Node.js में छवि को टेक्स्ट में बदलें
Node.js में टेक्स्ट के लिए छवि
अधिक शोकेस >let source = Module.WasmAsposeOCRInput();
source.url = internalFileName;
let batch = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
batch.push_back(source);
// Send image for OCR
var result = Module.AsposeOCRRecognize(batch);
// Output extracted text to the console
var text = Module.AsposeOCRSerializeResult(
result, Module.ExportFormat.text);
console.log(text);
Node.js के लिए Aspose.OCR का विकल्प क्यों चुनें?
Node.js के लिए Aspose.OCR आपको किसी भी प्लेटफ़ॉर्म पर स्कैन किए गए पृष्ठों, फ़ोटो, स्क्रीनशॉट और अन्य छवियों से टेक्स्ट निकालने की अनुमति देता है जहां Node.js स्थापित है। अपने ऑन-प्रिमाइस उत्पादों, वेब सेवाओं, सर्वर रहित एप्लिकेशन, एडब्ल्यूएस लैम्ब्डा, एज़्योर फ़ंक्शंस और अन्य कोड को ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन कार्यक्षमता के साथ सशक्त बनाएं।
हमारा शक्तिशाली और सुविधा संपन्न ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (ओसीआर) एपीआई चीनी और हिंदी सहित लैटिन, सिरिलिक और एशियाई लिपियों पर आधारित 130+ भाषाओं का समर्थन करता है, और सबसे लोकप्रिय प्रारूपों में फ़ाइलों को पहचान सकता है।
कुशल और सटीक ओसीआर
उन्नत Node.js तकनीक के साथ उच्च गति और सटीक OCR परिणाम प्राप्त करें।
बहुभाषी समर्थन
लैटिन, सिरिलिक, अरबी, फ़ारसी, इंडिक और चीनी लिपियों सहित 130 से अधिक भाषाओं में पाठ को पहचानें, जो आपके Node.js अनुप्रयोगों के लिए बहुमुखी प्रतिभा सुनिश्चित करता है।
बहुमुखी छवि समर्थन
Node.js के साथ स्कैनर, कैमरे और स्मार्टफ़ोन से छवियों को आसानी से संसाधित करें।
चीनी चरित्र पहचान में परिशुद्धता
अपने Node.js प्रोजेक्ट में 6,000 से अधिक चीनी अक्षरों को सटीकता से पहचानें।
लेआउट का पता लगाना
लेआउट की परवाह किए बिना, निकाले गए टेक्स्ट का सही क्रम सुनिश्चित करने के लिए छवियों में सामग्री ब्लॉक को पहचानें और वर्गीकृत करें।
लाइव कोड नमूना
कोड के कोड की कई पंक्तियों के साथ छवियों से पाठ पहचान आरंभ करें। सरलता का अनुभव करें!
* 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
और ज्यादा उदाहरण >fs.readFile("source.png", (err, imageData) => {
// Save photo to the virtual storage
const imageBytes = new Uint8Array(imageData);
let internalFileName = "temp";
let stream = Module.FS.open(internalFileName, "w+");
Module.FS.write(stream, imageBytes, 0, imageBytes.length, 0);
Module.FS.close(stream);
// Add photo to recognition batch
let source = Module.WasmAsposeOCRInput();
source.url = internalFileName;
let batch = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
batch.push_back(source);
// Automatically adjust recognition settings to better process photographs
let recognitionSettings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
recognitionSettings.detect_areas_mode = Module.DetectAreasMode.PHOTO;
recognitionSettings.auto_contrast= true;
// Send photo for OCR
var result = Module.AsposeOCRRecognize(batch, recognitionSettings);
// Output extracted text to the console
var text = Module.AsposeOCRSerializeResult(result, Module.ExportFormat.text);
console.log(text);
});
Node.js अनुप्रयोगों के लिए एकीकरण
Node.js के लिए Aspose.OCR C++ को सपोर्ट करने वाले किसी भी प्लेटफॉर्म के साथ सहजता से एकीकृत हो जाता है - चाहे वह डेस्कटॉप विंडोज, विंडोज सर्वर, मैकओएस, लिनक्स पर हो , या बादल.
समर्थित फ़ाइल स्वरूप
Aspose.OCR for Node.js via C++ किसी भी [फ़ाइल]के साथ काम कर सकते हैं( https://docs.aspose.com/ocr/nodejs-cpp/supported-file-formats/ ) आप स्कैनर या कैमरे से प्राप्त कर सकते हैं। पहचान परिणामों को 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
- ZIP
मान्यता परिणाम
- Text
- JSON
- XML
प्रदर्शन और गुणवत्ता का अनुभव करें
अत्याधुनिक ओसीआर तकनीक छवियों से तेज और सटीक पाठ पहचान सुनिश्चित करती है, जो आपके अनुप्रयोगों को शीर्ष क्षमताओं के साथ सशक्त बनाती है। हमारे उच्च-प्रदर्शन वाले ओसीआर समाधान के साथ अपने प्रोजेक्ट की दक्षता और उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाएं।
130+ मान्यता भाषाएँ
Node.js OCR API मिश्रित भाषाओं सहित कई भाषाओं और लोकप्रिय लेखन स्क्रिप्ट को पहचानता है:
बेहतर पहचान प्रदर्शन और विश्वसनीयता के लिए भाषा का पता लगाने को लाइब्रेरी पर छोड़ दें या स्वयं भाषा को परिभाषित करें।
- विस्तारित लैटिन वर्णमाला: अंग्रेजी, स्पेनिश, फ्रेंच, इंडोनेशियाई, पुर्तगाली, जर्मन, वियतनामी, तुर्की, इतालवी, पोलिश और 80+ अधिक;
- सिरिलिक वर्णमाला: रूसी, यूक्रेनी, कज़ाख, सर्बियाई, बेलारूसी, बल्गेरियाई;
- अरबी, फ़ारसी, उर्दू;
- चीनी और देवनागरी लिपि, जिसमें हिंदी, मराठी, भोजपुरी और अन्य शामिल हैं।
किसी भी सामग्री के लिए उपयुक्त
पाठ पहचान की सटीकता और विश्वसनीयता मूल छवि की गुणवत्ता पर अत्यधिक निर्भर है। C++ के माध्यम से Node.js के लिए Aspose.OCR पूरी तरह से स्वचालित और मैन्युअल इमेज प्रोसेसिंग फ़िल्टर दोनों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है जो OCR इंजन में भेजे जाने से पहले एक छवि को बेहतर बनाता है।
विशेषताएँ एवं क्षमताएँ
Aspose.OCR for Node.js via C++ Node.js के लिए Aspose.OCR की उन्नत सुविधाओं का अन्वेषण 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।
Node.js OCR कोड नमूने
अपने Node.js अनुप्रयोगों में OCR को आसानी से एकीकृत करने के लिए कोड नमूने खोजें।
स्थापित कर रहा है
Node.js के लिए Aspose.OCR को NPM पैकेज के रूप में या एक स्व-निहित डाउनलोड करने योग्य फ़ाइल के रूप में बिना किसी बाहरी निर्भरता के वितरित किया जाता है। इसे आसानी से अपने प्रोजेक्ट में इंस्टॉल करें, और आप कई समर्थित भाषाओं में टेक्स्ट को पहचानने और विभिन्न प्रारूपों में मान्यता परिणाम प्राप्त करने के लिए तैयार हैं।
अपने कोड में Node.js मॉड्यूल के लिए OCR आयात करें।
const Module = require("aspose-ocr/lib/asposeocr");
Node.js के साथ छवि से पाठ पहचान
Node.js OCR डेटा निष्कर्षण को सुव्यवस्थित करते हुए तालिका छवियों को संपादन योग्य पाठ में बदलने की अनुमति देता है। विभिन्न व्यावसायिक मामलों के लिए आदर्श, हमारा शक्तिशाली ओसीआर समाधान डेटा पहुंच को बढ़ाता है, अनुप्रयोगों में उत्पादकता में सुधार करता है।
पाठ रूपांतरण के लिए तालिका छवि सेटअप करें - Node.js
// 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);