Agregue OCR a sus páginas WEB - JavaScript - Electron
OCR en su sitio WEB
Más vitrinas >var input = Module.WasmAsposeOCRInput();
var inputs = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
// Prepare settings
var settings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
input.url = "<file name>";
inputs.push_back(input);
var result = Module.AsposeOCRRecognize(inputs, settings);
// Serrialize result
var result_str = Module.AsposeOCRSerializeResult(
result, Module.ExportFormat.text);
console.log(result_str);
¿Por qué elegir Aspose.OCR para JavaScript a través de C++?
Aspose.OCR para JavaScript a través de C++ le permite extraer texto de páginas escaneadas, fotografías, capturas de pantalla y otras imágenes directamente en una página web o desde aplicaciones Electron multiplataforma. Se basa en la tecnología WebAssembly (Wasm), que permite que el código se ejecute en el dispositivo del usuario final sin necesidad de un servidor web. Puede integrarse de forma nativa en su contexto JavaScript, incluido el acceso a todas las funciones del navegador web. Aspose.OCR para JavaScript a través de C++ proporciona la mayor seguridad cuando se integra en la web y aplicará las políticas de seguridad de permisos y del mismo origen del navegador.
Nuestra API de reconocimiento óptico de caracteres (OCR), potente y rica en funciones, admite 28 idiomas basados en escrituras latinas, cirílicas y asiáticas, incluidos chino e hindi, y puede reconocer archivos en los formatos más populares. Varios filtros de procesamiento le permiten reconocer imágenes torcidas, distorsionadas y ruidosas. Los resultados del reconocimiento se devuelven en los formatos de intercambio de datos más populares.
OCR rápido y preciso
Logre resultados de OCR precisos y de alta velocidad con JavaScript avanzado a través de la tecnología C++.
Soporte multilingüe
Reconozca texto en 28 idiomas, incluidos alfabetos latinos, cirílicos y chinos, lo que garantiza versatilidad para sus aplicaciones JavaScript mediante la integración de C++.
Soporte de imagen versátil
Procese imágenes de escáneres, cámaras y teléfonos inteligentes sin esfuerzo con JavaScript a través de C++.
Precisión en el reconocimiento de caracteres chinos
Reconozca más de 6000 caracteres chinos con precisión en sus proyectos de JavaScript a través de C++.
Detección de diseño
Identifique y categorice bloques de contenido en imágenes para garantizar el orden correcto del texto extraído, independientemente del diseño.
Ejemplo de código en vivo
Inicie el reconocimiento de texto a partir de imágenes en solo tres líneas de código. ¡Experimente la simplicidad!
* Al cargar tus archivos o utilizar el servicio, estás de acuerdo con nuestra Condiciones de uso y política de privacidad.
Convertir imagen a texto
Más ejemplos >const fileData = new Uint8Array(e.target.result);
let filename = file.name;
let stream = Module.FS.open(filename, "w+");
Module.FS.write(stream, fileData, 0, fileData.length, 0);
Module.FS.close(stream);
var input = Module.WasmAsposeOCRInput();
var inputs = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
var settings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
input.url = filename;
inputs.push_back(input);
var result = Module.AsposeOCRRecognize(inputs, settings);
// Get recognition results as text
var result_str = Module.AsposeOCRSerializeResult(result, Module.ExportFormat.text);
console.log(result_str);
Integración OCR en su aplicación WEB
Aspose.OCR para JavaScript permite que el código se ejecute directamente en el navegador web del usuario final (del lado del cliente) o en entornos basados en navegador, como Electon.
Formatos de archivo admitidos
Aspose.OCR for Javascript via C++ 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
- BMP
OCR por lotes
- ZIP
Resultados del reconocimiento
- Text
- JSON
- XML
Instalación sin esfuerzo
Aspose.OCR para JavaScript a través de C++ se distribuye como un paquete descargable autónomo que no requiere la instalación de dependencias externas. Simplemente descomprímalo junto a su página HTML y estará listo para convertir cualquier imagen en texto directamente en el navegador.
Solicite una licencia de prueba para iniciar el desarrollo de una aplicación de OCR completamente funcional y sin limitaciones.
28 idiomas de reconocimiento
La API de OCR de JavaScript reconoce 28 idiomas y scripts de escritura populares, incluidos idiomas 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;
- Chino: más de 6000 caracteres;
- Hindi.
Apto para cualquier contenido.
La API de OCR de JavaScript reconoce 28 idiomas y scripts de escritura populares, incluidos idiomas 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.
Características clave
Aspose.OCR for Javascript via C++ Explore las funciones avanzadas de Aspose.OCR para JavaScript.
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.
Ejemplos de código JavaScript
Descubra ejemplos de código para integrar perfectamente Aspose.OCR para JavaScript a través de C++ en sus páginas HTML y aplicaciones de Electron.
Instalación sencilla para JavaScript
Reconocimiento de imágenes con JavaScript
La adopción generalizada de aplicaciones OCR suele verse frenada por el hecho de que los escáneres no son algo común para la mayoría de los usuarios. Nuestra biblioteca de OCR tiene potentes filtros de preprocesamiento de imágenes integrados que pueden manejar imágenes oscuras, rotadas, sesgadas y ruidosas. En combinación con la compatibilidad con todos los formatos de imagen, permite un reconocimiento fiable incluso de fotografías de teléfonos inteligentes. La mayor parte del preprocesamiento y corrección de la imagen se realiza de forma automática, por lo que sólo tendrás que intervenir en casos difíciles.
Aplicar correcciones automáticas de imágenes - JavaScript
// Load photo from user input
const fileData = new Uint8Array(e.target.result);
let filename = file.name;
let stream = Module.FS.open(filename, "w+");
Module.FS.write(stream, fileData, 0, fileData.length, 0);
Module.FS.close(stream);
var input = Module.WasmAsposeOCRInput();
input.url = filename;
// Automatically adjust contrast and remove noise
var settings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
settings.detect_areas_mode = Module.DetectAreasMode.PHOTO;
settings.auto_contrast = true;
settings.auto_denoising = true;
// Extract text from photo:
var inputs = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
inputs.push_back(input);
var result = Module.AsposeOCRRecognize(inputs, settings);
// Output recognition results
var result_str = Module.AsposeOCRSerializeResult(result, Module.ExportFormat.text);
console.log(result_str);
Convertidor universal de imagen a texto para JavaScript
Si bien muchas empresas, organizaciones e individuos han estado trabajando activamente para reducir su dependencia de los documentos en papel, este sigue siendo el formato más extendido para almacenar y compartir. Los documentos escaneados respaldados por archivos físicos son suficientes para el cumplimiento normativo, fines legales, copias de seguridad a largo plazo y redundancia. Sin embargo, con frecuencia surgen casos de negocios para la creación de contenido nuevo basado en contenido escaneado existente o partes de documentos existentes. Aspose.OCR para JavaScript a través de С++ facilita la conversión de una página escaneada en un texto editable y con capacidad de búsqueda. El contenido se reconoce con alta precisión y velocidad, lo que le ahorra el tiempo y el esfuerzo de escribir manualmente y garantiza que no haya errores humanos, especialmente cuando se trabaja con grandes volúmenes de información.
Convertir imagen a documento - JavaScript
// Load a scanned page from user input
const fileData = new Uint8Array(e.target.result);
let filename = file.name;
let stream = Module.FS.open(filename, "w+");
Module.FS.write(stream, fileData, 0, fileData.length, 0);
Module.FS.close(stream);
var input = Module.WasmAsposeOCRInput();
input.url = filename;
// Analyze content structure
var settings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
settings.detect_areas_mode = Module.DetectAreasMode.DOCUMENT;
settings.upscale_small_font = true;
// Extract text from a page
var inputs = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
inputs.push_back(input);
var result = Module.AsposeOCRRecognize(inputs, settings);
var editableText = Module.AsposeOCRSerializeResult(result, Module.ExportFormat.text);
Extraer datos numéricos de tablas
Cuando se manejan grandes tablas impresas que contienen datos numéricos, como datos brutos de encuestas sociológicas de campo o listas de inventario, la extracción manual se convierte en un proceso lento y poco práctico, altamente susceptible a errores humanos. OCR ayuda a automatizar y estandarizar la extracción de información, garantizando resultados consistentes y confiables. Aspose.OCR para JavaScript a través de С++ automatiza completamente la conversión de datos tabulares escaneados o fotografiados en contenido legible por máquina. Los datos extraídos pueden integrarse fácilmente en bases de datos y analizarse, lo que contribuye a una toma de decisiones más informada.
Imagen de tabla a texto - JavaScript
// Load a scan or photo from user input
const fileData = new Uint8Array(e.target.result);
let filename = file.name;
let stream = Module.FS.open(filename, "w+");
Module.FS.write(stream, fileData, 0, fileData.length, 0);
Module.FS.close(stream);
var input = Module.WasmAsposeOCRInput();
input.url = filename;
// Analyze tabular structures
var settings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
settings.detect_areas_mode = Module.DetectAreasMode.TABLE;
// Limit the subset of characters to improve recognition accuracy and increase performance
settings.alphabet = "1234567890.,;";
// Extract text from a table
var inputs = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
inputs.push_back(input);
var result = Module.AsposeOCRRecognize(inputs, settings);
var editableText = Module.AsposeOCRSerializeResult(result, Module.ExportFormat.text);