CLOVA OCR General API
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    CLOVA OCR General API

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    기사 요약

    Version

    문서 버전변경일자변경사항
    v1.0.02019-12-05최초 작성
    v1.0.12020-02-21General OCR 응답 바디에 boundingPoly 정보 제공
    v2.0.02020-03-26CLOVA OCR 프리미엄 모델 제공으로 멀티박스, 체크박스 인식 기능 추가
    요청 버전에 따라 (V1/V2) 결과값에 bounding 및 boundingPoly 정보 제공
    ※ V2 사용 시 boundingPoly 표시 (권장)
    v2.0.12021-01-21General OCR JSON 줄바꿈 정보 제공
    ImageField 객체 내 subFiled 삭제
    v2.0.22021-02-04convertedImageInfo 필드 추가
    v2.0.32021-05-27combineResult 및 lineBreak 추가
    v2.0.42021-07-22zh-TW 언어 지원
    v2.0.52021-09-16표 추출 기능 추가
    v2.0.62023-02-16다중언어 선택 기능 추가
    v2.0.72024-09-26콘텐츠 항목 정리 및 문구 개선

    개요

    본 문서에서는 General OCR의 요청 및 응답 바디에 대해 설명하고 API 구현 예제를 제공합니다.

    참고

    Post URL과 헤더, 에러코드에 대한 정보는 CLOVA OCR 개요 문서를 참조해 주십시오.

    General OCR

    요청 예시

    {
      "version": "V2",
      "requestId": "string",
      "timestamp": 0,
      "lang":"ko",
      "images": [
        {
          "format": "jpg",
          "name": "test 1",
          "url": "https://www.ncloud.com/ocr-test/test.jpg"
        }
      ],
      "enableTableDetection": "false"
    }
    

    요청 바디

    Content-Type : application/json

    • JSON 요청 바디 필드
    필드명필수 여부타입설명제약 사항
    versionYstringV2: V2 엔진 호출 (권장)
    V1: V1 엔진 호출
    requestIdYstring임의의 UUID 값 입력
    timestampYinteger임의의 timestamp 값을 숫자로 입력
    langNstringOCR 인식을 요청할 언어 정보
    ko: 한국어
    ja: 일본어
    zh-TW: 중국어(번체)
    설정되지 않은 경우 도메인 언어 설정이 기본값으로 지정됨
    콤마(,)를 사용하여 다국어 호출 가능 (예 : "ko,ja,zh-TW")
    imagesYarrayJSON array로 작성하며 호출당 1개의 이미지 array만 작성 가능General OCR은 50MB, Template OCR은 20MB (pdf, tiff는 50MB)까지 지원
    images.formatYstringjpg, jpeg, png, pdf, tiff 중 택일하여 이미지 포맷을 입력General OCR은 pdf에 대해 최대 10페이지, Template OCR은 pdf, tiff에 대해 최대 5페이지까지 인식 가.
    ※ pdf/tiff는 1페이지당 1회 호출 요금이 부과됨
    images.urlNstring이미지 URL 입력images.url 혹은 images.data 중 하나를 반드시 설정해야 함
    이미지를 불러올 수 있는 공개된 URL이어야함
    images.dataNstringBASE64 인코딩 된 이미지 데이터 입력images.url 혹은 images.data 중 하나를 반드시 설정해야 함
    images.url과 images.data를 모두 설정할 경우 images.data가 우선
    images.nameYstring임의의 이미지명 입력이미지를 식별하는 데 사용됨
    응답 결과 검증에 사용 가능
    enableTableDetectionNBooleantrue: 문서 이미지 내 표 영역을 자동으로 인식하여 텍스트와 함께 구조화된 형태로 제공
    false: 표 인식 미수행 (기본값)
    General OCR에서만 제공하는 기능
    네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에 생성한 도메인에서 표 추출 여부 토글을 ON으로 설정해야 사용능가능

    Content-Type : multipart/form-data

    • CURL example:
    curl --request POST 'your apigw invoke url' \
    --header 'X-OCR-SECRET: your secret key' \
    --data-raw '{"images":[{"format":"jpg","name":"demo","url":"your image url"}],"requestId":"guide-json-demo","version":"V2","timestamp":1584062336793}'
    
    • Form-data 요청 바디 필드
    필드명필수 여부타입설명제약 사항
    versionYstringV2: V2 엔진 호출 (권장)
    V1: V1 엔진 호출
    requestIdYstring임의의 UUID 값 입력
    timestampYinteger임의의 timestamp 값을 숫자로 입력
    langNstringOCR 인식을 요청할 언어 정보
    ko: 한국어
    ja: 일본어
    zh-TW: 중국어(번체)
    설정되지 않은 경우 도메인의 언어 설정이 기본값으로 지정됨
    콤마(.)를 사용하여 다국어 호출 가능 (예 : "ko,ja,zh-TW")
    imagesYstringJSON array로 작성
    호출당 1개의 이미지 array만 작성 가능
    General OCR은 50MB, Template OCR은 20MB (pdf, tiff는 50MB)까지 지원
    images.formatYstringjpg, jpeg, png, pdf, tiff 중 하나를 선택하여 이미지 포맷을 입력General OCR은 pdf에 대해 최대 10페이지, Template OCR은 pdf, tiff에 대해 최대 5페이지까지 인식 가능
    ※ pdf/tiff는 1페이지당 1회 호출 요금이 부과
    images.nameYstring임의의 이미지명 입력이미지를 식별하는 데 사용됨
    응답 결과 검증에 사용 가능
    enableTableDetectionNBooleantrue: 문서 이미지 내 표 영역을 자동으로 인식하여 텍스트와 함께 구조화된 형태로 제공
    false: 표 인식 미수행 (기본값)
    General OCR에서만 제공하는 기능
    네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에 생성한 도메인에서 표 추출 여부 토글을 ON으로 설정해야 사용하실 수 있습니다.

    응답 예시

    {
        "version": "V2",
        "requestId": "string",
        "timestamp": 1576569034247,
        "images": [{
            "uid": "9fd73a6aacad4025b3099a36ee55aacd",
            "name": "medium",
            "inferResult": "SUCCESS",
            "message": "SUCCESS",
            "validationResult": {
                    "result": "NO_REQUESTED"
                },
                "convertedImageInfo": {
                    "width": 1224,
                    "height": 1584,
                    "pageIndex": 0,
                    "longImage": false
                },
            "fields": [{
                    "valueType": "ALL",
                    "inferText": "아름다운",
                    "inferConfidence": 0.99992156,
                    "type": "NORMAL",
                    "lineBreak": true,
                    "boundingPoly": {
                        "vertices": [{
                            "x": 2713.7295,
                            "y": 1277.0492
                        }, {
                            "x": 2713.7295,
                            "y": 977.7408
                        }, {
                            "x": 2841.4343,
                            "y": 977.7408
                        }, {
                            "x": 2841.4343,
                            "y": 1277.0492
                        }]
                    }
                },
                {
                    "valueType": "ALL",
                    "inferText": "이",
                    "inferConfidence": 0.99958915,
                    "type": "NORMAL",
                    "lineBreak": false,
                    "boundingPoly": {
                        "vertices": [{
                            "x": 2314.6516,
                            "y": 1468.6066
                        }, {
                            "x": 2314.6516,
                            "y": 1328.9293
                        }, {
                            "x": 2426.3936,
                            "y": 1328.9293
                        }, {
                            "x": 2426.3936,
                            "y": 1468.6066
                        }]
                    }
                },
                {
                    "valueType": "ALL",
                    "inferText": "세상",
                    "inferConfidence": 0.9998707,
                    "type": "NORMAL",
                    "lineBreak": false,
                    "boundingPoly": {
                        "vertices": [{
                            "x": 2314.6516,
                            "y": 1604.2931
                        }, {
                            "x": 2314.6516,
                            "y": 1460.625
                        }, {
                            "x": 2430.3843,
                            "y": 1460.625
                        }, {
                            "x": 2430.3843,
                            "y": 1604.2931
                        }]
                    }
                }
            ]
        }]
    }
    

    응답 바디 (V2)

    General OCR 요청 바디의 version을 V2로 설정했을 때의 응답 바디를 설명합니다.

    1. 응답 바디 필드

    필드명유형설명
    uidstringAPI의 유효성을 검사하기 위해 제공되는 고유 ID로, 유효성 검사 요청을 추적하는 데 사용
    namestring요청 바디의 images.name에 입력한 이미지명
    inferResultstring이미지 인식 결과
    SUCCESS: 이미지 인식 성공
    FAILURE: 이미지 인식 실패
    ERROR: 이미지 인식 처리예외
    messagestring이미지 인식 결과에 대한 세부사항
    성공 시 SUCCESS 표시
    이미지 인식 실패 시 오류 메시지 표시
    titlestring이미지 타이틀
    fieldsJSON array objectImageField 객체 참조
    validationResultJSON object유효성 검사 결과
    validationResult.resultstring유효성 검사 결과 코드
    NO_REQUESTED: 검증 작업을 요청하지 않음
    UNCHECKED: 동작 응답이 확인되지 않거나 응답이 미수락
    ERROR: 검증 실행에 오류 발생
    VALID: 검증 결과가 유효함
    INVALID: 검증 결과가 유효하지 않음

    UNCHECKED,ERROR,INVALID는 유효성 검사 실패로 표시됨
    validationResult.messagestringValidation 세부 메시지로 항상 표시되는 값은 아님
    convertedImageInfoJSON object이미지 포맷이 pdf 또는 tiff인 경우 응답.
    좌표값은 이미지로 변환된 호출 파일을 기준으로 함.
    convertedImageInfo.widthinteger변환 이미지 가로 길이
    convertedImageInfo.heightinteger변환 이미지 세로 길이
    convertedImageInfo.pageIndexintegerpdf 또는 tiff의 페이지 인덱스
    combineResultJSON object판독 결과 결합
    combineResult.namestring결합 필드 이름
    combineResult.textstring각 필드별 출력값 및 고정 텍스트
    tablesJSON array objectImageTable Object 객체 참조

    2. ImageField 객체 필드

    필드명유형설명
    namestring요청 바디의 images.name에 입력한 이미지명
    valueTypestring입력값 유형
    ALL: 텍스트와 숫자
    NUMERIC:숫자
    inferTextstring인식된 텍스트 값
    type 필드의 값이 CHECKBOX인 경우 설정에서 지정한 응답값으로 대체됨
    inferConfidencefloat인식한 텍스트에 대한 신뢰도를 0~1 사이로 나타내며 값이 클수록 정확도가 높음
    boundingPolyJSON array objectboundingPoly 객체 참조
    typestring인식된 이미지의 유형
    NORMAL: 일반
    MULTI_BOX: 멀티박스
    CHECKBOX: 체크박스
    checkedboolean체크박스 내 체크 여부를 표시
    type 필드가 'CHECKBOX'인 경우만 지원
    true: 체크되어 있음
    false: 체크되어 있지 않음
    lineBreakboolean인식된 텍스트의 마지막 줄 여부를 표시
    General OCR 호출 시에만 확인 가능
    true: 마지막 텍스트
    false: 마지막 텍스트 아님
    subFieldsJSON Array>SubField 객체 참조.
    Template OCR 호출 시에만 확인 가능

    3. boundingPoly 객체 필드

    필드명유형설명
    verticesJSON array objectvertices 객체 참조

    4. vertices 객체 필드

    필드명유형설명
    xfloatx축 좌표값
    yfloaty축 좌표값

    5. ImageTable 객체 필드

    필드명유형설명
    boundingPolyJSON array objectboundingPoly 객체 참조
    inferTextstring인식된 텍스트 값
    cellsJSON array objectTableCell 객체 참조
    inferConfidencefloat인식한 텍스트에 대한 신뢰도를 0~1 사이로 나타내며 값이 클수록 정확도가 높음

    6. TableCell 객체 필드

    필드명유형설명
    boundingPolyJSON array objectboundingPoly 객체 참조
    cellTextLinesJSON array object셀 내의 라인 정보를 표시
    CellTextLine 객체 참조
    inferConfidencefloat인식한 텍스트에 대한 신뢰도를 0~1 사이로 나타내며 값이 클수록 정확도가 높음
    rowSpaninteger도표 내 셀이 스팬해야 하는 가로열의 수
    rowIndexinteger도표 내 전체 가로열 중 해당 가로열의 위치값
    columnSpaninteger도표 내 셀이 스팬해야 하는 세로행의 수
    columnIndexinteger도표 내 전체 세로행 중 해당 세로행의 위치값

    7. CellTextLine 객체 필드

    필드명유형설명
    boundingPolyJSON array objectboundingPoly 객체 참조
    inferConfidencefloat인식한 텍스트에 대한 신뢰도를 0~1 사이로 나타내며 값이 클수록 정확도가 높음
    cellWordsJSON array object라인 내의 텍스트 정보를 표시
    CellWord 객체 참조

    8. CellWord 객체 필드

    Field NameData TypeDescription
    boundingPolyJSON array objectboundingPoly 객체 참조
    inferConfidencefloat인식한 텍스트에 대한 신뢰도를 0~1 사이로 나타내며 값이 클수록 정확도가 높음
    inferTextstring인식된 텍스트 값

    응답 바디 (V1)

    General OCR 요청 바디의 version을 V1로 설정했을 때의 응답 바디를 설명합니다.

    1. 응답 바디 필드

    필드명유형설명
    uidstringAPI의 유효성을 검사하기 위해 제공되는 고유 ID로 유효성 검사 요청을 추적하는 데 사용
    namestring요청 바디의 images.name에 입력한 이미지명
    inferResultstring이미지 인식 결과
    SUCCESS: 이미지 인식 성공
    FAILURE: 이미지 인식 실패
    ERROR: 이미지 인식 처리예외
    messagestring이미지 인식 결과에 대한 세부사항
    성공 시 SUCCESS 표시
    이미지 인식 실패 시 오류 메시지 표시
    titlestring이미지 타이틀
    fieldsJSON array objectImageField 객체 참조
    validationResultJSON object유효성 검사 결과
    validationResult.resultstring유효성 검사 결과 코드
    NO_REQUESTED: 검증 작업을 요청하지 않음
    UNCHECKED: 동작 응답이 확인되지 않거나 응답 미수락
    ERROR: 검증 실행에 오류 발생
    VALID: 검증 결과가 유효함
    INVALID: 검증 결과가 유효하지 않음

    UNCHECKED,ERROR,INVALID는 유효성 검사 실패로 표시됨
    validationResult.messagestringValidation 세부 메시지로 항상 표시되는 값은 아님
    combineResultJSON object판독 결과 결합
    combineResult.namestring결합 필드 이름
    combineResult.textstring각 필드별 출력값 및 고정 텍스트

    2. ImageField 객체 필드

    필드명유형설명
    namestring요청 바디의 images.name에 입력한 이미지명
    valueTypestring필드의 텍스트 값 유형을 나타내며 텍스트 유형에 따라 표시되지 않을 수 있음
    ALL: 텍스트와 숫자
    inferTextstring인식된 텍스트 값
    inferConfidencefloat인식한 텍스트에 대한 신뢰도를 0~1 사이로 나타내며 값이 클수록 정확도가 높음
    boundingJSON array objectbounding 객체 참조

    3. bounding 객체 필드

    필드 이름데이터 타입설명
    topfloatBounding y축 좌표값
    leftfloatBounding x축 좌표값
    widthfloatBounding 가로
    heightfloatBounding 세로

    API 예제

    다음은 각 언어별 CLOVA OCR 구현 예제입니다

    multipart/form-data 요청 예제

    import java.io.BufferedReader;
    import java.io.DataOutputStream;
    import java.io.File;
    import java.io.FileInputStream;
    import java.io.IOException;
    import java.io.InputStreamReader;
    import java.io.OutputStream;
    import java.net.HttpURLConnection;
    import java.net.URL;
    import java.util.UUID;
     
    import org.json.JSONArray;
    import org.json.JSONObject;
     
    public class OCRGeneralAPIDemo {
     
        public static void main(String[] args) {
            String apiURL = "YOUR_API_URL";
            String secretKey = "YOUR_SECRET_KEY";
            String imageFile = "YOUR_IMAGE_FILE";
     
            try {
                URL url = new URL(apiURL);
                HttpURLConnection con = (HttpURLConnection)url.openConnection();
                con.setUseCaches(false);
                con.setDoInput(true);
                con.setDoOutput(true);
                con.setReadTimeout(30000);
                con.setRequestMethod("POST");
                String boundary = "----" + UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-", "");
                con.setRequestProperty("Content-Type", "multipart/form-data; boundary=" + boundary);
                con.setRequestProperty("X-OCR-SECRET", secretKey);
     
                JSONObject json = new JSONObject();
                json.put("version", "V2");
                json.put("requestId", UUID.randomUUID().toString());
                json.put("timestamp", System.currentTimeMillis());
                JSONObject image = new JSONObject();
                image.put("format", "jpg");
                image.put("name", "demo");
                JSONArray images = new JSONArray();
                images.put(image);
                json.put("images", images);
                String postParams = json.toString();
     
                con.connect();
                DataOutputStream wr = new DataOutputStream(con.getOutputStream());
                long start = System.currentTimeMillis();
                File file = new File(imageFile);
                writeMultiPart(wr, postParams, file, boundary);
                wr.close();
     
                int responseCode = con.getResponseCode();
                BufferedReader br;
                if (responseCode == 200) {
                    br = new BufferedReader(new InputStreamReader(con.getInputStream()));
                } else {
                    br = new BufferedReader(new InputStreamReader(con.getErrorStream()));
                }
                String inputLine;
                StringBuffer response = new StringBuffer();
                while ((inputLine = br.readLine()) != null) {
                    response.append(inputLine);
                }
                br.close();
     
                System.out.println(response);
            } catch (Exception e) {
                System.out.println(e);
            }
        }
     
        private static void writeMultiPart(OutputStream out, String jsonMessage, File file, String boundary) throws
            IOException {
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            sb.append("--").append(boundary).append("\r\n");
            sb.append("Content-Disposition:form-data; name=\"message\"\r\n\r\n");
            sb.append(jsonMessage);
            sb.append("\r\n");
     
            out.write(sb.toString().getBytes("UTF-8"));
            out.flush();
     
            if (file != null && file.isFile()) {
                out.write(("--" + boundary + "\r\n").getBytes("UTF-8"));
                StringBuilder fileString = new StringBuilder();
                fileString
                    .append("Content-Disposition:form-data; name=\"file\"; filename=");
                fileString.append("\"" + file.getName() + "\"\r\n");
                fileString.append("Content-Type: application/octet-stream\r\n\r\n");
                out.write(fileString.toString().getBytes("UTF-8"));
                out.flush();
     
                try (FileInputStream fis = new FileInputStream(file)) {
                    byte[] buffer = new byte[8192];
                    int count;
                    while ((count = fis.read(buffer)) != -1) {
                        out.write(buffer, 0, count);
                    }
                    out.write("\r\n".getBytes());
                }
     
                out.write(("--" + boundary + "--\r\n").getBytes("UTF-8"));
            }
            out.flush();
        }
    }
    
    import requests
    import uuid
    import time
    import json
     
    api_url = 'YOUR_API_URL'
    secret_key = 'YOUR_SECRET_KEY'
    image_file = 'YOUR_IMAGE_FILE'
     
    request_json = {
        'images': [
            {
                'format': 'jpg',
                'name': 'demo'
            }
        ],
        'requestId': str(uuid.uuid4()),
        'version': 'V2',
        'timestamp': int(round(time.time() * 1000))
    }
     
    payload = {'message': json.dumps(request_json).encode('UTF-8')}
    files = [
      ('file', open(image_file,'rb'))
    ]
    headers = {
      'X-OCR-SECRET': secret_key
    }
     
    response = requests.request("POST", api_url, headers=headers, data = payload, files = files)
     
    print(response.text.encode('utf8'))
     
    
    <?php
      $client_secret = "YOUR_SECRET_KEY";
      $url = "YOUR_API_URL";
      $image_file = "YOUR_IMAGE_FILE";
     
      $params->version = "V2";
      $params->requestId = uniqid();
      $params->timestamp = time();
      $image->format = "jpg";
      $image->name = "demo";
      $images = array($image);
      $params->images = $images;
      $json = json_encode($params);
       
      $boundary = uniqid();
      $is_post = true;
      $ch = curl_init();
      curl_setopt($ch, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, false);
      curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
      curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, $is_post);
      curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
      $post_form = array("message" => $json, "file" => new CURLFILE($image_file));
      curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $post_form);
      $headers = array();
      $headers[] = "X-OCR-SECRET: ".$client_secret;
      curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);
      $response = curl_exec($ch);
      $err = curl_error($ch);
      $status_code = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);
      curl_close ($ch);
     
      echo $status_code;
      if($status_code == 200) {
        echo $response;
      } else {
        echo "ERROR: ".$response;
      }
    ?>
    
    const FormData = require('form-data')
    const axios = require('axios')
     
    function requestWithBase64 () {
      axios
        .post(
          '', // APIGW Invoke URL
          {
            images: [
              {
                format: '', // file format
                name: '', // image name
                data: '' // image base64 string(only need part of data). Example: base64String.split(',')[1]
              }
            ],
            requestId: '', // unique string
            timestamp: 0,
            version: 'V2'
          },
          {
            headers: {
              'X-OCR-SECRET': '' // Secret Key
            }
          }
        )
        .then(res => {
          if (res.status === 200) {
            console.log('requestWithBase64 response:', res.data)
          }
        })
        .catch(e => {
          console.warn('requestWithBase64 error', e.response)
        })
    }
     
    function requestWithFile () {
      const file = '' // image file object. Example: fs.createReadStream('./example.png')
      const message = {
        images: [
          {
            format: '', // file format
            name: '' // file name
          }
        ],
        requestId: '', // unique string
        timestamp: 0,
        version: 'V2'
      }
      const formData = new FormData()
     
      formData.append('file', file)
      formData.append('message', JSON.stringify(message))
     
      axios
        .post(
          '', // APIGW Invoke URL
          formData,
          {
            headers: {
              'X-OCR-SECRET': '', // Secret Key
              ...formData.getHeaders()
            }
          }
        )
        .then(res => {
          if (res.status === 200) {
            console.log('requestWithFile response:', res.data)
          }
        })
        .catch(e => {
          console.warn('requestWithFile error', e.response)
        })
    }
    

    application/json 요청 예제

    import java.io.BufferedReader;
    import java.io.DataOutputStream;
    import java.io.InputStreamReader;
    import java.net.HttpURLConnection;
    import java.net.URL;
    import java.util.UUID;
     
    import org.json.JSONArray;
    import org.json.JSONObject;
     
    public class OCRGeneralAPIDemo {
     
        public static void main(String[] args) {
            String apiURL = "YOUR_API_URL";
            String secretKey = "YOUR_SECRET_KEY";
     
            try {
                URL url = new URL(apiURL);
                HttpURLConnection con = (HttpURLConnection)url.openConnection();
                con.setUseCaches(false);
                con.setDoInput(true);
                con.setDoOutput(true);
                con.setRequestMethod("POST");
                con.setRequestProperty("Content-Type", "application/json; charset=utf-8");
                con.setRequestProperty("X-OCR-SECRET", secretKey);
     
                JSONObject json = new JSONObject();
                json.put("version", "V2");
                json.put("requestId", UUID.randomUUID().toString());
                json.put("timestamp", System.currentTimeMillis());
                JSONObject image = new JSONObject();
                image.put("format", "jpg");
                image.put("url", "https://kr.object.ncloudstorage.com/ocr-ci-test/sample/1.jpg"); // image should be public, otherwise, should use data
                // FileInputStream inputStream = new FileInputStream("YOUR_IMAGE_FILE");
                // byte[] buffer = new byte[inputStream.available()];
                // inputStream.read(buffer);
                // inputStream.close();
                // image.put("data", buffer);
                image.put("name", "demo");
                JSONArray images = new JSONArray();
                images.put(image);
                json.put("images", images);
                String postParams = json.toString();
     
                DataOutputStream wr = new DataOutputStream(con.getOutputStream());
                wr.writeBytes(postParams);
                wr.flush();
                wr.close();
     
                int responseCode = con.getResponseCode();
                BufferedReader br;
                if (responseCode == 200) {
                    br = new BufferedReader(new InputStreamReader(con.getInputStream()));
                } else {
                    br = new BufferedReader(new InputStreamReader(con.getErrorStream()));
                }
                String inputLine;
                StringBuffer response = new StringBuffer();
                while ((inputLine = br.readLine()) != null) {
                    response.append(inputLine);
                }
                br.close();
     
                System.out.println(response);
            } catch (Exception e) {
                System.out.println(e);
            }
        }
     
    }
     
    
    import requests
    import uuid
    import time
    import base64
    import json
     
    api_url = 'YOUR_API_URL'
    secret_key = 'YOUR_SECRET_KEY'
    image_url = 'YOUR_IMAGE_URL'
    # image_file = 'YOUR_IMAGE_FILE'
    # with open(image_file,'rb') as f:
    #     file_data = f.read()
     
    request_json = {
        'images': [
            {
                'format': 'jpg',
                'name': 'demo',
    #             'data': base64.b64encode(file_data).decode()
                'url': image_url
            }
        ],
        'requestId': str(uuid.uuid4()),
        'version': 'V2',
        'timestamp': int(round(time.time() * 1000))
    }
     
    payload = json.dumps(request_json).encode('UTF-8')
    headers = {
      'X-OCR-SECRET': secret_key,
      'Content-Type': 'application/json'
    }
     
    response = requests.request("POST", api_url, headers=headers, data = payload)
     
    print(response.text)
     
    
    <?php
      $client_secret = "YOUR_SECRET_KEY";
      $url = "YOUR_API_URL";
      $image_url = "YOUR_IMAGE_URL";
      // $image_file = "YOUR_IMAGE_FILE";
     
      $params->version = "V2";
      $params->requestId = "uuid";
      $params->timestamp = time();
      $image->format = "jpg";
      $image->url = $image_url;
      // $image->data = base64_encode(file_get_contents($image_file));
      $image->name = "demo";
      $images = array($image);
      $params->images = $images;
      $json = json_encode($params);
     
      $is_post = true;
      $ch = curl_init();
      curl_setopt($ch, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, false);
      curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
      curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, $is_post);
      curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
      curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $json);
      $headers = array();
      $headers[] = "X-OCR-SECRET: ".$client_secret;
      $headers[] = "Content-Type:application/json; charset=utf-8";
      curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);
      $response = curl_exec($ch);
      $err = curl_error($ch);
      $status_code = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);
      curl_close ($ch);
     
      echo $status_code;
      if($status_code == 200) {
        echo $response;
      } else {
        echo "ERROR: ".$response;
      }
    ?>
     
    
    <%
    Function ASPPostJSON()
        Dim objXmlHttp
        Set objXmlHttp = Server.CreateObject("Microsoft.XMLHTTP")
        url = "YOUR_INVOKE_URL"
        secret = "YOUR_SECRET_KEY"
        base64 = """"+ToBase64(getBinaryFile(Server.MapPath("test.jpg")))+""""
        body = "{""images"":[{""format"":""jpg"",""name"":""test 1"",""data"":"+base64+"}],""requestId"":""string"",""timestamp"":0,""version"":""V2"",""lang"":""ko""}"
        objXmlHttp.Open "POST", url, False
        objXmlHttp.SetRequestHeader "Content-Type", "application/json"
        objXmlHttp.SetRequestHeader "X-OCR-SECRET", secret
     
        objXmlHttp.Send body
     
        ASPPostJSON = CStr(objXmlHttp.ResponseText)
     
        Response.write(ASPPostJSON)
        Set objXmlHttp = Nothing
     
    End Function
     
    Function getBinaryFile(strFilePath)
      Dim TypeBinary, oStream
     
      TypeBinary = 1
     
      Set oStream = Server.CreateObject("ADODB.Stream")
     
      oStream.Open
     
      oStream.Type = TypeBinary
      oStream.LoadFromFile strFilePath
     
      getBinaryFile = oStream.read
     
      Set oStream = Nothing
     
    End Function
     
    Function ToBase64(rabyt)
     
         Dim xml: Set xml = CreateObject("MSXML2.DOMDocument.3.0")
         xml.LoadXml "<root />"
         xml.documentElement.dataType = "bin.base64"
         xml.documentElement.nodeTypedValue = rabyt
     
         ToBase64 = xml.documentElement.Text
     
    End Function
     
    call ASPPostJSON()
    %>
    

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