C ++ लाइब्रेरी के साथ पाठ के लिए छवि
छवियों को पाठ में बदल दें
अधिक शोकेस >AsposeOCRInput source;
source.url = file_path_str.c_str();
vector<AsposeOCRInput> content = {source};
// Extract text from the image
AsposeOCRRecognitionResult result
= asposeocr_recognize(content.data(), content.size());
// Output the recognized text
size_t size = 0;
wchar_t* result = asposeocr_serialize_result(result, size);
> Install-Package Aspose.Ocr.Cpp
C ++ के लिए क्यों aspose.ocr?
ऑन-प्रिमाइसेस एप्लिकेशन, वेब सेवाओं या क्लाउड में किसी भी लेआउट और जटिलता के मशीन-पठनीय रूपों को बनाएं और पहचानें। हमारा समाधान किसी भी आकार की परियोजनाओं के लिए उपयुक्त है - सरल सर्वेक्षण और क्विज़ से लेकर अंतिम परीक्षा और चुनाव तक। हमारी सुविधाओं और लाभों के बारे में अधिक जानने के लिए नीचे दिए गए आइटम पर क्लिक करें।

फोटो ओसीआर
स्कैन-स्तरीय सटीकता के साथ स्मार्टफोन तस्वीरों से पाठ निकालें।
खोज योग्य पीडीएफ
किसी भी स्कैन को पूरी तरह से खोजा और सूचकांक योग्य दस्तावेज़ में बदलें।
URL मान्यता
स्थानीय रूप से डाउनलोड किए बिना URL से एक छवि को पहचानें।
थोक मान्यता
बहु-पृष्ठ दस्तावेज़, फ़ोल्डर और अभिलेखागार से सभी चित्र पढ़ें।
कोई भी फ़ॉन्ट और शैली
सभी लोकप्रिय टाइपफेस और शैलियों में पाठ को पहचानें और पहचानें।
लाइव कोड नमूना
अनुभव सादगी: C ++ कोड की सिर्फ तीन पंक्तियों में एक छवि को पाठ में परिवर्तित करें!
* अपनी फ़ाइलों को अपलोड करके या उस सेवा का उपयोग करके आप हमारे साथ सहमत हैं उपयोग की शर्तें और गोपनीयता नीति.
छवि को पाठ में परिवर्तित करें
अधिक उदाहरणों की खोज करें > string file = "source.png";
AsposeOCRInput source;
source.url = file.c_str();
vector<AsposeOCRInput> content = {source};
RecognitionSettings settings;
settings.language_alphabet = language::eng;
size_t size = 0;
wchar_t* buffer = asposeocr_serialize_result(result, size);
wcout << wstring(buffer) << endl;
asposeocr_free_result(result);
C ++ पावर हर जगह
C ++ के लिए aspose.ocr किसी भी मंच पर मूल रूप से संचालित होता है।
समर्थित फ़ाइल स्वरूप
Aspose.OCR for C++ किसी भी [फ़ाइल]के साथ काम कर सकते हैं( https://docs.aspose.com/ocr/cpp/supported-file-formats/ ) आप एक स्कैनर या कैमरे से प्राप्त कर सकते हैं। मान्यता परिणामों को सहेजा जा सकता है, एक डेटाबेस में आयात किया जा सकता है, या वास्तविक समय में विश्लेषण किया जा सकता है।
इमेजिस
- JPEG
- PNG
- TIFF
- BMP
बैच ओसीआर
- Multi-page PDF
- ZIP
- Folder
मान्यता परिणाम
- Text
- Microsoft Word
- Microsoft Excel
- RTF
- JSON
- XML
इंस्टालेशन
C ++ के लिए aspose.ocr लाइब्रेरी को Nuget पैकेज के रूप में या न्यूनतम निर्भरता के साथ डाउनलोड करने योग्य फ़ाइल के रूप में वितरित किया जाता है। आसानी से स्थापित करें इसे आपकी परियोजना में, और आप कई समर्थित भाषाओं में ग्रंथों को पहचानने और विभिन्न प्रारूपों में मान्यता परिणामों को बचाने के लिए तैयार हैं।
एक परीक्षण लाइसेंस का अनुरोध करें बिना किसी सीमा के एक पूरी तरह से कार्यात्मक OCR एप्लिकेशन के विकास को किकस्टार्ट करने के लिए।
बोर्ड भर में सी ++ पावर
हमारी लाइब्रेरी पूरी तरह से C ++ 11 का समर्थन करती है और बाद में, आपके एप्लिकेशन को किसी भी प्लेटफ़ॉर्म - डेस्कटॉप विंडोज, विंडोज सर्वर, MacOS, लिनक्स और क्लाउड पर मूल रूप से चलाने में सक्षम बनाता है।
140+ मान्यता भाषाएँ
हमारी C ++ OCR API भाषाओं और लोकप्रिय लेखन लिपियों के ढेरों को पहचानती है, जिसमें मिश्रित भाषाएं शामिल हैं:
लाइब्रेरी में भाषा का पता लगाना छोड़ दें या बढ़ी हुई मान्यता प्रदर्शन और विश्वसनीयता के लिए भाषा को स्वयं परिभाषित करें।
- ** विस्तारित लैटिन ** वर्णमाला: अंग्रेजी, स्पेनिश, फ्रेंच, इंडोनेशियाई, पुर्तगाली, जर्मन, वियतनामी, तुर्की, इतालवी, पोलिश, और 80+ अधिक;
- ** सिरिलिक ** वर्णमाला: रूसी, यूक्रेनी, कजाख, सर्बियाई, बेलारूसन, बल्गेरियाई;
- अरबी, फारसी, उर्दू;
- हिंदी, मराठी, भोजपुरी और अन्य सहित चीनी और देवनागरी स्क्रिप्ट।
सुविधाएँ और क्षमताएं जो सशक्त होती हैं
Aspose.OCR for C++ C ++ के लिए Aspose.ocr की उन्नत सुविधाओं और क्षमताओं की खोज करें।
फोटो ओसीआर
स्कैन-स्तरीय सटीकता के साथ स्मार्टफोन तस्वीरों से पाठ निकालें।
खोज योग्य पीडीएफ
किसी भी स्कैन को पूरी तरह से खोजा और सूचकांक योग्य दस्तावेज़ में बदलें।
URL मान्यता
स्थानीय रूप से डाउनलोड किए बिना URL से एक छवि को पहचानें।
थोक मान्यता
बहु-पृष्ठ दस्तावेज़, फ़ोल्डर और अभिलेखागार से सभी चित्र पढ़ें।
कोई भी फ़ॉन्ट और शैली
सभी लोकप्रिय टाइपफेस और शैलियों में पाठ को पहचानें और पहचानें।
ठीक धुन मान्यता
सर्वोत्तम मान्यता परिणामों के लिए प्रत्येक OCR पैरामीटर को समायोजित करें।
बानान चेकर
गलत शब्दों को स्वचालित रूप से सही करके परिणामों में सुधार करें।
छवियों में पाठ खोजें
छवियों के एक सेट के भीतर पाठ या नियमित अभिव्यक्ति के लिए खोजें।
छवि ग्रंथों की तुलना करें
मामले और लेआउट की परवाह किए बिना, दो छवियों पर ग्रंथों की तुलना करें।
मान्यता दायरे को सीमित करें
OCR इंजन के लिए वर्णों के सेट को सीमित करें।
छवि दोषों का पता लगाएं
स्वचालित रूप से छवि के संभावित समस्याग्रस्त क्षेत्र पाते हैं।
क्षेत्रों को पहचानें
एक छवि के केवल विशिष्ट क्षेत्रों को खोजें और पढ़ें, सभी पाठ नहीं।
सी ++ कोड नमूने
अपने अनुप्रयोगों में C ++ के लिए मूल रूप से aspose.ocr को एकीकृत करने के लिए कोड नमूनों में देरी करें।
सी ++ स्थापना महारत
पोस्ट-इंस्टॉलेशन, आप तुरंत C ++ के लिए Aspose.ocr का उपयोग करना शुरू कर सकते हैं, कुछ सीमाओं के साथ। एक अस्थायी लाइसेंस 30 दिनों के लिए सभी परीक्षण संस्करण प्रतिबंधों को उठाता है। पूरी तरह से कार्यात्मक OCR एप्लिकेशन के विकास को शुरू करने के लिए इस अवधि का उपयोग करें, जिससे आप बाद के चरण में C ++ के लिए Aspose.ocr पर एक सूचित निर्णय ले सकते हैं।
C ++ फ़ोटो के लिए OCR
व्यापक स्कैनर की कमी वाले ओसीआर अनुप्रयोगों की चुनौती को दूर करें। हमारी एपीआई शक्तिशाली अंतर्निहित छवि पूर्व-प्रसंस्करण फिल्टर समेटे हुए है जो पूरी तरह से घुमाए गए, तिरछी और शोर छवियों को संभालती है। सभी छवि प्रारूपों के लिए समर्थन के साथ संयुक्त, यह स्मार्टफोन तस्वीरों से भी विश्वसनीय मान्यता सुनिश्चित करता है। अधिकांश पूर्व-प्रसंस्करण और छवि सुधार स्वचालित हैं, केवल चुनौतीपूर्ण मामलों में आपके हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है। इसके अलावा आप काम करने के लिए छवि क्षेत्रों को पूर्वनित कर सकते हैं।
स्केव सुधार के लिए कस्टम कोण सेट करें और मान्यता क्षेत्रों को परिभाषित करें - C ++
string file = "photo.png";
AsposeOCRInput source;
source.url = file.c_str();
std::vector<AsposeOCRInput> content = { source };
// Fine-tune recognition
RecognitionSettings settings;
settings.detect_areas_mode = detect_areas_mode_enum::PHOTO;
// Extract text from the photo
auto result = asposeocr_recognize(content.data(), content.size(), settings);
// Output the recognized text
wchar_t* buffer = asposeocr_serialize_result(result, buffer_size, export_format::text);
std::wcout << std::wstring(buffer) << std::endl;
// Release the resources
asposeocr_free_result(result);
छवि दोषों का पता लगाना
छवि दोष ओसीआर की सटीकता को काफी प्रभावित कर सकते हैं। वे छवि अधिग्रहण प्रक्रिया, पर्यावरणीय परिस्थितियों और छवि को पकड़ने के लिए उपयोग किए जाने वाले हार्डवेयर की गुणवत्ता के कारण हो सकते हैं। मान्यता सटीकता में सुधार करने के लिए, जब भी संभव हो, इन दोषों को कम करने के लिए छवियों को प्रीप्रोसेस और बढ़ाना आवश्यक है।C ++ के लिए aspose.ocr स्वचालित रूप से मान्यता के दौरान छवि के संभावित समस्याग्रस्त क्षेत्रों में कर सकते हैं। आप एक छवि का पूर्वावलोकन करते समय समस्या क्षेत्रों को उजागर कर सकते हैं और यहां तक कि बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए वैकल्पिक मान्यता सेटिंग्स का उपयोग करके उन्हें OCR भी कर सकते हैं।
धुंधली, विकृत और कम विपरीत छवियों पर पाठ को पहचानें - C ++
// Provide the image
string file = "source.png";
AsposeOCRInput source;
source.url = file.c_str();
vector<AsposeOCRInput> content = {source};
// Activate detection of low-contrast areas
RecognitionSettings settings;
settings.defect_type = defect_type::ASPOSE_OCR_DETECT_DARK_IMAGES;
// Find and show low-contrast areas
AsposeOCRRecognitionResult result = asposeocr_recognize(content.data(), content.size(), settings);
for (size_t p_number = 0; p_number < result.pages_amount; ++p_number)
{
cout << "Page " << p_number << ";\n";
const auto& page = result.recognized_pages[p_number];
for (size_t defect_number = 0; defect_number < page.defects_count; ++defect_number)
{
const auto& defect_area = page.defect_areas[defect_number];
cout << "Low-contrast area " << defect_number << ":" << defect_area.area << std::endl;
}
}
// Release the resources
asposeocr_free_result(result);
प्रचय संसाधन
OCR API आपको विभिन्न बैच-प्रोसेसिंग विधियों की पेशकश करके प्रत्येक छवि को एक-एक करके पहचानने से मुक्त करता है जो आपको एक कॉल में कई छवियों को पहचानने की अनुमति देता है:
- मल्टी-पेज पीडीएफ और टीआईएफएफ फाइलों की मान्यता।
- एक फ़ोल्डर में सभी फ़ाइलों की मान्यता।
- एक संग्रह में सभी फ़ाइलों की मान्यता।
ज़िप आर्काइव को पहचानें - C ++
// Provide a ZIP archive
string file = "pages.zip";
AsposeOCRInput source;
source.url = file.c_str();
std::vector<AsposeOCRInput> content = { source };
// Fine-tune recognition
RecognitionSettings settings;
settings.detect_areas_mode = detect_areas_mode_enum::COMBINE;
// Extract texts
auto result = asposeocr_recognize(content.data(), content.size(), settings);