Bild zu Text mit Java OCR -API

Bewältigen Sie die Herausforderung von OCR -Anwendungen ohne weit verbreitete Scanner. Unsere API verfügt über leistungsstarke integrierte Bild-Vorverarbeitungsfilter, die teptly rotierte, verzerrte und laute Bilder verarbeiten. In Kombination mit Unterstützung für alle Bildformate gewährleistet es auch von Smartphone -Fotos zuverlässiger Anerkennung. Die meisten Vorverarbeitungs- und Bildkorrekturen sind automatisiert, sodass Ihre Intervention nur in anspruchsvollen Fällen erforderlich ist.

// 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 die Texterkennung und -erkennung in Ihre Java -Anwendungen. Greifen Sie mühelos auf präzise Ergebnisse von Fotos zu und verbessern Sie Ihre Bildverarbeitungsfunktionen. Erhöhen Sie die Bildverarbeitungsfunktionen und erhalten genaue 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 Anerkennung der optischen Charaktere erfordert Ressourcen. Unsere API bietet flexible Möglichkeiten, um die klassische Triade in Zeitpreisqualität in Einklang zu bringen. Sie können die Anzahl der von der Erkennungsmotor verwendeten Threads einschränken. Während diese Anpassung zu einer langsameren Erkennungsgeschwindigkeit führen kann, können Sie Ressourcen für gleichzeitige Aufgaben wie parallele Bildverarbeitung, Webserverbetrieb, Datenbankverwaltung oder Hintergrunddatenanalysen zuweisen.

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

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

Wenn Ihre Bilder qualitativ hochwertige Scans ohne Verbrennung oder Verzerrung sind, können Sie den schnellsten Erkennungsmodus verwenden, der minimal mögliche Ressourcen verwendet:

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);
});