Schnelle und zuverlässige OCR -API basierend auf ASSOSPEN.OCR für C ++
Bild zur Texterkennung mit Python OCR
Weitere Showcases >import asposeocr
settings = asposeocr.RecognitionSettings()
input_data = [asposeocr.AsposeOCRInput()]
input_data[0].url = 'path/to/file'
recognize_result = AsposeOCRRecognize(input_data, settings)
> pip install aspose-ocr-python-cpp
Warum ASSOSPLE.OCR für Python über C ++ wählen?
Verbessern Sie Ihre OCR -Funktionen mit ASOSPLE.OCR für Python über C ++. Diese mit Feature gepackte Bibliothek integriert OCR nahtlos in Python-Anwendungen mit minimalem Code. Erleben Sie außergewöhnliche Geschwindigkeit und Genauigkeit und unterstützen Sie über 140 Sprachen, darunter lateinische, kyrillische, arabische, persische, indic- und chinesische Skripte. Erkennen Sie eine Vielzahl von Bildern, von gescannten Dokumenten und Smartphone -Fotos bis hin zu Screenshots und gescannten PDFs. Fortgeschrittene Vorverarbeitungsfilter behandeln Herausforderungen wie gedrehte, verzerrte und laute Bilder, um eine optimale Leistung zu gewährleisten, indem die GPU-Verarbeitung eingesetzt wird.
Schnelle und präzise OCR
Erzielen Sie schnelle und genaue OCR-Ergebnisse mit hochmodernem Python über C ++-Technologie.
Mehrsprachige Erkennung
Erkennen Sie den Text in mehr als 140 Sprachen und gewährleisten die Vielseitigkeit für Python -Anwendungen über C ++ - Integration.
Umfassende Bildunterstützung
Verarbeiten Sie mühelos Bilder von Scannern, Kameras und Smartphones mit Python über C ++.
Genaue chinesische Charaktererkennung
Genau über 6.000 chinesische Charaktere in Ihren Python -Projekten über C ++ erkennen.
Font -Stile und Formatierung beibehalten
Erhalten Sie Schriftstile und Formatierung, um eine genaue Darstellung des anerkannten Textes in Ihren Python -Anwendungen über C ++ darzustellen.
Live -Code -Beispiel
Initiieren Sie die Texterkennung aus Bildern in nur drei Codezeilen. Erleben Sie die Einfachheit!
* Durch Hochladen Ihrer Dateien oder die Verwendung des Dienstes, den Sie mit unserer zustimmen Nutzungsbedingungen Und Datenschutzrichtlinie.
Bild in Text konvertieren
Weitere Beispiele >// Initialize OCR engine
var recognitionEngine = new Aspose.OCR.AsposeOcr();
// Extract text from image
string result = recognitionEngine.RecognizeImage("<file name>");
// Display the recognition result
Console.WriteLine(result);
Wählen Sie Ihre Präferenz
Wählen Sie die richtige Bibliothek für Ihre Bedürfnisse. Entdecken Sie die verfügbaren APIs und deren Funktionen, um die effizienteste Lösung auszuwählen.
Vielseitigkeit
Python via .NET
Gleichmäßigkeit
Python via Java
Leistung
Python via C++
OCR -Integration für Python -Anwendungen
ASSON.OCR für Python über C ++ integriert sich nahtlos in jede Plattform, die unterstützt C ++ -ob auf Desktop Windows, Windows Server, MacOS, Linux oder Cloud.
Unterstützte Dateiformate
Aspose.OCR for Python via C++ kann mit jeder [Datei]funktionieren( https://docs.aspose.com/ocr/python-cpp/supported-file-formats/ ) Sie können von einem Scanner oder einer Kamera erhalten. Erkennungsergebnisse können gespeichert, in eine Datenbank importiert oder in Echtzeit analysiert werden.
Bilder
- JPEG
- PNG
- TIFF
- BMP
Batch OCR
- Multi-page PDF
- ZIP
- Folder
Erkennungsergebnisse
- Text
- Microsoft Word
- Microsoft Excel
- RTF
- JSON
- XML
Mühelose Installation für Python über C ++
ASSOSS.OCR für Python über C ++ wird als Python-Paket oder als herunterladbare Datei mit minimalen Abhängigkeiten geliefert. Einfach Installation IT in Ihr Projekt, und Sie sind bereit, Texte in mehreren unterstützten Sprachen zu erkennen und Erkennungsergebnisse in verschiedenen Formaten zu sparen.
Anfordern einer Testlizenz , um die Entwicklung einer voll funktionsfähigen OCR-Anwendung ohne Einschränkungen zu starten.
C ++ Backend -Integration für Python -Anwendungen
Unsere Bibliothek integriert sich nahtlos in das C ++ - Backend und ermöglicht es Python -Anwendungen, nahtlos auf jeder Plattform auszuführen - Desktop Windows, Windows Server, MacOS, Linux und Cloud.
140+ Erkennungssprachen
Unterstützung für verschiedene Sprachen und Skripte, einschließlich gemischter Sprachen:
Optimieren Sie die Erkennung, indem Sie die Bibliothek Sprache erkennen lassen oder sie für eine verbesserte Leistung definieren.
- ** erweitertes Latein ** Alphabet: Englisch, Spanisch, Französisch, Indonesisch, Portugiesisch, Deutsch, Vietnamesisch, Türkisch, Italienisch, Polnisch und 80+ mehr;
- ** Kyrillisch ** Alphabet: Russisch, Ukrainisch, Kasach, Serbisch, Weißrussland, Bulgarisch;
- Arabisch, Persisch, Urdu;
- Chinesisch und Devanagari -Drehbuch, einschließlich Hindi, Marathi, Bhojpuri und anderen.
Schlüsselmerkmale
Aspose.OCR for Python via C++ Erforschen Sie die fortschrittlichen Fähigkeiten von asspose.oc für Python über C ++.
Foto OCR
Text aus Smartphone-Fotos mit Genauigkeit auf Scanebene extrahieren.
Durchsuchbarer PDF
Konvertieren Sie jeden Scan in ein vollständig durchsuchbares und indexierbares Dokument.
URL -Anerkennung
Erkennen Sie ein Bild von URL, ohne es lokal herunterzuladen.
Massenerkennung
Lesen Sie alle Bilder aus mehrseitigen Dokumenten, Ordnern und Archiven.
Jede Schriftart und jeder Stil
Identifizieren und erkennen Sie Text in allen beliebten Schriftarten und Stilen.
Fein-Tune-Anerkennung
Passen Sie jeden OCR -Parameter für die besten Erkennungsergebnisse an.
Zaubersprüche
Verbessern Sie die Ergebnisse, indem Sie falsch geschriebene Wörter automatisch korrigieren.
Suchen Sie Text in Bildern
Suchen Sie nach Text oder regulärem Ausdruck in einem Satz von Bildern.
Vergleichen Sie Bildtexte
Vergleichen Sie Texte auf zwei Bildern, unabhängig von Fall und Layout.
Begrenzung der Erkennungsumfang
Beschränken Sie die Zeichensatz, nach der die OCR -Engine suchen wird.
Bildfehler erkennen
Finden Sie automatisch potenziell problematische Bildbereiche.
Bereiche erkennen
Finden und lesen Sie nur bestimmte Bereiche eines Bildes, nicht alle Text.
Python -Code -Beispiele
Entdecken Sie Code -Beispiele, um ASPOSPEN.OCR für Python über C ++ nahtlos in Ihre Anwendungen zu integrieren.
Mühelose Installation
Erkennung von Bereichen dokumentieren
Ein Bildscan oder ein Foto eines Textdokuments umfasst häufig mehrere Inhaltsblöcke, einschließlich Textabsätzen, Tabellen, Abbildungen, Formeln und mehr. Das erfolgreiche und genaue Erkennen dieser Interessenbereiche auf einer Seite ist für eine effektive OCR von entscheidender Bedeutung. Dieser entscheidende Prozess wird als Erkennung von Dokumentenbereiche bezeichnet, die die Identifizierung, Organisation und Klassifizierung verschiedener Inhaltsregionen betreffen.ASSON.OCR bietet mehrere Dokumentbereiche Erkennungsalgorithmen an, mit denen Sie die für Ihren spezifischen Inhalt am besten geeignet sind.
Setup für einen unterschiedlichen Bildinhalt - Python OCR
settings = asposeocr.RecognitionSettings()
settings.areasMode = asposeocr.DetectAreasMode.TABLE
# DetectAreasMode.DOCUMENT / PHOTO / CURVED_TEXT / TABLE / COMBINE
input_data = [asposeocr.AsposeOCRInput()]
input_data[0].url = 'path/to/file'
recognize_result = asposeocr.AsposeOCRRecognize(input_data, settings)
Verschiedene Ausgangsformate
OCR für C ++ kann die Erkennungsergebnisse in mehreren Formaten sparen, damit sie in einer Datenbank geteilt, in einer Datenbank gespeichert, angezeigt oder analysiert werden können: einfacher Text, PDF, Microsoft Word, Microsoft Excel, JSON und XML. {index-content-python-cpp.code_samples.item3.content2}
Sparenerkennungsergebnisse vor JSON - Python
recognize_result_txt
= asposeocr.AsposeOCRSerializeResult(
recognize_result,
asposeocr.ExportFormat.json)