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# Análisis de la documentación de identidad con Amazon Textract
<a name="analyzing-document-identity"></a>

Para analizar documentos de identidad, utiliza la API AnalyzeID y pasa un archivo de documento como entrada.`AnalyzeID`devuelve una estructura JSON que contiene el texto analizado. Para obtener más información, consulte [Análisis de documentos de identidad](how-it-works-identity.md).

Puede proporcionar un documento de entrada como matriz de bytes de imagen (bytes de imagen con codificación en base64) o como objeto Amazon S3. En este procedimiento cargará un archivo de imagen en su bucket de S3; y especificará el nombre de archivo.

**Para analizar un documento de identidad (API)**

1. Si aún no lo ha hecho:

   1. Crear o actualizar un usuario de IAM con`AmazonTextractFullAccess`y`AmazonS3ReadOnlyAccess`permisos. Para obtener más información, consulte [Paso 1: Configuración de una cuenta de AWS y creación de un usuario de IAM](setting-up.md#setting-up-iam).

   1. Instale y configure la AWS CLI y los AWS SDK. Para obtener más información, consulte [Paso 2: Configurar laAWS CLIyAWSSDK de](setup-awscli-sdk.md).

1. Cargue una imagen que contenga un documento en su bucket de S3. 

   Para obtener instrucciones, consulte[Carga de objetos en Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/UploadingObjectsintoAmazonS3.html)en la*Amazon Simple Storage Service Manual del usuario*.

1. Utilice los siguientes ejemplos para llamar a la operación `AnalyzeID`.

------
#### [ CLI ]

   

   En el siguiente ejemplo, se toma un archivo de entrada de un bucket de S3; y ejecuta la`AnalyzeID`operación en él. En el siguiente código, sustituya el valor de{{balde}}con el nombre de su bucket de S3, el valor de{{archivo}}con el nombre del archivo del bucket y el valor de{{región}}con el nombre del`region`asociada a la cuenta de. 

   

   ```
   aws textract analyze-id --document-pages '[{"S3Object":{"Bucket":"{{bucket}}","Name":"{{name}}"}}]' --region {{region}}
   ```

   También puedes llamar a la API con la parte delantera y trasera de una licencia de conducir añadiendo otro objeto S3 a la entrada.

   ```
   aws textract analyze-id --document-pages '[{"S3Object":{"Bucket":"{{bucket}}","Name":"{{name front}}"}}, {"S3Object":{"Bucket":"{{bucket}}","Name":"{{name back}}"}}]' --region us-east-1
   ```

   Si está accediendo a la CLI en un dispositivo Windows, utilice comillas dobles en lugar de comillas simples y escapa de las comillas dobles internas mediante barra invertida (es decir,\\) para corregir cualquier error de analizador que pueda surgir. Para un ejemplo, consulte a continuación:

   ```
   aws textract analyze-id --document-pages "[{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"{{bucket}}\",\"Name\":\"{{name}}\"}}]" --region {{region}}
   ```

------
#### [ Python ]

   En el siguiente ejemplo, se toma un archivo de entrada de un bucket de S3; y ejecuta la`AnalyzeID`en él, devolviendo los pares clave-valor detectados. En el siguiente código, sustituya el valor de{{bucket\_name}}con el nombre de su bucket de S3, el valor de{{file\_name}}con el nombre del archivo del bucket y el valor de{{región}}con el nombre del`region`asociada a la cuenta de. 

   ```
   import boto3
   
   bucket_name = "bucket-name"
   file_name = "file-name"
   region = "region-name"
   
   def analyze_id(region, bucket_name, file_name):
   
       textract_client = boto3.client('textract', region_name=region)
       response = textract_client.analyze_id(DocumentPages=[{"S3Object":{"Bucket":bucket_name,"Name":file_name}}])
   
       for doc_fields in response['IdentityDocuments']:
           for id_field in doc_fields['IdentityDocumentFields']:
               for key, val in id_field.items():
                   if "Type" in str(key):
                       print("Type: " + str(val['Text']))
               for key, val in id_field.items():
                   if "ValueDetection" in str(key):
                       print("Value Detection: " + str(val['Text']))
               print()
   
   analyze_id(region, bucket_name, file_name)
   ```

------
#### [ Java ]

   En el siguiente ejemplo, se toma un archivo de entrada de un bucket de S3; y ejecuta la`AnalyzeID`operación en él, devolviendo los datos detectados. En la función principal, reemplace los valores de`s3bucket`y`sourceDoc`con los nombres del bucket de Amazon S3 e imagen de documento que utilizó en el paso 2. 

   ```
   /*
      Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
      SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
   */
   
   package com.amazonaws.samples;
   
   import com.amazonaws.regions.Regions;
   import com.amazonaws.services.textract.AmazonTextractClient;
   import com.amazonaws.services.textract.AmazonTextractClientBuilder;
   import com.amazonaws.services.textract.model.*;
   import java.util.ArrayList;
   import java.util.List;
   
   public class AnalyzeIdentityDocument {
   
       public static void main(String[] args) {
   
           final String USAGE = "\n" +
                   "Usage:\n" +
                   "    <s3bucket><sourceDoc> \n\n" +
                   "Where:\n" +
                   "    s3bucket - the Amazon S3 bucket where the document is located. \n" +
                   "    sourceDoc - the name of the document. \n";
   
           if (args.length != 1) {
               System.out.println(USAGE);
               System.exit(1);
           }
   
           String s3bucket = "bucket-name"; //args[0];
           String sourceDoc = "sourcedoc-name";  //args[1];
           AmazonTextractClient textractClient = (AmazonTextractClient) AmazonTextractClientBuilder.standard()
                   .withRegion(Regions.US_EAST_1)
                   .build();
   
           getDocDetails(textractClient, s3bucket, sourceDoc);
       }
   
       public static void getDocDetails(AmazonTextractClient textractClient, String s3bucket, String sourceDoc ) {
   
          try {
   
               S3Object s3 = new S3Object();
               s3.setBucket(s3bucket);
               s3.setName(sourceDoc);
   
               com.amazonaws.services.textract.model.Document myDoc = new com.amazonaws.services.textract.model.Document();
               myDoc.setS3Object(s3);
   
               List<Document> list1 = new ArrayList();
               list1.add(myDoc);
   
               AnalyzeIDRequest idRequest = new AnalyzeIDRequest();
               idRequest.setDocumentPages(list1);
   
               AnalyzeIDResult result = textractClient.analyzeID(idRequest);
               List<IdentityDocument> docs =  result.getIdentityDocuments();
               for (IdentityDocument doc: docs) {
   
                   List<IdentityDocumentField>idFields = doc.getIdentityDocumentFields();
                   for (IdentityDocumentField field: idFields) {
                       System.out.println("Field type is "+ field.getType().getText());
                       System.out.println("Field value is "+ field.getValueDetection().getText());
                   }
               }
   
          } catch (Exception e) {
               e.printStackTrace();
          }
       }
   }
   ```

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1. Esto le proporcionará la salida de JSON para la`AnalyzeID`.