مكتبة Python OCR
تحويل الصور إلى نص مع Python OCR
المزيد من العروض ># Initialize OCR engine
recognitionEngine = AsposeOcr()
# Add image to batch
input = OcrInput(InputType.SINGLE_IMAGE)
input.add("sample.png")
# Extract text from image
result = recognitionEngine.recognize(input)
# Display the recognition result
print(result[0].recognition_text)
> pip install aspose-ocr-python-net
لماذا aspose.ocr للبيثون عبر .NET؟
الشروع في رحلة مع OCR OCR لـ Python عبر .NET-API متعددة الاستخدامات وصديقة للاستخدام. تضمين وظائف OCR في تطبيقات Python الخاصة بك مع أقل من 5 أسطر من التعليمات البرمجية ، مما يلغي الحاجة إلى الرياضيات المعقدة أو الشبكات العصبية. يقدم محرك OCR القوي لدينا سرعة ودقة لا مثيل لها ، ودعم أكثر من 140 لغة ، بما في ذلك اللغة الإنجليزية والسيري والعربية والفارسية والهندية والصينية واليابانية والكورية والتهاميل وغيرها الكثير. سواء تم فحص الصور أو صور الهواتف الذكية أو لقطات الشاشة أو ملفات PDF التي تم مسحها ضوئيًا ، تحصل على نتائج في تنسيقات مستندات وتبادل البيانات الشهيرة. استفادة من مرشحات المعالجة المسبقة للتعامل مع الصور المدورة ، المنحرفة والصاخبة.
كفاءة ودقيقة OCR
تجربة سرعة ودقة لا مثيل لها في نتائج التعرف الضوئي على الحروف مع تقنية Python المتقدمة.
متعدد اللغات
التعرف على النص في أكثر من 140 لغة: الإنجليزية ، الفرنسية ، الألمانية ، الإسبانية ، الروسية ، الصينية ، الهندية ، اليابانية ، الكورية ، التاميل ، العربية ، الفارسية ، وأكثر من ذلك.
عالمي
معالجة الصور دون عناء من مصادر متنوعة - الماسحات الضوئية والكاميرات والهواتف الذكية - باستخدام Python.
اللغات الآسيوية
حقق الاعتراف الدقيق بالنصوص الصينية والعربية وديفاناجاري ودرافيديان ، بالإضافة إلى النصوص المختلطة باللغة.
الحفاظ على التصميم
الحفاظ على تنسيق المصدر لتمثيل النص الدقيق ، والتعرف على الجداول.
عينة الكود المباشر
قم بتحويل صورة إلى رسالة نصية في ثلاثة أسطر فقط من رمز Python. حاول بنفسك!
* عن طريق تحميل ملفاتك أو استخدام الخدمة التي توافق عليها شروط الاستخدام و سياسة الخصوصية.
تحويل الصورة إلى نص
اكتشف المزيد من الأمثلة ># Initialize OCR engine
recognitionEngine = AsposeOcr()
# Add image to batch
input = OcrInput(InputType.SINGLE_IMAGE)
input.add("sample.png")
# Extract text from image
result = recognitionEngine.recognize(input)
# Display the recognition result
print(result[0].recognition_text)
اختر تفضيلاتك
اختر المكتبة المناسبة لاحتياجاتك. استكشف واجهات برمجة التطبيقات المتاحة وقدراتها لتحديد الحل الأكثر كفاءة.
التنوع
Python via .NET
التوحيد
Python via Java
أداء
Python via C++
يركض في كل مكان
بغض النظر عن الاسم ، لا يتطلب aspose.ocr for python عبر .NET تثبيت .NET على النظام الأساسي المستهدف. تأتي حزمة التثبيت بالفعل مع جميع المكونات المطلوبة ويمكن أن تعمل بسلاسة على أي منصة - سواء كان ذلك جهازًا محليًا أو خادمًا ويبًا أو السحابة.
تنسيقات الملف المدعومة
Aspose.OCR for Python via .NET 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
- GIF
دفعة OCR
- Multi-page PDF
- DjVu
- ZIP
- Folder
نتائج التعرف
- Text
- Microsoft Word
- Microsoft Excel
- HTML
- RTF
- ePub
- JSON
- XML
تثبيت
يتم تسليم ASPOSE.OCR لـ Python عبر .NET كحزمة بيثون مع الحد الأدنى من التبعيات أو كملف قابل للتنزيل]( https://release.aspose.com/ocr/python-net/ ) أو pypi package . بسهولة تثبيت في مشروعك ، وأنت على استعداد للتعرف على النصوص في أكثر من 140 لغة وحفظ نتائج التعرف على تنسيقات مختلفة.
اطلب ترخيصًا تجريبيًا لبدء تطوير تطبيق OCR يعمل بشكل كامل دون قيود.
OCR تحت بيثون
تدمج مكتبتنا بسهولة ، مما يتيح تطبيقات Python لتشغيلها بسلاسة على أي منصة - Windows Windows و Windows Server و MacOs و Linux و Cloud.
140+ لغات التعرف
مكتبة Java OCR الخاصة بنا هي حل عالمي لمعالجة المستندات واستخراج البيانات ورقمنة المحتوى على نطاق عالمي. بدعم من مجموعة واسعة من البرامج النصية للكتابة الأوروبية والشرقية والآسيوية ، يتم تكييفها جيدًا لأي بلد وأعمال تجارية.
تعترف Aspose OCR لـ Java بالرسالة في المستندات متعددة اللغات ، مثل اللغة الصينية/الإنجليزية أو العربية/الفرنسية أو السيريلية/الإنجليزية. اللغات التالية مدعومة:
- ** الممتد اللاتيني **: الإنجليزية والإسبانية والفرنسية والإندونيسية والبرتغالية والألمانية والفيتنامية والتركية والإيطالية والبولندية و 80+ أخرى ؛
- ** السيريليك ** الأبجدية: الروسية ، الأوكرانية ، كازاخاخية ، البلغارية ، بما في ذلك النصوص السيريلية/الإنجليزية المختلطة ؛
- اللغة العربية ، الفارسية ، الأردية ، بما في ذلك النصوص المخلوطة باللغة الإنجليزية ؛
- اللغات الصينية والكورية واليابانية وديفاناجاري ودرافيديان ، بما في ذلك الهندية والتاميل والماراثى وغيرها. يتم دعم النصوص المختلطة باللغة.
مرشحات المعالجة القوية
تعتمد دقة وموثوقية التعرف على الأحرف البصرية بشكل كبير على جودة الصورة الأصلية. يوفر OSP OCR لـ Python عبر .NET عددًا كبيرًا من مرشحات معالجة الصور الآلية واليدوية بالكامل التي تعزز الصورة قبل إرسالها إلى محرك OCR:
- تدوير الصور رأسًا على عقب ودوران تلقائيًا.
- اكتشف الصور المقلوبة واستخراج النص الأبيض على الأسود.
- قم بإزالة الأوساخ والبقع والخدوش والوهج تلقائيًا وتدرجات غير مرغوب فيها وغيرها من الضوضاء.
- ضبط تباين الصورة تلقائيا.
- راقية تلقائيًا ، أو تغيير حجم الصورة يدويًا.
- تحويل الصور إلى أبيض وأسود أو رمادي.
- ابحث عن مجالات الصورة التي يمكن أن تكون إشكالية وإرجاع المعلومات حول نوع العيب وإحداثياته.
- زيادة سمك الأحرف في الصورة.
- صور صاخبة مع الحفاظ على حواف الحروف.
- قم بتصويب انحناء الصفحة وإصلاح تشويه عدسة الكاميرا لصور الصفحة.
مُحسّن لأنواع مستندات محددة
يوفر OSP OCR لـ Python عبر .NET شبكات عصبية مدربة خصيصًا لاستخراج النص من أنواع معينة من الصور ذات الدقة القصوى:
مدقق إملائي مدمج
على الرغم من أن مكتبة Python OCR الخاصة بنا توفر دقة تقدير عالية ، إلا أن العيوب أو الأوساخ أو الخطوط غير القياسية قد تتسبب في التعرف على شخصيات أو كلمات معينة بشكل غير صحيح. لتحسين نتائج التعرف ، يمكنك تشغيل المدقق الإملائي ، الذي يجد ويصحح أخطاء الإملاء وتؤدي تلقائيًا بناءً على لغة التعرف المحددة.
إذا كان النص المعترف به يحتوي على مصطلحات متخصصة ، اختصارات ، وكلمات أخرى غير موجودة في قواميس الإملاء المشتركة ، يمكنك توفير قوائم الكلمات الخاصة بك.
التعرف على الدفعة
يحررك Python OCR API من التعرف على الصور واحدة تلو الأخرى. استخدام العديد من أساليب معالجة الدُفعات للتعرف على صور متعددة في مكالمة واحدة:
- التعرف على ملفات PDF و TIFF و DJVU متعددة الصفحات.
- التعرف على جميع الملفات في مجلد.
- التعرف على جميع الملفات في الأرشيف.
- التعرف على جميع الملفات من قائمة.
التعلم عن طريق العينة
يوفر OCR لـ Python مجموعة من أمثلة مكتوبة في بيثون ، مما يسمح لك بالتعرف بسرعة على وظائفه وقدراته. اكتساب رؤى لإنشاء حلول مخصصة لتلبية احتياجات العمل في بيثون.
الميزات والقدرات
Aspose.OCR for Python via .NET ASPOSE.OCR للبيثون عبر .NET يحل مهامك بسرعة وسهلة.
الصورة OCR
استخراج النص من صور الهاتف الذكي بدقة مستوى المسح.
PDF قابل للبحث
قم بتحويل 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.
المدقق الإملائي
تحسين النتائج عن طريق تصحيح الكلمات الإملائية تلقائيًا.
ابحث عن نص في الصور
ابحث عن النص أو التعبير العادي داخل مجموعة من الصور.
قارن نصوص الصور
قارن النصوص على صورتين ، بغض النظر عن الحالة والتخطيط.
عينات رمز بيثون
DEFER في عينات التعليمات البرمجية لدمج OCR بسلاسة في تطبيقات Python الخاصة بك.
تثبيت
يتم توزيعها على أنها عجلة بيثون أو حزمة قابلة للتنزيل قائمة بذاتها ، Aspose.ocor for Python عبر .NET يتم توزيعها بسهولة. يعد التكامل في مشروع Python الخاص بك ، مباشرة من بيئة التطوير المتكاملة لـ Python (IDE) المفضلة لديك ، عملية سلسة. ما عليك سوى تثبيته ، وأنت على استعداد للاستفادة من النطاق الكامل من إمكانيات التعرف الضوئي على الحروف ، وتوفير نتائج التعرف على تنسيقات مختلفة.
بعد التثبيت ، يمكنك البدء على الفور باستخدام Aspose.ocr for Python عبر .NET ، وإن كان ذلك مع قيود معينة. ترخيص مؤقت يرفع جميع قيود الإصدار التجريبي لمدة 30 يومًا. استخدم هذه الفترة لبدء تطوير تطبيق OCR يعمل بكامل طاقته ، مما يتيح لك اتخاذ قرار مستنير بشأن شراء Aspose.ocr لـ Python عبر .NET في مرحلة لاحقة.
رخصة التحميل
lic = License()
lic.set_license(self.licPath)
التعرف على النص على الصور
قراءة النص من أي محتوى في Aspose OCR لـ Python سهلة مثل استدعاء طريقة التعرف العالمية.
تحويل الصورة إلى نص - بيثون
api = AsposeOcr()
# Add image to the recognition batch
input = OcrInput(InputType.SINGLE_IMAGE)
input.add("source1.png")
# Set recognition language
recognitionSettings = RecognitionSettings()
recognitionSettings.language = Language.UKR;
# Recognize the image
results = api.recognize(input, recognitionSettings)
# Print recognition result
for result in results:
print(result.recognition_text)
بيثون المحول العالمي
يقرأ واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بنا أي صورة من الماسحات الضوئية أو الكاميرات أو الهواتف الذكية: مستندات PDF ، JPEG ، PNG ، TIFF ، GIF ، BMP ، وحتى ملفات DJVU. يضمن الدعم الكامل لمستندات PDF متعددة الصفحات ، TIFF ، و DJVU براعة. يمكنك أيضًا تقديم صورة من الويب عبر عنوان URL.
يتم إرجاع نتائج التعرف في تنسيقات مستندات وتبادل البيانات الشائعة: نص عادي ، PDF ، Microsoft Word ، Microsoft Excel ، JSON ، و XML.
التعرف على PDF وحفظ النتائج لتنسيقات الإخراج المختلفة - Python
api = AsposeOcr()
# Create OcrInput and add images
input = OcrInput(aspose.ocr.models.InputType.PDF)
file = os.path.join(self.dataDir, "pdfs/multi_page_1.pdf")
input.add(file, 0, 3)
set = RecognitionSettings()
set.set_detect_areas_mode = DetectAreasMode.NONE
result = api.recognize(input, set)
api.save_multipage_document("test.xml", SaveFormat.XML, result)
api.save_multipage_document("test.json", SaveFormat.JSON, result)
api.save_multipage_document("test.pdf", SaveFormat.PDF, result)
api.save_multipage_document("test.xlsx", SaveFormat.XLSX, result)
api.save_multipage_document("test.docx", SaveFormat.DOCX, result)
api.save_multipage_document("test.txt", SaveFormat.TEXT, result)
api.save_multipage_document("test.html", SaveFormat.HTML, result)
api.save_multipage_document("test.epub", SaveFormat.EPUB, result)
api.save_multipage_document("test.rtf", SaveFormat.RTF, result)
تحسين الموارد في بيثون
يتطلب التعرف على الشخصية البصرية الموارد. يوفر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بنا طرقًا مرنة لتحقيق التوازن بين ثالوث جودة السعر الكلاسيكي:
- اختر بين الاعتراف الشامل والاعتراف السريع.
- حدد عدد مؤشرات الترابط المخصصة للاعتراف ، أو السماح للمكتبة بالتوسيع تلقائيًا إلى عدد النوى المعالج.
- تحرير وحدة المعالجة المركزية عن طريق تفريغ الحسابات إلى الخلفية .NET.
اعتراف سريع - بيثون
api = AsposeOcr()
# Create OcrInput and add images
input = OcrInput(InputType.SINGLE_IMAGE)
input.add("sample_line.png")
result = api.recognize_fast(input)
التعرف على الخط الفردي
إذا تم تقليص صورتك بالفعل إلى سطر واحد من النص ، فيمكن التعرف عليها في أسرع وضع ممكن ، دون تصحيحات تلقائية ، واكتشاف بنية المحتوى ، وغيرها من الخطوات المستهلكة للموارد. يمكن أن تسرع OCR ما يصل إلى 7 مرات أسرع من عملية التعرف العادية.
التعرف على سطر واحد من النص على الصورة - بيثون
api = AsposeOcr()
# Create OcrInput and add images
input = OcrInput(InputType.SINGLE_IMAGE)
input.add("sample_line.png")
# recognize without regions detection
settings = RecognitionSettings()
settings.recognize_single_line = True
result = api.recognize(input, settings)
print(result[0].recognition_text)