Magie OCR : image en texte

Relevez le défi des applications OCR dépourvues de scanners répandus. Notre API dispose de puissants filtres de prétraitement d’image intégrés qui gèrent efficacement les images pivotées, inclinées et bruyantes. Combiné à la prise en charge de tous les formats d’image, il garantit une reconnaissance fiable même à partir des photos d’un smartphone. La plupart des prétraitements et corrections d’images sont automatisés, ne nécessitant votre intervention que dans les cas difficiles.

// 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);

Intégrez la détection et la reconnaissance de texte dans vos applications Java. Accédez facilement à des résultats précis à partir de photos, améliorant ainsi vos capacités de traitement d’image. Élevez les capacités de traitement d’image et obtenez des résultats précis à partir de photos.

// 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);
});

La reconnaissance optique de caractères nécessite des ressources. Notre API offre des moyens flexibles d’équilibrer la triade classique temps-prix-qualité. Il vous permet de limiter le nombre de threads utilisés par le moteur de reconnaissance. Bien que cet ajustement puisse entraîner une vitesse de reconnaissance plus lente, il vous permet d’allouer des ressources à des tâches simultanées telles que le traitement d’images en parallèle, les opérations du serveur Web, la gestion de bases de données ou l’analyse de données d’arrière-plan.

• Choisissez entre une reconnaissance approfondie et une reconnaissance rapide.
• Spécifiez le nombre de threads alloués pour la reconnaissance ou autorisez la bibliothèque à s'adapter automatiquement au nombre de cœurs de processeur.
• Libérez le CPU en déchargeant les calculs sur le GPU.

RecognitionSettings recognitionSettings = new RecognitionSettings();
recognitionSettings.setThreadsCount(2);

Si vos images sont des numérisations de haute qualité sans biais ni distorsion, vous pouvez utiliser le mode de reconnaissance le plus rapide qui consomme le minimum de ressources possible en utilisant :

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);
});