Imagem para texto com Java OCR API

Superar o desafio dos aplicativos OCR sem scanners generalizados. Nossa API possui poderosos filtros de pré-processamento de imagens incorporadas que lidam com as imagens rotacionadas, distorcidas e barulhentas. Combinado com o suporte para todos os formatos de imagem, garante reconhecimento confiável, mesmo nas fotos de smartphones. A maioria dos pré-processamento e correção da imagem é automatizada, exigindo sua intervenção apenas em casos desafiadores.

// 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);

Integre a detecção e o reconhecimento de texto em seus aplicativos Java. Acesse resultados precisos de fotos com facilidade, aprimorando seus recursos de processamento de imagens. Elevar os recursos de processamento de imagem, obtendo resultados precisos de fotos.

// 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);
});

O reconhecimento óptico de caráter exige recursos. Nossa API oferece maneiras flexíveis de equilibrar a tríade de qualidade do preço do tempo clássico. Ele permite restringir o número de threads utilizados pelo mecanismo de reconhecimento. Embora esse ajuste possa levar a uma velocidade de reconhecimento mais lenta, ele permite alocar recursos para tarefas simultâneas, como processamento de imagens paralelas, operações do servidor da Web, gerenciamento de banco de dados ou análise de dados em segundo plano.

• Escolha entre reconhecimento completo e rápido reconhecimento.
• Especifique o número de threads alocados para reconhecimento ou permita que a biblioteca seja dimensionada automaticamente para o número de núcleos do processador.
• Liberte a CPU descarregando os cálculos para a GPU.

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

Se suas imagens são varreduras de alta qualidade sem distorção ou distorção, você poderá usar o modo de reconhecimento mais rápido que consome o mínimo de recursos possíveis usando:

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);
});