Obraz na tekst za pomocą Java OCR API

Pokonaj wyzwanie, jakie stanowią aplikacje OCR, w których brakuje powszechnych skanerów. Nasz interfejs API oferuje potężne, wbudowane filtry wstępnego przetwarzania obrazu, które sprawnie radzą sobie z obrazami obróconymi, przekrzywionymi i zaszumionymi. W połączeniu z obsługą wszystkich formatów obrazu zapewnia niezawodne rozpoznawanie nawet ze zdjęć wykonanych smartfonem. Większość przetwarzania wstępnego i korekcji obrazu jest zautomatyzowana i wymaga interwencji użytkownika tylko w trudnych przypadkach.

// 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);

Zintegruj wykrywanie i rozpoznawanie tekstu w aplikacjach Java. Z łatwością uzyskaj dostęp do precyzyjnych wyników zdjęć, zwiększając możliwości przetwarzania obrazu. Zwiększ możliwości przetwarzania obrazu, uzyskując dokładne wyniki ze zdjęć.

// 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);
});

Optyczne rozpoznawanie znaków wymaga zasobów. Nasze API oferuje elastyczne sposoby równoważenia klasycznej triady czas-cena-jakość. Pozwala ograniczyć liczbę wątków wykorzystywanych przez silnik rozpoznawania. Chociaż to dostosowanie może prowadzić do zmniejszenia szybkości rozpoznawania, umożliwia przydzielenie zasobów do równoczesnych zadań, takich jak równoległe przetwarzanie obrazów, działanie serwera WWW, zarządzanie bazami danych lub analiza danych w tle.

• Wybierz pomiędzy dokładnym rozpoznaniem a szybkim rozpoznaniem.
• Określ liczbę wątków przydzielonych do rozpoznawania lub pozwól bibliotece na automatyczne skalowanie do liczby rdzeni procesora.
• Uwolnij procesor, przenosząc obliczenia na procesor graficzny.

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

Jeśli obrazy są skanami wysokiej jakości, bez przekrzywień i zniekształceń, możesz skorzystać z najszybszego trybu rozpoznawania, który zużywa minimalną ilość zasobów, korzystając z:

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);
});