Tambahkan JS OCR ke halaman web Anda
JS OCR di situs web Anda
Lebih banyak tampilan >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);
Mengapa Memilih Aspose.ocr untuk JavaScript?
Aspose.ocr untuk JavaScript memungkinkan Anda untuk mengekstrak teks dari halaman yang dipindai, foto, tangkapan layar, dan gambar lain secara langsung pada halaman web atau dari aplikasi elektron lintas platform. Ini didasarkan pada teknologi WebAssembly (WASS), yang memungkinkan kode untuk berjalan pada perangkat pengguna akhir tanpa perlu server web. Ini dapat diintegrasikan secara asli ke dalam konteks JavaScript Anda, termasuk akses ke semua fungsi browser web. Aspose.ocr untuk JavaScript via C ++ menyediakan keamanan tertinggi saat tertanam di web, dan akan menegakkan kebijakan keamanan asal dan izin browser dan izin.
API pengenalan karakter optik (OCR) kami yang kuat dan fitur kami mendukung lebih dari 140 bahasa berdasarkan skrip Latin, Cyrillic dan Asia, termasuk Cina dan Hindi, dan dapat mengenali file dalam format paling populer. Berbagai filter pemrosesan memungkinkan Anda untuk mengenali gambar yang miring, terdistorsi dan berisik. Hasil pengakuan dikembalikan dalam format pertukaran data yang paling populer.
OCR cepat dan tepat
Mencapai hasil OCR berkecepatan tinggi dan akurat dengan JavaScript canggih melalui teknologi C ++.
Dukungan multibahasa
Kenali teks dalam 140+ bahasa, termasuk skrip Latin, Cyrillic, Arab, Persia, Indic dan Cina, memastikan keserbagunaan untuk aplikasi JavaScript Anda melalui integrasi C ++.
Dukungan Gambar Serbaguna
Proses gambar dari pemindai, kamera, dan smartphone dengan mudah dengan JavaScript melalui C ++.
Ketepatan dalam pengenalan karakter Cina
Kenali lebih dari 6.000 karakter Cina dengan presisi dalam proyek JavaScript Anda melalui C ++.
Deteksi tata letak
Identifikasi dan kategorikan blok konten dalam gambar untuk memastikan urutan yang benar dari teks yang diekstraksi, terlepas dari tata letak.
Sampel Kode Langsung
Memulai pengenalan teks dari gambar hanya dalam tiga baris kode. Rasakan kesederhanaan!
* Dengan mengunggah file Anda atau menggunakan layanan yang Anda setujui dengan kami Ketentuan Penggunaan Dan Kebijakan Privasi.
Konversi gambar ke teks
Lebih banyak contoh >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);
Integrasi OCR di aplikasi web Anda
Aspose.ocr API untuk JavaScript memungkinkan kode berjalan langsung di browser web pengguna akhir (sisi klien) atau di lingkungan berbasis browser, seperti Electon.
Format file yang didukung
Aspose.OCR for Javascript via C++ dapat bekerja dengan file Anda bisa mendapatkan dari pemindai atau kamera. Hasil pengakuan dapat disimpan, diimpor ke database, atau dianalisis secara real time.
Gambar
- JPEG
- PNG
- TIFF
- BMP
Batch OCR
- ZIP
Hasil pengakuan
- Text
- JSON
- XML
Instalasi yang mudah
Aspose.ocro untuk JavaScript melalui C ++ didistribusikan sebagai paket yang dapat diunduh mandiri yang tidak memerlukan dependensi eksternal untuk diinstal. Cukup buka paket di sebelah halaman HTML Anda, dan Anda siap untuk mengonversi gambar apa pun menjadi teks tepat di browser.
Minta lisensi uji coba untuk memulai pengembangan aplikasi OCR yang berfungsi penuh tanpa batasan.
140+ bahasa pengakuan
JavaScript OCR API mengenali lebih dari 140 bahasa dan skrip penulisan populer, termasuk bahasa campuran:
Tinggalkan deteksi bahasa ke perpustakaan atau tentukan bahasa sendiri untuk meningkatkan kinerja dan keandalan pengakuan.
- ** Latin Latin ** Alfabet: Bahasa Inggris, Spanyol, Prancis, Indonesia, Portugis, Jerman, Vietnam, Turki, Italia, Polandia, dan 80+ lainnya;
- ** Cyrillic ** Alphabet: Rusia, Ukraina, Kazakh, Serbia, Belarusan, Bulgaria;
- Arab, Persia, Urdu;
- Naskah Cina dan Devanagari, termasuk Hindi, Marathi, Bhojpuri, dan lainnya.
Cocok untuk konten apa pun
JavaScript OCR API mengenali lebih dari 140 bahasa dan skrip penulisan populer, termasuk bahasa campuran:
Tinggalkan deteksi bahasa ke perpustakaan atau tentukan bahasa sendiri untuk meningkatkan kinerja dan keandalan pengakuan.
Fitur utama
Aspose.OCR for Javascript via C++ Jelajahi fitur canggih Aspose.ocr untuk JavaScript.
Foto OCR
Ekstrak teks dari foto smartphone dengan akurasi level pemindaian.
PDF yang dapat dicari
Konversi pemindaian apa pun menjadi dokumen yang dapat dicari dan dapat diindeks.
Pengakuan url
Kenali gambar dari URL tanpa mengunduhnya secara lokal.
Pengakuan curah
Baca semua gambar dari dokumen, folder, dan arsip multi-halaman.
Semua font dan gaya
Identifikasi dan kenali teks di semua jenis huruf dan gaya populer.
Pengenalan fine-tune
Sesuaikan setiap parameter OCR untuk hasil pengenalan terbaik.
Sampel kode JavaScript
Temukan sampel kode untuk mengintegrasikan aspose.ocrose dengan mulus untuk JavaScript melalui C ++ ke dalam halaman HTML dan aplikasi elektron Anda.
Instalasi sederhana untuk JavaScript
Pengenalan gambar dengan javascript
Adopsi aplikasi OCR yang meluas biasanya dihentikan oleh fakta bahwa pemindai tidak biasa bagi sebagian besar pengguna. Perpustakaan OCR kami memiliki filter pra-pemrosesan gambar bawaan yang kuat yang dapat menangani gambar yang gelap, diputar, miring, dan berisik. Dalam kombinasi dengan dukungan untuk semua format gambar, ini memungkinkan pengakuan yang dapat diandalkan dari foto smartphone. Sebagian besar koreksi pra-pemrosesan dan gambar dilakukan secara otomatis, jadi Anda hanya perlu melakukan intervensi dalam kasus yang sulit.
Terapkan Koreksi Gambar Otomatis - 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);
Gambar universal ke konverter teks untuk javascript
Sementara banyak bisnis, organisasi dan individu telah secara aktif berupaya mengurangi ketergantungan mereka pada dokumen kertas, ini masih merupakan format yang paling luas untuk penyimpanan dan berbagi. Dokumen yang dipindai yang didukung oleh arsip fisik sudah cukup untuk kepatuhan peraturan, tujuan hukum, cadangan jangka panjang dan redundansi. Namun, kasus bisnis sering muncul untuk membuat konten baru berdasarkan konten yang dipindai atau bagian dari dokumen yang ada. Aspose.ocr untuk JavaScript melalui с ++ memudahkan untuk mengubah halaman yang dipindai menjadi teks yang dapat dicari dan dapat diedit. Konten dikenali dengan akurasi dan kecepatan tinggi, menghemat waktu dan upaya pengetikan manual dan memastikan tidak ada kesalahan manusia, terutama ketika bekerja dengan volume informasi yang besar.
Konversi gambar ke dokumen - 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);
Mengekstraksi data numerik dari tabel
Saat mengelola tabel cetak besar yang berisi data numerik, seperti data mentah survei sosiologis lapangan atau daftar inventaris, ekstraksi manual menjadi proses yang lamban dan tidak praktis sangat rentan terhadap kesalahan manusia. OCR membantu mengotomatisasi dan membakukan ekstraksi informasi, memastikan hasil yang konsisten dan andal. Aspose.ocro untuk JavaScript melalui с ++ sepenuhnya mengotomatiskan konversi data tabular yang dipindai atau difoto menjadi konten yang dapat dibaca mesin. Data yang diekstraksi dapat dengan mudah diintegrasikan ke dalam basis data dan dianalisis, berkontribusi pada pengambilan keputusan yang lebih tepat.
Gambar Tabel ke Teks - 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);