जावा ओसीआर एपीआई के साथ टेक्स्ट में छवि

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।

// 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);

अपने जावा अनुप्रयोगों में पाठ पहचान और पहचान को एकीकृत करें। अपनी छवि प्रसंस्करण क्षमताओं को बढ़ाते हुए, आसानी से फ़ोटो से सटीक परिणाम प्राप्त करें। फ़ोटो से सटीक परिणाम प्राप्त करते हुए, छवि प्रसंस्करण क्षमताओं को उन्नत करें।

// 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);
});

ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन के लिए संसाधनों की आवश्यकता होती है। हमारा एपीआई क्लासिक समय-मूल्य-गुणवत्ता त्रय को संतुलित करने के लिए लचीले तरीके प्रदान करता है। यह आपको पहचान इंजन द्वारा उपयोग किए जाने वाले थ्रेड्स की संख्या को सीमित करने की अनुमति देता है। हालांकि इस समायोजन से पहचान की गति धीमी हो सकती है, यह आपको समानांतर छवि प्रसंस्करण, वेब सर्वर संचालन, डेटाबेस प्रबंधन, या पृष्ठभूमि डेटा विश्लेषण जैसे समवर्ती कार्यों के लिए संसाधन आवंटित करने में सक्षम बनाता है।

• संपूर्ण पहचान और तीव्र पहचान के बीच चयन करें।
• पहचान के लिए आवंटित थ्रेड्स की संख्या निर्दिष्ट करें, या लाइब्रेरी को प्रोसेसर कोर की संख्या को स्वचालित रूप से स्केल करने की अनुमति दें।
• गणनाओं को GPU पर लोड करके CPU को मुक्त करें।

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

यदि आपकी छवियां तिरछा या विरूपण के बिना उच्च-गुणवत्ता वाली स्कैन हैं, तो आप सबसे तेज़ पहचान मोड का उपयोग कर सकते हैं जो न्यूनतम संभव संसाधनों का उपयोग करता है:

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);
});