OCR

OCR(Optical Character Recognition) 모델은 이미지와 PDF에서 텍스트를 인식하고 디지털 형식으로 변환합니다. 이미지, 문서 속 텍스트를 추출합니다. 높은 정확도로 효율적인 문서 처리와 데이터 관리를 가능하게 하며, 디지털화된 환경에서 정보 접근성을 높여 줍니다.

vailable Models

Model

Description

ocr-251030

텍스트 인식 정확도가 뛰어나며, 다양한 언어의 텍스트를 효율적으로 변환합니다. 다양한 이미지 포맷과 PDF 유형의 문서를 처리할 수 있습니다.

Request

Method

EndPoint

post

https://aiplatform-api.rest.univa.co.kr/rest/v1/image/ocr

Request Headers

Name

Value

Content-Type

multipart/form-data

x-api-key

UNIVA-API-KEY

curl -X POST 'https://aiplatform-api.rest.univa.co.kr/rest/v1/image/ocr' \
    -H 'x-api-key: UNIVA-API-KEY' \
    -H 'Content-Type: multipart/form-data' \
    -F 'file=@YOUR-FILE-PATH;type=image/png'

const axios = require('axios')
const FormData = require('form-data')
const fs = require('fs')
const path = require('path')

const apiKey = 'UNIVA-API-KEY'
const url = 'https://aiplatform-api.rest.univa.co.kr/rest/v1/image/ocr'
const filePath = path.join(__dirname, 'YOUR-FILE-PATH')

const form = new FormData()
form.append('file', fs.createReadStream(filePath),
            {contentType: 'image/png'} 
)
 
axios
  .post(url, form, {
    headers: {
      'x-api-key': apiKey,
      ...form.getHeaders(),
    },
  })
  .then((response) => {
    console.log('Status Code:', response.status)
    console.log('Response Body:', response.data)
  })
  .catch((error) => {
    console.error('Error:', error)
  })

import org.apache.hc.client5.http.classic.methods.HttpPost;
import org.apache.hc.client5.http.entity.mime.FileBody;
import org.apache.hc.client5.http.entity.mime.MultipartEntityBuilder;
import org.apache.hc.client5.http.entity.mime.StringBody;
import org.apache.hc.client5.http.impl.classic.CloseableHttpClient;
import org.apache.hc.client5.http.impl.classic.CloseableHttpResponse;
import org.apache.hc.client5.http.impl.classic.HttpClients;
import org.apache.hc.core5.http.ContentType;
import org.apache.hc.core5.http.ParseException;
import org.apache.hc.core5.http.io.entity.EntityUtils;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class HttpPostExample {
    public static void main(String[] args) {
        String apiKey = "UNIVA-API-KEY";
        String url = "https://aiplatform-api.rest.univa.co.kr/rest/v1/image/ocr";
        File file = new File("YOUR-FILE-PATH");
        HttpPost post = new HttpPost(url);
        post.setHeader("x-api-key", apiKey);
        MultipartEntityBuilder builder = MultipartEntityBuilder.create();

        builder.addPart("file", new FileBody(file, ContentType.MULTIPART_FORM_DATA));

        post.setEntity(builder.build());

        try (CloseableHttpClient client = HttpClients.createDefault();
            CloseableHttpResponse response = client.execute(post)) {
            System.out.println("Status Code: " + response.getCode());
            System.out.println("Response Body: " + EntityUtils.toString(response.getEntity()));
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (ParseException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
}

import requests

url = 'https://aiplatform-api.rest.univa.co.kr/rest/v1/image/ocr'
headers = {
    'x-api-key': 'UNIVA-API-KEY'
}
files = {
    'file': ('YOUR-FILE-NAME', open('YOUR-FILE-PATH', 'rb'), 'image/png')
}

response = requests.post(url, headers=headers, files=files)

# API 호출 결과 확인
print(response.status_code)
if response.status_code == 200:
    print(f"✅ OK : 호출 성공 -> {response.status_code}")
    result = response.json()

else:
    print("❌ ERROR : Error Code :", response.status_code)
    result = response.json()

Request Body (*required)

Name

Type

Description

file*

object

파일 데이터 - 이미지 포맷 : .jpg, .jpeg, .png, .webp - 문서 포맷 : .pdf MIME (Multipurpose Internet Mail Extensions) - .jpg : image/jpeg - .jpeg : image/jpeg - .png : image/png - .webp : image/webp - .pdf : application/pdf

Response

{
  'success': True,
  'result': [
    {
      'page': 1,
      'output_text': '...'
    }
  ]
}

API 호출에서 발생하는 오류는 API Error code 페이지를 확인해주세요.

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Last updated 11 days ago