إتقان التعرف الضوئي على الحروف في Python: مدعوم من Aspose.OCR لـ Python عبر .NET
OCR: تحويل الصور إلى نص باستخدام بايثون
المزيد من المعارض ># 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 تختار Aspose.OCR لـ Python عبر .NET؟
انطلق في رحلة مع Aspose.OCR لـ Python عبر .NET - واجهة برمجة تطبيقات التعرف الضوئي على الحروف (OCR) متعددة الاستخدامات وسهلة الاستخدام. قم بتضمين وظيفة التعرف الضوئي على الحروف (OCR) في تطبيقات Python الخاصة بك باستخدام أقل من 5 أسطر من التعليمات البرمجية، مما يلغي الحاجة إلى العمليات الحسابية المعقدة أو الشبكات العصبية. يوفر محرك التعرف الضوئي على الحروف القوي الخاص بنا سرعة ودقة لا مثيل لهما، ويدعم 28 لغة، بما في ذلك النصوص اللاتينية والسيريلية والصينية. سواء كانت صورًا ممسوحة ضوئيًا أو صور هواتف ذكية أو لقطات شاشة أو ملفات PDF ممسوحة ضوئيًا، يمكنك الحصول على النتائج بتنسيقات تبادل المستندات والبيانات الشائعة. استفد من مرشحات المعالجة المسبقة للتعامل مع الصور المدورة والمنحرفة والمزعجة. قم بتحسين أداء التعرف وتحميل النظام عن طريق إلغاء تحميل المهام كثيفة الموارد إلى الواجهة الخلفية لـ .NET.
إتقان التعرف الضوئي على الحروف بكفاءة ودقة
استمتع بسرعة ودقة لا مثيل لهما في نتائج التعرف الضوئي على الحروف باستخدام تقنية Python و.NET المتقدمة.
التميز متعدد اللغات
يمكنك التعرف على النص بـ 28 لغة، تشمل النصوص اللاتينية والسيريلية والصينية بسهولة ودقة.
معالجة الصور القابلة للتكيف
معالجة الصور من مصادر متنوعة دون عناء - الماسحات الضوئية والكاميرات والهواتف الذكية - باستخدام Python و.NET.
إتقان الأحرف الصينية
حقق التعرف الدقيق على أكثر من 6000 حرف صيني، مما يضمن الدقة مع Python و.NET.
الحفاظ على أنماط الخطوط والتنسيقات
حافظ على أنماط الخطوط وتنسيقاتها للحصول على تمثيل دقيق للنص، وتعزيز تعدد الاستخدامات باستخدام Python و.NET.
عينة التعليمات البرمجية الحية
استمتع بالبساطة: قم بتحويل الصورة إلى نص في ثلاثة أسطر فقط من كود Python!
* عن طريق تحميل ملفاتك أو استخدام الخدمة فإنك توافق على ذلك 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)
تمكين .NET لبيثون في كل زاوية
يعمل Aspose.OCR لـ Python عبر .NET بسلاسة على أي نظام أساسي يدعم .NET Framework 4.0 والإصدارات الأحدث - سواء كان ذلك جهازًا محليًا أو ويب الخادم أو السحابة.
تنسيقات الملفات المدعومة
Aspose.OCR for Python via .NET يمكن أن تعمل مع أي [ملف]تقريبا( https://docs.aspose.com/ocr/python-net/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
- GIF
دفعة التعرف الضوئي على الحروف
- Multi-page PDF
- DjVu
- ZIP
- Folder
نتائج الاعتراف
- Text
- Microsoft Word
- Microsoft Excel
- HTML
- RTF
- ePub
- JSON
- XML
التثبيت لـ Python مع الواجهة الخلفية .NET
يتم تسليم Aspose.OCR for Python عبر .NET كحزمة Python مع الحد الأدنى من التبعيات أو ك ملف قابل للتنزيل . يمكنك تثبيته بسهولة 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.
التعرف الضوئي على الحروف (OCR) القوي لتطبيقات بايثون
تتكامل مكتبتنا بسهولة، مما يتيح تشغيل تطبيقات Python بسلاسة على أي نظام أساسي - سطح المكتب Windows وWindows Server وmacOS وLinux والسحابة.
28 لغة الاعتراف
تتعرف واجهة برمجة تطبيقات Python و.NET OCR على عدد كبير 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.
مرشحات معالجة قوية
تعتمد دقة وموثوقية التعرف البصري على الأحرف بشكل كبير على جودة الصورة الأصلية. يقدم Aspose.OCR for Python عبر .NET عددًا كبيرًا من مرشحات معالجة الصور الآلية واليدوية بالكامل والتي تعمل على تحسين الصورة قبل إرسالها إلى محرك التعرف الضوئي على الحروف:
- يقوم تلقائيًا بتسوية الصور المحاذاة بزاوية طفيفة على الأفقي.
- قم بتدوير الصور شديدة الانحراف يدويًا.
- قم بإزالة الأوساخ والبقع والخدوش والوهج والتدرجات غير المرغوب فيها والضوضاء الأخرى تلقائيًا.
- ضبط تباين الصورة تلقائيًا.
- ترقية الصورة تلقائيًا، أو تغيير حجمها يدويًا.
- تحويل الصور إلى أبيض وأسود أو رمادي.
- قم بعكس ألوان الصورة بحيث تظهر المناطق الفاتحة داكنة والمناطق الداكنة فاتحة.
- زيادة سمك الأحرف في الصورة.
- طمس الصور المزعجة مع الحفاظ على حواف الحروف.
- تصويب انحناء الصفحة وإصلاح تشويه عدسة الكاميرا لصور الصفحة.
الأمثل لأنواع المستندات المحددة
يوفر Aspose.OCR for Python عبر .NET شبكات عصبية مدربة خصيصًا لاستخراج النص من أنواع معينة من الصور بأقصى قدر من الدقة:
المدقق الإملائي المدمج
على الرغم من أن Aspose.OCR for Python عبر .NET يوفر دقة عالية في التعرف، إلا أن عيوب الطباعة أو الأوساخ أو الخطوط غير القياسية قد تتسبب في التعرف على أحرف أو كلمات معينة بشكل غير صحيح. لتحسين نتائج التعرف بشكل أكبر، يمكنك تشغيل المدقق الإملائي، الذي يبحث عن الأخطاء الإملائية ويصححها تلقائيًا بناءً على لغة التعرف المحددة.
إذا كان النص الذي تم التعرف عليه يحتوي على مصطلحات متخصصة واختصارات وكلمات أخرى غير موجودة في قواميس التدقيق الإملائي الشائعة، فيمكنك توفير قوائم الكلمات الخاصة بك.
تبسيط التعرف على الدُفعات
تحررك واجهة برمجة تطبيقات Python OCR الخاصة بنا من التعرف على الصور واحدة تلو الأخرى. استخدم طرق معالجة الدفعات المختلفة للتعرف على صور متعددة في مكالمة واحدة:
- التعرف على ملفات PDF وTIFF وDjVu متعددة الصفحات.
- التعرف على جميع الملفات الموجودة في المجلد.
- التعرف على كافة الملفات في الأرشيف.
- التعرف على كافة الملفات من القائمة.
التعلم من خلال أمثلة بايثون
يوفر Aspose.OCR for Python عبر .NET مجموعة من الأمثلة المكتوبة بلغة Python، مما يسمح لك بالتعرف بسرعة على وظائفها والقدرات. احصل على رؤى لإنشاء حلول مخصصة لتلبية احتياجات أعمال Python الخاصة بك.
الميزات والقدرات
Aspose.OCR for Python via .NET اكتشف الإمكانات المتقدمة لـ Aspose.OCR لـ C++.
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.
مدقق املائي
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.
عينات كود بايثون
تعمق في نماذج التعليمات البرمجية لدمج Aspose.OCR for Python عبر .NET بسلاسة في تطبيقات Python الخاصة بك.
إتقان التثبيت في بايثون
يتم توزيع Aspose.OCR لـ Python عبر .NET بسهولة، حيث يتم توزيعه كعجلة Python أو حزمة قائمة بذاتها قابلة للتنزيل. يعد التكامل في مشروع Python الخاص بك، مباشرة من بيئة تطوير Python المتكاملة (IDE) المفضلة لديك، عملية سلسة. ما عليك سوى تثبيته، وستكون جاهزًا للاستفادة من النطاق الكامل لإمكانيات التعرف الضوئي على الحروف، وحفظ نتائج التعرف بتنسيقات مختلفة.
بعد التثبيت، يمكنك البدء على الفور في استخدام Aspose.OCR لـ Python عبر .NET ، 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 Python عبر .NET في مرحلة لاحقة.
تحميل الترخيص
lic = License()
lic.set_license(self.licPath)
التعرف على النص على الصور
تعد قراءة النص من أي محتوى في Aspose.OCR لـ Python عبر .NET أمرًا سهلاً مثل استدعاء طريقة التعرف العالمية ().
تحويل الصورة إلى نص - بايثون
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)
محول بايثون العالمي
تقرأ واجهة برمجة التطبيقات (API) لدينا أي صورة من الماسحات الضوئية أو الكاميرات أو الهواتف الذكية ببراعة: مستندات PDF، وJPEG، وPNG، وTIFF، وGIF، وصور BMP، وحتى ملفات DjVu. يضمن الدعم الكامل لمستندات PDF متعددة الصفحات وصور TIFF وDjVu تعدد الاستخدامات. يمكنك أيضًا تقديم صورة من الويب عبر عنوان URL.
يتم إرجاع نتائج التعرف بتنسيقات تبادل المستندات والبيانات الشائعة: نص عادي، وPDF، وMicrosoft Word، وMicrosoft Excel، وJSON، وXML.
التعرف على PDF وحفظ النتائج بتنسيقات 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 بايثون
يتطلب التعرف البصري على الأحرف موارد. توفر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بنا طرقًا مرنة لتحقيق التوازن بين الثالوث الكلاسيكي للوقت والسعر والجودة:
- 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 الواجهة الخلفية لـ .NET.
التعرف السريع - بايثون
api = AsposeOcr()
# Create OcrInput and add images
input = OcrInput(InputType.SINGLE_IMAGE)
input.add("sample_line.png")
result = api.recognize_fast(input)
التعرف على سطر واحد
إذا تم اقتطاع صورتك بالفعل إلى سطر واحد من النص، فيمكن التعرف عليها في أسرع وضع ممكن، بدون التصحيحات التلقائية، والكشف عن بنية المحتوى، وغيرها من الخطوات التي تستهلك الموارد. يمكنه تسريع عملية التعرف الضوئي على الحروف بما يصل إلى 7 مرات أسرع من عملية التعرف العادية.
التعرف على سطر واحد من النص في الصورة - بايثون
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)