Magia del OCR: imagen a texto
Transformar imágenes en texto - Java
Más vitrinas >// 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);
¿Por qué elegir Aspose.OCR para Java?
Descubra el perfecto mundo de Aspose.OCR para Java: una API de OCR potente, fácil de usar y rentable. Con menos de 5 líneas de código Java, agregue funcionalidad OCR a sus aplicaciones sin profundizar en matemáticas complejas o redes neuronales. Nuestro robusto motor de OCR cuenta con una velocidad y precisión superiores y admite 28 idiomas, incluidos caracteres latinos, cirílicos y chinos. Desde imágenes escaneadas y fotografías de teléfonos inteligentes hasta capturas de pantalla y archivos PDF escaneados, recupere resultados en formatos populares de intercambio de datos y documentos. Benefíciese de los filtros de preprocesamiento que manejan imágenes rotadas, sesgadas y ruidosas. Optimice el rendimiento del reconocimiento y la carga del sistema descargando tareas que consumen muchos recursos a la GPU.
OCR rápido y preciso
Logre resultados de OCR precisos y de alta velocidad con nuestra avanzada tecnología Java.
Soporte multilingüe
Reconozca texto en 28 idiomas, incluidos alfabetos latino, cirílico y chino.
Soporte de imagen adaptable
Procese imágenes de diversas fuentes, como escáneres, cámaras y teléfonos inteligentes.
Dominio de los caracteres chinos
Reconoce más de 6.000 caracteres chinos con una precisión incomparable.
Estilos de fuente e integridad del formato
Conserve los estilos de fuente y el formato para una representación fiel del texto Java reconocido.
Ejemplo de código en vivo
Experimente la simplicidad: ¡Transforme una imagen en texto en unas pocas líneas de código Java!
* Al cargar tus archivos o utilizar el servicio, estás de acuerdo con nuestra Condiciones de uso y política de privacidad.
Convertir imagen a texto
Explora más ejemplos >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 en todas partes
Aspose.OCR para Java funciona perfectamente en cualquier plataforma compatible con Java SE 6.0 o superior , ya sea una máquina local, un servidor web o el nube.
Formatos de archivo admitidos
Aspose.OCR for Java puede trabajar con prácticamente cualquier archivo puede obtenerlo de un escáner o una cámara. Los resultados del reconocimiento se devuelven en los formatos de intercambio de datos y archivos más populares que se pueden guardar, importar a una base de datos o analizar en tiempo real.
Imágenes
- JPEG
- PNG
- TIFF
- GIF
- Bitmap
OCR por lotes
- Multi-page PDF
- ZIP
- Folder
Resultados del reconocimiento
- Text
- Microsoft Word
- Microsoft Excel
- HTML
- RTF
- ePub
- JSON
- XML
Instalación sin esfuerzo
Aspose.OCR para Java se distribuye como un archivo Java Archive (JAR) ligero o como un archivo descargable con dependencias mínimas. Simplemente instálelo en su proyecto y estará listo para reconocer textos en varios idiomas admitidos y guardar los resultados del reconocimiento en varios formatos.
Solicite una licencia de prueba para iniciar el desarrollo de una aplicación de OCR completamente funcional y sin limitaciones.
Java, en todas partes
Nuestra biblioteca es totalmente compatible con Java SE 6 o superior, lo que permite que sus aplicaciones se ejecuten sin problemas en cualquier plataforma: Windows de escritorio, Windows Server, macOS, Linux y la nube.
28 idiomas de reconocimiento
Nuestra API Java OCR reconoce numerosos lenguajes y scripts de escritura populares, incluidos lenguajes mixtos:
Deje la detección de idioma en manos de la biblioteca o defina el idioma usted mismo para mejorar el rendimiento y la confiabilidad del reconocimiento.
- Alfabeto latino extendido: alemán, croata, checo, danés, holandés, inglés, estonio, finlandés, francés, alemán, italiano, letón, lituano, noruego, polaco, portugués, rumano, eslovaco, esloveno, español, sueco;
- Alfabeto cirílico: bielorruso, búlgaro, kazajo, ruso, serbio, ucraniano;
- Más de 6000 caracteres chinos;
- Hindi.
Funciones y capacidades potenciadoras
Aspose.OCR for Java Explore las funciones y capacidades avanzadas de Aspose.OCR para Java.
OCR de fotos
Extraiga texto de fotografías de teléfonos inteligentes con precisión a nivel de escaneo.
PDF con capacidad de búsqueda
Convierta cualquier escaneo en un documento indexable y con capacidad de búsqueda completa.
reconocimiento de URL
Reconocer una imagen desde la URL sin descargarla localmente.
Reconocimiento masivo
Lea todas las imágenes de documentos, carpetas y archivos de varias páginas.
Cualquier fuente y estilo
Identifique y reconozca texto en todos los tipos de letra y estilos populares.
Reconocimiento preciso
Ajuste todos los parámetros de OCR para obtener mejores resultados de reconocimiento.
Corrector ortográfico
Mejore los resultados corrigiendo automáticamente las palabras mal escritas.
Buscar texto en imágenes
Busque texto o expresión regular dentro de un conjunto de imágenes.
Comparar textos de imágenes
Compare textos en dos imágenes, independientemente del caso y el diseño.
Reconocimiento de imágenes de enlaces web
Reconozca sin problemas imágenes directamente desde enlaces web, mejorando la integración de OCR en sus proyectos Java.
Corrección automática de palabras mal escritas
Mejore los resultados de OCR corrigiendo automáticamente las palabras mal escritas, garantizando la precisión en sus aplicaciones Java.
Integración total con el ecosistema Aspose
Integre Aspose.OCR para Java sin problemas con otros productos Aspose para obtener una solución Java integral y eficiente.
Ejemplos de código
Explore los ejemplos de código para aprender cómo integrar perfectamente Aspose.OCR para Java en sus aplicaciones.
Instalación
Después de la instalación, podrá comenzar a utilizar Aspose.OMR para Java inmediatamente. , aunque con ciertas limitaciones. Una licencia temporal elimina todas las restricciones de la versión de prueba durante 30 días. Utilice este período para iniciar el desarrollo de una aplicación OCR completamente funcional, lo que le permitirá tomar una decisión informada sobre la compra de Aspose.OCR para Java en una etapa posterior.
Reconocer texto en imágenes escaneadas en Java
Supere el desafío de las aplicaciones de OCR que carecen de escáneres generalizados. Nuestra API cuenta con potentes filtros de preprocesamiento de imágenes integrados que manejan hábilmente imágenes rotadas, sesgadas y ruidosas. Combinado con la compatibilidad con todos los formatos de imagen, garantiza un reconocimiento fiable incluso a partir de fotografías de teléfonos inteligentes. La mayoría del preprocesamiento y corrección de imágenes están automatizados y requieren su intervención solo en casos difíciles.
Aplicar correcciones automáticas de imágenes - 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);
Extraer texto de fotos en Java
Integre la detección y el reconocimiento de texto en sus aplicaciones Java. Acceda a resultados precisos de fotografías con facilidad, mejorando sus capacidades de procesamiento de imágenes. Eleve las capacidades de procesamiento de imágenes, obteniendo resultados precisos a partir de fotografías.
Detectar y reconocer texto en una foto - 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);
});
Optimización de recursos en Java
El reconocimiento óptico de caracteres exige recursos. Nuestra API ofrece formas flexibles de equilibrar la clásica tríada tiempo-precio-calidad. Le permite restringir la cantidad de subprocesos utilizados por el motor de reconocimiento. Si bien este ajuste puede generar una velocidad de reconocimiento más lenta, le permite asignar recursos para tareas simultáneas como procesamiento de imágenes en paralelo, operaciones del servidor web, administración de bases de datos o análisis de datos en segundo plano.
- Elija entre reconocimiento exhaustivo y reconocimiento rápido.
- Especifique la cantidad de subprocesos asignados para el reconocimiento o permita que la biblioteca escale automáticamente a la cantidad de núcleos de procesador.
- Libere la CPU descargando cálculos a la GPU.
Equilibrio del uso de recursos
RecognitionSettings recognitionSettings = new RecognitionSettings();
recognitionSettings.setThreadsCount(2);
Reconocimiento rápido con configuración mínima
Si sus imágenes son escaneos de alta calidad sin distorsiones ni distorsiones, puede usar el modo de reconocimiento más rápido que consume el mínimo de recursos posible usando:
OCR de reconocimiento rápido - 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);
});