Bild zu Text mit Java OCR API

Bewältigen Sie die Herausforderung, dass OCR-Anwendungen keine weit verbreiteten Scanner haben. Unsere API verfügt über leistungsstarke integrierte Bildvorverarbeitungsfilter, die gedrehte, verzerrte und verrauschte Bilder geschickt verarbeiten. Kombiniert mit der Unterstützung aller Bildformate sorgt es für eine zuverlässige Erkennung auch von Smartphone-Fotos. Die meisten Vorverarbeitungs- und Bildkorrekturen sind automatisiert und erfordern nur in schwierigen Fällen Ihr Eingreifen.

// Create instance of OCR API
AsposeOCR api = new AsposeOCR();

// Define pre-processing filters
PreprocessingFilter filters = new PreprocessingFilter();
filters.add(PreprocessingFilter.ToGrayscale());
filters.add(PreprocessingFilter.Rotate(-90));

// Pre-process image before recognition
BufferedImage imageRes = api.PreprocessImage(imagePath, filters);

// Recognize image
RecognitionResult result = api.RecognizePage(imageRes, set);

Integrieren Sie Texterkennung und -erkennung in Ihre Java-Anwendungen. Greifen Sie ganz einfach auf präzise Ergebnisse aus Fotos zu und verbessern Sie so Ihre Bildverarbeitungsmöglichkeiten. Erweitern Sie die Bildverarbeitungsfunktionen und erzielen Sie präzise Ergebnisse aus Fotos.

// Add a photo to the recognition batch
OcrInput images  = new OcrInput(InputType.SingleImage);
images.add("photo.jpg");

// Set photo recognition mode
RecognitionSettings recognitionSettings = new RecognitionSettings();
recognitionSettings.setDetectAreasMode(DetectAreasMode.PHOTO);

// Extract text from a photo
ArrayList<RecognitionResult> results = api.Recognize(images, recognitionSettings);
results.forEach((result) -> {
  System.out.println(result.recognition_text);
});

Die optische Zeichenerkennung erfordert Ressourcen. Unsere API bietet flexible Möglichkeiten, den klassischen Zeit-Preis-Qualitäts-Dreiklang auszubalancieren. Damit können Sie die Anzahl der von der Erkennungs-Engine verwendeten Threads einschränken. Diese Anpassung kann zwar zu einer langsameren Erkennungsgeschwindigkeit führen, ermöglicht Ihnen jedoch die Zuweisung von Ressourcen für gleichzeitige Aufgaben wie parallele Bildverarbeitung, Webservervorgänge, Datenbankverwaltung oder Hintergrunddatenanalyse.

• Wählen Sie zwischen gründlicher Erkennung und schneller Erkennung.
• Geben Sie die Anzahl der für die Erkennung zugewiesenen Threads an oder lassen Sie die Bibliothek automatisch auf die Anzahl der Prozessorkerne skalieren.
• Entlasten Sie die CPU, indem Sie Berechnungen auf die GPU verlagern.

RecognitionSettings recognitionSettings = new RecognitionSettings();
recognitionSettings.setThreadsCount(2);

Wenn es sich bei Ihren Bildern um qualitativ hochwertige Scans ohne Verzerrung oder Verzerrung handelt, können Sie den schnellsten Erkennungsmodus verwenden, der möglichst wenig Ressourcen verbraucht, indem Sie Folgendes verwenden:

AsposeOCR api = new AsposeOCR();

// Add images to the recognition batch
OcrInput images  = new OcrInput(InputType.SingleImage);
images.add(os.path.join(self.dataDir, "source1.png"));
images.add(os.path.join(self.dataDir, "source2.png"));

// Fast recognize images
ArrayList<RecognitionResult> results = api.RecognizeFast(images);
results.forEach((result) -> {
  System.out.println(result);
});