Google vision API双列图像文本提取乱七八糟

Question

我正在使用带有DOCUMENT_TEXT_DETECTION功能类型的Google vision API (node.js)。它正确地提取了文本，但却打乱了列的顺序。我希望它应该首先返回第一列的文本，然后相应地返回另一列的文本。请看一下输入图像和提取的文本。

​

从响应json的fullTextAnnotation.text属性中提取文本。

Samanburður á upplifun starfsmanna
131
saman starfsánægju hjá starfsmönnum í
einkareknum og opinberum fyrirtækjum eru
misvísandi (Demoussis og Giannakopoulos,
2007; Macklin, Smith og Dollard, 2006) og því
er erfitt að spá fyrir um það hvort starfsánægja
sé meiri innan hóps opinberra starfsmanna eða
starfsmanna einkageirans hér á landi.
Broeck (2007) kemur fram að starfsmenn hins
opinbera upplifa minni togstreitu milli vinnu og
fjölskyldu en starfsmenn einkageirans.
Síðustu ár hafa fræðimenn bent á mikilvægi
þess að rannsaka í meira mæli jákvæðar hliðar
á samspili milli vinnu og einkalífs. Auðgun
(e. enrichment) milli starfs og fjölskyldu á sér
stað þegar þátttaka á einu sviði (t.d. fjölskyldu)
verður auðveldari með reynslu eða færni sem
þróast á hinu sviðinu (vinnu). Með öðrum orðum
á auðgun sér stað þegar reynsla eða úrræði sem
notað er á einu sviði bætir frammistöðu á hinu
(Carlson, Kacmar, Wayne og Grzywacz, 2006;
Frone, 2003; Greenhaus og Poweel, 2006).
Rannsóknir benda til þess að auðgun hafi jákvæð
tengsl við lífs- og starfsánægju (Hill, 2005;
Wayne, Musisca og Fleeson, 2004), ánægju
í hjónabandi (Hill, 2005), tilfinningatryggð
(e. affective commitment; Wayne, Randel og
Stevens, 2006) og neikvæð tengsl við streitu
(Hill, 2005). Líkt og í erlendum rannsóknum
sýndu niðurstöður úr rannsókn Auðar Örnu
Arnardóttur og félaga (2007) að þeir sem
upplifðu auðgun í starfi voru ánægðari í starfi,
ánægðari með fjölskylduna og lífið og sýndu
fyrirtæki sínu jafnframt meiri hollustu.
Tengsl starfsmanns við vinnustað og
vinnuveitanda
Eitt af meginverkefnum vinnuveitenda í sífellt
harðari samkeppni um hæft starfsfólk snýst
um að halda í bestu starfskraftana. Ein leið til
þess að festa starfsmenn í sessi er að rækta með
þeim hollustu gagnvart fyrirtækinu og hvetja til
þegnhegðunar af þeirra hálfu.
Hollusta starfsmanns við fyrirtækið
Hollusta (e. commitment) hefur verið einn af
miðpunktum rannsókna um sambandið milli
einstaklings og fyrirtækis. Hollustu er ekki
hægt að þvinga fram hjá starfsmanni heldur
verður hún að koma fram af sjálfsdáðum og er
hún jafnframt persónubundin (Swailes, 2002).
Porter og félagar (1974) skilgreina hollustu
starfsmanns sem það að starfsmaður upplifi
sig sem hluta af fyrirtækinu og taki virkan
þátt í starfsemi þess. Rannsóknir hafa fundið
jákvæð tengsl á milli mats starfsfólks á eigin
hollustu við löngun til að halda áfram störfum
hjá fyrirtækinu (Loi, Ngo, 2006), við vellíðan í
starfi (sjá Cook og Wall, 1980 í Swailes, 2002)
og neikvæð tengsl við fjarvistir (Lyness og
Thompson, 1997). Rannsókn Lyons, Duxbury
og Higgins (2006) sýndi einnig að starfsmenn
í einkareknum fyrirtækjum sýna meiri hollustu
en starfsmenn í opinberum fyrirtækjum.
Starfsánægja
Ánægja í starfi snýst um hvernig starfsmaður
metur starf sitt út frá starfsreynslu sinni,
væntingum sínum til starfsins og samanburði
(Cranny, Smith og Stone, 1992; Locke, 1976).
Starfsánægja er mikilvægur forspárþáttur um
almenna vellíðan og hamingju fólks (Argyle,
2001). Hún snýr að einstökum þáttum í starfinu
eða á vinnustaðnum eins og launum, tegund
starfs, vinnuaðstæðum, yfirmönnum, stefnu
fyrirtækis og vinnuferlum, samskiptum við
samstarfsmenn, tækifærum til starfsþróunar
og stöðuhækkunum svo dæmi séu tekin
(Cranny, Smith og Stone, 1992; Riggio, 2003).
Rannsóknir sýna að starfsánægja hefur jákvæð
tengsl við stuðning frá fyrirtækinu (Rhoades
og Eisenberger, 2002), hollustu starfsmanns
(Riggio, 2003; Swailes, 2006; Yoon og Thye,
2002) og þegnhegðun (Podsakoff, o.fl., 2000).
Niðurstöður erlendra rannsókna sem bera
Þegnhegðun
Þegnhegðun (e. organizational citizenship
behavior) hefur verið skilgreind sem hegðun
sem er fyrirtækinu í hag og starfsmaður
sýnir að eigin frumkvæði (Podsakoff, o.fl.,
2000). Fimm þátta líkan Organs (1988)
skiptir þegnhegðun í fimm þætti: Fórnfýsi (e.
altruism), samviskusemi (e.conscientiousness),
drengskap (e. sportsmanship), tillitssemi
Sálfræðiritið, 13. árg. 2008

Answer 1

我想我找到了解决这个专栏问题的办法。

正如我在评论中提到的，Cloud Vision由机器学习模型提供支持，结果可能会因许多因素而有所不同。我认为在这种情况下，问题是右边的差距太大了。

使用Cloud Vision - OCR有两种常用方法

• TEXT_DETECTION -从任何image.
• DOCUMENT_TEXT_DETECTION中检测并提取文本-从图像中提取文本，但响应是针对密集文本和documents.

优化的

在Cloud Vision Demo中，我对原始图像和边缘较小的图像进行了测试，得到了预期的结果。

我使用第三方软件Deftpdf来降低操作员example PDF的利润率。后来，我测试了以下Detect text in files (PDF/TIFF)文档(结合使用python代码和document_text_detection和Google Cloud Storage)，并获得了预期的结果。首先我得到了整个第一列，然后是第二列文本。

还可以采用某种解决方法来配置BoundingPoly和Vertex响应属性，如this thread中所述。