صورة إلى نص باستخدام Java OCR API
تحويل الصور إلى نص في 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 مكتبة Aspose OCR لـ Java؟
افتح تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) القوية باستخدام مكتبة Aspose OCR Java. تعد Java API الخاصة بنا واجهة OCR فعالة وسهلة الاستخدام وفعالة من حيث التكلفة. في خمسة أسطر فقط من تعليمات Java البرمجية، أضف وظيفة التعرف الضوئي على الحروف (OCR) القوية إلى تطبيقاتك دون الحاجة إلى فهم الشبكات العصبية والتفاصيل الفنية الأخرى.
يوفر محرك التعرف الضوئي على الحروف لدينا سرعة ودقة لا مثيل لهما، ويدعم أكثر من 130 لغة، بما في ذلك اللغة الإنجليزية. والسيريلية والعربية والفارسية والصينية واليابانية والكورية والهندية والتاميلية وغيرها الكثير. سواء كنت تستخدم عمليات المسح الضوئي، أو صور الهواتف الذكية، أو لقطات الشاشة، أو ملفات PDF، فإن تقنية التعرف الضوئي على الحروف لدينا تستخرج النص وتولد النتائج بجميع التنسيقات الشائعة.
تعمل المعالجة المسبقة للصور على تصحيح الصور الدائرية، والضبابية، والمقلوبة، والمزعجة تلقائيًا لضمان أعلى دقة في التعرف على الصور. أي شروط.
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 140 لغة، بما في ذلك الإنجليزية والفرنسية والسيريلية والعربية والفارسية والهندية والصينية واليابانية والكورية والتاميلية وغيرها من النصوص.
جميع الصور
معالجة الصور من مصادر مختلفة، مثل الماسحات الضوئية والكاميرات والهواتف الذكية.
كشف اللغة المختلطة
التعرف على المستندات المكتوبة بلغات مختلطة، مثل الصينية/الإنجليزية، والعربية/الفرنسية، والهندية/الإنجليزية، والسيريلية/الإنجليزية.
أي خط وأسلوب وشكل
الحفاظ على تخطيط النص بدقة، واكتشاف بنية الجدول، والتعرف على النص بسلاسة بغض النظر عن أنماط الخطوط.
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
استكشاف 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);
});
عبر منصة
يعمل رمز Aspose Java OCR بسلاسة على أي نظام أساسي يدعم Java SE 6.0 أو أعلى - سواء كان جهازًا محليًا أو خادم ويب أو السحابة .
تنسيقات الملفات المدعومة
Aspose.OCR for Java يمكن أن تعمل مع أي ملف يمكنك الحصول عليها من الماسح الضوئي أو الكاميرا. يمكن حفظ نتائج التعرف 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.
يعمل في كل مكان
تدعم مكتبة Java الخاصة بنا 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.
140+ لغات التعرف
تعد مكتبة Java OCR الخاصة بنا حلاً عالميًا لمعالجة المستندات واستخراج البيانات ورقمنة المحتوى على نطاق عالمي. ومع دعمه لمجموعة واسعة من نصوص الكتابة الأوروبية والشرق أوسطية والآسيوية، فهو ملائم تمامًا لأي بلد أو شركة.
يتعرف Aspose OCR for Java على النص في المستندات متعددة اللغات، مثل الصينية/الإنجليزية، أو العربية/الفرنسية، أو السيريلية/الإنجليزية. اللغات التالية مدعومة:
- اللاتينية الموسعة: الإنجليزية، الإسبانية، الفرنسية، الإندونيسية، البرتغالية، الألمانية، الفيتنامية، التركية، الإيطالية، البولندية، وأكثر من 80 لغة أخرى؛
- الأبجدية السيريلية: الروسية والأوكرانية والكازاخستانية والبلغارية، بما في ذلك النصوص السيريلية/الإنجليزية المختلطة؛
- العربية، الفارسية، الأردية، بما في ذلك النصوص الممزوجة بالإنجليزية؛
- اللغات الصينية والكورية واليابانية والديفاناغارية والدرافيديونية، بما في ذلك الهندية والتاميلية والماراثية وغيرها.
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.
PDF قابل للبحث
قم بتحويل أي مسح ضوئي إلى مستند قابل للبحث والتحرير.
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.
المدقق الإملائي
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.
في جميع أنحاء العالم
استخراج النص من أي لغة مع الكشف التلقائي عن اللغة.
استخراج التفاصيل الرئيسية
استخراج التفاصيل المهمة تلقائيًا من بطاقات الهوية.
التكامل الكامل مع حلول Aspose
يمكنك دمج تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) بسلاسة مع منتجات Aspose الأخرى للحصول على حل Java شامل وفعال.
عينات التعليمات البرمجية
استكشف نماذج التعليمات البرمجية لمعرفة كيفية دمج OCR API بسلاسة في تطبيقات Java الخاصة بك.
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);
});