لماذا تختار Aspose.OCR لجافا؟

اكتشف عالم Aspose.OCR السلس لـ Java - واجهة برمجة التطبيقات للتعرف الضوئي على الحروف (OCR) القوية وسهلة الاستخدام والفعالة من حيث التكلفة. باستخدام أقل من 5 أسطر من تعليمات Java البرمجية، يمكنك إضافة وظيفة التعرف الضوئي على الحروف (OCR) إلى تطبيقاتك دون الخوض في الرياضيات المعقدة أو الشبكات العصبية. يتميز محرك التعرف الضوئي على الحروف (OCR) القوي لدينا بالسرعة والدقة الفائقة، ويدعم أكثر من 130 لغة، بما في ذلك النصوص اللاتينية والسيريلية والعربية والفارسية والديفاناغاري والصينية. بدءًا من الصور الممسوحة ضوئيًا وصور الهواتف الذكية وحتى لقطات الشاشة وملفات PDF الممسوحة ضوئيًا، يمكنك استرداد النتائج بتنسيقات تبادل المستندات والبيانات الشائعة. استفد من مرشحات المعالجة المسبقة التي تتعامل مع الصور المدورة والمنحرفة والمزعجة. قم بتحسين أداء التعرف وتحميل النظام عن طريق تفريغ المهام كثيفة الاستخدام للموارد إلى وحدة معالجة الرسومات.

Illustration ocr

التعرف الضوئي على الحروف سريع ودقيق

احصل على نتائج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) عالية السرعة والدقيقة باستخدام تقنية Java المتقدمة لدينا.

دعم متعدد اللغات

التعرف على النص بأكثر من 130 لغة، بما في ذلك النصوص اللاتينية والسيريلية والعربية والفارسية والهندية والصينية.

دعم الصور القابلة للتكيف

معالجة الصور من مصادر مختلفة، مثل الماسحات الضوئية والكاميرات والهواتف الذكية.

إتقان الشخصية الصينية

التعرف على أكثر من 6000 حرف صيني بدقة لا مثيل لها.

أنماط الخطوط وسلامة التنسيق

الحفاظ على أنماط الخطوط وتنسيقاتها من أجل التمثيل الدقيق لنص Java المعترف به.

عينة التعليمات البرمجية الحية

استمتع بالبساطة: قم بتحويل الصورة إلى نص في بضعة أسطر من كود Java!

على استعداد للاعتراف على استعداد للاعتراف قم بإسقاط ملف هنا أو انقر للتصفح *

* عن طريق تحميل ملفاتك أو استخدام الخدمة فإنك توافق على ذلك شروط الاستخدام و سياسة الخصوصية.

نتيجة الاعتراف
 

تحويل الصورة إلى نص

اكتشف المزيد من الأمثلة >
AsposeOCR api = new AsposeOCR();
// Add images to the recognition batch
OcrInput images  = new OcrInput(InputType.SingleImage);
images.add("image1.png");
images.add("image2.png");
// Recognition language
RecognitionSettings recognitionSettings = new RecognitionSettings();
recognitionSettings.setLanguage(Language.Eng);
// Recognize images
ArrayList<RecognitionResult> results = api.Recognize(images, recognitionSettings);
results.forEach((result) -> {
  System.out.println(result.recognition_text);
});

جافا في كل مكان

يعمل Aspose.OCR for Java بسلاسة على أي نظام أساسي يدعم Java SE 6.0 أو أعلى - سواء كان ذلك جهازًا محليًا أو خادم ويب أو سحاب.

Microsoft Windows
Linux
MacOS
GitHub
Microsoft Azure
Amazon Web Services
Docker

تنسيقات الملفات المدعومة

Aspose.OCR for Java يمكن أن تعمل مع أي [ملف]تقريبا( https://docs.aspose.com/ocr/java/supported-file-formats/ ) يمكنك الحصول عليها من الماسح الضوئي أو الكاميرا. يتم إرجاع نتائج التعرف بتنسيقات تبادل الملفات والبيانات الأكثر شيوعًا والتي يمكن حفظها أو استيرادها إلى قاعدة بيانات أو تحليلها في الوقت الفعلي.

الصور

  • PDF
  • JPEG
  • PNG
  • TIFF
  • GIF
  • Bitmap

دفعة التعرف الضوئي على الحروف

  • Multi-page PDF
  • ZIP
  • Folder

نتائج الاعتراف

  • Text
  • PDF
  • Microsoft Word
  • Microsoft Excel
  • HTML
  • RTF
  • ePub
  • JSON
  • XML

تركيب سهل

يتم توزيع Aspose.OCR for Java كملف Java Archive (JAR) خفيف الوزن أو ملف قابل للتنزيل مع الحد الأدنى من التبعيات. ما عليك سوى تثبيت في مشروعك، وستكون جاهزًا للتعرف على النصوص بلغات متعددة مدعومة وحفظ نتائج التعرف بتنسيقات مختلفة.

اطلب ترخيصًا تجريبيًا لبدء تطوير تطبيق التعرف الضوئي على الحروف (OCR) كامل الوظائف دون قيود.

جافا، في كل مكان

تدعم مكتبتنا Java SE 6 أو الإصدارات الأحدث بشكل كامل، مما يتيح تشغيل تطبيقاتك بسلاسة على أي نظام أساسي - سطح المكتب Windows وWindows Server وmacOS وLinux والسحابة.

130+ لغات التعرف

تتعرف Java OCR API لدينا على العديد من اللغات ونصوص الكتابة الشائعة، بما في ذلك اللغات المختلطة:

اترك اكتشاف اللغة للمكتبة أو قم بتعريف اللغة بنفسك لتحسين أداء التعرف والموثوقية.

  • الأبجدية اللاتينية الموسعة: الإنجليزية، الإسبانية، الفرنسية، الإندونيسية، البرتغالية، الألمانية، الفيتنامية، التركية، الإيطالية، البولندية، وأكثر من 80 لغة أخرى؛
  • الأبجدية السيريلية: الروسية، الأوكرانية، الكازاخستانية، الصربية، البيلاروسية، البلغارية؛
  • العربية، الفارسية، الأردية؛
  • النص الصيني والديفاناغاري، بما في ذلك الهندية والماراثية والبوجبورية وغيرها.

تمكين الميزات والقدرات

Aspose.OCR for Java اكتشف الميزات والإمكانيات المتقدمة لـ Aspose.OCR لـ Java.

Feature icon

التعرف الضوئي على الحروف للصور

استخرج النص من صور الهاتف الذكي بدقة مستوى المسح الضوئي.

Feature icon

PDF قابل للبحث

قم بتحويل أي مسح ضوئي إلى مستند قابل للبحث والفهرسة بشكل كامل.

Feature icon

التعرف على عنوان URL

التعرف على الصورة من URL دون تنزيلها محليًا.

Feature icon

الاعتراف بالجملة

اقرأ جميع الصور من المستندات والمجلدات والأرشيفات متعددة الصفحات.

Feature icon

أي الخط والأسلوب

التعرف على النص والتعرف عليه في جميع الخطوط والأنماط الشائعة.

Feature icon

التعرف الدقيق

اضبط كل معلمة OCR للحصول على أفضل نتائج التعرف.

Feature icon

مدقق املائي

تحسين النتائج عن طريق تصحيح الكلمات التي بها أخطاء إملائية تلقائيًا.

Feature icon

البحث عن النص في الصور

ابحث عن نص أو تعبير عادي ضمن مجموعة من الصور.

Feature icon

مقارنة النصوص الصورة

مقارنة النصوص على صورتين، بغض النظر عن الحالة والتخطيط.

Feature icon

التعرف على صور رابط الويب

يمكنك التعرف بسهولة على الصور مباشرة من روابط الويب، مما يعزز تكامل التعرف الضوئي على الحروف في مشاريع Java الخاصة بك.

Feature icon

التصحيح التلقائي للكلمات التي بها أخطاء إملائية

قم بتحسين نتائج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) عن طريق تصحيح الكلمات التي بها أخطاء إملائية تلقائيًا، مما يضمن الدقة في تطبيقات Java الخاصة بك.

Feature icon

التكامل الكامل مع النظام البيئي Aspose

قم بدمج Aspose.OCR لـ Java بسلاسة مع منتجات Aspose الأخرى للحصول على حل Java شامل وفعال.

عينات التعليمات البرمجية

استكشف نماذج التعليمات البرمجية لمعرفة كيفية دمج Aspose.OCR لـ Java بسلاسة في تطبيقاتك.

تثبيت

كملف Java Archive (JAR) مع الحد الأدنى من التبعيات أو من مستودع Maven، يتم توزيع Aspose.OCR لـ Java بسهولة. يعد التكامل في مشروعك، مباشرة من بيئة التطوير المتكاملة Java (IDE) المفضلة لديك، عملية سلسة. ما عليك سوى تثبيته، وستكون جاهزًا للاستفادة من النطاق الكامل لإمكانيات التعرف الضوئي على الحروف، وحفظ نتائج التعرف بأي من التنسيقات المدعومة.

بعد التثبيت، يمكنك البدء على الفور في استخدام Aspose.OMR لـ Java. ، وإن كان مع بعض القيود. يرفع الترخيص المؤقت جميع قيود الإصدار التجريبي لمدة 30 يومًا. استغل هذه الفترة لبدء تطوير تطبيق التعرف الضوئي على الحروف (OCR) الذي يعمل بكامل طاقته، مما يسمح لك باتخاذ قرار مستنير بشأن شراء Aspose.OCR لـ Java في مرحلة لاحقة.

التعرف على النص الموجود على الصور الممسوحة ضوئيًا في Java

التغلب على التحدي المتمثل في تطبيقات التعرف الضوئي على الحروف التي تفتقر إلى الماسحات الضوئية واسعة النطاق. تتميز واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بنا بمرشحات قوية للمعالجة المسبقة للصور والتي تتعامل ببراعة مع الصور المدورة والمنحرفة والمزعجة. ومع دعم جميع تنسيقات الصور، فهو يضمن التعرف الموثوق به حتى من صور الهاتف الذكي. تتم معظم عمليات المعالجة المسبقة وتصحيح الصور تلقائيًا، مما يتطلب تدخلك فقط في الحالات الصعبة.

تطبيق التصحيحات التلقائية للصور - جافا

// Create instance of OCR API
AsposeOCR api = new AsposeOCR();

// Define pre-processing filters
PreprocessingFilter filters = new PreprocessingFilter();
filters.add(PreprocessingFilter.ToGrayscale());
filters.add(PreprocessingFilter.Rotate(-90));

// Pre-process image before recognition
BufferedImage imageRes = api.PreprocessImage(imagePath, filters);

// Recognize image
RecognitionResult result = api.RecognizePage(imageRes, set);

استخراج النص من الصور في جافا

دمج اكتشاف النص والتعرف عليه في تطبيقات Java الخاصة بك. يمكنك الوصول إلى نتائج دقيقة من الصور بسهولة، مما يعزز قدرات معالجة الصور لديك. رفع قدرات معالجة الصور، والحصول على نتائج دقيقة من الصور.

كشف والتعرف على النص على الصورة - جافا

// Add a photo to the recognition batch
OcrInput images  = new OcrInput(InputType.SingleImage);
images.add("photo.jpg");

// Set photo recognition mode
RecognitionSettings recognitionSettings = new RecognitionSettings();
recognitionSettings.setDetectAreasMode(DetectAreasMode.PHOTO);

// Extract text from a photo
ArrayList<RecognitionResult> results = api.Recognize(images, recognitionSettings);
results.forEach((result) -> {
  System.out.println(result.recognition_text);
});

تحسين الموارد في جافا

يتطلب التعرف البصري على الأحرف موارد. توفر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بنا طرقًا مرنة لتحقيق التوازن بين الثالوث الكلاسيكي للجودة والوقت والسعر. يسمح لك بتقييد عدد الخيوط التي يستخدمها محرك التعرف. على الرغم من أن هذا التعديل قد يؤدي إلى بطء سرعة التعرف، إلا أنه يمكّنك من تخصيص الموارد للمهام المتزامنة مثل معالجة الصور المتوازية، أو عمليات خادم الويب، أو إدارة قاعدة البيانات، أو تحليل بيانات الخلفية.

  • اختر بين التعرف الشامل والتعرف السريع.
  • حدد عدد مؤشرات الترابط المخصصة للتعرف، أو اسمح للمكتبة بالتكيف تلقائيًا مع عدد نوى المعالج.
  • قم بتحرير وحدة المعالجة المركزية (CPU) عن طريق تفريغ العمليات الحسابية إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU).

موازنة استخدام الموارد

RecognitionSettings recognitionSettings = new RecognitionSettings();
recognitionSettings.setThreadsCount(2);

التعرف السريع مع الحد الأدنى من الإعداد

إذا كانت صورك ممسوحة ضوئيًا عالية الجودة دون انحراف أو تشويه، فيمكنك استخدام أسرع وضع التعرف الذي يستهلك الحد الأدنى من الموارد الممكنة باستخدام:

التعرف السريع على التعرف الضوئي على الحروف - جافا

AsposeOCR api = new AsposeOCR();

// Add images to the recognition batch
OcrInput images  = new OcrInput(InputType.SingleImage);
images.add(os.path.join(self.dataDir, "source1.png"));
images.add(os.path.join(self.dataDir, "source2.png"));

// Fast recognize images
ArrayList<RecognitionResult> results = api.RecognizeFast(images);
results.forEach((result) -> {
  System.out.println(result);
});