Optische Zeichenerkennungs-API für Python

Extrahieren Sie Text aus Scans, Fotos und Screenshots

Konvertieren Sie gescannte PDFs in durchsuchbare und indizierbare PDFs

Lesen Sie lateinische, kyrillische und asiatische Schriften in allen gängigen Schriftarten

Erkennen Sie mehr als 6.000 chinesische Schriftzeichen

Arbeiten Sie mit verschwommenen, verzerrten, gedrehten und verrauschten Bildern

Identifizieren und bewahren Sie Inhaltsblöcke aus dem ursprünglichen Textlayout

Erkennen und lesen Sie Bereiche eines Bildes: Absätze, Zeilen und einzelne Wörter

Verarbeiten Sie mehrseitige Dokumente, Ordner und Archive in großen Mengen

Erkennen Sie Bilder aus dem Internet, ohne sie herunterzuladen

Identifizieren und korrigieren Sie automatisch falsch geschriebene Wörter

Finden Sie Text in Bildern und vergleichen Sie Bildtexte intelligent

Einfach zu verwenden

Sie benötigen nur 5 Codezeilen, um das Bild zu erkennen und das Ergebnis anzuzeigen. Ja, es ist wirklich so einfach!

# OCR-Engine initialisieren
recognitionEngine = AsposeOcr()
# Bild zum Stapel hinzufügen
input = OcrInput(InputType.SINGLE_IMAGE)
input.add("sample.png")
# Extrahieren Sie Text aus dem Bild
result = recognitionEngine.recognize(input)
# Zeigen Sie das Erkennungsergebnis an
print(result[0].recognition_text)

28 Erkennungssprachen

Aspose.OCR for Python via .NET kann eine Vielzahl von Sprachen und alle gängigen Schreibschriften erkennen, auch Texte mit gemischten Sprachen:

• Erweitertes lateinisches Alphabet: Kroatisch, Tschechisch, Dänisch, Niederländisch, Englisch (einschließlich handgeschriebener Schrift), Estnisch, Finnisch, Französisch, Deutsch, Italienisch, Lettisch, Litauisch, Norwegisch, Polnisch, Portugiesisch, Rumänisch , Slowakisch, Slowenisch, Spanisch, Schwedisch.
• Kyrillisches Alphabet: Weißrussisch, Bulgarisch, Kasachisch, Russisch, Serbisch, Ukrainisch.
• Chinesisch: mehr als 6.000 Zeichen.
• Hindi

Sie können auch Texte in anderen Sprachen lesen, die auf erweitertem Latein und Kyrillisch basieren, auch wenn diese nicht direkt von der OCR-Engine unterstützt werden. Zum Beispiel Latein, Vietnamesisch, Gälisch usw.

Leistungsstarke Verarbeitungsfilter

Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der optischen Zeichenerkennung hängt stark von der Qualität des Originalbildes ab. Aspose.OCR für Python über .NET bietet eine große Anzahl vollautomatischer und manueller Bildverarbeitungsfilter, die ein Bild verbessern, bevor es an die OCR-Engine gesendet wird:

• Bilder, die in einem leichten Winkel zur Horizontalen ausgerichtet sind, automatisch begradigen.
• Stark verzerrte Bilder manuell drehen.
• Entfernen Sie automatisch Schmutz, Flecken, Kratzer, Blendungen, unerwünschte Farbverläufe und andere Geräusche.
• Bildkontrast automatisch anpassen.
• Automatisches Hochskalieren oder manuelle Größenänderung des Bildes.
• Konvertieren Sie Bilder in Schwarzweiß oder Graustufen.
• Invertieren Sie die Bildfarben, sodass helle Bereiche dunkel und dunkle Bereiche hell erscheinen.
• Erhöhen Sie die Zeichenstärke in einem Bild.
• Verrauschte Bilder verwischen und gleichzeitig die Ränder der Buchstaben beibehalten.
• Glätten Sie die Seitenkrümmung und korrigieren Sie die Verzerrung des Kameraobjektivs für Seitenfotos.

Diese Filter können kombiniert und auf das gesamte Bild oder nur auf ausgewählte Bildbereiche sowie in der Stapelverarbeitung angewendet werden. Sie können nicht nur die Vorverarbeitung in der Erkennungspipeline optimieren, sondern auch verarbeitete Bilder zur Anzeige, Zwischenspeicherung und zum Debuggen speichern.

Optimiert für bestimmte Dokumenttypen

Aspose.OCR for Python via .NET bietet speziell trainierte neuronale Netze, um Text aus bestimmten Bildtypen mit höchster Genauigkeit zu extrahieren:

• Gescannte oder fotografierte Personalausweise und Reisepässe.
• Kfz-Kennzeichen.
• Rechnungen.
• Belege.

Integrierte Rechtschreibprüfung

Obwohl Aspose.OCR for Python via .NET eine hohe Erkennungsgenauigkeit bietet, können Druckfehler, Schmutz oder nicht standardmäßige Schriftarten dazu führen, dass bestimmte Zeichen oder Wörter falsch erkannt werden. Um die Erkennungsergebnisse weiter zu verbessern, können Sie die Rechtschreibprüfung aktivieren, die Rechtschreibfehler basierend auf der ausgewählten Erkennungssprache findet und automatisch korrigiert.

Wenn der erkannte Text Fachterminologie, Abkürzungen und andere Wörter enthält, die in gängigen Rechtschreibwörterbüchern nicht vorkommen, können Sie Ihre eigenen Wortlisten bereitstellen.

Durchsuchbare PDFs erstellen

Selbst bei höchster Erkennungsgenauigkeit kann das Originalbild viele wichtige nicht-textuelle Informationen enthalten oder einfach von großem historischen Wert sein. Aspose.OCR for Python via .NET bietet eine einfache und elegante Lösung, um das Beste aus beiden Welten zu kombinieren. Wir extrahieren Text aus einem Bild, PDF-Dokument oder Dateipaket und platzieren ihn als unsichtbare Textebene über den Originalbildern. Das Ergebnis wird im PDF-Format gespeichert, dem Industriestandard zum Speichern und Teilen von Dokumenten. Die resultierenden Dateien können durchsucht und indiziert werden, und der Text kann auf die gleiche Weise ausgewählt und kopiert werden, als ob Sie die Originalzeichen ausgewählt und kopiert hätten.

Massenerkennung

Aspose.OCR for Python via .NET ermöglicht es Ihnen, mehrere Dateien unabhängig von ihrer Anzahl und ihrem Typ zu erkennen, so einfach wie das Lesen eines einzelnen Bildes. Mit einem einzigen API-Aufruf können Sie mehrere Seiten von einem Auto-Feed-Scanner erkennen oder Fahrzeugkennzeichen von automatischen Verkehrskameras extrahieren.

Die Ergebnisse können als durchsuchbares PDF-Dokument oder als Tabellenkalkulation gespeichert oder zur weiteren Analyse als einfacher Text, JSON oder XML zurückgegeben werden.