Magia do OCR: imagem para texto

Supere o desafio dos aplicativos de OCR que não possuem scanners difundidos. Nossa API possui poderosos filtros de pré-processamento de imagem integrados que lidam habilmente com imagens giradas, distorcidas e com ruído. Combinado com suporte para todos os formatos de imagem, garante reconhecimento confiável mesmo em fotos de smartphones. A maior parte do pré-processamento e da correção de imagens são automatizados, 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 detecção e reconhecimento de texto em seus aplicativos Java. Acesse resultados precisos de fotos com facilidade, aprimorando seus recursos de processamento de imagens. Eleve as capacidades de processamento de imagens, obtendo resultados precisos a partir 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 caracteres exige recursos. Nossa API oferece maneiras flexíveis de equilibrar a clássica tríade tempo-preço-qualidade. 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 paralelo de imagens, operações de servidor web, gerenciamento de banco de dados ou análise de dados em segundo plano.

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

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

Se suas imagens forem digitalizadas de alta qualidade sem distorções ou distorções, 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);
});