JS OCRをWebページに追加します
あなたのウェブサイトのJS OCR
その他のショーケース >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);
JavaScriptのAsops.ocrを選択する理由
JavaScript用Asopse.ocrを使用すると、スキャンされたページ、写真、スクリーンショット、その他の画像からテキストをWebページまたはクロスプラットフォーム電子アプリから直接抽出できます。これは、WebAssembly（WASM）テクノロジーに基づいており、Webサーバーを必要とせずにコードをエンドユーザーのデバイスで実行できるようにします。すべてのWebブラウザー関数へのアクセスなど、JavaScriptコンテキストにネイティブに統合できます。 C ++を介したJavaScript用のAsopse.ocrは、Webに埋め込まれたときに最高のセキュリティを提供し、ブラウザの同じオリジンおよび許可セキュリティポリシーを実施します。
当社の強力で機能の豊富な光学キャラクター認識（OCR）APIは、中国語やヒンディー語を含むラテン語、キリル語、アジア語のスクリプトに基づいた140を超える言語をサポートし、最も人気のある形式でファイルを認識できます。さまざまな処理フィルターを使用すると、歪んだ、歪んだ、ノイズの多い画像を認識できます。認識結果は、最も人気のあるデータ交換形式で返されます。
高速で正確なOCR
C ++テクノロジーを介して高度なJavaScriptを使用して、高速で正確なOCRの結果を達成します。
多言語サポート
ラテン語、キリル語、アラビア語、ペルシャ語、インド語、中国のスクリプトなど、140以上の言語でテキストを認識し、C ++統合を介してJavaScriptアプリケーションの汎用性を確保します。
汎用性の高い画像サポート
C ++を介してJavaScriptを使用して、スキャナー、カメラ、スマートフォンからの画像を簡単に処理します。
漢字認識の精度
C ++を介してJavaScriptプロジェクトで6,000を超える漢字を認識してください。
レイアウト検出
画像内のコンテンツブロックを識別して分類して、レイアウトに関係なく、抽出されたテキストの正しい順序を確保します。
ライブコードサンプル
わずか3行のコードで画像からテキスト認識を開始します。シンプルさを体験してください！
*ファイルをアップロードするか、サービスを使用することにより、私たちに同意することにより 利用規約 そして プライバシーポリシー.
画像をテキストに変換します
その他の例 >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);
WebアプリケーションでのOCR統合
JavaScriptのAspose.ocr APIを使用すると、コードはエンドユーザーのWebブラウザー（クライアント側）またはElectonなどのブラウザベースの環境で直接実行できます。
サポートされているファイル形式
Aspose.OCR for Javascript via C++ [ファイル]で動作することができます( https://docs.aspose.com/ocr/javascript-cpp/supported-file-formats/ ) スキャナーやカメラから入手できます。認識結果は、保存したり、データベースにインポートしたり、リアルタイムで分析されたりできます。
画像
- JPEG
- PNG
- TIFF
- BMP
バッチOCR
- ZIP
認識結果
- Text
- JSON
- XML
楽なインストール
C ++を介したJavaScript用のAspose.ocrは、外部依存関係をインストールする必要のない、自己完結型のダウンロード可能なパッケージとして配布されます。 HTMLページの隣に梱包するだけで、ブラウザの画像をテキストに変換する準備が整いました。
[トライアルライセンスを要求]（https://purchase.aspose.com/temporary-license）完全に機能的なOCRアプリケーションの開発を制限せずに開始します。
140以上の認識言語
JavaScript OCR APIは、混合言語を含む140を超える言語と一般的なライティングスクリプトを認識しています。
ライブラリに言語の検出を残すか、認識のパフォーマンスと信頼性を高めるために言語を自分で定義します。
- 拡張ラテン語アルファベット：英語、スペイン語、フランス語、インドネシア語、ポルトガル語、ドイツ語、ベトナム語、トルコ語、イタリア語、ポーランド語など。
- キリル語アルファベット：ロシア語、ウクライナ人、カザフ、セルビア語、ベラルーサン、ブルガリア語。
- アラビア語、ペルシャ語、ウルドゥー語。
- ヒンディー語、マラーティー語、ボジプリなどを含む中国とデヴァナガリの脚本。
コンテンツに適しています
JavaScript OCR APIは、混合言語を含む140を超える言語と一般的なライティングスクリプトを認識しています。
ライブラリに言語の検出を残すか、認識のパフォーマンスと信頼性を高めるために言語を自分で定義します。
重要な機能
Aspose.OCR for Javascript via C++ JavaScript用のAspose.ocrの高度な機能を調べてください。
写真OCR
スキャンレベルの精度でスマートフォンの写真からテキストを抽出します。
検索可能なPDF
スキャンを完全に検索可能でインデックス可能なドキュメントに変換します。
URL認識
ローカルにダウンロードせずにURLから画像を認識します。
バルク認識
マルチページドキュメント、フォルダー、アーカイブからすべての画像を読み取ります。
フォントとスタイル
すべての人気のある書体とスタイルでテキストを特定して認識します。
微調整の認識
最良の認識結果については、すべてのOCRパラメーターを調整します。
JavaScriptコードサンプル
コードサンプルを発見して、C ++を介してJavaScript用のAspose.ocrをHTMLページと電子アプリにシームレスに統合します。
JavaScriptの簡単なインストール
JavaScriptによる画像認識
OCRアプリケーションの広範な採用は、通常、スキャナーがほとんどのユーザーにとって一般的ではないという事実によって停止されます。 OCRライブラリには、暗い、回転、歪んだ、ノイズの多い画像を処理できる強力な組み込みの画像前処理フィルターがあります。すべての画像形式のサポートと組み合わせて、スマートフォンの写真さえ信頼できる認識を可能にします。前処理と画像の修正のほとんどは自動的に行われるため、困難な場合には介入するだけで介入する必要があります。
自動画像補正を適用-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);
JavaScript用のユニバーサル画像からテキストコンバーターへ
多くの企業、組織、および個人は、紙の文書への依存を減らすことに積極的に取り組んでいますが、これは依然としてストレージと共有のための最も広範な形式です。物理的なアーカイブに裏付けられたスキャンされた文書では、規制のコンプライアンス、法的目的、長期的なバックアップ、および冗長性に十分です。ただし、既存のスキャンされたコンテンツまたは既存のドキュメントの一部に基づいて新しいコンテンツを作成するために、ビジネスケースが頻繁に発生します。 asopes.ocr for -javascriptを介して消しざると、スキャンされたページを検索可能で編集可能なテキストに簡単に変換できます。コンテンツは高精度と速度で認識され、手動入力の時間と労力を節約し、特に大量の情報を操作する場合、人間のエラーがないことを確認します。
画像をドキュメントに変換する-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);
表から数値データの抽出
フィールド社会学的調査や在庫リストの生データなどの数値データを含む大規模な印刷テーブルを管理する場合、手動抽出は、人間の誤りを受けやすい、緩慢で非実用的なプロセスになります。 OCRは、情報の抽出を自動化および標準化し、一貫した信頼できる結果を確保するのに役立ちます。 Aspose.ocr for-Javascript foroof→++スキャンまたは撮影された表形式データの変換を機械可読コンテンツに完全に自動化します。抽出されたデータは、データベースに簡単に統合して分析でき、より情報に基づいた意思決定に貢献できます。
テーブル画像からテキスト-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);