تحويل الصورة إلى نص في node.js
صورة إلى رسالة نصية في node.js
المزيد من العروض >let source = Module.WasmAsposeOCRInput();
source.url = internalFileName;
let batch = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
batch.push_back(source);
// Send image for OCR
var result = Module.AsposeOCRRecognize(batch);
// Output extracted text to the console
var text = Module.AsposeOCRSerializeResult(
result, Module.ExportFormat.text);
console.log(text);
لماذا تختار aspose.ocr لـ node.js؟
يتيح لك Aspose.ocor for node.js استخراج النص من الصفحات الممسوحة ضوئيًا والصور ولقطات الشاشة والصور الأخرى على أي منصة يتم تثبيت Node.js. تمكين منتجاتك المحلية ، وخدمات الويب ، والتطبيقات بدون خادم ، و AWS Lambda ، ووظائف Azure ، وغيرها من التعليمات البرمجية مع وظائف التعرف على الأحرف البصرية.
تدعم واجهة برمجة تطبيقات التعرف على الأحرف البصري القوية والغنية (OCR) أكثر من 140 لغة تعتمد على البرامج النصية اللاتينية والسيريلية والآسيوية ، بما في ذلك الصينية والهندية ، ويمكنها التعرف على الملفات في التنسيقات الأكثر شعبية.
كفاءة ودقيقة OCR
تحقيق نتائج عالية السرعة ودقيقة على الحروف المعروفة التعريف الجنائية مع تقنية Advanced Node.js.
دعم متعدد اللغات
التعرف على النص في أكثر من 140 لغة ، بما في ذلك البرامج النصية اللاتينية والسيلية والعربية والفارسية والإنشارية والصينية ، وضمان التنوع لتطبيقات Node.js.
دعم الصور متعددة الاستخدامات
معالجة الصور من الماسحات الضوئية والكاميرات والهواتف الذكية دون عناء مع Node.js.
الدقة في التعرف على الشخصية الصينية
تعرف على أكثر من 6000 حرف صيني بدقة في مشاريع Node.js.
الكشف عن التصميم
تحديد وتصنيف كتل المحتوى في الصور لضمان الترتيب الصحيح للنص المستخرج ، بغض النظر عن التصميم.
عينة الكود المباشر
بدء التعرف على النص من الصور مع عدة أسطر من رمز التعليمات البرمجية. تجربة البساطة!
* عن طريق تحميل ملفاتك أو استخدام الخدمة التي توافق عليها شروط الاستخدام و سياسة الخصوصية.
تحويل الصورة إلى نص
المزيد من الأمثلة >fs.readFile("source.png", (err, imageData) => {
// Save photo to the virtual storage
const imageBytes = new Uint8Array(imageData);
let internalFileName = "temp";
let stream = Module.FS.open(internalFileName, "w+");
Module.FS.write(stream, imageBytes, 0, imageBytes.length, 0);
Module.FS.close(stream);
// Add photo to recognition batch
let source = Module.WasmAsposeOCRInput();
source.url = internalFileName;
let batch = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
batch.push_back(source);
// Automatically adjust recognition settings to better process photographs
let recognitionSettings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
recognitionSettings.detect_areas_mode = Module.DetectAreasMode.PHOTO;
recognitionSettings.auto_contrast= true;
// Send photo for OCR
var result = Module.AsposeOCRRecognize(batch, recognitionSettings);
// Output extracted text to the console
var text = Module.AsposeOCRSerializeResult(result, Module.ExportFormat.text);
console.log(text);
});
التكامل مع تطبيقات node.js
ASPOSE.OCR لـ Node.js يتكامل بسلاسة مع أي منصة تدعم C ++ -سواء على النوافذ المكتبية أو خادم Windows أو MacOs أو linux أو السحابة.
تنسيقات الملف المدعومة
Aspose.OCR for Node.js via C++ يمكن أن تعمل مع أي ملف يمكنك الحصول على الماسح الضوئي أو الكاميرا. يمكن حفظ نتائج الاعتراف أو استيرادها إلى قاعدة بيانات أو تحليلها في الوقت الفعلي.
الصور
- JPEG
- PNG
- TIFF
- BMP
دفعة OCR
- ZIP
نتائج التعرف
- Text
- JSON
- XML
تجربة الأداء والجودة
تضمن تقنية المعرفة الضوئية المتطورة التعرف على النص السريع والدقيق من الصور ، وتمكين تطبيقاتك بقدرات من الدرجة الأولى. ارفع كفاءة مشروعك وتجربة المستخدم مع حل التعرف الضوئي على الحروف العالي الأداء.
140+ لغات التعرف
تتعرف API Node.js OCR على الكثير من اللغات والبرامج النصية للكتابة الشائعة ، بما في ذلك اللغات المختلطة:
اترك الكشف عن اللغة إلى المكتبة أو حدد اللغة بنفسك لتعزيز أداء وموثوقية التعرف.
- ** اللاتينية الممتدة ** الأبجدية: الإنجليزية والإسبانية والفرنسية والإندونيسية والبرتغالية والألمانية والفيتنامية والتركية والإيطالية والبولندية و 80+ أخرى ؛
- ** السيريليك ** الأبجدية: الروسية ، الأوكرانية ، كازاخاخية ، صربي ، بيلاروسيا ، البلغارية ؛
- العربية ، الفارسية ، الأردية ؛
- السيناريو الصيني و Devanagari ، بما في ذلك الهندية والماراثي و Bhojpuri وغيرها.
مناسب لأي محتوى
تعتمد دقة وموثوقية التعرف على النص بشكل كبير على جودة الصورة الأصلية. يوفر Aspose.ocor for node.js عبر c ++ مجموعة واسعة من كل من مرشحات معالجة الصور الآلية واليدوية التي تعزز الصورة قبل إرسالها إلى محرك التعرف الضوئي على الحروف.
الميزات والقدرات
Aspose.OCR for Node.js via C++ استكشف الميزات المتقدمة لـ Aspose.ocr for Node.js.
الصورة OCR
استخراج النص من صور الهاتف الذكي بدقة مستوى المسح.
PDF قابل للبحث
تحويل أي فحص إلى مستند قابل للبحث بالكامل وقابل للفهرسة.
التعرف على عنوان URL
تعرف على صورة من عنوان URL دون تنزيلها محليًا.
الاعتراف بالجملة
اقرأ جميع الصور من المستندات والمجلدات والأرشيفات متعددة الصفحات.
أي خط وأسلوب
تحديد النص والتعرف عليه في جميع المحارف والأنماط الشائعة.
الاعتراف بالضبط
اضبط كل معلمة OCR للحصول على أفضل نتائج التعرف.
عينات رمز OCR Node.js
اكتشف عينات الرمز لدمج OCR بسهولة في تطبيقات Node.js.
التثبيت
يتم تسليم ASPOSE.OCR for node.js كحزمة NPM أو كملف قابل للتنزيل ذاتيًا ( https://release.aspose.com/ocr/nodejs-cpp/ ) بدون تبعيات خارجية. قم بتثبيته بسهولة في مشروعك ، وأنت مستعد للتعرف على النصوص بلغات متعددة مدعومة والحصول على نتائج الاعتراف بتنسيقات مختلفة.
استيراد OCR لوحدة Node.js في الكود الخاص بك.
const Module = require("aspose-ocr/lib/asposeocr");
صورة للتعرف على النص مع node.js
يسمح Node.js OCR بتحويل صور الجدول إلى نص قابل للتحرير ، وتبسيط استخراج البيانات. مثالي لمختلف حالات العمل ، فإن حل OCR القوي لدينا يعزز إمكانية الوصول إلى البيانات ، وتحسين الإنتاجية في التطبيقات.
صورة جدول الإعداد إلى تحويل النص - node.js
// 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);