Adicione JS OCR às suas páginas da web
JS OCR em seu site
Mais exibições >var input = Module.WasmAsposeOCRInput();
var inputs = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
// Prepare settings
var settings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
input.url = "<file name>";
inputs.push_back(input);
var result = Module.AsposeOCRRecognize(inputs, settings);
// Serrialize result
var result_str = Module.AsposeOCRSerializeResult(
result, Module.ExportFormat.text);
console.log(result_str);
Por que escolher Aspose.ocr for JavaScript?
Aspose.ocr for JavaScript permite extrair texto de páginas, fotos, capturas de tela e outras imagens digitalizadas diretamente em uma página da web ou de aplicativos de elétrons de plataforma cruzada. É baseado na tecnologia WebAssembly (WASM), que permite que o código seja executado no dispositivo do usuário final sem a necessidade de um servidor da Web. Pode ser integrado nativamente ao seu contexto de JavaScript, incluindo acesso a todas as funções do navegador da Web. Aspose.ocr for JavaScript via C ++ fornece a maior segurança quando incorporado na Web e aplicará as políticas de segurança da mesma origem e permissões do navegador.
Nossa API poderosa e rica de reconhecimento de caracteres ópticos (OCR) suporta mais de 140 idiomas baseados em scripts latinos, cirílicos e asiáticos, incluindo chinês e hindi, e podem reconhecer arquivos nos formatos mais populares. Vários filtros de processamento permitem que você reconheça imagens distorcidas, distorcidas e barulhentas. Os resultados do reconhecimento são retornados nos formatos de troca de dados mais populares.
OCR rápido e preciso
A obtenção de resultados de OCR de alta velocidade e precisão com JavaScript avançado via tecnologia C ++.
Suporte multilíngue
Reconheça o texto em mais de 140 idiomas, incluindo scripts latinos, cirílicos, árabes, persas, indic e chineses, garantindo versatilidade para seus aplicativos JavaScript via integração C ++.
Suporte versátil da imagem
Processar imagens de scanners, câmeras e smartphones sem esforço com JavaScript via C ++.
Precisão no reconhecimento de caracteres chinês
Reconheça mais de 6.000 caracteres chineses com precisão em seus projetos JavaScript via C ++.
Detecção de layout
Identifique e categorize os blocos de conteúdo nas imagens para garantir a ordem correta do texto extraído, independentemente do layout.
Amostra de código vivo
Inicie o reconhecimento de texto a partir de imagens em apenas três linhas de código. Experimente a simplicidade!
* Enviando seus arquivos ou usando o serviço com o qual você concorda com o nosso Termos de uso e política de Privacidade.
Converter imagem em texto
Mais exemplos >const fileData = new Uint8Array(e.target.result);
let filename = file.name;
let stream = Module.FS.open(filename, "w+");
Module.FS.write(stream, fileData, 0, fileData.length, 0);
Module.FS.close(stream);
var input = Module.WasmAsposeOCRInput();
var inputs = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
var settings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
input.url = filename;
inputs.push_back(input);
var result = Module.AsposeOCRRecognize(inputs, settings);
// Get recognition results as text
var result_str = Module.AsposeOCRSerializeResult(result, Module.ExportFormat.text);
console.log(result_str);
Integração OCR em seu aplicativo da web
A API do Aspose.OCR para JavaScript permite que o código seja executado diretamente no navegador da Web do usuário final (lado do cliente) ou em ambientes baseados em navegador, como o Electon.
Formatos de arquivo suportados
Aspose.OCR for Javascript via C++ pode trabalhar com qualquer arquivo Você pode ir de um scanner ou câmera. Os resultados do reconhecimento podem ser salvos, importados para um banco de dados ou analisados em tempo real.
Imagens
- JPEG
- PNG
- TIFF
- BMP
Lote ocr
- ZIP
Resultados de reconhecimento
- Text
- JSON
- XML
Instalação sem esforço
Aspose.ocr for JavaScript via C ++ é distribuído como um pacote para download independente, que não exige que nenhuma dependência externa seja instalada. Basta descompactá -lo ao lado da sua página HTML e você está pronto para converter qualquer imagem em texto no navegador.
Solicite uma licença de teste para iniciar o desenvolvimento de um aplicativo OCR totalmente funcional sem limitações.
140+ idiomas de reconhecimento
JavaScript OCR API reconhece mais de 140 idiomas e scripts de redação populares, incluindo idiomas mistos:
Deixe a detecção de linguagem na biblioteca ou defina o idioma para obter um desempenho e confiabilidade aprimorados de reconhecimento.
- ** Latim estendido ** alfabeto: inglês, espanhol, francês, indonésio, português, alemão, vietnamita, turco, italiano, polonês e mais de 80;
- ** Cirílico ** alfabeto: russo, ucraniano, cazaque, sérvio, Bielorrússia, búlgaro;
- Árabe, persa, urdu;
- Script chinês e devanagari, incluindo hindi, marathi, bhojpuri e outros.
Adequado para qualquer conteúdo
JavaScript OCR API reconhece mais de 140 idiomas e scripts de redação populares, incluindo idiomas mistos:
Deixe a detecção de linguagem na biblioteca ou defina o idioma para obter um desempenho e confiabilidade aprimorados de reconhecimento.
Principais recursos
Aspose.OCR for Javascript via C++ Explore os recursos avançados do Aspose.ocr for JavaScript.
Foto OCR
Extraia o texto das fotos de smartphones com precisão no nível da verificação.
PDF pesquisável
Converta qualquer varredura em um documento totalmente pesquisável e indexável.
Reconhecimento de URL
Reconheça uma imagem do URL sem baixá -la localmente.
Reconhecimento em massa
Leia todas as imagens de documentos, pastas e arquivos de várias páginas.
Qualquer fonte e estilo
Identifique e reconheça o texto em todos os tipos e estilos populares.
Reconhecimento fino
Ajuste todos os parâmetros OCR para obter os melhores resultados de reconhecimento.
Amostras de código JavaScript
Descubra amostras de código para integrar perfeitamente asppos.ocr for JavaScript via C ++ em suas páginas HTML e aplicativos de elétrons.
Instalação simples para JavaScript
Reconhecimento de imagem com JavaScript
A adoção generalizada dos aplicativos OCR geralmente é interrompida pelo fato de que os scanners não são comuns para a maioria dos usuários. Nossa biblioteca OCR possui poderosos filtros de pré-processamento de imagens incorporadas que podem lidar com imagens escuras, rotacionadas, distorcidas e barulhentas. Em combinação com o suporte para todos os formatos de imagem, ele permite um reconhecimento confiável de fotos até de smartphones. A maior parte do pré-processamento e correção da imagem é feita automaticamente, portanto, você só precisará intervir em casos difíceis.
Aplicar correções automáticas de imagem - JavaScript
// Load photo from user input
const fileData = new Uint8Array(e.target.result);
let filename = file.name;
let stream = Module.FS.open(filename, "w+");
Module.FS.write(stream, fileData, 0, fileData.length, 0);
Module.FS.close(stream);
var input = Module.WasmAsposeOCRInput();
input.url = filename;
// Automatically adjust contrast and remove noise
var settings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
settings.detect_areas_mode = Module.DetectAreasMode.PHOTO;
settings.auto_contrast = true;
settings.auto_denoising = true;
// Extract text from photo:
var inputs = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
inputs.push_back(input);
var result = Module.AsposeOCRRecognize(inputs, settings);
// Output recognition results
var result_str = Module.AsposeOCRSerializeResult(result, Module.ExportFormat.text);
console.log(result_str);
Conversor universal de imagem para texto para javascript
Enquanto muitas empresas, organizações e indivíduos têm trabalhado ativamente para reduzir sua confiança nos documentos em papel, este ainda é o formato mais difundido para armazenamento e compartilhamento. Os documentos digitalizados apoiados por arquivos físicos são suficientes para conformidade regulatória, fins legais, backup e redundância a longo prazo. No entanto, casos de negócios frequentemente surgem para criar um novo conteúdo com base no conteúdo digitalizado existente ou em partes dos documentos existentes. Aspose.ocr for JavaScript via с ++ facilita a conversão de uma página digitalizada em um texto pesquisável e editável. O conteúdo é reconhecido com alta precisão e velocidade, economizando o tempo e o esforço da digitação manual e garantindo que não haja erros humanos, especialmente quando se trabalha com grandes volumes de informação.
Converter imagem em documento - JavaScript
// Load a scanned page from user input
const fileData = new Uint8Array(e.target.result);
let filename = file.name;
let stream = Module.FS.open(filename, "w+");
Module.FS.write(stream, fileData, 0, fileData.length, 0);
Module.FS.close(stream);
var input = Module.WasmAsposeOCRInput();
input.url = filename;
// Analyze content structure
var settings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
settings.detect_areas_mode = Module.DetectAreasMode.DOCUMENT;
settings.upscale_small_font = true;
// Extract text from a page
var inputs = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
inputs.push_back(input);
var result = Module.AsposeOCRRecognize(inputs, settings);
var editableText = Module.AsposeOCRSerializeResult(result, Module.ExportFormat.text);
Extraindo dados numéricos de tabelas
Ao gerenciar tabelas impressas grandes contendo dados numéricos, como dados brutos de pesquisas sociológicas de campo ou listas de inventário, a extração manual se torna um processo lento e impraticável altamente suscetível a erros humanos. O OCR ajuda a automatizar e padronizar a extração de informações, garantindo resultados consistentes e confiáveis. Aspose.ocr for JavaScript via с ++ automatiza totalmente a conversão de dados tabulares digitalizados ou fotografados em conteúdo legível por máquina. Os dados extraídos podem ser facilmente integrados aos bancos de dados e analisados, contribuindo para a tomada de decisão mais informada.
Imagem
// Load a scan or photo from user input
const fileData = new Uint8Array(e.target.result);
let filename = file.name;
let stream = Module.FS.open(filename, "w+");
Module.FS.write(stream, fileData, 0, fileData.length, 0);
Module.FS.close(stream);
var input = Module.WasmAsposeOCRInput();
input.url = filename;
// Analyze tabular structures
var settings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
settings.detect_areas_mode = Module.DetectAreasMode.TABLE;
// Limit the subset of characters to improve recognition accuracy and increase performance
settings.alphabet = "1234567890.,;";
// Extract text from a table
var inputs = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
inputs.push_back(input);
var result = Module.AsposeOCRRecognize(inputs, settings);
var editableText = Module.AsposeOCRSerializeResult(result, Module.ExportFormat.text);