OCR के साथ अपने C++ एप्लिकेशन को सशक्त बनाएं
ओसीआर महारत: छवियों को टेक्स्ट में बदलना
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 Aspose.OMR क्यों?
ऑन-प्रिमाइसेस एप्लिकेशन, वेब सेवाओं या क्लाउड में किसी भी लेआउट और जटिलता के मशीन-पठनीय फॉर्म बनाएं और पहचानें। हमारा समाधान किसी भी आकार की परियोजनाओं के लिए उपयुक्त है - साधारण 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।
किसी उपकरण की आवश्यकता नहीं
किसी विशेष ओएमआर रीडर के बजाय अपने मौजूदा कार्यालय कॉपियर या यहां तक कि स्मार्टफोन कैमरे का उपयोग करें।
पूर्ण वैयक्तिकरण
स्वचालित रूप से उत्पन्न क्यूआर कोड और बारकोड, चित्र, हस्ताक्षर फ़ील्ड और बहुत कुछ जोड़कर ओएमआर फॉर्म को निजीकृत करें।
विश्वसनीय परिणाम
पहचान को बेहतर बनाने की क्षमता के साथ मजबूत ऑप्टिकल मार्क डिटेक्शन एल्गोरिदम 100% सटीक परिणामों की गारंटी देता है।
संपूर्ण समाधान
C++ के लिए Aspose.OMR संपूर्ण OMR वर्कफ़्लो का समर्थन करता है - एक फॉर्म को डिज़ाइन करने से लेकर उसकी भरी हुई हार्डकॉपी को पहचानने तक।
डेवलपर के अनुकूल
हमारे एपीआई का उपयोग अनुभवहीन डेवलपर्स के लिए भी करना बेहद आसान है। एक साधारण ओएमआर एप्लिकेशन को कोड की 10 पंक्तियों में लिखा जा सकता है।
लाइव कोड नमूना
सरलता का अनुभव करें: C++ कोड की केवल तीन पंक्तियों में एक छवि को टेक्स्ट में बदलें!
* अपनी फ़ाइलें अपलोड करके या सेवा का उपयोग करके आप हमारी बात से सहमत हैं उपयोग की शर्तें और गोपनीयता नीति.
छवि को टेक्स्ट में बदलें
अधिक उदाहरण खोजें > 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 प्लेटफ़ॉर्म पर निर्बाध रूप से काम करता है।
समर्थित फ़ाइल स्वरूप
Aspose.OCR for C++ वस्तुतः किसी भी [फ़ाइल]के साथ काम कर सकता है( https://docs.aspose.com/ocr/cpp/supported-file-formats/ ) आप स्कैनर या कैमरे से प्राप्त कर सकते हैं। मान्यता परिणाम सबसे लोकप्रिय फ़ाइल और डेटा विनिमय प्रारूपों में लौटाए जाते हैं जिन्हें सहेजा जा सकता है, 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 को न्यूनतम निर्भरता के साथ NuGet पैकेज या डाउनलोड करने योग्य फ़ाइल के रूप में वितरित किया जाता है। आसानी से इसे अपने प्रोजेक्ट में इंस्टॉल करें ( https://docs.aspose.com/ocr/cpp/installation/) , और आप कई समर्थित भाषाओं में टेक्स्ट को पहचानने और विभिन्न प्रारूपों में पहचान परिणामों को सहेजने के लिए तैयार हैं।
एक परीक्षण लाइसेंस का अनुरोध करें बिना किसी सीमा के पूरी तरह कार्यात्मक ओसीआर एप्लिकेशन के विकास को शुरू करने के लिए।
C++ पावर एक्रॉस द बोर्ड
हमारी लाइब्रेरी पूरी तरह से C++11 और बाद के संस्करण का समर्थन करती है, जिससे आपके एप्लिकेशन किसी भी प्लेटफ़ॉर्म - डेस्कटॉप विंडोज़, विंडोज़ सर्वर, मैकओएस, लिनक्स और क्लाउड पर निर्बाध रूप से चलने में सक्षम होते हैं।
28 मान्यता भाषाएँ
हमारा C++ OCR API मिश्रित भाषाओं सहित अनेक भाषाओं और लोकप्रिय लेखन स्क्रिप्टों को पहचानता है:
उन्नत पहचान प्रदर्शन और विश्वसनीयता के लिए भाषा का पता लगाने को लाइब्रेरी पर छोड़ दें या स्वयं भाषा को परिभाषित करें।
- विस्तारित लैटिन वर्णमाला: क्रोएशियाई, चेक, डेनिश, डच, अंग्रेजी, एस्टोनियाई, फिनिश, फ्रेंच, जर्मन, इतालवी, लातवियाई, लिथुआनियाई, नॉर्वेजियन, पोलिश, पुर्तगाली, रोमानियाई, स्लोवाक, स्लोवेनियाई, स्पेनिश, स्वीडिश;
- सिरिलिक वर्णमाला: बेलोरूसियन, बल्गेरियाई, कज़ाख, रूसी, सर्बियाई, यूक्रेनी;
- चीनी: 6,000 से अधिक अक्षर;
- हिंदी।
विशेषताएँ और क्षमताएँ जो सशक्त बनाती 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 स्मार्टफ़ोन फ़ोटो से टेक्स्ट निकालें।
खोजने योग्य पीडीएफ
किसी भी स्कैन को पूरी तरह से खोजने योग्य और अनुक्रमणिका योग्य दस्तावेज़ में परिवर्तित करें।
यूआरएल पहचान
किसी छवि को स्थानीय रूप से डाउनलोड किए बिना URL से पहचानें।
थोक मान्यता
बहु-पृष्ठ दस्तावेज़ों, फ़ोल्डरों और संग्रहों से सभी छवियां पढ़ें।
कोई भी फ़ॉन्ट और शैली
सभी लोकप्रिय टाइपफेस और शैलियों में टेक्स्ट को पहचानें और पहचानें।
उत्तम धुन पहचान
सर्वोत्तम पहचान परिणामों के लिए प्रत्येक OCR पैरामीटर को समायोजित करें।
बानान चेकर
गलत वर्तनी वाले शब्दों को स्वचालित रूप से ठीक करके परिणामों में सुधार करें।
छवियों में टेक्स्ट ढूंढें
छवियों के एक सेट के भीतर पाठ या नियमित अभिव्यक्ति खोजें।
छवि पाठ की तुलना करें
केस और लेआउट की परवाह किए बिना, दो छवियों पर टेक्स्ट की तुलना करें।
पहचान का दायरा सीमित करें
ओसीआर इंजन द्वारा खोजे जाने वाले वर्णों के सेट को सीमित करें।
छवि दोषों का पता लगाएं
छवि के संभावित समस्याग्रस्त क्षेत्रों को स्वचालित रूप से ढूंढें।
क्षेत्रों को पहचानें
किसी छवि के केवल विशिष्ट क्षेत्रों को ढूंढें और पढ़ें, संपूर्ण पाठ को नहीं।
सी++ कोड नमूने
अपने अनुप्रयोगों में C++ के लिए Aspose.OCR को सहजता से एकीकृत करने के लिए कोड नमूनों में गहराई से जाएँ।
सी++ इंस्टालेशन महारत
पोस्ट-इंस्टॉलेशन, आप तुरंत C++ के लिए Aspose.OCR का उपयोग शुरू कर सकते हैं , यद्यपि कुछ सीमाओं के साथ। एक अस्थायी लाइसेंस 30 दिनों के लिए सभी परीक्षण संस्करण प्रतिबंध हटा देता है। इस अवधि का उपयोग पूरी तरह कार्यात्मक OCR एप्लिकेशन के विकास को शुरू करने के लिए करें, जिससे आप बाद के चरण में C++ के लिए Aspose.OCR खरीदने पर एक सूचित निर्णय ले सकें।
C++ फ़ोटो के लिए OCR
व्यापक स्कैनर की कमी वाले ओसीआर अनुप्रयोगों की चुनौती पर काबू पाएं। हमारे एपीआई में शक्तिशाली अंतर्निहित छवि प्री-प्रोसेसिंग फ़िल्टर हैं जो घुमाए गए, तिरछे और शोर वाले चित्रों को कुशलता से संभालते हैं। सभी छवि प्रारूपों के समर्थन के साथ, यह स्मार्टफोन फ़ोटो से भी विश्वसनीय पहचान सुनिश्चित करता है। अधिकांश प्री-प्रोसेसिंग 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 पूर्वनिर्धारित कर सकते हैं।
तिरछा सुधार और परिभाषित पहचान क्षेत्रों के लिए कस्टम कोण सेट 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 के विशिष्ट क्षेत्रों में पाठ को पहचानें
सटीकता बढ़ाने, पाठ पहचान के लिए विशिष्ट क्षेत्रों को परिभाषित करें। आपके छवि प्रसंस्करण वर्कफ़्लो में परिणामों को अनुकूलित करते हुए, महत्वपूर्ण क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए पहचान को अनुकूलित करें।
OCR - C++ के लिए पहचान क्षेत्र परिभाषित करें
// Original image
std::string image_path = "../Data/Source/sample.png";
rect rectangles[2] = { {90, 186, 775, 95} , { 928, 606, 790, 160 } };
// Prepare buffer for result
const size_t len = 4096;
wchar_t buffer[len] = { 0 };
// Adjust skew angle
RecognitionSettings settings;
settings.format = export_format::text;
settings.rectangles = rectangles;
settings.rectangles_size = 2;
settings.skew = 5;
// Recognize image
size_t res_len = aspose::ocr::page_settings(image_path.c_str(), buffer, len, settings);
स्कैन को संपादन योग्य दस्तावेज़ में परिवर्तित करना
जबकि कई व्यवसाय, संगठन और व्यक्ति कागजी दस्तावेजों पर अपनी निर्भरता को कम करने के लिए सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं, यह अभी भी भंडारण और साझा करने के लिए सबसे व्यापक प्रारूप है। भौतिक अभिलेखागार द्वारा समर्थित स्कैन किए गए दस्तावेज़ नियामक अनुपालन, कानूनी उद्देश्यों, दीर्घकालिक बैकअप और अतिरेक के लिए पर्याप्त हैं। हालाँकि, मौजूदा स्कैन की गई सामग्री या मौजूदा दस्तावेज़ों के कुछ हिस्सों के आधार पर नए दस्तावेज़ बनाने के व्यावसायिक मामले अक्सर सामने आते हैं।С++ के लिए Aspose.OCR स्कैन की गई छवि या छवि-आधारित पीडीएफ को संपादन योग्य DOCX या RTF दस्तावेज़ या Microsoft Excel स्प्रेडशीट (XLSX) में परिवर्तित करना आसान बनाता है। सामग्री को उच्च सटीकता और गति के साथ पहचाना जाता है, जिससे आपको मैन्युअल टाइपिंग में समय और प्रयास की बचत होती है और यह सुनिश्चित होता है कि कोई मानवीय त्रुटियां न हों, खासकर जब बड़ी मात्रा में पाठ के साथ काम कर रहे हों।
स्कैन की गई छवि को संपादन योग्य टेक्स्ट दस्तावेज़ में बदलें - C++
// Provide the folder with scanned pages
directory dir("./scans/");
const string current_dir = dir.full_name();
const string image = current_dir + "p.png";
const size_t len = 6000;
wchar_t buffer[len] = { 0 };
// Recognize and save results to Microsoft Word document
RecognitionSettings settings;
settings.save_format = file_format::docx;
asposeocr_page_save(image.c_str(), "result.docx", settings);
छवि दोषों का पता लगाना
छवि दोष ओसीआर की सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकते हैं। वे छवि अधिग्रहण प्रक्रिया की गुणवत्ता, पर्यावरणीय परिस्थितियों और छवि को कैप्चर करने के लिए उपयोग किए जाने वाले हार्डवेयर के कारण हो सकते हैं। पहचान सटीकता में सुधार करने के लिए, जब भी संभव हो इन दोषों को कम करने के लिए छवियों को प्रीप्रोसेस करना और बढ़ाना आवश्यक है।C++ के लिए Aspose.OCR पहचान के दौरान छवि के संभावित समस्याग्रस्त क्षेत्रों को स्वचालित रूप से ढूंढ सकता है। किसी छवि का पूर्वावलोकन करते समय आप समस्या वाले क्षेत्रों को हाइलाइट कर सकते हैं और बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए वैकल्पिक पहचान सेटिंग्स का उपयोग करके उन्हें ओसीआर भी कर सकते हैं।
धुंधली, विकृत और कम कंट्रास्ट वाली छवियों पर टेक्स्ट 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
ओसीआर एपीआई 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:
- बहु-पृष्ठ पीडीएफ और टीआईएफएफ फाइलों की पहचान।
- एक फ़ोल्डर में सभी फ़ाइलों की पहचान.
- किसी संग्रह में सभी फ़ाइलों की पहचान।
ज़िप संग्रह 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);
पाठ का पता लगाने का विकल्प
आप पहचान परिणामों को पंक्तियों में विभाजित कर सकते हैं और किसी पृष्ठ में पाठ क्षेत्रों का पता लगा सकते हैं।
छवि पर पाठ का पता लगाएं - C++
size_t res_len = asposeocr_get_rectangles_number(image_path.c_str(), areas_type::lines, false);
rect* rectangles = new rect[res_len];
res_len = asposeocr_get_rectangles(image_path.c_str(), areas_type::lines, false, rectangles, res_len);