node.jsで画像をテキストに変換します
node.jsのテキストへの画像
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用のAspose.ocrを選択するのはなぜですか？
node.js for aspose.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、および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テキストを抽出できます。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関数、および光学文字認識機能を備えたその他のコードを強化します。
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以上の言語をサポートし、最も人気のある形式でファイルを認識できます。
効率的で正確なOCR
高度なnode.jsテクノロジーを使用して、高速で正確なOCR結果を実現します。
多言語サポート
ラテン語、キリル語、アラビア語、ペルシャ語、インド語、中国語のスクリプトを含む140を超える言語でテキストを認識し、node.jsアプリケーションの汎用性を確保します。
汎用性の高い画像サポート
node.jsで、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プロジェクトで正確に6,000を超える漢字を認識します。
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
コードコードのいくつかの行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 >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
node.jsのaspose.ocrは、[c ++]（https://docsops.com/ocr/nodejs-cpp/system-requirements/）をサポートする任意のプラットフォームとシームレスに統合します。
サポートされているファイル形式
Aspose.OCR for Node.js via C++ [ファイル]で動作することができます( 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
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、アプリケーションが一流の機能を備えています。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。
140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人気のある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
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ています。 C ++を介してnode.jsのaspose.ocr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および手動画像処理フィルターの広範な範囲を提供します。
機能と機能
Aspose.OCR for Node.js via C++ node.js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。
node.js OCRコードサンプル
コードサンプルを発見して、OCRをnode.jsアプリケーションに簡単に統合します。
インストール
asopes.ocr for node.jsは、NPMパッケージとして、または外部依存関係なしで自己完結型の[ダウンロード可能なファイル]（https://releases.aspose.com/ocr/nodejs-cpp/）として配信されます。プロジェクトに簡単にインストールすると、複数のサポートされている言語でテキストを認識し、さまざまな形式で認識結果を得る準備が整います。
コードにnode.jsモジュール用のOCRをインポートします。
const Module = require("aspose-ocr/lib/asposeocr");
node.jsを使用してテキスト認識からテキストへの画像
node.js OCRを使用すると、テーブル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向上させ、アプリケーションの生産性を向上させます。
テキスト変換へのテーブル画像をセットアップ-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);