C++용 Aspose.OMR이 필요한 이유는 무엇입니까?

온프레미스 애플리케이션, 웹 서비스 또는 클라우드에서 모든 레이아웃과 복잡성을 기계가 읽을 수 있는 형태로 생성하고 인식합니다. 우리의 솔루션은 간단한 설문조사와 퀴즈부터 최종 시험과 선거에 이르기까지 모든 규모의 프로젝트에 적합합니다. 아래 항목을 클릭하여 당사의 기능과 이점에 대해 자세히 알아보세요.

Illustration ocr

장비가 필요하지 않습니다

전문 OMR 리더기 대신 기존 사무실 복사기나 스마트폰 카메라를 사용해 보세요.

완전한 개인화

자동으로 생성된 QR 코드와 바코드, 이미지, 서명 필드 등을 추가하여 OMR 양식을 개인화하세요.

신뢰할 수 있는 결과

강력한 광학 마크 감지 알고리즘과 미세 조정 인식 기능이 결합되어 100% 정확한 결과를 보장합니다.

전체 솔루션

C++용 Aspose.OMR은 양식 디자인부터 채워진 하드카피 인식까지 완전한 OMR 워크플로우를 지원합니다.

개발자 친화적

우리의 API는 경험이 부족한 개발자라도 사용하기가 매우 쉽습니다. 간단한 OMR 애플리케이션은 10줄의 코드로 작성할 수 있습니다.

라이브 코드 샘플

단순함을 경험하세요. 단 세 줄의 C++ 코드로 이미지를 텍스트로 변환하세요!

인식 준비 완료 인식 준비 완료 여기에 파일을 놓거나 클릭하여 찾아보세요 *

* 파일을 업로드하거나 서비스를 이용함으로써 귀하는 당사의 약관에 동의하게 됩니다. 이용약관 그리고 개인 정보 정책.

인식결과
 

이미지를 텍스트로 변환

더 많은 사례를 찾아보세요 >
  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);

어디서나 C++의 힘

C++용 Aspose.OCR은 모든 플랫폼에서 원활하게 작동합니다.

Microsoft Windows
Linux
MacOS
GitHub
Microsoft Azure
Amazon Web Services
Docker

지원되는 파일 형식

Aspose.OCR for C++ 거의 모든 [파일]로 작업할 수 있습니다.( https://docs.aspose.com/ocr/cpp/supported-file-formats/ ) 스캐너나 카메라에서 얻을 수 있습니다. 인식 결과는 저장하거나 데이터베이스로 가져오거나 실시간으로 분석할 수 있는 가장 널리 사용되는 파일 및 데이터 교환 형식으로 반환됩니다.

이미지

  • JPEG
  • PNG
  • TIFF
  • BMP

일괄 OCR

  • Multi-page PDF
  • ZIP
  • Folder

인식결과

  • Text
  • PDF
  • Microsoft Word
  • Microsoft Excel
  • RTF
  • JSON
  • XML

설치

C++용 Aspose.OCR은 최소한의 종속성을 갖춘 NuGet 패키지 또는 다운로드 가능한 파일 로 배포됩니다. 프로젝트에 쉽게 설치 하면 지원되는 여러 언어의 텍스트를 인식하고 인식 결과를 다양한 형식으로 저장할 수 있습니다.

제한 없이 모든 기능을 갖춘 OCR 애플리케이션 개발을 시작하려면 평가판 라이선스를 요청 하세요.

전반적인 C++ 성능

우리 라이브러리는 C++11 이상을 완벽하게 지원하므로 애플리케이션이 데스크톱 Windows, Windows Server, macOS, Linux 및 클라우드 등 모든 플랫폼에서 원활하게 실행될 수 있습니다.

28가지 인식 언어

당사의 C++ OCR API는 혼합 언어를 포함하여 다양한 언어와 널리 사용되는 작성 스크립트를 인식합니다.

향상된 인식 성능과 안정성을 위해 언어 감지를 라이브러리에 맡기거나 언어를 직접 정의하세요.

  • 확장 라틴어 알파벳: 크로아티아어, 체코어, 덴마크어, 네덜란드어, 영어, 에스토니아어, 핀란드어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 라트비아어, 리투아니아어, 노르웨이어, 폴란드어, 포르투갈어, 루마니아어, 슬로바키아어, 슬로베니아어, 스페인어, 스웨덴어;
  • 키릴 문자 알파벳: 벨로루시어, 불가리아어, 카자흐어, 러시아어, 세르비아어, 우크라이나어;
  • 중국어: 6,000자 이상;
  • 힌디 어.

역량을 강화하는 기능 및 기능

Aspose.OCR for C++ C++용 Aspose.OCR의 고급 기능을 알아보세요.

Feature icon

사진 OCR

스캔 수준의 정확도로 스마트폰 사진에서 텍스트를 추출합니다.

Feature icon

검색 가능한 PDF

모든 스캔을 검색 및 색인 생성이 가능한 문서로 변환하세요.

Feature icon

URL 인식

로컬로 다운로드하지 않고도 URL에서 이미지를 인식합니다.

Feature icon

대량 인식

여러 페이지로 구성된 문서, 폴더 및 아카이브에서 모든 이미지를 읽습니다.

Feature icon

모든 글꼴 및 스타일

널리 사용되는 모든 서체와 스타일의 텍스트를 식별하고 인식합니다.

Feature icon

인식 미세 조정

최상의 인식 결과를 얻으려면 모든 OCR 매개변수를 조정하세요.

Feature icon

맞춤법 검사기

철자가 틀린 단어를 자동으로 수정하여 결과를 개선합니다.

Feature icon

이미지에서 텍스트 찾기

이미지 세트 내에서 텍스트 또는 정규식을 검색합니다.

Feature icon

이미지 텍스트 비교

대소문자 및 레이아웃에 관계없이 두 이미지의 텍스트를 비교합니다.

Feature icon

인식 범위 제한

OCR 엔진이 검색할 문자 집합을 제한합니다.

Feature icon

이미지 결함 감지

잠재적으로 문제가 있는 이미지 영역을 자동으로 찾습니다.

Feature icon

영역 인식

모든 텍스트가 아닌 이미지의 특정 영역만 찾아서 읽습니다.

C++ 코드 샘플

C++용 Aspose.OCR을 애플리케이션에 원활하게 통합하려면 코드 샘플을 살펴보세요.

C++ 설치 숙달

C++용 Aspose.OCR은 경량 C++ 아카이브(LIB) 파일 또는 최소한의 종속성을 갖춘 다운로드 가능한 파일로 쉽게 배포됩니다. 선호하는 C++ 통합 개발 환경(IDE)에서 직접 프로젝트에 통합하는 것은 원활한 프로세스입니다. 간단히 설치하면 OCR 기능 전체를 활용하여 지원되는 형식으로 인식 결과를 저장할 수 있습니다.

설치 후 C++용 Aspose.OCR 사용을 즉시 시작할 수 있습니다. , 특정 제한이 있지만. 임시 라이센스는 30일 동안 모든 평가판 제한을 해제합니다. 이 기간을 활용하여 완전한 기능을 갖춘 OCR 애플리케이션 개발을 시작하면 나중에 C++용 Aspose.OCR 구매에 대한 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.

C++ 사진용 OCR

널리 사용되는 스캐너가 부족한 OCR 애플리케이션의 문제를 극복하세요. 우리의 API는 회전되고, 기울어지고, 노이즈가 있는 이미지를 적절하게 처리하는 강력한 내장 이미지 전처리 필터를 자랑합니다. 모든 이미지 형식에 대한 지원과 결합되어 스마트폰 사진에서도 안정적인 인식을 보장합니다. 대부분의 전처리 및 이미지 수정은 자동화되어 있어 어려운 경우에만 개입이 필요합니다. 또한 작업할 이미지 영역을 미리 정의할 수도 있습니다.

기울어짐 교정 및 인식 영역 제거를 위한 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);

이미지의 특정 영역에 있는 텍스트를 인식합니다.

텍스트 인식을 위한 특정 영역을 정의하여 정확도를 높입니다. 중요한 영역에 초점을 맞춰 인식을 조정하여 이미지 처리 워크플로의 결과를 최적화합니다.

OCR에 대한 인식 영역 정의 - C++

// Original image
std::string image_path = "../Data/Source/sample.png";
rect rectangles[2] = { {90, 186, 775, 95} , { 928, 606, 790, 160 } };

// Prepare buffer for result
const size_t len = 4096;
wchar_t buffer[len] = { 0 };

// Adjust skew angle
RecognitionSettings settings;
settings.format = export_format::text;
settings.rectangles = rectangles;
settings.rectangles_size = 2;
settings.skew = 5;

// Recognize image
size_t res_len = aspose::ocr::page_settings(image_path.c_str(), buffer, len, settings);

스캔을 편집 가능한 문서로 변환

많은 기업, 조직 및 개인이 종이 문서에 대한 의존도를 줄이기 위해 적극적으로 노력해 왔지만 종이 문서는 여전히 가장 널리 사용되는 저장 및 공유 형식입니다. 물리적 아카이브로 뒷받침되는 스캔 문서는 규정 준수, 법적 목적, 장기 백업 및 중복성을 위해 충분합니다. 그러나 기존 스캔한 콘텐츠나 기존 문서의 일부를 기반으로 새 문서를 생성하는 비즈니스 사례가 자주 발생합니다.

С++용 Aspose.OCR을 사용하면 스캔한 이미지나 이미지 기반 PDF를 편집 가능한 DOCX 또는 RTF 문서 또는 Microsoft Excel 스프레드시트(XLSX)로 쉽게 변환할 수 있습니다. 콘텐츠는 높은 정확도와 속도로 인식되므로 수동으로 입력하는 시간과 노력을 절약할 수 있으며 특히 대량의 텍스트를 작업할 때 인적 오류가 발생하지 않습니다.

스캔한 이미지를 편집 가능한 텍스트 문서로 변환 - C++

// Provide the folder with scanned pages
directory dir("./scans/");
const string current_dir = dir.full_name();
const string image = current_dir + "p.png";
const size_t len = 6000;
wchar_t buffer[len] = { 0 };

// Recognize and save results to Microsoft Word document
RecognitionSettings settings;
settings.save_format = file_format::docx;
asposeocr_page_save(image.c_str(), "result.docx", settings);

이미지 결함 감지

이미지 결함은 OCR의 정확성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 이미지 획득 프로세스의 품질, 환경 조건, 이미지 캡처에 사용되는 하드웨어로 인해 발생할 수 있습니다. 인식 정확도를 높이려면 가능하면 이러한 결함을 완화하기 위해 이미지를 전처리하고 향상시키는 것이 필수적입니다.

C++용 Aspose.OCR은 인식 중에 잠재적으로 문제가 있는 이미지 영역을 자동으로 찾을 수 있습니다. 이미지를 미리 볼 때 문제 영역을 강조 표시하고 대체 인식 설정을 사용하여 OCR하여 더 나은 결과를 얻을 수도 있습니다.

흐릿하고 왜곡되었으며 대비가 낮은 이미지에서 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);

일괄 처리

OCR API는 한 번의 호출로 여러 이미지를 인식할 수 있는 다양한 일괄 처리 방법을 제공하여 모든 이미지를 하나씩 인식할 필요가 없습니다.

  • 여러 페이지로 구성된 PDF 및 TIFF 파일 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);

텍스트 감지 앱

인식 결과를 선으로 분할하고 페이지의 텍스트 영역을 감지할 수 있습니다.

이미지의 텍스트 감지 - C++

size_t res_len = asposeocr_get_rectangles_number(image_path.c_str(), areas_type::lines, false);
rect* rectangles = new rect[res_len];
res_len = asposeocr_get_rectangles(image_path.c_str(), areas_type::lines, false, rectangles, res_len);