首页
/ 推荐开源项目:Amazon Textract Response Parser

推荐开源项目:Amazon Textract Response Parser

2024-05-31 22:42:23作者:柏廷章Berta
amazon-textract-response-parser
Parse JSON response of Amazon Textract

项目介绍

Textract Response Parser 是一个强大的工具库,专为解析Amazon Textract返回的JSON数据而设计。这个库将复杂的JSON响应转化为易于操作的编程语言特定结构,使得在处理文档时能更方便地访问和操作文本、表格和表单字段。

项目技术分析

此项目支持Python、JavaScript(TypeScript)和C#三种语言,每个语言版本都有详细的使用文档指导。以C#为例,Textract Response Parser提供了一种直观的方式来遍历和打印页面中的线条、单词、表单字段以及表格。例如,你可以轻松获取表单中的键值对,或者按需查找特定字段。对于表格,它允许你直接访问单元格及其对应的文本和置信度。

应用场景

该项目非常适合那些需要用到深度文档解析的应用场景。例如:

  1. 文档自动化处理:自动提取发票或合同中的关键信息,如日期、金额、签名等。
  2. 表单处理:在没有手动输入的情况下,从表单中提取用户填写的数据。
  3. 大数据分析:批量处理大量文件,提取数据进行分析或归档。
  4. ** OCR后处理**:与OCR服务集成,提高识别准确性和效率。

项目特点

  1. 多语言支持:覆盖Python、JavaScript(TypeScript)和C#,满足不同开发环境的需求。
  2. 易用性:通过封装JSON响应,提供简洁的API来操作文档元素,降低使用难度。
  3. 灵活性:不仅可以解析基本文本,还能处理复杂表单和表格,适应性强。
  4. 示例丰富:提供多个代码示例和PoC工具textractor,便于快速上手。
  5. 开源许可:采用Apache License V2.0,开发者可以自由使用、修改和分享源码。

如果你正在寻找一个高效且灵活的方式来解析Amazon Textract的输出,那么Textract Response Parser绝对是值得尝试的优秀开源项目。现在就加入社区,探索更多可能吧!

amazon-textract-response-parser
Parse JSON response of Amazon Textract
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
CangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
672
0
RuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
136
18
openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
12
8
redis-sdk
仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。
Cangjie
322
26
advanced-java
Advanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。
JavaScript
75.83 K
19.04 K
qwerty-learner
为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workers
TSX
15.56 K
1.44 K
Jpom
🚀简而轻的低侵入式在线构建、自动部署、日常运维、项目监控软件
Java
1.41 K
292
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手
HTML
30
5
easy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
1.42 K
231
taro
开放式跨端跨框架解决方案,支持使用 React/Vue/Nerv 等框架来开发微信/京东/百度/支付宝/字节跳动/ QQ 小程序/H5/React Native 等应用。 https://taro.zone/
TypeScript
35.34 K
4.77 K