تحويل الصورة إلى نص في Node.js
صورة إلى نص في Node.js
المزيد من المعارض >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 عبر C++؟
يسمح لك Aspose.OCR for Node.js عبر C++ باستخراج النص من الصفحات الممسوحة ضوئيًا والصور ولقطات الشاشة والصور الأخرى على أي نظام أساسي تم تثبيت Node.js عليه. قم بتمكين منتجاتك المحلية، وخدمات الويب، والتطبيقات بدون خادم، وAWS Lambda، وAzure Functions، والتعليمات البرمجية الأخرى باستخدام وظيفة التعرف البصري على الأحرف.
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.
التعرف الضوئي على الحروف بكفاءة ودقة
احصل على نتائج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) عالية السرعة والدقيقة باستخدام Node.js المتقدم عبر تقنية C++.
دعم متعدد اللغات
يمكنك التعرف على النص بـ 28 لغة، بما في ذلك النصوص اللاتينية والسيريلية والصينية، مما يضمن تنوع تطبيقات Node.js الخاصة بك عبر تكامل C++.
دعم الصور المتنوع
قم بمعالجة الصور من الماسحات الضوئية والكاميرات والهواتف الذكية بسهولة باستخدام Node.js عبر C++.
الدقة في التعرف على الحروف الصينية
تعرف على أكثر من 6000 حرف صيني بدقة في مشاريع Node.js 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 باستخدام عدة أسطر 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 >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
يتكامل Aspose.OCR for Node.js بسلاسة مع أي نظام أساسي يدعم C++ - سواء على سطح المكتب Windows أو Windows Server أو macOS أو Linux ، أو السحابة.
تنسيقات الملفات المدعومة
Aspose.OCR for Node.js via C++ يمكن أن تعمل مع أي [ملف]تقريبا( https://docs.aspose.com/ocr/nodejs-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
تجربة الأداء والجودة
تضمن تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) المتطورة التعرف السريع والدقيق على النص من الصور، مما يعمل على تمكين تطبيقاتك بقدرات من الدرجة الأولى. ارفع كفاءة مشروعك وتجربة المستخدم من خلال حل التعرف الضوئي على الحروف (OCR) عالي الأداء.
28 لغة الاعتراف
تتعرف Node.js OCR API على الكثير 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؛
- الصينية: أكثر من 6000 حرف؛
- الهندية.
مناسبة لأي محتوى
تعتمد دقة وموثوقية التعرف على النص بشكل كبير على جودة الصورة الأصلية. يوفر Aspose.OCR for Node.js عبر C++ نطاقًا واسعًا من مرشحات معالجة الصور الآلية واليدوية بالكامل والتي تعمل على تحسين الصورة قبل إرسالها إلى محرك التعرف الضوئي على الحروف.
الميزات والقدرات
Aspose.OCR for Node.js via C++ اكتشف الميزات المتقدمة لـ Aspose.OCR لـ Node.js.
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 رمز التعرف الضوئي على الحروف لـ Node.js
اكتشف نماذج التعليمات البرمجية لدمج التعرف الضوئي على الحروف بسهولة في تطبيقات Node.js الخاصة بك.
التثبيت
يتم تسليم Aspose.OCR لـ Node.js كحزمة NPM أو ك[ملف قابل للتنزيل]مستقل بذاته ( https://releases.aspose.com/ocr/nodejs-cpp/ ) بدون أي تبعيات خارجية. قم بتثبيته بسهولة في مشروعك، وستكون جاهزًا للتعرف على النصوص بلغات متعددة مدعومة والحصول على نتائج التعرف بتنسيقات مختلفة.
قم باستيراد التعرف الضوئي على الحروف لوحدة Node.js في التعليمات البرمجية الخاصة بك.
const Module = require("aspose-ocr/lib/asposeocr");
التعرف على الصورة إلى النص باستخدام Node.js
يسمح Node.js OCR بتحويل صور الجدول إلى نص قابل للتحرير، مما يؤدي إلى تبسيط عملية استخراج البيانات. يعد حل التعرف الضوئي على الحروف (OCR) القوي الخاص بنا مثاليًا لحالات الأعمال المختلفة، حيث يعمل على تحسين إمكانية الوصول إلى البيانات وتحسين الإنتاجية في التطبيقات.
إعداد صورة الجدول لتحويل 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);