Java용 Aspose.OCR을 선택하는 이유는 무엇입니까?

강력하고 사용하기 쉬우며 비용 효율적인 OCR API인 Aspose.OCR for Java의 완벽한 세계를 발견하세요. 5줄 미만의 Java 코드로 복잡한 수학이나 신경망을 탐구하지 않고도 애플리케이션에 OCR 기능을 추가할 수 있습니다. 당사의 강력한 OCR 엔진은 뛰어난 속도와 정확성을 자랑하며 라틴어, 키릴 문자, 중국어 스크립트를 포함한 28개 언어를 지원합니다. 스캔한 이미지와 스마트폰 사진부터 스크린샷과 스캔한 PDF까지 널리 사용되는 문서 및 데이터 교환 형식으로 결과를 검색하세요. 회전되고, 기울어지고, 노이즈가 있는 이미지를 처리하는 전처리 필터의 이점을 활용하세요. 리소스 집약적인 작업을 GPU로 오프로드하여 인식 성능과 시스템 로드를 최적화합니다.

Illustration ocr

신속하고 정확한 OCR

고급 Java 기술로 빠르고 정확한 OCR 결과를 얻으세요.

다국어 지원

라틴어, 키릴 문자, 중국어 문자를 포함한 28개 언어로 된 텍스트를 인식합니다.

적응형 이미지 지원

스캐너, 카메라, 스마트폰 등 다양한 소스의 이미지를 처리합니다.

한자 숙달

비교할 수 없는 정밀도로 6,000개 이상의 한자를 인식합니다.

글꼴 스타일 및 형식 무결성

인식된 Java 텍스트를 충실하게 표현하기 위해 글꼴 스타일과 형식을 유지합니다.

라이브 코드 샘플

단순함을 경험해보세요. 몇 줄의 Java 코드로 이미지를 텍스트로 변환할 수 있습니다!

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 예 살펴보기 >
AsposeOCR api = new AsposeOCR();
// Add images to the recognition batch
OcrInput images  = new OcrInput(InputType.SingleImage);
images.add("image1.png");
images.add("image2.png");
// Recognition language
RecognitionSettings recognitionSettings = new RecognitionSettings();
recognitionSettings.setLanguage(Language.Eng);
// Recognize images
ArrayList<RecognitionResult> results = api.Recognize(images, recognitionSettings);
results.forEach((result) -> {
  System.out.println(result.recognition_text);
});

어디에서나 자바

Java용 Aspose.OCR은 Java SE 6.0 이상 을 지원하는 모든 플랫폼(로컬 시스템, 웹 서버 또는 구름.

Microsoft Windows
Linux
MacOS
GitHub
Microsoft Azure
Amazon Web Services
Docker

지원되는 파일 형식

Aspose.OCR for Java 거의 모든 [파일]로 작업할 수 있습니다.( https://docs.aspose.com/ocr/java/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

  • PDF
  • JPEG
  • PNG
  • TIFF
  • GIF
  • Bitmap

일괄 OCR

  • Multi-page PDF
  • ZIP
  • Folder

인식결과

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

손쉬운 설치

Java용 Aspose.OCR은 경량 Java 아카이브(JAR) 파일 또는 최소한의 종속성을 갖춘 다운로드 가능한 파일 로 배포됩니다. 프로젝트에 간단히 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.

자바, 어디서나

우리 라이브러리는 Java SE 6 이상을 완벽하게 지원하므로 애플리케이션이 데스크톱 Windows, Windows Server, macOS, Linux 및 클라우드 등 모든 플랫폼에서 원활하게 실행될 수 있습니다.

28가지 인식 언어

당사의 Java 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;
  • 6,000개 이상의 중국어 문자;
  • 힌디 어.

기능 및 기능 강화

Aspose.OCR for Java Java용 Aspose.OCR의 고급 기능을 살펴보세요.

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

웹링크 이미지 인식

웹 링크에서 직접 이미지를 원활하게 인식하여 Java 프로젝트의 OCR 통합을 향상시킵니다.

Feature icon

철자가 틀린 단어 자동 수정

철자가 틀린 단어를 자동으로 수정하여 OCR 결과를 향상시켜 Java 애플리케이션의 정확성을 보장합니다.

Feature icon

Aspose 생태계와의 완전한 통합

포괄적이고 효율적인 Java 솔루션을 위해 Java용 Aspose.OCR을 다른 Aspose 제품과 원활하게 통합하세요.

코드 샘플

코드 샘플을 탐색하여 Java용 Aspose.OCR을 애플리케이션에 원활하게 통합하는 방법을 알아보세요.

설치

최소한의 종속성이 있는 JAR(Java Archive) 파일 또는 Maven 저장소에서 Aspose.OCR for Java는 쉽게 배포됩니다. 선호하는 Java 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 Aspose.OMR for Java 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 Java용 Aspose.OCR 구매에 대한 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.

Java에서 스캔한 이미지의 텍스트 인식

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.

자동 이미지 수정 적용 - Java

// Create instance of OCR API
AsposeOCR api = new AsposeOCR();

// Define pre-processing filters
PreprocessingFilter filters = new PreprocessingFilter();
filters.add(PreprocessingFilter.ToGrayscale());
filters.add(PreprocessingFilter.Rotate(-90));

// Pre-process image before recognition
BufferedImage imageRes = api.PreprocessImage(imagePath, filters);

// Recognize image
RecognitionResult result = api.RecognizePage(imageRes, set);

Java의 사진에서 텍스트 추출

Java 애플리케이션에 텍스트 감지 및 인식을 통합합니다. 사진의 정확한 결과에 쉽게 접근하여 이미지 처리 기능을 향상시켜 보세요. 이미지 처리 기능을 향상하여 사진에서 정확한 결과를 얻습니다.

사진의 텍스트 감지 및 인식 - Java

// Add a photo to the recognition batch
OcrInput images  = new OcrInput(InputType.SingleImage);
images.add("photo.jpg");

// Set photo recognition mode
RecognitionSettings recognitionSettings = new RecognitionSettings();
recognitionSettings.setDetectAreasMode(DetectAreasMode.PHOTO);

// Extract text from a photo
ArrayList<RecognitionResult> results = api.Recognize(images, recognitionSettings);
results.forEach((result) -> {
  System.out.println(result.recognition_text);
});

Java의 리소스 최적화

광학 문자 인식에는 리소스가 필요합니다. 우리의 API는 전통적인 시간-가격-품질 3요소의 균형을 맞추는 유연한 방법을 제공합니다. 이를 통해 인식 엔진에서 사용하는 스레드 수를 제한할 수 있습니다. 이러한 조정으로 인해 인식 속도가 느려질 수 있지만 병렬 이미지 처리, 웹 서버 작업, 데이터베이스 관리 또는 배경 데이터 분석과 같은 동시 작업에 리소스를 할당할 수 있습니다.

  • 철저한 인식과 빠른 인식 중에서 선택하세요.
  • 인식을 위해 할당된 스레드 수를 지정하거나 라이브러리가 프로세서 코어 수에 맞게 자동으로 확장되도록 허용합니다.
  • 계산을 GPU로 오프로드하여 CPU를 확보하세요.

리소스 사용량 균형 조정

RecognitionSettings recognitionSettings = new RecognitionSettings();
recognitionSettings.setThreadsCount(2);

최소한의 설정으로 빠른 인식

이미지가 기울어지거나 왜곡되지 않은 고품질 스캔인 경우 다음을 사용하여 가능한 최소 리소스를 소비하는 가장 빠른 인식 모드를 사용할 수 있습니다.

빠른 인식 OCR - Java

AsposeOCR api = new AsposeOCR();

// Add images to the recognition batch
OcrInput images  = new OcrInput(InputType.SingleImage);
images.add(os.path.join(self.dataDir, "source1.png"));
images.add(os.path.join(self.dataDir, "source2.png"));

// Fast recognize images
ArrayList<RecognitionResult> results = api.RecognizeFast(images);
results.forEach((result) -> {
  System.out.println(result);
});