C ++ 라이브러리로 텍스트로 이미지
이미지를 텍스트로 바꾸십시오
더 많은 쇼케이스 >AsposeOCRInput source;
source.url = file_path_str.c_str();
vector<AsposeOCRInput> content = {source};
// Extract text from the image
AsposeOCRRecognitionResult result
= asposeocr_recognize(content.data(), content.size());
// Output the recognized text
size_t size = 0;
wchar_t* result = asposeocr_serialize_result(result, size);
> Install-Package Aspose.Ocr.Cpp
C ++에 대해 왜 Aspose.ocr?
온 프레미스 애플리케이션, 웹 서비스 또는 클라우드에서 기계로 읽을 수있는 형태의 레이아웃 및 복잡성을 생성하고 인식합니다. 당사의 솔루션은 간단한 설문 조사 및 퀴즈에서 최종 시험 및 선거에 이르기까지 모든 규모의 프로젝트에 적합합니다. 우리의 기능과 이점에 대해 자세히 알아 보려면 아래 항목을 클릭하십시오.

사진 OCR
스캔 레벨 정확도로 스마트 폰 사진에서 텍스트를 추출하십시오.
검색 가능한 PDF
모든 스캔을 완전히 검색 가능하고 색인 가능한 문서로 변환하십시오.
URL 인식
로컬로 다운로드하지 않고 URL에서 이미지를 인식하십시오.
대량 인식
다중 페이지 문서, 폴더 및 아카이브의 모든 이미지를 읽으십시오.
모든 글꼴과 스타일
모든 인기있는 서체와 스타일에서 텍스트를 식별하고 인식하십시오.
라이브 코드 샘플
경험 간단성 : 3 줄의 C ++ 코드로 이미지를 텍스트로 변환하십시오!
* 파일을 업로드하거나 서비스를 사용하여 귀하는 동의합니다. 이용 약관 그리고 개인 정보 보호 정책.
이미지를 텍스트로 변환합니다
더 많은 예를 찾으십시오 > string file = "source.png";
AsposeOCRInput source;
source.url = file.c_str();
vector<AsposeOCRInput> content = {source};
RecognitionSettings settings;
settings.language_alphabet = language::eng;
size_t size = 0;
wchar_t* buffer = asposeocr_serialize_result(result, size);
wcout << wstring(buffer) << endl;
asposeocr_free_result(result);
C ++ 전원은 어디에나 있습니다
C ++의 경우 ASSE.OCR은 모든 플랫폼에서 완벽하게 작동합니다.
지원되는 파일 형식
Aspose.OCR for C++ [파일]과 함께 작동 할 수 있습니다.( https://docs.aspose.com/ocr/cpp/supported-file-formats/ ) 스캐너 나 카메라에서 얻을 수 있습니다. 인식 결과를 저장, 데이터베이스로 가져 오거나 실시간으로 분석 할 수 있습니다.
이미지
- JPEG
- PNG
- TIFF
- BMP
배치 OCR
- Multi-page PDF
- ZIP
- Folder
인식 결과
- Text
- Microsoft Word
- Microsoft Excel
- RTF
- JSON
- XML
설치
C ++ 용 Aspose.ocr Library는 Nuget 패키지 또는 다운로드 가능한 파일 로 배포됩니다. 쉽게 install 프로젝트에 참여하면 여러 지원 언어로 텍스트를 인식하고 다양한 형식으로 인식 결과를 저장할 준비가되었습니다.
시험 라이센스 요청 제한없이 완전히 기능적인 OCR 애플리케이션의 개발을 시작합니다.
전반적으로 C ++ 전원
당사의 라이브러리는 C ++ 11 이상을 완전히 지원하므로 데스크탑 Windows, Windows Server, MacOS, Linux 및 클라우드 등 모든 플랫폼에서 응용 프로그램이 원활하게 실행될 수 있습니다.
140+ 인식 언어
우리의 C ++ OCR API는 혼합 언어를 포함하여 수많은 언어와 인기있는 작문 스크립트를 인정합니다.
인식 성능과 신뢰성을 높이기 위해 언어 탐지를 라이브러리에 맡기거나 언어를 직접 정의하십시오.
- ** 확장 된 라틴어 ** 알파벳 : 영어, 스페인어, 프랑스어, 인도네시아어, 포르투갈어, 독일어, 베트남어, 터키, 이탈리아어, 폴란드어 및 80+ 더;
- ** 키릴 릭 ** 알파벳 : 러시아어, 우크라이나, 카자흐, 세르비아, 벨로루시, 불가리아어;
- 아랍어, 페르시아어, 우르두어;
- 힌디어, 마라 티, 부 푸리 등을 포함한 중국어와 데바나 가리 스크립트.
권한을 부여하는 특징과 기능
Aspose.OCR for C++ C ++에 대한 Aspose.ocr의 고급 기능과 기능을 발견하십시오.
사진 OCR
스캔 레벨 정확도로 스마트 폰 사진에서 텍스트를 추출하십시오.
검색 가능한 PDF
모든 스캔을 완전히 검색 가능하고 색인 가능한 문서로 변환하십시오.
URL 인식
로컬로 다운로드하지 않고 URL에서 이미지를 인식하십시오.
대량 인식
다중 페이지 문서, 폴더 및 아카이브의 모든 이미지를 읽으십시오.
모든 글꼴과 스타일
모든 인기있는 서체와 스타일에서 텍스트를 식별하고 인식하십시오.
미세 조정 인식
최상의 인식 결과를 위해 모든 OCR 매개 변수를 조정하십시오.
맞춤법 검사기
잘못된 철자를 자동으로 수정하여 결과를 향상시킵니다.
이미지에서 텍스트를 찾으십시오
이미지 세트 내에서 텍스트 또는 정규 표현식을 검색하십시오.
이미지 텍스트를 비교하십시오
케이스 및 레이아웃에 관계없이 두 이미지의 텍스트를 비교하십시오.
제한 인식 범위
OCR 엔진이 찾을 문자 세트를 제한하십시오.
이미지 결함을 감지합니다
잠재적으로 문제가있는 이미지 영역을 자동으로 찾습니다.
지역을 인식하십시오
모든 텍스트가 아니라 이미지의 특정 영역 만 찾고 읽으십시오.
C ++ 코드 샘플
C ++의 응용 프로그램에 Aspose.ocr을 원활하게 통합하기 위해 코드 샘플을 탐구하십시오.
C ++ 설치 숙달
C ++ 사진의 경우 OCR
광범위한 스캐너가없는 OCR 애플리케이션의 도전을 극복하십시오. 우리의 API는 강력한 내장 이미지 사전 처리 필터를 자랑하며 회전, 왜곡 및 시끄러운 이미지를 적절하게 처리합니다. 모든 이미지 형식에 대한 지원과 결합하여 스마트 폰 사진에서도 안정적인 인식을 보장합니다. 대부분의 사전 처리 및 이미지 보정은 자동화되므로 도전적인 경우에만 개입해야합니다. 또한 이미지 영역을 사전 정의 할 수 있습니다.
왜곡 수정 및 정의 인식 영역에 대한 사용자 정의 각도 설정 -C ++
string file = "photo.png";
AsposeOCRInput source;
source.url = file.c_str();
std::vector<AsposeOCRInput> content = { source };
// Fine-tune recognition
RecognitionSettings settings;
settings.detect_areas_mode = detect_areas_mode_enum::PHOTO;
// Extract text from the photo
auto result = asposeocr_recognize(content.data(), content.size(), settings);
// Output the recognized text
wchar_t* buffer = asposeocr_serialize_result(result, buffer_size, export_format::text);
std::wcout << std::wstring(buffer) << std::endl;
// Release the resources
asposeocr_free_result(result);
이미지 결함 감지
이미지 결함은 OCR의 정확도에 크게 영향을 줄 수 있습니다. 이미지 획득 프로세스의 품질, 환경 조건 및 이미지를 캡처하는 데 사용되는 하드웨어로 인해 발생할 수 있습니다. 인식 정확도를 향상 시키려면 가능할 때마다 이러한 결함을 완화하기 위해 이미지를 전제 및 향상시키는 것이 필수적입니다.C ++의 경우 Aspose.ocr은 자동으로 찾을 수 있습니다 인식 중에 이미지의 문제가있는 영역 영역. 이미지를 미리 볼 때 문제 영역을 강조하고 대체 인식 설정을 사용하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
흐릿하고 왜곡되고 낮은 대비 이미지에 대한 텍스트 인식 -C ++
// Provide the image
string file = "source.png";
AsposeOCRInput source;
source.url = file.c_str();
vector<AsposeOCRInput> content = {source};
// Activate detection of low-contrast areas
RecognitionSettings settings;
settings.defect_type = defect_type::ASPOSE_OCR_DETECT_DARK_IMAGES;
// Find and show low-contrast areas
AsposeOCRRecognitionResult result = asposeocr_recognize(content.data(), content.size(), settings);
for (size_t p_number = 0; p_number < result.pages_amount; ++p_number)
{
cout << "Page " << p_number << ";\n";
const auto& page = result.recognized_pages[p_number];
for (size_t defect_number = 0; defect_number < page.defects_count; ++defect_number)
{
const auto& defect_area = page.defect_areas[defect_number];
cout << "Low-contrast area " << defect_number << ":" << defect_area.area << std::endl;
}
}
// Release the resources
asposeocr_free_result(result);
배치 처리
OCR API는 한 번의 호출에서 여러 이미지를 인식 할 수있는 다양한 배치 프로세싱 방법을 제공하여 모든 이미지를 하나씩 인식하지 못하게합니다.
- 다중 페이지 PDF 및 TIFF 파일의 인식.
- 폴더의 모든 파일을 인식합니다.
- 아카이브의 모든 파일을 인식합니다.
zip 아카이브 인식 -C ++
// Provide a ZIP archive
string file = "pages.zip";
AsposeOCRInput source;
source.url = file.c_str();
std::vector<AsposeOCRInput> content = { source };
// Fine-tune recognition
RecognitionSettings settings;
settings.detect_areas_mode = detect_areas_mode_enum::COMBINE;
// Extract texts
auto result = asposeocr_recognize(content.data(), content.size(), settings);