Node.js で画像をテキストに変換する
Node.js での画像からテキストへの変換
その他のショーケース >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 に Aspose.OCR を選択する理由
Aspose.OCR for Node.js を使用すると、Node.js がインストールされている任意のプラットフォームでスキャンしたページ、写真、スクリーンショット、その他の画像からテキストを抽出できます。光学式文字認識機能を使用して、オンプレミス製品、Web サービス、サーバーレス アプリケーション、AWS Lambda、Azure Functions、その他のコードを強化します。
当社の強力で機能豊富な光学式文字認識 (OCR) API は、ラテン語、キリル文字、および中国語やヒンディー語を含むアジア文字に基づく 130 以上の言語をサポートし、最も一般的な形式のファイルを認識できます。
効率的かつ正確な OCR
高度な Node.js テクノロジーを使用して、高速かつ正確な OCR 結果を実現します。
多言語サポート
ラテン語、キリル文字、アラビア語、ペルシア語、インド語、中国語の文字を含む 130 以上の言語のテキストを認識し、Node.js アプリケーションの汎用性を確保します。
多彩な画像サポート
Node.js 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
Node.js プロジェクトで 6,000 を超える漢字を正確に認識します。
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、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
数行のコードを使用して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、当社の 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する
他の例 >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 アプリケーションへの統合
Aspose.OCR for Node.js は、デスクトップ Windows、Windows Server、macOS、Linux のいずれであっても、 C++ をサポートするあらゆるプラットフォームとシームレスに統合します。 、またはクラウド。
サポートされているファイル形式
Aspose.OCR for Node.js via C++ 任意の[ファイル]を操作できます( https://docs.aspose.com/ocr/nodejs-cpp/supported-file-formats/ ) スキャナーやカメラから取得できます。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したりできます。
画像
- JPEG
- PNG
- TIFF
- BMP
バッチOCR
- ZIP
認識結果
- Text
- JSON
- XML
パフォーマンスと品質を体験してください
最先端の OCR テクノロジーにより、画像からの迅速かつ正確なテキスト認識が保証され、アプリケーションに最高の機能が与えられます。当社の高性能 OCR ソリューションでプロジェクトの効率とユーザー エクスペリエンスを向上させます。
130 以上の認識言語
Node.js OCR API は、混合言語を含む多くの言語と一般的なスクリプトを認識します。
言語検出をライブラリに任せるか、認識パフォーマンスと信頼性を向上させるために自分で言語を定義します。
- 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、その他 80 以上。
- キリル文字 アルファベット: ロシア語、ウクライナ語、カザフ語、セルビア語、ベラルーシ語、ブルガリア語。
- アラビア語、ペルシア語、ウルドゥー語。
- 中国語およびデーヴァナーガリー文字（ヒンディー語、マラーティー語、ボージプリ語などを含む）。
あらゆるコンテンツに適しています
テキスト認識の精度と信頼性は、元の画像の品質に大きく依存します。 C++ 経由の Aspose.OCR for Node.js は、OCR エンジンに送信される前に画像を強化する、完全に自動化された画像処理フィルターと手動の画像処理フィルターの両方を幅広く提供します。
特徴と機能
Aspose.OCR for Node.js via C++ Node.js 用の Aspose.OCR の高度な機能を探索します。
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
あらゆる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
画像を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。
一括認識
複数ページのドキュメント、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。
任意のフォントとスタイル
すべての一般的な書体とスタイルのテキストを識別して認識します。
認識を微調整する
最良の認識結果が得られるように、すべての OCR パラメータを調整します。
Node.js OCR コードサンプル
OCR を Node.js アプリケーションに簡単に統合するコード サンプルを見つけてください。
インストール中
Aspose.OCR for Node.js は、NPM パッケージとして、または外部依存関係のない自己完結型の ダウンロード可能なファイル として提供されます。プロジェクトに簡単にインストールするだけで、サポートされている複数の言語でテキストを認識し、さまざまな形式で認識結果を取得できるようになります。
コードに OCR for Node.js モジュールをインポートします。
const Module = require("aspose-ocr/lib/asposeocr");
Node.js を使用した画像からテキストへの認識
Node.js OCR を使用すると、表の画像を編集可能なテキストに変換し、データ抽出を合理化できます。さまざまなビジネス ケースに最適な当社の強力な OCR ソリューションは、データ アクセシビリティを強化し、アプリケーションの生産性を向上させます。
テーブル画像からテキストへの変換をセットアップする - 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);