Tambahkan JS OCR ke halaman web Anda
JS OCR di situs web Anda
Lebih banyak pameran >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 mengekstrak teks dari halaman yang dipindai, foto, tangkapan layar, dan gambar lainnya langsung di halaman web atau dari aplikasi Electron lintas platform. Ini didasarkan pada teknologi WebAssembly (Wasm), yang memungkinkan kode dijalankan di perangkat pengguna akhir tanpa memerlukan server web. Ini dapat diintegrasikan secara asli ke dalam konteks JavaScript Anda, termasuk akses ke semua fungsi browser web. Aspose.OCR untuk JavaScript melalui C++ memberikan keamanan tertinggi saat disematkan di web, dan akan menerapkan kebijakan keamanan asal dan izin browser yang sama.
API Pengenalan Karakter Optik (OCR) kami yang kuat dan kaya fitur mendukung lebih dari 130 bahasa berdasarkan skrip Latin, Sirilik, dan Asia, termasuk Cina dan Hindi, dan dapat mengenali file dalam format paling populer. Berbagai filter pemrosesan memungkinkan Anda mengenali gambar yang miring, terdistorsi, dan berisik. Hasil pengenalan dikembalikan dalam format pertukaran data terpopuler.
OCR Cepat dan Tepat
Raih hasil OCR berkecepatan tinggi dan akurat dengan JavaScript tingkat lanjut melalui teknologi C++.
Dukungan Multibahasa
Kenali teks dalam 130+ bahasa, termasuk skrip Latin, Sirilik, Arab, Persia, India, dan China, memastikan keserbagunaan aplikasi JavaScript Anda melalui integrasi C++.
Dukungan Gambar Serbaguna
Proses gambar dari pemindai, kamera, dan ponsel cerdas dengan mudah menggunakan JavaScript melalui C++.
Presisi 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 teks yang diekstrak dengan benar, apa pun tata letaknya.
Contoh kode langsung
Mulai pengenalan teks dari gambar hanya dalam tiga baris kode. Rasakan kesederhanaannya!
* Dengan mengunggah file Anda atau menggunakan layanan yang Anda setujui dengan kami Ketentuan penggunaan Dan Kebijakan Privasi.
Ubah gambar menjadi 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 dalam aplikasi WEB Anda
Aspose.OCR API untuk JavaScript memungkinkan kode dijalankan 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]apa pun( https://docs.aspose.com/ocr/javascript-cpp/supported-file-formats/ ) Anda bisa mendapatkannya dari pemindai atau kamera. Hasil pengenalan dapat disimpan, diimpor ke database, atau dianalisis secara real time.
Gambar
- JPEG
- PNG
- TIFF
- BMP
Kumpulan OCR
- ZIP
Hasil pengakuan
- Text
- JSON
- XML
Instalasi Mudah
Aspose.OCR untuk JavaScript melalui C++ didistribusikan sebagai paket mandiri yang dapat diunduh yang tidak memerlukan instalasi dependensi eksternal apa pun. Buka saja di samping halaman HTML Anda, dan Anda siap mengonversi gambar apa pun menjadi teks langsung di browser.
Minta lisensi uji coba untuk memulai pengembangan aplikasi OCR yang berfungsi penuh tanpa batasan.
130+ Bahasa Pengenalan
JavaScript OCR API mengenali lebih dari 130 bahasa dan skrip penulisan populer, termasuk bahasa campuran:
Serahkan deteksi bahasa ke perpustakaan atau tentukan sendiri bahasanya untuk meningkatkan performa dan keandalan pengenalan.
- Alfabet Latin yang Diperluas: Inggris, Spanyol, Prancis, Indonesia, Portugis, Jerman, Vietnam, Turki, Italia, Polandia, dan 80+ lainnya;
- Alfabet Sirilik: Rusia, Ukraina, Kazakh, Serbia, Belarusia, Bulgaria;
- Arab, Persia, Urdu;
- Aksara Cina dan Dewanagari, termasuk Hindi, Marathi, Bhojpuri, dan lain-lain.
Cocok untuk konten apa pun
JavaScript OCR API mengenali lebih dari 130 bahasa dan skrip penulisan populer, termasuk bahasa campuran:
Serahkan deteksi bahasa ke perpustakaan atau tentukan sendiri bahasanya untuk meningkatkan performa dan keandalan pengenalan.
Fitur Utama
Aspose.OCR for Javascript via C++ Jelajahi fitur lanjutan Aspose.OCR untuk JavaScript.
Foto OCR
Ekstrak teks dari foto ponsel cerdas dengan akurasi tingkat pemindaian.
PDF yang dapat dicari
Ubah pindaian apa pun menjadi dokumen yang sepenuhnya dapat dicari dan diindeks.
Pengenalan URL
Kenali gambar dari URL tanpa mengunduhnya secara lokal.
Pengakuan massal
Baca semua gambar dari dokumen multi-halaman, folder, dan arsip.
Font dan gaya apa pun
Identifikasi dan kenali teks dalam semua tipografi dan gaya populer.
Sempurnakan pengenalan
Sesuaikan setiap parameter OCR untuk hasil pengenalan terbaik.
Contoh Kode JavaScript
Temukan contoh kode untuk mengintegrasikan Aspose.OCR untuk JavaScript melalui C++ dengan lancar ke halaman HTML dan aplikasi Electron Anda.
Instalasi Sederhana untuk JavaScript
Pengenalan Gambar dengan JavaScript
Penerapan aplikasi OCR secara luas biasanya terhenti karena fakta bahwa pemindai bukanlah hal yang lumrah bagi sebagian besar pengguna. Perpustakaan OCR kami memiliki filter pra-pemrosesan gambar bawaan yang kuat yang dapat menangani gambar gelap, diputar, miring, dan berisik. Dikombinasikan dengan dukungan untuk semua format gambar, ini memungkinkan pengenalan yang andal bahkan pada foto ponsel cerdas. Sebagian besar pra-pemrosesan dan koreksi gambar dilakukan secara otomatis, jadi Anda hanya perlu melakukan intervensi dalam kasus-kasus 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);
Konverter gambar ke teks universal untuk JavaScript
Meskipun banyak perusahaan, organisasi, dan individu telah secara aktif berupaya mengurangi ketergantungan mereka pada dokumen kertas, format ini masih merupakan format penyimpanan dan berbagi yang paling luas. Dokumen pindaian yang didukung oleh arsip fisik cukup untuk kepatuhan terhadap peraturan, tujuan hukum, pencadangan jangka panjang, dan redundansi. Namun, kasus bisnis sering kali muncul dalam pembuatan konten baru berdasarkan konten pindaian yang sudah ada atau bagian dari dokumen yang sudah ada. Aspose.OCR untuk JavaScript melalui С++ memudahkan untuk mengubah halaman yang dipindai menjadi teks yang dapat dicari dan diedit. Konten dikenali dengan akurasi dan kecepatan tinggi, menghemat waktu dan tenaga Anda saat mengetik secara manual dan memastikan tidak ada kesalahan manusia, terutama saat bekerja dengan informasi dalam jumlah besar.
Konversi gambar menjadi 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 berukuran besar yang berisi data numerik, seperti data mentah survei sosiologis lapangan atau daftar inventaris, ekstraksi manual menjadi proses yang lamban dan tidak praktis dan sangat rentan terhadap kesalahan manusia. OCR membantu mengotomatisasi dan menstandardisasi ekstraksi informasi, memastikan hasil yang konsisten dan dapat diandalkan. Aspose.OCR 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 database dan dianalisis, sehingga 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);