OCR-Magie: Bild zu Text
Bilder in Text umwandeln – Java
Weitere Vitrinen >// Initialize OCR engine
AsposeOCR api = new AsposeOCR();
OcrInput images = new OcrInput(InputType.SingleImage);
images.add("image1.png");
// Recognize images
ArrayList<RecognitionResult> results = api.Recognize(images);
System.out.println(results[0].recognition_text);
Warum Aspose.OCR für Java wählen?
Entdecken Sie die nahtlose Welt von Aspose.OCR für Java – einer leistungsstarken, benutzerfreundlichen und kostengünstigen OCR-API. Mit weniger als 5 Zeilen Java-Code können Sie Ihren Anwendungen OCR-Funktionalität hinzufügen, ohne sich mit komplexer Mathematik oder neuronalen Netzen auseinanderzusetzen. Unsere robuste OCR-Engine zeichnet sich durch überragende Geschwindigkeit und Genauigkeit aus und unterstützt 28 Sprachen, darunter lateinische, kyrillische und chinesische Schriften. Rufen Sie Ergebnisse in gängigen Dokument- und Datenaustauschformaten ab, von gescannten Bildern und Smartphone-Fotos bis hin zu Screenshots und gescannten PDFs. Profitieren Sie von Vorverarbeitungsfiltern, die gedrehte, verzerrte und verrauschte Bilder verarbeiten. Optimieren Sie die Erkennungsleistung und die Systemlast, indem Sie ressourcenintensive Aufgaben auf die GPU verlagern.
Schnelle und präzise OCR
Erzielen Sie mit unserer fortschrittlichen Java-Technologie schnelle und genaue OCR-Ergebnisse.
Mehrsprachiger Support
Erkennen Sie Texte in 28 Sprachen, einschließlich lateinischer, kyrillischer und chinesischer Schrift.
Anpassbare Bildunterstützung
Verarbeiten Sie Bilder aus verschiedenen Quellen wie Scannern, Kameras und Smartphones.
Beherrschung chinesischer Schriftzeichen
Erkennen Sie mehr als 6.000 chinesische Schriftzeichen mit beispielloser Präzision.
Schriftstile und Formatintegrität
Behalten Sie Schriftstile und Formatierungen bei, um erkannten Java-Text originalgetreu darzustellen.
Live-Codebeispiel
Erleben Sie die Einfachheit: Verwandeln Sie Bilder in wenigen Zeilen Java-Code in Text!
* Durch das Hochladen Ihrer Dateien oder die Nutzung des Dienstes stimmen Sie unserem zu Nutzungsbedingungen Und Datenschutzrichtlinie.
Bild in Text umwandeln
Entdecken Sie weitere Beispiele >AsposeOCR api = new AsposeOCR();
// Add images to the recognition batch
OcrInput images = new OcrInput(InputType.SingleImage);
images.add("image1.png");
images.add("image2.png");
// Recognition language
RecognitionSettings recognitionSettings = new RecognitionSettings();
recognitionSettings.setLanguage(Language.Eng);
// Recognize images
ArrayList<RecognitionResult> results = api.Recognize(images, recognitionSettings);
results.forEach((result) -> {
System.out.println(result.recognition_text);
});
Java überall
Aspose.OCR für Java läuft nahtlos auf jeder Plattform, die Java SE 6.0 oder höher unterstützt – sei es ein lokaler Computer, ein Webserver oder das Wolke.
Unterstützte Dateiformate
Aspose.OCR for Java kann mit praktisch jeder [Datei]arbeiten( https://docs.aspose.com/ocr/java/supported-file-formats/ ) Sie können von einem Scanner oder einer Kamera erhalten. Erkennungsergebnisse werden in den gängigsten Datei- und Datenaustauschformaten zurückgegeben, die gespeichert, in eine Datenbank importiert oder in Echtzeit analysiert werden können.
Bilder
- JPEG
- PNG
- TIFF
- GIF
- Bitmap
Batch-OCR
- Multi-page PDF
- ZIP
- Folder
Anerkennungsergebnisse
- Text
- Microsoft Word
- Microsoft Excel
- HTML
- RTF
- ePub
- JSON
- XML
Mühelose Installation
Aspose.OCR für Java wird als kompakte Java-Archivdatei (JAR) oder als herunterladbare Datei mit minimalen Abhängigkeiten verteilt. Installieren Sie es einfach ( https://docs.aspose.com/ocr/java/installation/ ) in Ihrem Projekt, und schon können Sie Texte in mehreren unterstützten Sprachen erkennen und Erkennungsergebnisse in verschiedenen Formaten speichern.
Fordern Sie eine Testlizenz an , um die Entwicklung einer voll funktionsfähigen OCR-Anwendung ohne Einschränkungen zu starten.
Java, überall
Unsere Bibliothek unterstützt vollständig Java SE 6 oder höher, sodass Ihre Anwendungen nahtlos auf jeder Plattform ausgeführt werden können – Desktop-Windows, Windows Server, macOS, Linux und der Cloud.
28 Erkennungssprachen
Unsere Java OCR API erkennt zahlreiche Sprachen und gängige Schreibskripte, darunter auch gemischte Sprachen:
Überlassen Sie die Spracherkennung der Bibliothek oder definieren Sie die Sprache selbst, um die Erkennungsleistung und Zuverlässigkeit zu verbessern.
- Erweitertes lateinisches Alphabet: Kroatisch, Tschechisch, Dänisch, Niederländisch, Englisch, Estnisch, Finnisch, Französisch, Deutsch, Italienisch, Lettisch, Litauisch, Norwegisch, Polnisch, Portugiesisch, Rumänisch, Slowakisch, Slowenisch, Spanisch, Schwedisch;
- Kyrillisches Alphabet: Weißrussisch, Bulgarisch, Kasachisch, Russisch, Serbisch, Ukrainisch;
- Über 6.000 chinesische Zeichen;
- Hindi.
Stärkende Funktionen und Fähigkeiten
Aspose.OCR for Java Entdecken Sie die erweiterten Funktionen und Fähigkeiten von Aspose.OCR für Java.
Foto-OCR
Extrahieren Sie Text aus Smartphone-Fotos mit Scan-Genauigkeit.
Durchsuchbares PDF
Wandeln Sie jeden Scan in ein vollständig durchsuchbares und indizierbares Dokument um.
URL-Erkennung
Erkennen Sie ein Bild anhand der URL, ohne es lokal herunterzuladen.
Massenerkennung
Lesen Sie alle Bilder aus mehrseitigen Dokumenten, Ordnern und Archiven.
Beliebige Schriftart und Stil
Identifizieren und erkennen Sie Texte in allen gängigen Schriftarten und Stilen.
Feinabstimmung der Erkennung
Passen Sie jeden OCR-Parameter an, um optimale Erkennungsergebnisse zu erzielen.
Rechtschreibprüfung
Verbessern Sie die Ergebnisse, indem Sie falsch geschriebene Wörter automatisch korrigieren.
Finden Sie Text in Bildern
Suchen Sie nach Text oder regulären Ausdrücken in einer Reihe von Bildern.
Vergleichen Sie Bildtexte
Vergleichen Sie Texte auf zwei Bildern, unabhängig von Groß-/Kleinschreibung und Layout.
Erkennung von Weblink-Bildern
Erkennen Sie Bilder nahtlos direkt aus Weblinks und verbessern Sie so die OCR-Integration in Ihre Java-Projekte.
Automatische Korrektur falsch geschriebener Wörter
Verbessern Sie die OCR-Ergebnisse, indem Sie falsch geschriebene Wörter automatisch korrigieren und so die Genauigkeit Ihrer Java-Anwendungen gewährleisten.
Vollständige Integration mit dem Aspose-Ökosystem
Integrieren Sie Aspose.OCR für Java nahtlos mit anderen Aspose-Produkten für eine umfassende und effiziente Java-Lösung.
Codebeispiele
Entdecken Sie die Codebeispiele, um zu erfahren, wie Sie Aspose.OCR für Java nahtlos in Ihre Anwendungen integrieren.
Installation
Nach der Installation können Sie sofort mit der Verwendung von Aspose.OMR für Java beginnen , wenn auch mit gewissen Einschränkungen. Eine temporäre Lizenz hebt alle Einschränkungen der Testversion für 30 Tage auf. Nutzen Sie diese Zeit, um mit der Entwicklung einer voll funktionsfähigen OCR-Anwendung zu beginnen, sodass Sie zu einem späteren Zeitpunkt eine fundierte Entscheidung über den Kauf von Aspose.OCR für Java treffen können.
Erkennen Sie Text auf gescannten Bildern in Java
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.
Automatische Bildkorrekturen anwenden – Java
// 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);
Extrahieren Sie Text aus Fotos in Java
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.
Text auf Fotos erkennen und erkennen – Java
// 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);
});
Ressourcenoptimierung in Java
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.
Ausgleich der Ressourcennutzung
RecognitionSettings recognitionSettings = new RecognitionSettings();
recognitionSettings.setThreadsCount(2);
Schnelle Erkennung mit minimalem Setup
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:
Schnelle OCR-Erkennung – Java
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);
});