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# Analisi della documentazione di identità con Amazon Textract
Per analizzare i documenti di identità, utilizzare l'API AnalyzeID e passare un file di documento come input.`AnalyzeID`restituisce una struttura JSON contenente il testo analizzato. Per ulteriori informazioni, consultare [Analisi di documenti di identità](how-it-works-identity.md).
Puoi fornire un documento di input come matrice di byte dell'immagine (byte dell'immagine codificata in formato Base64) o come oggetto Amazon S3. In questa procedura, viene caricato un file immagine nel bucket S3 e viene specificato il nome file.
**Per analizzare un documento di identità (API)**
1. Se non lo hai già fatto:
1. Crea o aggiorna un utente IAM con`AmazonTextractFullAccess`e`AmazonS3ReadOnlyAccess`autorizzazioni. Per ulteriori informazioni, consultare [Fase 1: Impostazione di un account AWS e creazione di un utente IAM](setting-up.md#setting-up-iam).
1. Installa e configura la AWS CLI e gli SDK AWS. Per ulteriori informazioni, consultare [Fase 2: Configurazione diAWS CLIeAWSSDK](setup-awscli-sdk.md).
1. Carica un'immagine contenente un documento nel bucket S3.
Per istruzioni, consulta[Caricamento di oggetti in Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/UploadingObjectsintoAmazonS3.html)nella*Guida dell'utente Amazon Simple Storage Service*.
1. Utilizza i seguenti esempi per richiamare l'operazione `AnalyzeID`.
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#### [ CLI ]
L'esempio seguente contiene un file di input da un bucket S3 ed esegue il`AnalyzeID`operazione su di esso. Nel codice sottostante, sostituire il valore di*secchio*con il nome del bucket S3, il valore di*documento*con il nome del file nel bucket e il valore di*regione*con il nome della`region`associato all'account.
```
aws textract analyze-id --document-pages '[{"S3Object":{"Bucket":"bucket","Name":"name"}}]' --region region
```
È inoltre possibile chiamare l'API con la parte anteriore e posteriore di una patente di guida aggiungendo un altro oggetto S3 all'input.
```
aws textract analyze-id --document-pages '[{"S3Object":{"Bucket":"bucket","Name":"name front"}}, {"S3Object":{"Bucket":"bucket","Name":"name back"}}]' --region us-east-1
```
Se si accede alla CLI su un dispositivo Windows, utilizzare virgolette doppie anziché virgolette singole ed evitare le virgolette doppie interne con la barra rovesciata (ad esempio\$1) per risolvere eventuali errori di parser che potresti riscontrare. Ad esempio, consulta di seguito:
```
aws textract analyze-id --document-pages "[{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"bucket\",\"Name\":\"name\"}}]" --region region
```
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#### [ Python ]
L'esempio seguente contiene un file di input da un bucket S3 ed esegue il`AnalyzeID`operazione su di esso, restituendo le coppie chiave-valore rilevate. Nel codice sottostante, sostituire il valore di*bucket\$1name*con il nome del bucket S3, il valore di*file\$1name*con il nome del file nel bucket e il valore di*regione*con il nome della`region`associato all'account.
```
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)
```
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#### [ Java ]
L'esempio seguente contiene un file di input da un bucket S3 ed esegue il`AnalyzeID`operazione su di esso, restituendo i dati rilevati. Nella funzione principale, sostituisci i valori di`s3bucket`e`sourceDoc`con i nomi del bucket Amazon S3 e dell'immagine del documento utilizzati nella fase 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" +
" \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 list1 = new ArrayList();
list1.add(myDoc);
AnalyzeIDRequest idRequest = new AnalyzeIDRequest();
idRequest.setDocumentPages(list1);
AnalyzeIDResult result = textractClient.analyzeID(idRequest);
List docs = result.getIdentityDocuments();
for (IdentityDocument doc: docs) {
ListidFields = 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. Questo ti fornirà l'output JSON per il`AnalyzeID`operazione.