C++ 経由の Node.js に Aspose.OCR を選択する理由

C++ 経由の Node.js 用 Aspose.OCR 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 28 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。

Illustration ocr

効率的かつ正確な OCR

C++ テクノロジーを介した高度な Node.js 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

ラテン文字、キリル文字、中国語文字を含む 28 の言語のテキストを認識し、C++ 統合を通じて 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

C++ 経由で 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

C++ を介して 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!

認識する準備ができています 認識する準備ができています ここにファイルをドロップするか、クリックして参照します *

* 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、次のことに同意したことになります。 利用規約 そして プライバシーポリシー.

認識結果
 

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。

Microsoft Windows
Linux
MacOS
GitHub
Microsoft Azure
Amazon Web Services
Docker

サポートされているファイル形式

Aspose.OCR for Node.js via C++ 事実上あらゆる[ファイル]を扱うことができます( https://docs.aspose.com/ocr/nodejs-cpp/supported-file-formats/ ) スキャナーやカメラから取得できます。認識結果は、保存、データベースへのインポート、またはリアルタイムで分析できる最も一般的なファイルおよびデータ交換形式で返されます。

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。

28 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: クロアチア語、チェコ語、デンマーク語、オランダ語、英語、エストニア語、フィンランド語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、ラトビア語、リトアニア語、ノルウェー語、ポーランド語、ポルトガル語、ルーマニア語、スロバキア語、スロベニア語、スペイン語、スウェーデン語。
  • キリル文字 アルファベット: ベラルーシ語、ブルガリア語、カザフ語、ロシア語、セルビア語、ウクライナ語。
  • 中国語: 6,000 文字以上。
  • ヒンディー語

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。

Feature icon

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。

Feature icon

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。

Feature icon

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。

Feature icon

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。

Feature icon

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。

Feature icon

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);