أضف تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) إلى صفحات الويب الخاصة بك - JavaScript - Electron
التعرف الضوئي على الحروف (OCR) على موقع الويب الخاص بك
المزيد من المعارض >var input = Module.WasmAsposeOCRInput();
var inputs = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
// Prepare settings
var settings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
input.url = "<file name>";
inputs.push_back(input);
var result = Module.AsposeOCRRecognize(inputs, settings);
// Serrialize result
var result_str = Module.AsposeOCRSerializeResult(
result, Module.ExportFormat.text);
console.log(result_str);
لماذا تختار Aspose.OCR لـ JavaScript عبر C++؟
يتيح لك Aspose.OCR لـ JavaScript عبر C++ استخراج النص من الصفحات الممسوحة ضوئيًا والصور ولقطات الشاشة والصور الأخرى مباشرة على صفحة ويب أو من تطبيقات Electron عبر الأنظمة الأساسية. وهو يعتمد على تقنية WebAssembly (Wasm)، التي تسمح بتشغيل التعليمات البرمجية على جهاز المستخدم النهائي دون الحاجة إلى خادم ويب. ويمكن دمجه أصلاً في سياق جافا سكريبت الخاص بك، بما في ذلك الوصول إلى جميع وظائف متصفح الويب. يوفر Aspose.OCR لـ JavaScript عبر C++ أعلى مستوى من الأمان عند تضمينه على الويب، وسيفرض سياسات أمان المصدر والأذونات نفسها للمتصفح.
تدعم واجهة برمجة التطبيقات القوية والغنية بالميزات الخاصة بالتعرف البصري على الأحرف (OCR) 28 لغة تعتمد على النصوص اللاتينية والسيريلية والآسيوية، بما في ذلك الصينية والهندية، ويمكنها التعرف على الملفات بالتنسيقات الأكثر شيوعًا. تسمح لك مرشحات المعالجة المختلفة بالتعرف على الصور المنحرفة والمشوهة والمزعجة. يتم إرجاع نتائج التعرف بتنسيقات تبادل البيانات الأكثر شيوعًا.
التعرف الضوئي على الحروف سريع ودقيق
احصل على نتائج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) عالية السرعة والدقيقة باستخدام JavaScript المتقدمة عبر تقنية C++.
دعم متعدد اللغات
يمكنك التعرف على النص بـ 28 لغة، بما في ذلك النصوص اللاتينية والسيريلية والصينية، مما يضمن تعدد استخدامات تطبيقات JavaScript عبر تكامل C++.
دعم الصور المتنوع
قم بمعالجة الصور من الماسحات الضوئية والكاميرات والهواتف الذكية بسهولة باستخدام JavaScript عبر C++.
الدقة في التعرف على الحروف الصينية
تعرف على أكثر من 6000 حرف صيني بدقة في مشاريع JavaScript الخاصة بك عبر C++.
كشف التخطيط
تحديد وتصنيف كتل المحتوى في الصور لضمان الترتيب الصحيح للنص المستخرج، بغض النظر عن التخطيط.
عينة التعليمات البرمجية الحية
ابدأ التعرف على النص من الصور في ثلاثة أسطر فقط من التعليمات البرمجية. تجربة البساطة!
* عن طريق تحميل ملفاتك أو استخدام الخدمة فإنك توافق على ذلك شروط الاستخدام و سياسة الخصوصية.
تحويل الصورة إلى نص
مزيد من الأمثلة >const fileData = new Uint8Array(e.target.result);
let filename = file.name;
let stream = Module.FS.open(filename, "w+");
Module.FS.write(stream, fileData, 0, fileData.length, 0);
Module.FS.close(stream);
var input = Module.WasmAsposeOCRInput();
var inputs = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
var settings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
input.url = filename;
inputs.push_back(input);
var result = Module.AsposeOCRRecognize(inputs, settings);
// Get recognition results as text
var result_str = Module.AsposeOCRSerializeResult(result, Module.ExportFormat.text);
console.log(result_str);
تكامل التعرف الضوئي على الحروف (OCR) في تطبيق الويب الخاص بك
يسمح Aspose.OCR لـ JavaScript بتشغيل التعليمات البرمجية مباشرة في متصفح الويب الخاص بالمستخدم النهائي (جانب العميل) أو في البيئات المستندة إلى المتصفح، مثل Electon.
تنسيقات الملفات المدعومة
Aspose.OCR for Javascript via C++ يمكن أن تعمل مع أي [ملف]تقريبا( https://docs.aspose.com/ocr/javascript-cpp/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
- BMP
دفعة التعرف الضوئي على الحروف
- ZIP
نتائج الاعتراف
- Text
- JSON
- XML
تركيب سهل
يتم توزيع Aspose.OCR لـ JavaScript عبر C++ كحزمة قائمة بذاتها قابلة للتنزيل ولا تتطلب تثبيت أي تبعيات خارجية. ما عليك سوى فكها بجوار صفحة HTML الخاصة بك، وستكون جاهزًا لتحويل أي صورة إلى نص مباشرة في المتصفح.
اطلب ترخيصًا تجريبيًا لبدء تطوير تطبيق التعرف الضوئي على الحروف (OCR) كامل الوظائف دون قيود.
28 لغة الاعتراف
تتعرف JavaScript OCR API على 28 لغة ونصوص كتابة شائعة، 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؛
- الصينية: أكثر من 6000 حرف؛
- الهندية.
مناسبة لأي محتوى
تتعرف JavaScript OCR API على 28 لغة ونصوص كتابة شائعة، بما في ذلك اللغات المختلطة:
اترك اكتشاف اللغة للمكتبة أو قم بتعريف اللغة بنفسك لتحسين أداء التعرف والموثوقية.
دلائل الميزات
Aspose.OCR for Javascript via C++ اكتشف الميزات المتقدمة لـ Aspose.OCR لـ JavaScript.
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.
نماذج كود جافا سكريبت
اكتشف نماذج التعليمات البرمجية لدمج Aspose.OCR لـ JavaScript عبر C++ بسلاسة في صفحات HTML وتطبيقات Electron.
تثبيت بسيط لجافا سكريبت
التعرف على الصور باستخدام جافا سكريبت
عادةً ما يتم إيقاف الاعتماد الواسع النطاق لتطبيقات التعرف الضوئي على الحروف (OCR) بسبب حقيقة أن الماسحات الضوئية ليست شائعة بالنسبة لمعظم المستخدمين. تحتوي مكتبة OCR الخاصة بنا على مرشحات معالجة مسبقة قوية للصور يمكنها التعامل مع الصور الداكنة والمدورة والمائلة والمزعجة. بالإضافة إلى دعم جميع تنسيقات الصور، فإنه يسمح بالتعرف الموثوق حتى على صور الهاتف الذكي. تتم معظم عمليات المعالجة المسبقة وتصحيح الصورة تلقائيًا، لذا لن يتعين عليك التدخل إلا في الحالات الصعبة.
تطبيق التصحيحات التلقائية للصور - JavaScript
// Load photo from user input
const fileData = new Uint8Array(e.target.result);
let filename = file.name;
let stream = Module.FS.open(filename, "w+");
Module.FS.write(stream, fileData, 0, fileData.length, 0);
Module.FS.close(stream);
var input = Module.WasmAsposeOCRInput();
input.url = filename;
// Automatically adjust contrast and remove noise
var settings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
settings.detect_areas_mode = Module.DetectAreasMode.PHOTO;
settings.auto_contrast = true;
settings.auto_denoising = true;
// Extract text from photo:
var inputs = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
inputs.push_back(input);
var result = Module.AsposeOCRRecognize(inputs, settings);
// Output recognition results
var result_str = Module.AsposeOCRSerializeResult(result, Module.ExportFormat.text);
console.log(result_str);
صورة عالمية لتحويل النص لجافا سكريبت
في حين أن العديد من الشركات والمؤسسات والأفراد يعملون بنشاط على تقليل اعتمادهم على المستندات الورقية، إلا أن هذا لا يزال هو التنسيق الأكثر انتشارًا للتخزين والمشاركة. تعد المستندات الممسوحة ضوئيًا والمدعومة بأرشيفات مادية كافية للامتثال التنظيمي والأغراض القانونية والنسخ الاحتياطي والتكرار على المدى الطويل. ومع ذلك، تنشأ حالات العمل في كثير من الأحيان لإنشاء محتوى جديد استنادًا إلى المحتوى الممسوح ضوئيًا الموجود أو أجزاء من المستندات الموجودة. Aspose.OCR لـ JavaScript عبر ++++ يجعل من السهل تحويل الصفحة الممسوحة ضوئيًا إلى نص قابل للبحث والتحرير. يتم التعرف على المحتوى بدقة وسرعة عالية، مما يوفر عليك الوقت والجهد في الكتابة اليدوية ويضمن عدم وجود أخطاء بشرية، خاصة عند التعامل مع كميات كبيرة من المعلومات.
تحويل الصورة إلى وثيقة - جافا سكريبت
// Load a scanned page from user input
const fileData = new Uint8Array(e.target.result);
let filename = file.name;
let stream = Module.FS.open(filename, "w+");
Module.FS.write(stream, fileData, 0, fileData.length, 0);
Module.FS.close(stream);
var input = Module.WasmAsposeOCRInput();
input.url = filename;
// Analyze content structure
var settings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
settings.detect_areas_mode = Module.DetectAreasMode.DOCUMENT;
settings.upscale_small_font = true;
// Extract text from a page
var inputs = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
inputs.push_back(input);
var result = Module.AsposeOCRRecognize(inputs, settings);
var editableText = Module.AsposeOCRSerializeResult(result, Module.ExportFormat.text);
استخراج البيانات الرقمية من الجداول
عند إدارة الجداول المطبوعة الكبيرة التي تحتوي على بيانات رقمية، مثل البيانات الأولية للمسوحات الاجتماعية الميدانية أو قوائم الجرد، يصبح الاستخراج اليدوي عملية بطيئة وغير عملية معرضة بشكل كبير للأخطاء البشرية. يساعد التعرف الضوئي على الحروف (OCR) على أتمتة عملية استخراج المعلومات وتوحيدها، مما يضمن الحصول على نتائج متسقة وموثوقة. يقوم Aspose.OCR لـ JavaScript عبر ++++ بأتمتة تحويل البيانات الجدولية الممسوحة ضوئيًا أو المصورة إلى محتوى يمكن قراءته آليًا. يمكن دمج البيانات المستخرجة بسهولة في قواعد البيانات وتحليلها، مما يساهم في اتخاذ قرارات أكثر استنارة.
صورة الجدول إلى النص - جافا سكريبت
// Load a scan or photo from user input
const fileData = new Uint8Array(e.target.result);
let filename = file.name;
let stream = Module.FS.open(filename, "w+");
Module.FS.write(stream, fileData, 0, fileData.length, 0);
Module.FS.close(stream);
var input = Module.WasmAsposeOCRInput();
input.url = filename;
// Analyze tabular structures
var settings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
settings.detect_areas_mode = Module.DetectAreasMode.TABLE;
// Limit the subset of characters to improve recognition accuracy and increase performance
settings.alphabet = "1234567890.,;";
// Extract text from a table
var inputs = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
inputs.push_back(input);
var result = Module.AsposeOCRRecognize(inputs, settings);
var editableText = Module.AsposeOCRSerializeResult(result, Module.ExportFormat.text);