Convertir des images et des PDF en texte en C++

Extrait le texte des images et crée des PDF consultables

Prend en charge toutes les images que vous pouvez obtenir à partir d'un scanner ou d'un appareil photo

Lit les scripts latins et cyrilliques étendus

Reconnaît plus de 6 000 caractères chinois

Détecte et reconnaît toutes les polices de caractères et le formatage populaires

Prétraite les images avant la reconnaissance

Traite l'image entière ou des zones sélectionnées uniquement

Prend en charge les images tournées, asymétriques et bruyantes

Reconnaissance par lots de toutes les images d'un dossier ou d'une archive

Reconnaît les images fournies sous forme de liens Web

Recherche et corrige automatiquement les mots mal orthographiés

Obtenir le résultat de la reconnaissance au format JSON

Facile à utiliser

Pensez-vous toujours que C++ OCR est difficile ? Avec notre bibliothèque, vous n'avez besoin que de 5 lignes de code pour reconnaître l'image et afficher le résultat. Essayez ce code et voyez par vous-même :

// Indiquez le chemin de l'image
std::string image_path = "../Data/Source/sample.png";

// Préparer le tampon pour le résultat
const size_t len = 4096;
wchar_t buffer[len] = { 0 };

// Faites la magie
size_t size = aspose::ocr::page(image_path.c_str(), buffer, len);

// Afficher le résultat de la reconnaissance
std::wcout << buffer << L"\n";

26 langues de reconnaissance

L'API OCR peut reconnaître un grand nombre de langues et tous les scripts d'écriture populaires, y compris les textes avec des langues mixtes.

• Alphabet latin étendu : croate, tchèque, danois, néerlandais, anglais, estonien, finnois, français, allemand, italien, letton, lituanien, norvégien, polonais, portugais, roumain, slovaque, slovène, espagnol, suédois.
• Alphabet cyrillique : biélorusse, bulgare, kazakh, russe, serbe, ukrainien.
• Chinois : plus de 6 000 caractères.

Vous pouvez laisser la détection de la langue à la bibliothèque ou définir vous-même la langue pour augmenter les performances et la fiabilité de la reconnaissance.

Le traitement par lots

L'API OCR vous évite de reconnaître chaque image une par une en proposant diverses méthodes de traitement par lots qui vous permettent de reconnaître plusieurs images en un seul appel :

• Reconnaissance des fichiers PDF et TIFF de plusieurs pages.
• Reconnaissance de tous les fichiers d'un dossier.
• Reconnaissance de tous les fichiers d'une archive.

// Indiquez le chemin de l'archive
std::string archive_path = "book.zip";

// Préparer le tampon pour le résultat
const size_t len = 4096;
wchar_t buffer[len] = { 0 };

// Initialiser l'objet RecognitionSettings avec les valeurs par défaut
RecognitionSettings settings;

// Reconnaître
size_t res_len = aspose::ocr::pages_multi(archive_path.c_str(), buffer, len, settings);

Conserver la mise en forme

La bibliothèque OCR lit toutes les polices de caractères populaires telles que Arial, Times New Roman, Courier New, Tahoma, Calibri et plus dans des styles réguliers, gras et italiques et préserve soigneusement la mise en forme dans les résultats OCR. Vous pouvez également diviser les résultats de la reconnaissance en lignes et détecter les zones de texte dans une page.

Reconnaître les photos

L'adoption généralisée des applications OCR est généralement stoppée par le fait que les scanners ne sont pas courants pour la plupart des utilisateurs. Notre bibliothèque OCR dispose de puissants filtres de prétraitement d'image intégrés qui peuvent gérer des images sombres, tournées, asymétriques et bruyantes. En combinaison avec la prise en charge de tous les formats d'image, il permet une reconnaissance fiable même des photos de smartphone. La majeure partie du prétraitement et de la correction d'image se fait automatiquement, vous n'aurez donc à intervenir que dans les cas difficiles.

// Image originale
std::string image_path = "../Data/Source/sample.png";
rect rectangles[2] = { {90, 186, 775, 95} , { 928, 606, 790, 160 } };

// Préparer le tampon pour le résultat
const size_t len = 4096;
wchar_t buffer[len] = { 0 };

// Ajuster l'angle d'inclinaison
RecognitionSettings settings;
settings.format = export_format::text;
settings.rectangles = rectangles;
settings.rectangles_size = 2;
settings.skew = 5;

// Reconnaître l'image
size_t res_len = aspose::ocr::page_settings(image_path.c_str(), buffer, len, settings);

Vérification orthographique

Bien que l'OCR produise des résultats fiables, la poussière et les défauts d'impression peuvent entraîner une reconnaissance incorrecte de certains symboles. L'API OCR dispose d'un correcteur orthographique intégré qui remplace automatiquement les mots mal orthographiés et vous évite d'avoir à corriger manuellement les résultats de la reconnaissance.