سحر التعرف الضوئي على الحروف: تحويل الصورة إلى نص
تحويل الصور إلى نص - جافا
المزيد من المعارض >// Initialize OCR engine
AsposeOCR api = new AsposeOCR();
OcrInput images = new OcrInput(InputType.SingleImage);
images.add("image1.png");
// Recognize images
ArrayList<RecognitionResult> results = api.Recognize(images);
System.out.println(results[0].recognition_text);
لماذا تختار Aspose.OCR لجافا؟
اكتشف عالم Aspose.OCR السلس لـ Java - واجهة برمجة تطبيقات OCR قوية وسهلة الاستخدام وفعالة 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 OCR القوي الخاص بنا بالسرعة والدقة الفائقة، ويدعم 28 لغة، بما في ذلك النصوص اللاتينية والسيريلية 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.
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 بـ 28 لغة، بما في ذلك النصوص اللاتينية والسيريلية 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!
* عن طريق تحميل ملفاتك أو استخدام الخدمة فإنك توافق على ذلك شروط الاستخدام و سياسة الخصوصية.
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 لـ Java بسلاسة على أي نظام أساسي يدعم Java SE 6.0 أو أعلى - سواء كان جهازًا محليًا أو خادم ويب أو سحاب.
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
- JPEG
- PNG
- TIFF
- GIF
- Bitmap
دفعة التعرف الضوئي على الحروف
- Multi-page PDF
- ZIP
- Folder
نتائج الاعتراف
- Text
- 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.
28 لغة الاعتراف
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: الكرواتية، التشيكية، الدانمركية، الهولندية، الإنجليزية، الإستونية، الفنلندية، الفرنسية، الألمانية، الإيطالية، اللاتفية، الليتوانية، النرويجية، البولندية، البرتغالية، الرومانية، السلوفاكية، السلوفينية، الإسبانية، السويدية؛
- الأبجدية السيريلية: البيلاروسية، البلغارية، الكازاخستانية، الروسية، الصربية، الأوكرانية؛
- أكثر من 6000 حرف صيني؛
- الهندية.
تمكين الميزات والقدرات
Aspose.OCR for Java اكتشف الميزات والإمكانيات المتقدمة لـ Aspose.OCR لـ Java.
التعرف الضوئي على الحروف للصور
استخرج النص من صور الهاتف الذكي بدقة مستوى المسح الضوئي.
ملف PDF قابل للبحث
قم بتحويل أي مسح ضوئي إلى مستند قابل للبحث والفهرسة بشكل كامل.
التعرف على عنوان URL
التعرف على الصورة من URL دون تنزيلها محليًا.
الاعتراف بالجملة
اقرأ جميع الصور من المستندات والمجلدات والأرشيفات متعددة الصفحات.
أي الخط والأسلوب
التعرف على النص والتعرف عليه في جميع الخطوط والأنماط الشائعة.
التعرف الدقيق
اضبط كل معلمة OCR للحصول على أفضل نتائج التعرف.
مدقق املائي
تحسين النتائج عن طريق تصحيح الكلمات التي بها أخطاء إملائية تلقائيًا.
البحث عن النص في الصور
ابحث عن نص أو تعبير عادي ضمن مجموعة من الصور.
مقارنة النصوص الصورة
مقارنة النصوص على صورتين، بغض النظر عن الحالة والتخطيط.
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.
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.
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
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);
});