Ajoutez l’OCR à vos pages WEB - JavaScript - Electron
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 via C++ ?
Aspose.OCR pour JavaScript via C++ vous permet d’extraire du texte de pages numérisées, de photos, de captures d’écran et d’autres images directement sur une page Web ou à partir d’applications Electron multiplateformes. Il est basé sur la technologie WebAssembly (Wasm), qui permet au code de s’exécuter sur l’appareil de l’utilisateur final sans avoir besoin d’un serveur Web. Il peut être intégré nativement à 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’il est intégré sur le Web et appliquera les politiques de sécurité de même origine et d’autorisations du navigateur.
Notre API de reconnaissance optique de caractères (OCR), puissante et riche en fonctionnalités, prend en charge 28 langues basées sur les écritures latines, 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 asymétriques, déformées et bruyantes. Les résultats de la reconnaissance sont renvoyés dans les formats d’échange de données les plus courants.
OCR rapide et précis
Obtenez des résultats OCR rapides et précis avec JavaScript avancé via la technologie C++.
Prise en charge multilingue
Reconnaissez le texte dans 28 langues, y compris les scripts latins, cyrilliques et chinois, garantissant ainsi la polyvalence de vos applications JavaScript via l'intégration C++.
Prise en charge polyvalente des images
Traitez sans effort les images des scanners, des appareils photo et des smartphones avec JavaScript via C++.
Précision dans la reconnaissance des caractères chinois
Reconnaissez plus de 6 000 caractères chinois avec précision dans vos projets JavaScript via C++.
Détection de mise en page
Identifiez et catégorisez les blocs de contenu dans les images pour garantir le bon ordre du texte extrait, quelle que soit la mise en page.
Exemple de code en direct
Initiez 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, vous acceptez 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
Aspose.OCR pour JavaScript permet au code de s’exécuter directement dans le navigateur Web de l’utilisateur final (côté client) ou dans des environnements basés sur un navigateur, tels qu’Electon.
Formats de fichiers pris en charge
Aspose.OCR for Javascript via C++ peut fonctionner avec pratiquement n’importe quel fichier vous pouvez l’obtenir à partir d’un scanner ou d’un appareil photo. Les résultats de la reconnaissance sont renvoyés dans les formats d’échange de fichiers et de données les plus courants qui peuvent être enregistrés, importés dans une base de données ou analysés en temps réel.
Images
- JPEG
- PNG
- TIFF
- BMP
ROC par lots
- ZIP
Résultats de reconnaissance
- Text
- JSON
- XML
Installation sans effort
Aspose.OCR pour JavaScript via C++ est distribué sous la forme d’un package téléchargeable autonome qui ne nécessite l’installation d’aucune dépendance externe. Décompressez-le simplement 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 et sans limitations.
28 langues de reconnaissance
L’API JavaScript OCR reconnaît 28 langues et scripts d’écriture populaires, y compris des langues mixtes :
Laissez la détection de langue à la bibliothèque ou définissez la langue vous-même pour des performances et une fiabilité de reconnaissance améliorées.
- 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 ;
- Hindi.
Convient à tout contenu
L’API JavaScript OCR reconnaît 28 langues et scripts d’écriture populaires, y compris des langues mixtes :
Laissez la détection de langue à la bibliothèque ou définissez la langue vous-même pour des performances et une fiabilité de reconnaissance améliorées.
Principales caractéristiques
Aspose.OCR for Javascript via C++ Explorez les fonctionnalités avancées d’Aspose.OCR pour JavaScript.
ROC de photos
Extrayez le texte des photos de votre smartphone avec une précision de niveau numérisation.
PDF consultable
Convertissez n’importe quelle numérisation en un document entièrement consultable et indexable.
Reconnaissance d’URL
Reconnaissez une image à partir d’une URL sans la télécharger localement.
Reconnaissance groupée
Lisez toutes les images de documents, dossiers et archives de plusieurs pages.
N’importe quelle police et style
Identifiez et reconnaissez le texte dans toutes les polices et styles populaires.
Affiner la reconnaissance
Ajustez chaque paramètre OCR pour obtenir les meilleurs résultats de reconnaissance.
Exemples de code JavaScript
Découvrez des exemples de code pour intégrer de manière transparente Aspose.OCR pour JavaScript via C++ dans vos pages HTML et applications Electron.
Installation simple pour JavaScript
Reconnaissance d’images avec JavaScript
L’adoption généralisée des applications OCR est généralement freinée par le fait que les scanners ne sont pas monnaie courante pour la plupart des utilisateurs. Notre bibliothèque OCR dispose de puissants filtres de prétraitement d’image intégrés qui peuvent gérer les images sombres, pivotées, 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 plupart des prétraitements et corrections d’images se font automatiquement, vous n’aurez donc à intervenir que dans les 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 universel d’image en texte pour JavaScript
Même si de nombreuses entreprises, organisations et particuliers s’efforcent activement de réduire leur dépendance aux documents papier, celui-ci reste le format de stockage et de partage le plus répandu. Les documents numérisés soutenus par des archives physiques sont suffisants pour la conformité réglementaire, à des fins juridiques, pour la sauvegarde à long terme et la redondance. Cependant, des analyses de rentabilité surviennent fréquemment pour créer un nouveau contenu basé sur du contenu numérisé existant ou des parties de documents existants. Aspose.OCR pour JavaScript via С++ facilite la conversion d’une page numérisée en un texte consultable et modifiable. Le contenu est reconnu avec une grande précision et rapidité, ce qui vous évite le temps et les efforts de saisie manuelle et garantit l’absence d’erreurs humaines, en particulier lorsque vous travaillez avec de grands volumes d’informations.
Convertir une 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);
Extraire des données numériques à partir de tableaux
Lors de la gestion de grands tableaux imprimés contenant des données numériques, telles que des données brutes d’enquêtes sociologiques de terrain ou des listes d’inventaire, l’extraction manuelle devient un processus lent et peu pratique, très sensible aux erreurs humaines. L’OCR permet d’automatiser et de standardiser l’extraction d’informations, garantissant des résultats cohérents et fiables. Aspose.OCR pour JavaScript via С++ automatise entièrement la conversion des données tabulaires numérisées ou photographiées en contenu lisible par machine. Les données extraites peuvent être facilement intégrées dans des bases de données et analysées, contribuant ainsi à une prise de décision plus éclairée.
Image de tableau en 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);