Como realizar OCR em documentos no AWS Lambda
Este artigo de instruções fornece um guia passo a passo para configurar uma função AWS Lambda usando o IronOCR. Seguindo este guia, você aprenderá como configurar o IronOCR e ler documentos armazenados em um bucket S3 de forma eficiente.
Como realizar OCR em documentos no AWS Lambda
- Baixar uma biblioteca C# para realizar OCR em documentos
- Crie e escolha o modelo de projeto
- Modifique o código do FunctionHandler.
- Configure e implemente o projeto
- Invoque a função e verifique os resultados no S3.
Instalação
Este artigo utilizará um bucket S3, portanto, o pacote AWSSDK.S3 é necessário.
Se você estiver usando o IronOCR ZIP, é essencial definir a pasta temporária.
// Set temporary folder path and log file path for IronOCR.
var awsTmpPath = @"/tmp/";
IronOcr.Installation.InstallationPath = awsTmpPath;
IronOcr.Installation.LogFilePath = awsTmpPath;' Set temporary folder path and log file path for IronOCR.
Dim awsTmpPath As String = "/tmp/"
IronOcr.Installation.InstallationPath = awsTmpPath
IronOcr.Installation.LogFilePath = awsTmpPath' Set temporary folder path and log file path for IronOCR.
Dim awsTmpPath As String = "/tmp/"
IronOcr.Installation.InstallationPath = awsTmpPath
IronOcr.Installation.LogFilePath = awsTmpPathStart using IronOCR in your project today with a free trial.
Criar um projeto AWS Lambda
Com o Visual Studio, criar uma instância AWS Lambda em contêiner é um processo fácil:
- Instale o AWS Toolkit para Visual Studio.
- Selecione um 'Projeto AWS Lambda (.NET Core - C#)'.
- Selecione um modelo ' .NET 8 (Imagem de Contêiner)' e, em seguida, selecione 'Concluir'.

Adicionar dependências de pacotes
Usar a biblioteca IronOCR no .NET 8 não requer dependências adicionais para ser usada no AWS Lambda. Modifique o Dockerfile do projeto com o seguinte:
FROM public.ecr.aws/lambda/dotnet:8
# Update all installed packages
RUN dnf update -y
WORKDIR /var/task
# Copy build artifacts from the host machine into the Docker image
COPY "bin/Release/lambda-publish" .
Modifique o código do manipulador de funções.
Este exemplo recupera uma imagem de um bucket S3, processa e salva um PDF pesquisável de volta no mesmo bucket. Definir a pasta temporária é essencial ao usar o IronOCR ZIP, pois a biblioteca exige permissões de gravação para copiar a pasta de runtime dos DLLs.
using Amazon.Lambda.Core;
using Amazon.S3;
using Amazon.S3.Model;
using IronOcr;
using System;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;
// Assembly attribute to enable the Lambda function's JSON input to be converted into a .NET class.
[assembly: LambdaSerializer(typeof(Amazon.Lambda.Serialization.SystemTextJson.DefaultLambdaJsonSerializer))]
namespace IronOcrZipAwsLambda
{
public class Function
{
// Initialize the S3 client with a specific region endpoint
private static readonly IAmazonS3 _s3Client = new AmazonS3Client(Amazon.RegionEndpoint.APSoutheast1);
/// <summary>
/// Function handler to process OCR on the PDF stored in S3.
/// </summary>
/// <param name="context">The ILambdaContext that provides methods for logging and describing the Lambda environment.</param>
public async Task FunctionHandler(ILambdaContext context)
{
// Set up necessary paths for IronOCR
var awsTmpPath = @"/tmp/";
IronOcr.Installation.InstallationPath = awsTmpPath;
IronOcr.Installation.LogFilePath = awsTmpPath;
// Set license key for IronOCR
IronOcr.License.LicenseKey = "IRONOCR-MYLICENSE-KEY-1EF01";
string bucketName = "deploymenttestbucket"; // Your bucket name
string pdfName = "sample";
string objectKey = $"IronPdfZip/{pdfName}.pdf";
string objectKeyForSearchablePdf = $"IronPdfZip/{pdfName}-SearchablePdf.pdf";
try
{
// Retrieve the PDF file from S3
var pdfData = await GetPdfFromS3Async(bucketName, objectKey);
// Initialize IronTesseract for OCR processing
IronTesseract ironTesseract = new IronTesseract();
OcrInput ocrInput = new OcrInput();
ocrInput.LoadPdf(pdfData);
OcrResult result = ironTesseract.Read(ocrInput);
// Log the OCR result
context.Logger.LogLine($"OCR result: {result.Text}");
// Upload the searchable PDF to S3
await UploadPdfToS3Async(bucketName, objectKeyForSearchablePdf, result.SaveAsSearchablePdfBytes());
context.Logger.LogLine($"PDF uploaded successfully to {bucketName}/{objectKeyForSearchablePdf}");
}
catch (Exception e)
{
context.Logger.LogLine($"[ERROR] FunctionHandler: {e.Message}");
}
}
/// <summary>
/// Retrieves a PDF from S3 and returns it as a byte array.
/// </summary>
private async Task<byte[]> GetPdfFromS3Async(string bucketName, string objectKey)
{
var request = new GetObjectRequest
{
BucketName = bucketName,
Key = objectKey
};
using (var response = await _s3Client.GetObjectAsync(request))
using (var memoryStream = new MemoryStream())
{
await response.ResponseStream.CopyToAsync(memoryStream);
return memoryStream.ToArray();
}
}
/// <summary>
/// Uploads the generated searchable PDF back to S3.
/// </summary>
private async Task UploadPdfToS3Async(string bucketName, string objectKey, byte[] pdfBytes)
{
using (var memoryStream = new MemoryStream(pdfBytes))
{
var request = new PutObjectRequest
{
BucketName = bucketName,
Key = objectKey,
InputStream = memoryStream,
ContentType = "application/pdf"
};
await _s3Client.PutObjectAsync(request);
}
}
}
}using Amazon.Lambda.Core;
using Amazon.S3;
using Amazon.S3.Model;
using IronOcr;
using System;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;
// Assembly attribute to enable the Lambda function's JSON input to be converted into a .NET class.
[assembly: LambdaSerializer(typeof(Amazon.Lambda.Serialization.SystemTextJson.DefaultLambdaJsonSerializer))]
namespace IronOcrZipAwsLambda
{
public class Function
{
// Initialize the S3 client with a specific region endpoint
private static readonly IAmazonS3 _s3Client = new AmazonS3Client(Amazon.RegionEndpoint.APSoutheast1);
/// <summary>
/// Function handler to process OCR on the PDF stored in S3.
/// </summary>
/// <param name="context">The ILambdaContext that provides methods for logging and describing the Lambda environment.</param>
public async Task FunctionHandler(ILambdaContext context)
{
// Set up necessary paths for IronOCR
var awsTmpPath = @"/tmp/";
IronOcr.Installation.InstallationPath = awsTmpPath;
IronOcr.Installation.LogFilePath = awsTmpPath;
// Set license key for IronOCR
IronOcr.License.LicenseKey = "IRONOCR-MYLICENSE-KEY-1EF01";
string bucketName = "deploymenttestbucket"; // Your bucket name
string pdfName = "sample";
string objectKey = $"IronPdfZip/{pdfName}.pdf";
string objectKeyForSearchablePdf = $"IronPdfZip/{pdfName}-SearchablePdf.pdf";
try
{
// Retrieve the PDF file from S3
var pdfData = await GetPdfFromS3Async(bucketName, objectKey);
// Initialize IronTesseract for OCR processing
IronTesseract ironTesseract = new IronTesseract();
OcrInput ocrInput = new OcrInput();
ocrInput.LoadPdf(pdfData);
OcrResult result = ironTesseract.Read(ocrInput);
// Log the OCR result
context.Logger.LogLine($"OCR result: {result.Text}");
// Upload the searchable PDF to S3
await UploadPdfToS3Async(bucketName, objectKeyForSearchablePdf, result.SaveAsSearchablePdfBytes());
context.Logger.LogLine($"PDF uploaded successfully to {bucketName}/{objectKeyForSearchablePdf}");
}
catch (Exception e)
{
context.Logger.LogLine($"[ERROR] FunctionHandler: {e.Message}");
}
}
/// <summary>
/// Retrieves a PDF from S3 and returns it as a byte array.
/// </summary>
private async Task<byte[]> GetPdfFromS3Async(string bucketName, string objectKey)
{
var request = new GetObjectRequest
{
BucketName = bucketName,
Key = objectKey
};
using (var response = await _s3Client.GetObjectAsync(request))
using (var memoryStream = new MemoryStream())
{
await response.ResponseStream.CopyToAsync(memoryStream);
return memoryStream.ToArray();
}
}
/// <summary>
/// Uploads the generated searchable PDF back to S3.
/// </summary>
private async Task UploadPdfToS3Async(string bucketName, string objectKey, byte[] pdfBytes)
{
using (var memoryStream = new MemoryStream(pdfBytes))
{
var request = new PutObjectRequest
{
BucketName = bucketName,
Key = objectKey,
InputStream = memoryStream,
ContentType = "application/pdf"
};
await _s3Client.PutObjectAsync(request);
}
}
}
}Imports Amazon.Lambda.Core
Imports Amazon.S3
Imports Amazon.S3.Model
Imports IronOcr
Imports System
Imports System.IO
Imports System.Threading.Tasks
' Assembly attribute to enable the Lambda function's JSON input to be converted into a .NET class.
<Assembly: LambdaSerializer(GetType(Amazon.Lambda.Serialization.SystemTextJson.DefaultLambdaJsonSerializer))>
Namespace IronOcrZipAwsLambda
Public Class [Function]
' Initialize the S3 client with a specific region endpoint
Private Shared ReadOnly _s3Client As IAmazonS3 = New AmazonS3Client(Amazon.RegionEndpoint.APSoutheast1)
''' <summary>
''' Function handler to process OCR on the PDF stored in S3.
''' </summary>
''' <param name="context">The ILambdaContext that provides methods for logging and describing the Lambda environment.</param>
Public Async Function FunctionHandler(ByVal context As ILambdaContext) As Task
' Set up necessary paths for IronOCR
Dim awsTmpPath = "/tmp/"
IronOcr.Installation.InstallationPath = awsTmpPath
IronOcr.Installation.LogFilePath = awsTmpPath
' Set license key for IronOCR
IronOcr.License.LicenseKey = "IRONOCR-MYLICENSE-KEY-1EF01"
Dim bucketName As String = "deploymenttestbucket" ' Your bucket name
Dim pdfName As String = "sample"
Dim objectKey As String = $"IronPdfZip/{pdfName}.pdf"
Dim objectKeyForSearchablePdf As String = $"IronPdfZip/{pdfName}-SearchablePdf.pdf"
Try
' Retrieve the PDF file from S3
Dim pdfData = Await GetPdfFromS3Async(bucketName, objectKey)
' Initialize IronTesseract for OCR processing
Dim ironTesseract As New IronTesseract()
Dim ocrInput As New OcrInput()
ocrInput.LoadPdf(pdfData)
Dim result As OcrResult = ironTesseract.Read(ocrInput)
' Log the OCR result
context.Logger.LogLine($"OCR result: {result.Text}")
' Upload the searchable PDF to S3
Await UploadPdfToS3Async(bucketName, objectKeyForSearchablePdf, result.SaveAsSearchablePdfBytes())
context.Logger.LogLine($"PDF uploaded successfully to {bucketName}/{objectKeyForSearchablePdf}")
Catch e As Exception
context.Logger.LogLine($"[ERROR] FunctionHandler: {e.Message}")
End Try
End Function
''' <summary>
''' Retrieves a PDF from S3 and returns it as a byte array.
''' </summary>
Private Async Function GetPdfFromS3Async(ByVal bucketName As String, ByVal objectKey As String) As Task(Of Byte())
Dim request = New GetObjectRequest With {
.BucketName = bucketName,
.Key = objectKey
}
Using response = Await _s3Client.GetObjectAsync(request)
Using memoryStream As New MemoryStream()
Await response.ResponseStream.CopyToAsync(memoryStream)
Return memoryStream.ToArray()
End Using
End Using
End Function
''' <summary>
''' Uploads the generated searchable PDF back to S3.
''' </summary>
Private Async Function UploadPdfToS3Async(ByVal bucketName As String, ByVal objectKey As String, ByVal pdfBytes() As Byte) As Task
Using memoryStream As New MemoryStream(pdfBytes)
Dim request = New PutObjectRequest With {
.BucketName = bucketName,
.Key = objectKey,
.InputStream = memoryStream,
.ContentType = "application/pdf"
}
Await _s3Client.PutObjectAsync(request)
End Using
End Function
End Class
End NamespaceImports Amazon.Lambda.Core
Imports Amazon.S3
Imports Amazon.S3.Model
Imports IronOcr
Imports System
Imports System.IO
Imports System.Threading.Tasks
' Assembly attribute to enable the Lambda function's JSON input to be converted into a .NET class.
<Assembly: LambdaSerializer(GetType(Amazon.Lambda.Serialization.SystemTextJson.DefaultLambdaJsonSerializer))>
Namespace IronOcrZipAwsLambda
Public Class [Function]
' Initialize the S3 client with a specific region endpoint
Private Shared ReadOnly _s3Client As IAmazonS3 = New AmazonS3Client(Amazon.RegionEndpoint.APSoutheast1)
''' <summary>
''' Function handler to process OCR on the PDF stored in S3.
''' </summary>
''' <param name="context">The ILambdaContext that provides methods for logging and describing the Lambda environment.</param>
Public Async Function FunctionHandler(ByVal context As ILambdaContext) As Task
' Set up necessary paths for IronOCR
Dim awsTmpPath = "/tmp/"
IronOcr.Installation.InstallationPath = awsTmpPath
IronOcr.Installation.LogFilePath = awsTmpPath
' Set license key for IronOCR
IronOcr.License.LicenseKey = "IRONOCR-MYLICENSE-KEY-1EF01"
Dim bucketName As String = "deploymenttestbucket" ' Your bucket name
Dim pdfName As String = "sample"
Dim objectKey As String = $"IronPdfZip/{pdfName}.pdf"
Dim objectKeyForSearchablePdf As String = $"IronPdfZip/{pdfName}-SearchablePdf.pdf"
Try
' Retrieve the PDF file from S3
Dim pdfData = Await GetPdfFromS3Async(bucketName, objectKey)
' Initialize IronTesseract for OCR processing
Dim ironTesseract As New IronTesseract()
Dim ocrInput As New OcrInput()
ocrInput.LoadPdf(pdfData)
Dim result As OcrResult = ironTesseract.Read(ocrInput)
' Log the OCR result
context.Logger.LogLine($"OCR result: {result.Text}")
' Upload the searchable PDF to S3
Await UploadPdfToS3Async(bucketName, objectKeyForSearchablePdf, result.SaveAsSearchablePdfBytes())
context.Logger.LogLine($"PDF uploaded successfully to {bucketName}/{objectKeyForSearchablePdf}")
Catch e As Exception
context.Logger.LogLine($"[ERROR] FunctionHandler: {e.Message}")
End Try
End Function
''' <summary>
''' Retrieves a PDF from S3 and returns it as a byte array.
''' </summary>
Private Async Function GetPdfFromS3Async(ByVal bucketName As String, ByVal objectKey As String) As Task(Of Byte())
Dim request = New GetObjectRequest With {
.BucketName = bucketName,
.Key = objectKey
}
Using response = Await _s3Client.GetObjectAsync(request)
Using memoryStream As New MemoryStream()
Await response.ResponseStream.CopyToAsync(memoryStream)
Return memoryStream.ToArray()
End Using
End Using
End Function
''' <summary>
''' Uploads the generated searchable PDF back to S3.
''' </summary>
Private Async Function UploadPdfToS3Async(ByVal bucketName As String, ByVal objectKey As String, ByVal pdfBytes() As Byte) As Task
Using memoryStream As New MemoryStream(pdfBytes)
Dim request = New PutObjectRequest With {
.BucketName = bucketName,
.Key = objectKey,
.InputStream = memoryStream,
.ContentType = "application/pdf"
}
Await _s3Client.PutObjectAsync(request)
End Using
End Function
End Class
End NamespaceAntes do bloco try, o arquivo 'sample.pdf' é especificado para leitura no diretório IronPdfZip. O método GetPdfFromS3Async é então usado para obter o byte do PDF, que é passado para o método LoadPdf.
Aumentar a memória e o tempo limite
A quantidade de memória alocada na função Lambda irá variar com base no tamanho dos documentos sendo processados e o número de documentos processados simultaneamente. Como base, defina a memória para 512 MB e o tempo limite para 300 segundos em aws-lambda-tools-defaults.json.
{
"function-memory-size": 512,
"function-timeout": 300
}
Quando a memória é insuficiente, o programa lançará o erro: 'Runtime exited with error: signal: killed.' Aumentar o tamanho da memória pode resolver esse problema. Para mais detalhes, consulte o artigo de resolução de problemas: AWS Lambda - Runtime Exited Signal: Killed.
Publicar
Para publicar no Visual Studio, clique com o botão direito no projeto e selecione 'Publish to AWS Lambda...', então configure as configurações necessárias. Você pode ler mais sobre a publicação de um Lambda no site da AWS.
Experimente!
Você pode ativar a função Lambda através do console do Lambda ou através do Visual Studio.
Perguntas frequentes
Como posso realizar OCR em documentos na AWS usando C#?
Você pode usar o IronOCR para realizar OCR em documentos armazenados em buckets do Amazon S3, integrando-o ao AWS Lambda. Isso envolve a criação de uma função Lambda em C# que recupera os documentos do S3, os processa com o IronOCR e, em seguida, envia os resultados de volta para o S3.
Quais são os passos envolvidos na configuração de OCR no AWS Lambda com C#?
Para configurar o OCR no AWS Lambda usando C#, você precisa baixar a biblioteca IronOCR, criar um projeto AWS Lambda no Visual Studio, configurar o manipulador da sua função para usar o IronOCR no processamento e implantar a função. Essa configuração permite converter imagens em PDFs pesquisáveis.
Qual é a configuração recomendada para executar OCR no AWS Lambda?
Para obter o melhor desempenho ao executar OCR com o IronOCR no AWS Lambda, recomenda-se alocar pelo menos 512 MB de memória e definir um tempo limite de 300 segundos. Essas configurações ajudam a gerenciar o processamento de documentos grandes ou múltiplos.
Como lidar com o erro 'Runtime exited with error: signal: killed' no AWS Lambda?
Esse erro geralmente indica que sua função Lambda esgotou a memória alocada. Aumentar a alocação de memória na configuração da função Lambda pode resolver esse problema, especialmente ao processar documentos grandes com o IronOCR.
Posso testar minha função OCR do AWS Lambda localmente antes da implantação?
Sim, você pode testar sua função OCR do AWS Lambda localmente usando o AWS Toolkit para Visual Studio. Esse conjunto de ferramentas fornece um ambiente local para simular execuções do Lambda, permitindo depurar e aprimorar sua função antes da implantação.
Qual é a finalidade de um Dockerfile em um projeto AWS Lambda?
Um Dockerfile em um projeto AWS Lambda é usado para criar uma imagem de contêiner que define o ambiente de execução e as dependências da sua função Lambda. Isso garante que sua função tenha todos os componentes necessários para ser executada corretamente na AWS.
Preciso de alguma dependência adicional para usar o IronOCR no .NET 8 no AWS Lambda?
Ao usar o .NET 8 no AWS Lambda, não são necessárias dependências adicionais além da biblioteca IronOCR e dos pacotes do SDK da AWS necessários. Isso simplifica o processo de integração para a execução de tarefas de OCR.
Quais são os pré-requisitos para integrar o OCR em C# com o AWS Lambda?
Antes de integrar o OCR em C# com o AWS Lambda, você precisa instalar o AWS SDK para S3, a biblioteca IronOCR e o AWS Toolkit para Visual Studio. Você também precisará de um bucket S3 configurado para armazenar e recuperar documentos.
How do I log OCR results in an AWS Lambda function using IronOCR?
In your AWS Lambda function, use the Lambda context's Logger.LogLine method to log OCR results. This allows you to track and verify the OCR output processed by IronOCR.
Is it necessary to install additional dependencies for IronOCR in .NET 8 when deploying to AWS Lambda?
No additional dependencies are required for utilizing the IronOCR library in a .NET 8 AWS Lambda project, aside from setting the correct paths and configuring necessary packages like AWSSDK.S3 for S3 operations.
Curtis Chau é bacharel em Ciência da Computação (Universidade Carleton) e se especializa em desenvolvimento front-end, com experiência em Node.js, TypeScript, JavaScript e React. Apaixonado por criar interfaces de usuário intuitivas e esteticamente agradáveis, Curtis gosta de trabalhar com frameworks modernos e criar manuais bem estruturados e visualmente atraentes.