C++를 통해 Python용 Aspose.OCR을 사용한 OCR 우수성
Python OCR을 사용한 이미지-텍스트 인식
더 많은 쇼케이스 >import asposeocr
settings = asposeocr.RecognitionSettings()
input_data = [asposeocr.AsposeOCRInput()]
input_data[0].url = 'path/to/file'
recognize_result = AsposeOCRRecognize(input_data, settings)
> pip install aspose-ocr-python-cpp
C++를 통해 Python용 Aspose.OCR을 선택하는 이유는 무엇입니까?
C++를 통해 Python용 Aspose.OCR로 OCR 기능을 향상하세요. 기능이 가득한 이 라이브러리는 최소한의 코드로 OCR을 Python 애플리케이션에 원활하게 통합합니다. 라틴어, 키릴 문자, 중국어 스크립트를 포함한 28개 언어를 지원하여 탁월한 속도와 정확성을 경험해 보세요. 스캔한 문서와 스마트폰 사진부터 스크린샷, 스캔한 PDF까지 다양한 이미지를 인식합니다. 고급 전처리 필터는 회전, 기울어짐, 노이즈가 있는 이미지와 같은 문제를 처리하고 GPU 처리를 활용하여 최적의 성능을 보장합니다.
신속하고 정확한 OCR
C++ 기술을 통해 최첨단 Python을 사용하여 빠르고 정확한 OCR 결과를 얻으세요.
다국어 인식
28개 언어로 된 텍스트를 인식하여 C++ 통합을 통해 Python 애플리케이션의 다양성을 보장합니다.
포괄적인 이미지 지원
C++를 통해 Python을 사용하여 스캐너, 카메라, 스마트폰의 이미지를 손쉽게 처리합니다.
정확한 한자 인식
C++를 통해 Python 프로젝트에서 6,000개 이상의 중국어 문자를 정확하게 인식합니다.
글꼴 스타일 및 서식 유지
C++를 통해 Python 애플리케이션에서 인식된 텍스트를 정확하게 표현하기 위해 글꼴 스타일과 서식을 유지합니다.
라이브 코드 샘플
단 세 줄의 코드로 이미지에서 텍스트 인식을 시작하세요. 간편함을 경험해보세요!
이미지를 텍스트로 변환
더 많은 예시 >// Initialize OCR engine
var recognitionEngine = new Aspose.OCR.AsposeOcr();
// Extract text from image
string result = recognitionEngine.RecognizeImage("<file name>");
// Display the recognition result
Console.WriteLine(result);
Python 애플리케이션을 위한 OCR 통합
C++를 통한 Python용 Aspose.OCR은 데스크톱 Windows, Windows Server, macOS, Linux 등 C++ 을 지원하는 모든 플랫폼과 원활하게 통합됩니다. 또는 클라우드.
지원되는 파일 형식
Aspose.OCR for Python via C++ 거의 모든 [파일]로 작업할 수 있습니다.( https://docs.aspose.com/ocr/python-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
- Microsoft Word
- Microsoft Excel
- RTF
- JSON
- XML
C++를 통한 손쉬운 Python 설치
C++를 통한 Python용 Aspose.OCR은 최소한의 종속성을 갖춘 Python 패키지 또는 다운로드 가능한 파일 로 제공됩니다. 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.
Python 애플리케이션을 위한 C++ 백엔드 통합
우리의 라이브러리는 C++ 백엔드와 원활하게 통합되어 Python 애플리케이션이 데스크톱 Windows, Windows Server, macOS, Linux 및 클라우드 등 모든 플랫폼에서 원활하게 실행될 수 있도록 합니다.
28가지 인식 언어
혼합 언어를 포함한 다양한 언어 및 스크립트 지원:
성능 향상을 위해 라이브러리가 언어를 감지하거나 정의하도록 하여 인식을 최적화합니다.
- 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.
주요 특징들
Aspose.OCR for Python via C++ C++를 통해 Python용 Aspose.OCR의 고급 기능을 살펴보세요.
사진 OCR
스캔 수준의 정확도로 스마트폰 사진에서 텍스트를 추출합니다.
검색 가능한 PDF
모든 스캔을 검색 및 색인 생성이 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.
인식 범위 제한
OCR 엔진이 검색할 문자 집합을 제한합니다.
이미지 결함 감지
잠재적으로 문제가 있는 이미지 영역을 자동으로 찾습니다.
영역 인식
모든 텍스트가 아닌 이미지의 특정 영역만 찾아서 읽습니다.
Python 코드 샘플
C++를 통해 Python용 Aspose.OCR을 애플리케이션에 원활하게 통합하는 코드 샘플을 찾아보세요.
손쉬운 설치
설치 후 C++를 통해 Python용 Aspose.OCR을 즉시 사용하기 시작하세요. 특정 제한이 있지만. 임시 라이센스는 30일 동안 모든 평가판 제한을 제거합니다. 이 기간을 활용하여 완전한 기능을 갖춘 OCR 애플리케이션 개발을 시작하면 나중에 C++를 통해 Python용 Aspose.OCR 구매에 대한 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.
문서 영역 감지
텍스트 문서의 이미지 스캔이나 사진은 텍스트 단락, 표, 일러스트레이션, 공식 등을 포함한 여러 콘텐츠 블록으로 구성되는 경우가 많습니다. 효과적인 OCR을 위해서는 페이지에서 이러한 관심 영역을 성공적이고 정확하게 인식하는 것이 중요합니다. 이 중추적인 프로세스는 고유한 콘텐츠 영역의 식별, 구성 및 분류와 관련된 문서 영역 감지로 알려져 있습니다.Aspose.OCR은 여러 문서 영역 감지 알고리즘을 제공하므로 특정 콘텐츠에 가장 적합한 알고리즘을 선택할 수 있습니다.
다양한 이미지 콘텐츠 설정 - Python OCR
settings = asposeocr.RecognitionSettings()
settings.areasMode = asposeocr.DetectAreasMode.TABLE
# DetectAreasMode.DOCUMENT / PHOTO / CURVED_TEXT / TABLE / COMBINE
input_data = [asposeocr.AsposeOCRInput()]
input_data[0].url = 'path/to/file'
recognize_result = asposeocr.AsposeOCRRecognize(input_data, settings)
다양한 출력 형식
C++용 OCR은 인식 결과를 일반 텍스트, PDF, Microsoft Word, Microsoft Excel, JSON 및 XML과 같은 다양한 형식으로 저장하여 공유, 데이터베이스에 저장, 표시 또는 분석할 수 있습니다. {index-content-python-cpp.code_samples.item3.content2}
인식 결과를 JSON에 저장 - Python
recognize_result_txt
= asposeocr.AsposeOCRSerializeResult(
recognize_result,
asposeocr.ExportFormat.json)