Python의 OCR 숙달: .NET을 통해 Python용 Aspose.OCR로 구동
OCR: Python을 사용하여 이미지를 텍스트로 변환
더 많은 쇼케이스 ># Initialize OCR engine
recognitionEngine = AsposeOcr()
# Add image to batch
input = OcrInput(InputType.SINGLE_IMAGE)
input.add("sample.png")
# Extract text from image
result = recognitionEngine.recognize(input)
# Display the recognition result
print(result[0].recognition_text)
> pip install aspose-ocr-python-net
.NET을 통해 Python용 Aspose.OCR을 선택하는 이유는 무엇입니까?
다양하고 사용자 친화적인 OCR API인 .NET을 통해 Python용 Aspose.OCR을 사용해 보세요. 5줄 미만의 코드로 Python 애플리케이션에 OCR 기능을 포함시켜 복잡한 수학 또는 신경망이 필요하지 않게 합니다. 당사의 강력한 OCR 엔진은 비교할 수 없는 속도와 정확성을 제공하며 라틴어, 키릴어, 아랍어, 페르시아어, 인도어 및 중국어 스크립트를 포함하여 130개 이상의 언어를 지원합니다. 스캔한 이미지, 스마트폰 사진, 스크린샷, 스캔한 PDF 등 널리 사용되는 문서 및 데이터 교환 형식으로 결과를 얻으세요. 전처리 필터를 활용하여 회전되고, 기울어지고, 노이즈가 있는 이미지를 처리합니다. 리소스 집약적인 작업을 .NET 백엔드로 오프로드하여 인식 성능과 시스템 로드를 최적화합니다.
효율적이고 정확한 OCR 숙달
고급 Python 및 .NET 기술을 통해 비교할 수 없는 속도와 정밀도의 OCR 결과를 경험해 보세요.
다국어 우수성
라틴어, 키릴 문자, 중국어 등 130개 이상의 언어로 된 텍스트를 쉽고 정확하게 인식하세요.
적응형 이미지 처리
Python 및 .NET을 사용하여 스캐너, 카메라, 스마트폰 등 다양한 소스의 이미지를 손쉽게 처리합니다.
한자능력
6,000개 이상의 한자를 정확하게 인식하여 Python 및 .NET으로 정확성을 보장합니다.
글꼴 스타일 및 형식 보존
정확한 텍스트 표현을 위해 글꼴 스타일과 형식을 유지하여 Python 및 .NET의 다양성을 향상시킵니다.
라이브 코드 샘플
단순함을 경험하세요. 단 세 줄의 Python 코드로 이미지를 텍스트로 변환하세요!
이미지를 텍스트로 변환
더 많은 사례를 찾아보세요 ># Initialize OCR engine
recognitionEngine = AsposeOcr()
# Add image to batch
input = OcrInput(InputType.SINGLE_IMAGE)
input.add("sample.png")
# Extract text from image
result = recognitionEngine.recognize(input)
# Display the recognition result
print(result[0].recognition_text)
선호하는 것을 선택하세요
귀하의 요구에 맞는 라이브러리를 선택하십시오. 사용 가능한 API와 해당 기능을 살펴보고 가장 효율적인 솔루션을 선택하세요.
다재
Python via .NET
일률
Python via Java
성능
Python via C++
모든 분야에서 Python을 위한 .NET 역량 강화
.NET을 통한 Python용 Aspose.OCR은 .NET Framework 4.0 이상 을 지원하는 모든 플랫폼에서 원활하게 작동합니다. – 로컬 머신, 웹 등 서버든, 클라우드든.
지원되는 파일 형식
Aspose.OCR for Python via .NET 거의 모든 [파일]로 작업할 수 있습니다.( https://docs.aspose.com/ocr/python-net/supported-file-formats/ ) 스캐너나 카메라를 통해 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
- GIF
일괄 OCR
- Multi-page PDF
- DjVu
- ZIP
- Folder
인식결과
- Text
- Microsoft Word
- Microsoft Excel
- HTML
- RTF
- ePub
- JSON
- XML
.NET 백엔드를 사용한 Python 설치
.NET을 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 강력한 OCR
우리 라이브러리는 쉽게 통합되어 Python 애플리케이션이 데스크톱 Windows, Windows Server, macOS, Linux 및 클라우드 등 모든 플랫폼에서 원활하게 실행될 수 있도록 합니다.
130개 이상의 인식 언어
Python 및 .NET 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 라틴 알파벳: 영어, 스페인어, 프랑스어, 인도네시아어, 포르투갈어, 독일어, 베트남어, 터키어, 이탈리아어, 폴란드어 외 80개 이상;
- 키릴 문자 알파벳: 러시아어, 우크라이나어, 카자흐어, 세르비아어, 벨로루시어, 불가리아어;
- 아랍어, 페르시아어, 우르두어;
- 힌디어, 마라티어, Bhojpuri 등을 포함한 중국어 및 데바나가리 문자입니다.
강력한 처리 필터
광학 문자 인식의 정확성과 신뢰성은 원본 이미지의 품질에 크게 좌우됩니다. .NET을 통한 Python용 Aspose.OCR은 이미지가 OCR 엔진으로 전송되기 전에 이미지를 향상시키는 완전 자동화된 수동 이미지 처리 필터를 다수 제공합니다.
- 수평에 대해 약간의 각도로 정렬된 이미지를 자동으로 똑바르게 합니다.
- 심하게 기울어진 이미지를 수동으로 회전합니다.
- 먼지, 얼룩, 긁힘, 눈부심, 원치 않는 그라데이션 및 기타 소음을 자동으로 제거합니다.
- 이미지 대비를 자동으로 조정합니다.
- 자동으로 확대하거나 이미지 크기를 수동으로 조정합니다.
- 이미지를 흑백 또는 회색조로 변환합니다.
- 밝은 부분은 어둡게 나타나고 어두운 부분은 밝게 나타나도록 이미지 색상을 반전합니다.
- 이미지의 문자 두께를 늘립니다.
- 글자의 가장자리를 유지하면서 노이즈가 있는 이미지를 흐리게 만듭니다.
- 페이지 곡률을 직선화하고 페이지 사진의 카메라 렌즈 왜곡을 수정합니다.
특정 문서 유형에 최적화됨
.NET을 통한 Python용 Aspose.OCR은 특정 유형의 이미지에서 최대 정확도로 텍스트를 추출하기 위해 특별히 훈련된 신경망을 제공합니다.
내장 맞춤법 검사기
.NET을 통한 Python용 Aspose.OCR은 높은 인식 정확도를 제공하지만 인쇄 결함, 먼지 또는 비표준 글꼴로 인해 특정 문자나 단어가 잘못 인식될 수 있습니다. 인식 결과를 더욱 향상시키려면 선택한 인식 언어를 기반으로 맞춤법 오류를 찾아 자동으로 수정하는 맞춤법 검사기를 켤 수 있습니다.
인식된 텍스트에 특수 용어, 약어 및 일반적인 철자 사전에 없는 기타 단어가 포함되어 있는 경우 고유한 단어 목록을 제공할 수 있습니다.
일괄 인식 단순화
Python OCR API를 사용하면 이미지를 하나씩 인식할 필요가 없습니다. 다양한 일괄 처리 방법을 사용하여 한 번의 호출로 여러 이미지를 인식합니다.
- 여러 페이지로 구성된 PDF, TIFF 및 DjVu 파일 인식.
- 폴더의 모든 파일을 인식합니다.
- 아카이브의 모든 파일 인식.
- 목록의 모든 파일을 인식합니다.
Python 예제를 통해 학습
.NET을 통한 Python용 Aspose.OCR은 Python으로 작성된 예제 배열을 제공하므로 해당 기능을 빠르게 익힐 수 있습니다. 그리고 능력. Python 비즈니스 요구 사항을 충족하는 맞춤형 솔루션을 만들기 위한 통찰력을 얻으세요.
특징 및 기능
Aspose.OCR for Python via .NET C++용 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.
Python 코드 샘플
코드 샘플을 살펴보고 .NET을 통해 Python용 Aspose.OCR을 Python 애플리케이션에 원활하게 통합하세요.
Python의 설치 숙달
Python Wheel 또는 독립적인 다운로드 가능 패키지로 배포되는 Aspose.OCR for Python은 .NET을 통해 쉽게 배포됩니다. 선호하는 Python 통합 개발 환경(IDE)에서 직접 Python 프로젝트에 통합하는 것은 원활한 프로세스입니다. 간단히 설치하면 전체 OCR 기능을 활용하여 인식 결과를 다양한 형식으로 저장할 수 있습니다.
설치 후 .NET을 통해 Python용 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 .NET을 통해 Python용 Aspose.OCR을 구매할 때 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.
라이센스 로드
lic = License()
lic.set_license(self.licPath)
사진에서 텍스트 인식
.NET을 통해 Python용 Aspose.OCR의 모든 콘텐츠에서 텍스트를 읽는 것은 범용 recognition() 메서드를 호출하는 것만큼 쉽습니다.
사진을 텍스트로 변환 - Python
api = AsposeOcr()
# Add image to the recognition batch
input = OcrInput(InputType.SINGLE_IMAGE)
input.add("source1.png")
# Set recognition language
recognitionSettings = RecognitionSettings()
recognitionSettings.language = Language.UKR;
# Recognize the image
results = api.recognize(input, recognitionSettings)
# Print recognition result
for result in results:
print(result.recognition_text)
Python 범용 변환기
우리의 API는 스캐너, 카메라, 스마트폰에서 PDF 문서, JPEG, PNG, TIFF, GIF, BMP 이미지, 심지어 DjVu 파일까지 모든 이미지를 능숙하게 읽습니다. 다중 페이지 PDF 문서, TIFF 및 DjVu 이미지에 대한 완벽한 지원은 다양성을 보장합니다. URL을 통해 웹에서 이미지를 제공할 수도 있습니다.
인식 결과는 일반 텍스트, PDF, Microsoft Word, Microsoft Excel, JSON, XML 등 널리 사용되는 문서 및 데이터 교환 형식으로 반환됩니다.
PDF를 인식하고 결과를 다양한 출력 형식으로 저장 - Python
api = AsposeOcr()
# Create OcrInput and add images
input = OcrInput(aspose.ocr.models.InputType.PDF)
file = os.path.join(self.dataDir, "pdfs/multi_page_1.pdf")
input.add(file, 0, 3)
set = RecognitionSettings()
set.set_detect_areas_mode = DetectAreasMode.NONE
result = api.recognize(input, set)
api.save_multipage_document("test.xml", SaveFormat.XML, result)
api.save_multipage_document("test.json", SaveFormat.JSON, result)
api.save_multipage_document("test.pdf", SaveFormat.PDF, result)
api.save_multipage_document("test.xlsx", SaveFormat.XLSX, result)
api.save_multipage_document("test.docx", SaveFormat.DOCX, result)
api.save_multipage_document("test.txt", SaveFormat.TEXT, result)
api.save_multipage_document("test.html", SaveFormat.HTML, result)
api.save_multipage_document("test.epub", SaveFormat.EPUB, result)
api.save_multipage_document("test.rtf", SaveFormat.RTF, result)
Python의 리소스 최적화
광학 문자 인식에는 리소스가 필요합니다. 우리의 API는 전통적인 시간-가격-품질 3요소의 균형을 맞추는 유연한 방법을 제공합니다.
- 철저한 인식과 빠른 인식 중에서 선택하세요.
- 인식을 위해 할당된 스레드 수를 지정하거나 라이브러리가 프로세서 코어 수에 맞게 자동으로 확장되도록 허용합니다.
- 계산을 .NET 백엔드로 오프로드하여 CPU를 확보하세요.
빠른 인식 - Python
api = AsposeOcr()
# Create OcrInput and add images
input = OcrInput(InputType.SINGLE_IMAGE)
input.add("sample_line.png")
result = api.recognize_fast(input)
한 줄 인식
이미지가 이미 한 줄의 텍스트로 잘린 경우 자동 수정, 콘텐츠 구조 감지 및 기타 리소스 소모 단계 없이 가능한 가장 빠른 모드에서 인식할 수 있습니다. 일반 인식 프로세스보다 최대 7배 빠르게 OCR 속도를 높일 수 있습니다.
이미지에서 한 줄의 텍스트 인식 - Python
api = AsposeOcr()
# Create OcrInput and add images
input = OcrInput(InputType.SINGLE_IMAGE)
input.add("sample_line.png")
# recognize without regions detection
settings = RecognitionSettings()
settings.recognize_single_line = True
result = api.recognize(input, settings)
print(result[0].recognition_text)