Ajouter JS OCR à vos pages Web
JS OCR sur votre site Web
Plus de vitrines >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);
Pourquoi choisir Aspose.ocr pour JavaScript?
Aspose.ocr pour JavaScript vous permet d’extraire du texte à partir de pages numérisées, de photos, de captures d’écran et d’autres images directement sur une page Web ou à partir d’applications électroniques multiplateformes. Il est basé sur la technologie WebAssembly (WASM), qui permet au code d’exécuter sur l’appareil de l’utilisateur final sans avoir besoin d’un serveur Web. Il peut être intégré nativement dans votre contexte JavaScript, y compris l’accès à toutes les fonctions du navigateur Web. Aspose.ocr pour JavaScript via C ++ offre la sécurité la plus élevée lorsqu’elle est intégrée sur le Web, et appliquera les politiques de sécurité homosexuelle du navigateur et des autorisations.
Notre API de reconnaissance de caractère optique (OCR) puissante et riche en fonctionnalités prend en charge plus de 140 langues basées sur des scripts latins, cyrilliques et asiatiques, y compris le chinois et l’hindi, et peut reconnaître les fichiers dans les formats les plus populaires. Divers filtres de traitement vous permettent de reconnaître les images biaisées, déformées et bruyantes. Les résultats de reconnaissance sont renvoyés dans les formats d’échange de données les plus populaires.
OCR rapide et précis
Atteignez les résultats OCR à grande vitesse et précis avec JavaScript avancé via la technologie C ++.
Support multilingue
Reconnaissez le texte dans 140+ langues, y compris les scripts latine, cyrillique, arabe, persan, indic et chinois, assurant la polyvalence pour vos applications JavaScript via l'intégration C ++.
Support d'image polyvalent
Traitez les images des scanners, des caméras et des smartphones sans effort avec JavaScript via C ++.
Précision dans la reconnaissance du caractère chinois
Reconnaissez plus de 6 000 caractères chinois avec précision dans vos projets JavaScript via C ++.
Détection de disposition
Identifiez et catégorisez les blocs de contenu dans les images pour assurer l'ordre correct du texte extrait, quelle que soit la mise en page.
Exemple de code en direct
Lancer la reconnaissance de texte à partir d’images en seulement trois lignes de code. Découvrez la simplicité!
* En téléchargeant vos fichiers ou en utilisant le service avec lequel vous êtes d'accord avec notre Conditions d'utilisation et politique de confidentialité.
Convertir l'image en texte
Plus d'exemples >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);
Intégration OCR dans votre application Web
L’API ASPOSE.ocr pour JavaScript permet au code d’exécuter directement dans le navigateur Web de l’utilisateur final (côté client) ou dans des environnements basés sur le navigateur, tels que Electon.
Formats de fichiers pris en charge
Aspose.OCR for Javascript via C++ peut fonctionner avec n’importe quel fichier Vous pouvez obtenir à partir d’un scanner ou d’une caméra. Les résultats de reconnaissance peuvent être enregistrés, importés dans une base de données ou analysés en temps réel.
Images
- JPEG
- PNG
- TIFF
- BMP
OCR par lots
- ZIP
Résultats de la reconnaissance
- Text
- JSON
- XML
Installation sans effort
Aspose.ocr pour JavaScript via C ++ est distribué comme un package téléchargeable autonome qui ne nécessite pas d’installation de dépendances externes. Décomprenez-le à côté de votre page HTML, et vous êtes prêt à convertir n’importe quelle image en texte directement dans le navigateur.
Demander une licence d’essai pour lancer le développement d’une application OCR entièrement fonctionnelle sans limites.
140+ langues de reconnaissance
L’API JavaScript OCR reconnaît plus de 140 langues et les scripts d’écriture populaires, y compris les langues mixtes:
Laissez la détection du langage à la bibliothèque ou définissez le langage vous-même pour une amélioration des performances et de la fiabilité de la reconnaissance.
- ** Latin étendu ** Alphabet: anglais, espagnol, français, indonésien, portugais, allemand, vietnamien, turc, italien, polonais et 80+ de plus;
- ** Cyrillic ** Alphabet: russe, ukrainien, kazakh, serbe, biélorusse, bulgare;
- Arabe, persan, ourdou;
- Script chinois et Devanagari, notamment en hindi, marathi, bhojpuri et autres.
Adapté à tout contenu
L’API JavaScript OCR reconnaît plus de 140 langues et les scripts d’écriture populaires, y compris les langues mixtes:
Laissez la détection du langage à la bibliothèque ou définissez le langage vous-même pour une amélioration des performances et de la fiabilité de la reconnaissance.
Caractéristiques clés
Aspose.OCR for Javascript via C++ Explorez les fonctionnalités avancées d’Aspose.ocr pour JavaScript.
Photo OCR
Extraire le texte des photos du smartphone avec précision au niveau scan.
PDF consultable
Convertissez toute analyse en document entièrement consultable et indexable.
Reconnaissance de l’URL
Reconnaissez une image de l’URL sans la télécharger localement.
Reconnaissance en vrac
Lisez toutes les images de documents, dossiers et archives de plusieurs pages.
Toute police et style
Identifiez et reconnaissez le texte dans toutes les polices et styles populaires.
Reconnaissance de tonnelle
Ajustez chaque paramètre OCR pour les meilleurs résultats de reconnaissance.
Échantillons de code javascript
Découvrez des échantillons de code pour intégrer de manière transparente Aspose.ocr pour JavaScript via C ++ dans vos pages HTML et vos applications électroniques.
Installation simple pour JavaScript
Reconnaissance d’images avec JavaScript
L’adoption généralisée des applications OCR est généralement arrêtée par le fait que les scanners ne sont pas monnaie courante pour la plupart des utilisateurs. Notre bibliothèque OCR possède de puissants filtres de prétraitement d’image intégrés qui peuvent gérer des images sombres, tournées, biaisées et bruyantes. En combinaison avec la prise en charge de tous les formats d’image, il permet une reconnaissance fiable même des photos de smartphones. La majeure partie du prétraitement et de la correction de l’image se font automatiquement, vous n’aurez donc qu’à intervenir dans des cas difficiles.
Appliquer des corrections d'image automatiques - 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);
Convertisseur d’image universel à texte pour JavaScript
Bien que de nombreuses entreprises, organisations et particuliers aient activement travaillé à la réduction de leur dépendance à l’égard des documents papier, il s’agit toujours du format le plus répandu pour le stockage et le partage. Les documents numérisés soutenus par des archives physiques sont suffisants pour la conformité réglementaire, les objectifs juridiques, le sauvegarde à long terme et la redondance. Cependant, les analyses de rentabilisation surviennent fréquemment pour créer de nouveaux contenus basés sur le contenu numérisé existant ou les parties des documents existants. Aspose.ocr pour JavaScript via с ++ facilite la convertir une page numérisée en texte consultable et modifiable. Le contenu est reconnu avec une grande précision et une vitesse, vous faisant gagner du temps et des efforts de la frappe manuelle et de s’assurer qu’il n’y a pas d’erreurs humaines, en particulier lorsque vous travaillez avec de grands volumes d’informations.
Convertir l'image en document - 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);
Extraction des données numériques des tables
Lors de la gestion de grandes tables imprimées contenant des données numériques, telles que les données brutes des enquêtes sociologiques sur le terrain ou des listes d’inventaire, l’extraction manuelle devient un processus lent et peu pratique très sensible aux erreurs humaines. L’OCR aide à automatiser et standardiser l’extraction des informations, en garantissant des résultats cohérents et fiables. Aspose.ocr pour JavaScript via с ++ automatise entièrement la conversion de données tabulaires numérisées ou photographiées en contenu lisible par machine. Les données extraites peuvent être facilement intégrées dans les bases de données et analysées, contribuant à la prise de décision plus éclairée.
Image de table au texte - 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);