Java OCR API를 사용하여 이미지를 텍스트로
Java에서 이미지를 텍스트로 변환
더 많은 쇼케이스 >// Initialize OCR engine
AsposeOCR api = new AsposeOCR();
OcrInput images = new OcrInput(InputType.SingleImage);
images.add("image1.png");
// Recognize images
ArrayList<RecognitionResult> results = api.Recognize(images);
System.out.println(results[0].recognition_text);
Java용 Aspose OCR 라이브러리를 선택하는 이유는 무엇입니까?
Aspose OCR Java 라이브러리로 강력한 OCR을 잠금 해제하세요. 당사의 Java API는 효율적이고 사용자 친화적이며 비용 효율적인 OCR API입니다. 단 5줄의 Java 코드만으로 신경망 및 기타 기술적 세부 사항을 이해할 필요 없이 애플리케이션에 강력한 OCR 기능을 추가할 수 있습니다.
저희 OCR 엔진은 영어를 포함해 130개 이상의 언어를 지원하여 비교할 수 없는 속도와 정확성을 제공합니다. , 키릴 문자, 아랍어, 페르시아어, 중국어, 일본어, 한국어, 힌디어, 타밀어 등. 스캔, 스마트폰 사진, 스크린샷, PDF 등 어떤 작업을 하든 당사의 OCR은 텍스트를 추출하고 널리 사용되는 모든 형식의 결과를 생성합니다.
이미지 전처리는 회전, 흐릿함, 반전 및 노이즈가 있는 이미지를 자동으로 수정하여 가장 높은 인식 정확도를 보장합니다. 어떤 조건.
신속하고 정확한 OCR
고급 Java 기술로 빠르고 정확한 OCR 결과를 얻으세요.
다국어 지원
영어, 프랑스어, 키릴 문자, 아랍어, 페르시아어, 인도어, 중국어, 일본어, 한국어, 타밀어 및 기타 문자를 포함한 140개 이상의 언어로 된 텍스트를 인식합니다.
모든 이미지
스캐너, 카메라, 스마트폰 등 다양한 소스의 이미지를 처리합니다.
혼합 언어 감지
중국어/영어, 아랍어/프랑스어, 힌디어/영어, 키릴어/영어 등 혼합 언어로 작성된 문서를 인식합니다.
모든 글꼴, 스타일 및 형식
텍스트 레이아웃을 정확하게 유지하고, 표 구조를 감지하고, 글꼴 스타일에 관계없이 텍스트를 원활하게 인식합니다.
라이브 코드 샘플
단순함을 경험해 보세요. 몇 줄의 Java 코드로 이미지를 텍스트로 변환할 수 있습니다.
* 파일을 업로드하거나 서비스를 이용함으로써 귀하는 당사의 약관에 동의하게 됩니다. 이용약관 그리고 개인 정보 보호 정책.
이미지를 텍스트로 변환
더 많은 예시 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);
});
크로스 플랫폼
Aspose Java OCR 코드는 Java SE 6.0 이상 을 지원하는 모든 플랫폼(로컬 시스템, 웹 서버 또는 클라우드 등)에서 원활하게 작동합니다. .
지원되는 파일 형식
Aspose.OCR for Java 모든 [파일]로 작업할 수 있습니다.( https://docs.aspose.com/ocr/java/supported-file-formats/ ) 스캐너나 카메라에서 얻을 수 있습니다. 인식 결과를 저장하거나 데이터베이스로 가져오거나 실시간으로 분석할 수 있습니다.
이미지
- JPEG
- PNG
- TIFF
- GIF
- Bitmap
일괄 OCR
- Multi-page PDF
- ZIP
- Folder
인식결과
- Text
- Microsoft Word
- Microsoft Excel
- HTML
- RTF
- ePub
- JSON
- XML
쉬운 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.
어디서나 작동
당사의 Java 라이브러리는 Java SE 6 이상을 완벽하게 지원하므로 애플리케이션이 데스크톱 Windows, Windows Server, macOS, Linux 및 클라우드 등 모든 플랫폼에서 원활하게 실행될 수 있습니다.
140개 이상의 인식 언어
당사의 Java OCR 라이브러리는 글로벌 규모의 문서 처리, 데이터 추출 및 콘텐츠 디지털화를 위한 범용 솔루션입니다. 광범위한 유럽, 중동 및 아시아 작문 스크립트를 지원하므로 모든 국가 및 비즈니스에 잘 적용됩니다.
Aspose OCR for Java는 중국어/영어, 아랍어/프랑스어, 키릴어/영어 등 다국어 문서의 텍스트를 인식합니다. 다음 언어가 지원됩니다:
- 확장 라틴어: 영어, 스페인어, 프랑스어, 인도네시아어, 포르투갈어, 독일어, 베트남어, 터키어, 이탈리아어, 폴란드어 외 80개 이상;
- 키릴 문자 알파벳: 러시아어, 우크라이나어, 카자흐어, 불가리아어(키릴/영어 혼합 텍스트 포함)
- 아랍어, 페르시아어, 우르두어(영어와 혼합된 텍스트 포함)
- 중국어, 한국어, 일본어, 데바나가리어, 드라비다어(힌디어, 타밀어, 마라티어 등)
특징 및 성능
Aspose.OCR for Java Aspose OCR for Java의 고급 기능을 살펴보세요.
사진 OCR
스캔 수준의 정확도로 스마트폰 사진에서 텍스트를 추출합니다.
검색 가능한 PDF
모든 스캔을 검색 및 편집 가능한 문서로 변환하세요.
URL 인식
로컬로 다운로드하지 않고도 URL에서 이미지를 인식합니다.
대량 인식
여러 페이지로 구성된 문서, 폴더 및 아카이브에서 모든 이미지를 읽습니다.
모든 글꼴 및 스타일
널리 사용되는 모든 서체와 스타일의 텍스트를 식별하고 인식합니다.
인식 미세 조정
최상의 인식 결과를 얻으려면 모든 OCR 매개변수를 조정하세요.
맞춤법 검사기
철자가 틀린 단어를 자동으로 수정하여 결과를 개선합니다.
이미지에서 텍스트 찾기
이미지 세트 내에서 텍스트 또는 정규식을 검색합니다.
이미지 텍스트 비교
대소문자 및 레이아웃에 관계없이 두 이미지의 텍스트를 비교합니다.
세계적인
자동 언어 감지를 통해 모든 언어의 텍스트를 추출합니다.
주요 세부정보 추출
ID 카드에서 중요한 세부 정보를 자동으로 추출합니다.
Aspose 솔루션과의 완전한 통합
포괄적이고 효율적인 Java 솔루션을 위해 OCR을 다른 Aspose 제품과 원활하게 통합하세요.
코드 샘플
코드 샘플을 탐색하여 OCR API를 Java 애플리케이션에 원활하게 통합하는 방법을 알아보세요.
설치
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);
});