LEADTOOLS 是一個綜合工具包的集合，用于將識別、文檔、醫療、成像和多媒體技術整合到桌面、服務器、平板電腦、網絡和移動解決方案中，是一項企業級文檔自動化解決方案，有捕捉，OCR，OMR，表單識別和處理，PDF，打印捕獲，歸檔，注釋和顯示功能。利用業界領先的圖像處理技術，能夠智能識別文件，可以用來識別任何類型的掃描或傳真形式的圖像。

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本教程展示了如何配置和運行 .NET Core 文檔服務。

在學習從 LEADDocument中添加和刪除頁面 - C# .NET Core 教程之前，通過查看添加引用和設置許可教程來熟悉創建項目的基本步驟。

完成 Visual Studio 的 AWS 設置；

要設置開發環境以在 Visual Studio 中使用 AWS，請完成來自 Amazon 的以下 2 個教程：

完成這些教程后，應安裝適用于 Visual Studio 的 AWS 工具包，并基本了解如何為 .NET Core 創建新的 AWS Lambda 項目并發布到 AWS。

創建一個空函數

在 Visual Studio 中，創建一個新的AWS Lambda 項目（.NET Core - C#）項目。為項目命名和位置，然后單擊創建。

選擇一個空函數并單擊確定。

添加 LEADTOOLS 參考

所需的參考取決于項目的目的。對于這個項目，需要以下 NuGet 包：

• Leadtools.Document.Sdk

在解決方案資源管理器中右鍵單擊 C# 項目，然后選擇管理 NuGet 包...。

瀏覽LEADTOOLS，然后選擇Leadtools.Document.SdkNuGet 包并安裝它。接受 LEAD 的最終用戶許可協議。

有關特定格式所需的編解碼器 DLL 的完整列表，請參閱。

右鍵單擊 C# 項目并選擇Add，然后選擇Class。為其命名LEADRequest.cs并單擊添加。

將以下內容添加到using塊中：

【C#】

using Leadtools.Document.Writer;

【C#】

public class LEADRequest
{
public string InputUrl { get; set; }
public DocumentFormat DocumentFormat { get; set; }
public LEADRequest()
{
}
}

添加 LEADLambdaHandler 類

右鍵單擊 C# 項目并選擇Add，然后選擇Class。為其命名LEADLambdaHandler.cs并單擊添加。

在新類中，將以下內容添加到using塊中：

【C#】

using System;
using System.Diagnostics;
using System.IO;
using System.Net.Http;
using Amazon.Lambda.Core;
using Leadtools;
using Leadtools.Document;
using Leadtools.Document.Converter;
using Leadtools.Document.Writer;
using Leadtools.Ocr;

復制下面的代碼以將所需的功能添加到類中：

【C#】

public class LEADLambdaHandler
{
// Global Variables
IOcrEngine ocrEngine;
DocumentConverter documentConverter;
static HttpClient httpClient = new HttpClient();

// Constructor which handles all initialization to make sure the function is as fast as possible once it is warmed up
public LEADLambdaHandler()
{
InitEnvironment();

Platform.LibraryPath = "/opt/native-runtimes/";

InitLEADTOOLS();
}

// Method which initializes the Lambda environment for use by the LEADTOOLS SDK
void InitEnvironment()
{
// Set the LD_LIBRARY_PATH in function console to include:
// /var/lang/lib:/lib64:/usr/lib64:/var/runtime:/var/runtime/lib:/var/task:/var/task/lib:/opt/lib:/tmp

ExecuteBashCommand("ln -s /lib64/libdl.so.2 /tmp/libdl.so");
}

// Initialize the LEADTOOLS SDK Classes
void InitLEADTOOLS()
{
SetLicense();

RasterDefaults.TemporaryDirectory = "/tmp";

RasterDefaults.SetResourceDirectory(LEADResourceDirectory.Fonts, "/opt/ShadowFonts");

ocrEngine = OcrEngineManager.CreateEngine(OcrEngineType.LEAD);
ocrEngine.Startup(null, null, "/tmp", "/opt/OcrLEADRuntime");

documentConverter = new DocumentConverter();
documentConverter.SetOcrEngineInstance(ocrEngine, true);
}

// Helper method for executing shell scripts in the Lambda environment
string ExecuteBashCommand(string command)
{
command = command.Replace("\"", "\"\"");

var proc = new Process
{
StartInfo = new ProcessStartInfo
{
FileName = "/bin/bash",
Arguments = "-c \"" + command + "\"",
UseShellExecute = false,
RedirectStandardOutput = true,
CreateNoWindow = true
}
};

proc.Start();
proc.WaitForExit();

return proc.StandardOutput.ReadToEnd();
}

// Set license code TODO: Replace the licString and developerKey with a valid license and key
void SetLicense()
{
string licString = "[License]\n" + "License = <doc><ver>2.0</ver>`ADD LICENSE HERE`</doc>";
string developerKey = "ADD DEVELOPMENT KEY HERE";
byte[] licBytes = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(licString);
RasterSupport.SetLicense(licBytes, developerKey);
}

// Main conversion function
public string ConvertDocument(LEADRequest request, StringWriter sw)
{
var isUrl = Uri.IsWellFormedUriString(request.InputUrl, UriKind.RelativeOrAbsolute);

if (isUrl)
{
var response = httpClient.GetAsync(request.InputUrl).Result;
if (response.IsSuccessStatusCode)
{
var stream = response.Content.ReadAsStreamAsync().Result;

using (var document = DocumentFactory.LoadFromStream(stream, new LoadDocumentOptions()))
{
string ext = DocumentWriter.GetFormatFileExtension(request.DocumentFormat);
string fileName = Path.Combine("/tmp", Path.ChangeExtension(Path.GetFileName(request.InputUrl), ext));
DocumentConverterJobData jobData = DocumentConverterJobs.CreateJobData(document, fileName, request.DocumentFormat);
DocumentConverterJob job = documentConverter.Jobs.CreateJob(jobData);
documentConverter.Jobs.RunJob(job);

if (job.Errors.Count > 0)
foreach (var error in job.Errors)
sw.WriteLine($"Error during conversion: {error.Error.Message} {error.Error.StackTrace}");
else
return fileName;
}
}
else
sw.WriteLine("Download of URL is not successful");
}
else
sw.WriteLine("Url is invalid.");

return null;
}
}

設置許可文件

許可證解鎖項目所需的功能。它必須在調用任何工具包函數之前設置。有關詳細信息，包括針對不同平臺的教程，請參閱。

有兩種類型的運行時許可證：

• 評估許可證，在下載評估工具包時獲得。它允許評估工具包。
• 部署許可證。如果需要部署許可證文件和開發人員密鑰，請參閱獲取許可證。

筆記

教程 中有更詳細的介紹。

更新 FunctionHandler

當觸發 AWS Lambda 函數時，將FunctionHandler調用該方法。Function函數首次啟動時，將在此之前調用全局類中的所有內容。當容器處于warm狀態時，它只會調用該FunctionHandler方法，直到執行上下文發生變化。

為了利用此功能，大部分初始化代碼都在構造函數中完成，以便在容器處于熱LEADLambdaHandler狀態時盡可能快地調用每個函數。

打開Function.cs作為項目一部分包含的文件，并將以下內容添加到using其余 using 語句下的塊中。

【C#】

using System.IO;

將以下全局變量添加到Function類中：

【C#】

public LEADLambdaHandler LEADHandler = new LEADLambdaHandler();

將該方法替換為FunctionHandler以下方法以接受 aLEADRequest作為輸入而不是字符串輸入，然后調用該LEADHandler.ConvertDocument方法：

【C#】

public string FunctionHandler(LEADRequest request, ILambdaContext context)
{
StringWriter sw = new StringWriter();
try
{
string outputFile = LEADHandler.ConvertDocument(request, sw);

if (outputFile != null)
sw.WriteLine($"Successfully saved to {outputFile}.");
else
sw.WriteLine("Error occurred. Output file not saved.");
}
catch (Exception ex)
{
sw.WriteLine(ex.Message);
sw.WriteLine(ex.StackTrace);
if (ex.InnerException != null)
{
sw.WriteLine(ex.InnerException.Message);
sw.WriteLine(ex.InnerException.StackTrace);
}
}
return sw.ToString();
}

添加所有代碼后，構建項目以確保一切都按預期工作。

收集所需的 Lambda 依賴項

筆記

如果需要，可以跳過此步驟。此項目中包含的 ZIP 已包含所需的 Lambda 依賴項。

LEADTOOLS SDK 需要在 Linux 機器上安裝某些依賴項才能正常運行。有關完整列表，請參閱。

AWS Lambda 提供了一個包含相同 Linux 發行版的 Docker 鏡像，以便在部署到 Lambda 之前測試功能。這也可用于安裝所需的依賴項并創建部署包。這需要安裝Docker Desktop。

• 打開 Windows PowerShell
• 跑docker pull amazonlinux
• 在主機上的某個位置創建本地卷，例如C:\temp\docker
• 跑docker run -it -v C:\temp\docker:/var/task amazonlinux:latest
• 使用以下 2 個命令在 VM 中安裝 .NET Core 3.1：
  • rpm -Uvh //packages.microsoft.com/config/centos/7/packages-microsoft-prod.rpm
  • yum -y install dotnet-sdk-3.1
• 安裝 LEADTOOLS 第 3 方依賴項：
  • yum -y install uuid-devel uuidd gcc gcc-c++ glibc-devel kernel-devel kernel-headers libX11 libXt libX11-devel libXt-devel sqlite sqlite-devel freetype fontconfig
• 發布 Lambda 項目
  • 導航到之前創建的項目的位置
  • 在該位置打開CMDcsproj
  • 跑dotnet publish
• 導航到發布文件夾并將文件復制<PROJECT-DIR>\bin\Debug\netcoreapp3.1\publish\runtimes\linux-x64\nativeassets\netcoreapp到C:\temp\docker
• 在該C:\temp\docker目錄中，創建一個新的文本文件并復制并粘貼以下 shell 腳本并將其另存為CopyDeps.sh：

indir="/var/task/"
outdir="/var/task/lib/"
ldcache=$(ldconfig -p)

mkdir -p $outdir

for i in $(ls ${indir}/*.so); do
deps=$(ldd $i | grep "=>" | grep -v "liblt")

while IFS= read -r line; do
result=""
list=( $line )

dep=$(echo $ldcache | grep "${list[0]}")

if [ ! -z "$dep" ] ; then
cp -vL "${list[2]}" $outdir 2> /dev/null
fi

done <<< "$deps"
done

• 運行 shell 腳本以創建具有所需依賴項的 lib 文件夾：sh /var/task/CopyDeps.sh
• shell 腳本完成后，在主機上轉到C:\temp\docker\lib這將包含所有依賴項
• 刪除以下內容，因為它們已安裝在 Lambda 環境中：
  • liddl.so.2
  • libexpat.so.1
  • libz.so.1
    

創建 Lambda 層

LEADTOOLS SDK 需要在 Lambda 函數中安裝環境依賴項。為了保持包的小和靈活，使用了 Lambda 層。有關層是什么的更多信息，請參閱。

LEADTOOLS SDK OCR 引擎需要依賴項包含在任何 OCR 部署中。有關所需內容的更多信息，請參見。

由于需要 AWS Lambda 環境，因此還需要 Shadow Fonts。有關 Shadow Fonts 的更多信息，請訪問。

• 創建一個名為的新文件夾lead-deps-layer
• 將lib文件夾從復制C:\temp\docker\lib到lead-deps-layer
• lead-deps-layer在命名中創建一個新文件夾native-runtimes
• 發布 Lambda 項目
  • 導航到之前創建的項目的位置
  • 在該位置打開CMDcsproj
  • 跑dotnet publish
• 轉到發布文件夾的 linux 本機依賴項<PROJECT-DIR>\bin\Debug\netcoreapp3.1\publish\runtimes\linux-x64\nativeassets\netcoreapp\
• 將所有.so文件復制到lead-deps-layer\native-runtimes文件夾
• 將C:\temp\docker\lib文件夾復制到lead-deps-layer
• 將ShadowFonts文件夾從復制<INSTALL_DIR>\LEADTOOLS22\Bin\Common\ShadowFonts到lead-deps-layer
• 將OcrLEADRuntime文件夾從復制<INSTALL_DIR>\LEADTOOLS22\Bin\Common\OcrLEADRuntime到lead-deps-layer
  • 此文件夾包含 LEADTOOLS 支持的各種 OCR 語言的字典和拼寫檢查引擎。如果只需要某些語言，請刪除不需要的語言以最小化文件夾大小。有關語言文件的更多信息，請參見
• 文件夾中現在應該有 4 個子目錄lead-deps-layer：lib、native-runtimes、ShadowFonts和OcrLEADRuntime

•  壓縮lead-deps-layer文件夾的內容。確保 ziplead-deps-layer.zip不包含同名的子文件夾，并且 zip 結構類似于以下屏幕截圖：

上傳圖層 Zip 文件

創建層 zip 后，需要將其上傳到 AWS Lambda。

• 導航到并登錄
• 在左側面板上，選擇圖層
• 在主窗口中，選擇創建圖層
• 第一個上傳的將是lead-deps-layer
  • 命名圖層lead-deps-layer
  • 給它一個描述
  • 點擊上傳并選擇lead-deps-layer.zip
  • 在運行時下拉列表中，選擇.NET Core 3.1 (C#/PowerShell)
  • 單擊創建以創建圖層

將 Lambda 函數發布到 AWS

該層完成后，現在可以將函數發布到 AWS。

• 打開之前在 Visual Studio 中創建的 Lambda 項目。
• 右鍵單擊項目名稱并選擇發布到 AWS Lambda
  • 如果這是第一次發布 Lambda，則需要將帳戶配置文件與 AWS 的訪問密鑰一起使用。有關這方面的更多信息，請參閱
• 選擇要使用的帳戶資料和地區
• 確保語言運行時設置為.NET Core v3.1
• 填寫Function Name，點擊Next
• 將內存 (MB)更改為 2048
• 從下拉列表中選擇角色名稱，然后單擊上傳

這將dotnet publish在項目上運行，然后壓縮文件和依賴項并將其上傳到 Lambda。

減小封裝尺寸

在上一步中創建的包會很大，因為它包含許多添加到層的依賴項。為了減小體積，zip 包將需要修改并手動上傳到 Lambda。

• 進入<PROJECT-DIR>\bin\Release\netcoreapp3.1\publish目錄
• 刪除LEADTOOLS包含已添加到的 OCRRuntimes 的文件夾lead-deps-layer
• <function-name>.zip將發布目錄的內容壓縮到一個名為覆蓋自動創建的 zip 文件中
• 導航回并登錄
• 在左側面板上，選擇功能
• 選擇<function-name>打開功能
• 在函數的配置中，在函數代碼部分下，選擇上傳以上傳縮小尺寸的 zip
• 從中選擇 zip <PROJECT-DIR>\bin\Release\netcoreapp3.1\publish\<function-name>.zip，點擊確定，然后點擊右上角的保存

這將更新功能包，使其盡可能小。

更改設置

上傳包后，LD_LIBRARY_PATH需要更新函數的環境變量以正確加載依賴項。

• 在控制臺的功能頁面中，向下滾動到環境變量部分
• 單擊管理環境變量以打開編輯環境變量屏幕
• 點擊添加環境變量
• 對于鍵，輸入LD_LIBRARY_PATH和值輸入 
• /var/lang/lib:/lib64:/usr/lib64:/var/runtime:/var/runtime/lib:/var/task:/var/task/lib:/opt/lib:/tmp
• 單擊保存以保存這些更改

設置環境變量后，需要將層添加到函數中。

• 在控制臺的功能頁面，展開Designer
• 選擇圖層
• 在底部現在打開的圖層部分中，選擇添加圖層
• 選擇從運行時兼容層列表中選擇單選按鈕
• 在名稱下拉列表中，選擇lead-deps-layer
• 在版本下拉列表中，選擇最新的版本號

• 單擊添加將此圖層添加到函數中

確保函數的內存設置為 2048 MB：

• 在控制臺的功能頁面中，向下滾動到基本設置部分
• 單擊編輯
• 將內存 (MB)滑塊拖動到2048 MB

• 單擊保存以保存更改

測試功能

完成上一步后，該功能就可以進行測試了。

• 在控制臺的功能頁面，選擇右上角的 測試
  • 這將打開配置測試事件對話框
• 選擇hello-world 活動模板
• 填寫活動名稱

{
"InputUrl": "http://demo.leadtools.com/images/tiff/ocr1.tif",
"DocumentFormat": 1
}

• 單擊創建以創建測試事件
  

如果一切設置正確，執行結果應該返回succeeded并類似于：

以上便是 使用 AWS Lambda 轉換文檔 ，如果您還有其他疑問，歡迎咨詢我們或者加入我們官方技術交流群。

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