Přidejte OCR na své WEB stránky - JavaScript - Electron
OCR na vaší webové stránce
Více vitrín >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);
Proč zvolit Aspose.OCR pro JavaScript přes C++?
Aspose.OCR pro JavaScript prostřednictvím C++ vám umožňuje extrahovat text z naskenovaných stránek, fotografií, snímků obrazovky a dalších obrázků přímo na webové stránce nebo z aplikací Electron pro více platforem. Je založen na technologii WebAssembly (Wasm), která umožňuje spuštění kódu na zařízení koncového uživatele bez potřeby webového serveru. Může být nativně integrován do vašeho kontextu JavaScriptu, včetně přístupu ke všem funkcím webového prohlížeče. Aspose.OCR pro JavaScript přes C++ poskytuje nejvyšší zabezpečení, když je vložený na web, a bude vynucovat zásady zabezpečení stejného původu a oprávnění v prohlížeči.
Naše výkonné a na funkce bohaté rozhraní API pro optické rozpoznávání znaků (OCR) podporuje 28 jazyků založených na latince, azbuce a asijských písmech, včetně čínštiny a hindštiny, a dokáže rozpoznat soubory v nejoblíbenějších formátech. Různé filtry zpracování umožňují rozpoznat zkreslené, zkreslené a zašuměné obrázky. Výsledky rozpoznávání jsou vráceny v nejoblíbenějších formátech pro výměnu dat.
Rychlé a přesné OCR
Dosáhněte vysokorychlostních a přesných výsledků OCR pomocí pokročilého JavaScriptu prostřednictvím technologie C++.
Vícejazyčná podpora
Rozpoznejte text ve 28 jazycích, včetně latinky, azbuky a čínského písma, čímž zajistíte všestrannost pro vaše aplikace JavaScript prostřednictvím integrace C++.
Všestranná podpora obrázků
Zpracovávejte obrázky ze skenerů, fotoaparátů a chytrých telefonů bez námahy pomocí JavaScriptu přes C++.
Přesnost v rozpoznávání čínských znaků
Přes C++ rozpoznávejte více než 6 000 čínských znaků ve svých projektech v JavaScriptu.
Detekce rozložení
Identifikujte a kategorizujte bloky obsahu v obrázcích, abyste zajistili správné pořadí extrahovaného textu bez ohledu na rozvržení.
Ukázka živého kódu
Spusťte rozpoznávání textu z obrázků pomocí pouhých tří řádků kódu. Zažijte jednoduchost!
* Nahráním souborů nebo používáním služby souhlasíte s našimi Podmínky použití a Zásady ochrany osobních údajů.
Převést obrázek na text
Další příklady >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);
Integrace OCR do vaší webové aplikace
Aspose.OCR for JavaScript umožňuje spuštění kódu přímo ve webovém prohlížeči koncového uživatele (na straně klienta) nebo v prostředích založených na prohlížeči, jako je Electon.
Podporované formáty souborů
Aspose.OCR for Javascript via C++ může pracovat prakticky s jakýmkoli souborem můžete získat ze skeneru nebo fotoaparátu. Výsledky rozpoznávání jsou vráceny v nejoblíbenějších formátech pro výměnu souborů a dat, které lze uložit, importovat do databáze nebo analyzovat v reálném čase.
snímky
- JPEG
- PNG
- TIFF
- BMP
Dávkové OCR
- ZIP
Výsledky rozpoznávání
- Text
- JSON
- XML
Instalace bez námahy
Aspose.OCR pro JavaScript přes C++ je distribuován jako samostatný balíček ke stažení, který nevyžaduje instalaci žádných externích závislostí. Stačí jej rozbalit vedle vaší stránky HTML a jste připraveni převést jakýkoli obrázek na text přímo v prohlížeči.
Požádejte o zkušební licenci , abyste mohli zahájit vývoj plně funkční aplikace OCR bez omezení.
28 Rozpoznávací jazyky
JavaScript OCR API rozpoznává 28 jazyků a populární skripty, včetně smíšených jazyků:
Nechte detekci jazyka na knihovně nebo si jazyk definujte sami, abyste zvýšili výkon a spolehlivost rozpoznávání.
- Rozšířená latinská abeceda: chorvatština, čeština, dánština, holandština, angličtina, estonština, finština, francouzština, němčina, italština, lotyština, litevština, norština, polština, portugalština, rumunština, slovenština, slovinština, španělština, švédština;
- Azbuka: běloruská, bulharská, kazašská, ruská, srbská, ukrajinská;
- čínština: Více než 6 000 znaků;
- Hindština.
Vhodné pro jakýkoli obsah
JavaScript OCR API rozpoznává 28 jazyků a populární skripty, včetně smíšených jazyků:
Nechte detekci jazyka na knihovně nebo si jazyk definujte sami, abyste zvýšili výkon a spolehlivost rozpoznávání.
Klíčové vlastnosti
Aspose.OCR for Javascript via C++ Prozkoumejte pokročilé funkce Aspose.OCR pro JavaScript.
Foto OCR
Extrahujte text z fotografií smartphonu s přesností na úrovni skenování.
PDF s možností vyhledávání
Převeďte jakýkoli sken na plně prohledávatelný a indexovatelný dokument.
Rozpoznávání URL
Rozpoznejte obrázek z adresy URL, aniž byste jej museli lokálně stahovat.
Hromadné rozpoznání
Přečtěte si všechny obrázky z vícestránkových dokumentů, složek a archivů.
Libovolné písmo a styl
Identifikujte a rozpoznávejte text ve všech oblíbených typech písma a stylech.
Dolaďte rozpoznávání
Upravte každý parametr OCR pro nejlepší výsledky rozpoznávání.
Ukázky kódu JavaScript
Objevte ukázky kódu pro bezproblémovou integraci Aspose.OCR pro JavaScript prostřednictvím C++ do vašich HTML stránek a aplikací Electron.
Jednoduchá instalace pro JavaScript
Rozpoznávání obrázků pomocí JavaScriptu
Rozšířené přijetí aplikací OCR je obvykle zastaveno skutečností, že skenery nejsou pro většinu uživatelů samozřejmostí. Naše knihovna OCR má výkonné vestavěné filtry pro předběžné zpracování obrazu, které si poradí s tmavými, otočenými, zkreslenými a zašuměnými obrazy. V kombinaci s podporou všech obrazových formátů umožňuje spolehlivé rozpoznání i fotografií z chytrého telefonu. Většina předzpracování a korekce obrazu probíhá automaticky, takže zasahovat budete muset jen v obtížných případech.
Použít automatické opravy obrázků - 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);
Univerzální převodník obrázků na text pro JavaScript
Zatímco mnoho podniků, organizací a jednotlivců aktivně pracuje na snížení své závislosti na papírových dokumentech, toto je stále nejrozšířenější formát pro ukládání a sdílení. Naskenované dokumenty zálohované fyzickými archivy jsou dostatečné pro dodržování předpisů, právní účely, dlouhodobé zálohování a redundanci. Často však vznikají obchodní případy pro vytváření nového obsahu na základě existujícího naskenovaného obsahu nebo částí existujících dokumentů. Aspose.OCR pro JavaScript prostřednictvím С++ usnadňuje převod naskenované stránky na text s možností vyhledávání a upravování. Obsah je rozpoznán s vysokou přesností a rychlostí, což vám šetří čas a námahu při ručním psaní a zajišťuje, že nedochází k lidským chybám, zejména při práci s velkými objemy informací.
Převést obrázek na dokument - JavaScript
// 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);
Extrahování číselných dat z tabulek
Při správě velkých tištěných tabulek obsahujících číselná data, jako jsou nezpracovaná data z terénních sociologických průzkumů nebo inventární seznamy, se ruční extrakce stává zdlouhavým a nepraktickým procesem, který je velmi náchylný k lidským chybám. OCR pomáhá automatizovat a standardizovat extrakci informací a zajišťuje konzistentní a spolehlivé výsledky. Aspose.OCR pro JavaScript přes С++ plně automatizuje převod naskenovaných nebo vyfotografovaných tabulkových dat do strojově čitelného obsahu. Extrahovaná data lze snadno integrovat do databází a analyzovat, což přispívá k informovanějšímu rozhodování.
Obrázek tabulky na text - JavaScript
// 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);