acessar nosso endpoint de API. Para autenticar com a PDF e Imagem para Texto OCR API basta incluir seu token Bearer no cabeçalho Authorization.
| Cabeçalho | Descrição |
|---|---|
Authorization
|
Obrigatório
Deve ser Bearer access_key. Veja "Sua chave de acesso à API" acima quando você estiver inscrito.
|
Sem compromisso de longo prazo. Faça upgrade, downgrade ou cancele a qualquer momento.
Extraia texto de um PDF ou URL de imagem Leia a camada de texto incorporada e execute OCR em páginas digitalizadas 17 idiomas incluindo inglês chinês malaio japonês Até 10 páginas por solicitação
A API retorna texto extraído de URLs de PDF ou imagem incluindo o texto completo e detalhes do texto por página Indica se o texto foi recuperado usando uma camada de texto incorporada ou OCR
Os campos principais na resposta incluem "url" (URL de origem) "totalPages" (total de páginas no documento) "pagesReturned" (número de páginas processadas) "text" (texto completo extraído) e "pages" (detalhes de cada página incluindo método e texto)
O endpoint aceita parâmetros como "url" (a URL do PDF ou imagem) e "pages" (o número máximo de páginas a processar, variando de 1 a 10). Os usuários podem personalizar as solicitações especificando esses parâmetros
Os dados da resposta estão estruturados no formato JSON Inclui um resumo do documento e um array de objetos de página cada um contendo detalhes como número da página método de extração contagem de caracteres e texto extraído
Casos de uso típicos incluem digitalizar documentos impressos extrair texto para análise de dados converter materiais digitalizados em formatos editáveis e permitir acessibilidade para usuários com deficiência visual convertendo imagens em texto
Os usuários podem analisar a resposta JSON para acessar o texto completo ou detalhes específicos da página Isso permite a integração em aplicativos para análise de texto gerenciamento de documentos ou processamento adicional com base no conteúdo extraído
A precisão dos dados é mantida através do uso de tecnologia avançada de OCR e pela leitura de camadas de texto incorporadas quando disponíveis Essa abordagem dupla ajuda a garantir maior precisão na extração de texto de vários tipos de documentos
Os usuários podem esperar uma estrutura de resposta consistente com campos para o total de páginas páginas retornadas e informações detalhadas da página O método de extração de texto pode variar com algumas páginas usando OCR e outras usando camadas de texto embutido