Расширьте возможности своих приложений C++ с помощью OCR

Решите проблему, связанную с отсутствием широко распространенных сканеров в приложениях оптического распознавания символов. Наш API может похвастаться мощными встроенными фильтрами предварительной обработки изображений, которые умело обрабатывают повернутые, перекошенные и зашумленные изображения. В сочетании с поддержкой всех форматов изображений он обеспечивает надежное распознавание даже фотографий со смартфона. Большая часть предварительной обработки и коррекции изображений автоматизирована и требует вашего вмешательства только в сложных случаях. Также вы можете заранее определить области изображения для работы.

string file = "photo.png";
AsposeOCRInput source;
source.url = file.c_str();
std::vector<AsposeOCRInput> content = { source };

// Fine-tune recognition
RecognitionSettings settings;
settings.detect_areas_mode = detect_areas_mode_enum::PHOTO;

// Extract text from the photo
auto result = asposeocr_recognize(content.data(), content.size(), settings);

// Output the recognized text
wchar_t* buffer = asposeocr_serialize_result(result, buffer_size, export_format::text);
std::wcout << std::wstring(buffer) << std::endl;

// Release the resources
asposeocr_free_result(result);

Хотя многие предприятия, организации и частные лица активно работают над сокращением своей зависимости от бумажных документов, это по-прежнему наиболее распространенный формат хранения и обмена. Отсканированных документов, хранящихся в физических архивах, достаточно для соблюдения нормативных требований, юридических целей, долгосрочного резервного копирования и резервирования. Однако часто возникают экономические обоснования для создания новых документов на основе существующего отсканированного содержимого или частей существующих документов.

Aspose.OCR для С++ позволяет легко конвертировать отсканированное изображение или PDF-файл на основе изображения в редактируемый документ DOCX или RTF или электронную таблицу Microsoft Excel (XLSX). Контент распознается с высокой точностью и скоростью, что экономит ваше время и усилия при ручном вводе и гарантирует отсутствие человеческих ошибок, особенно при работе с большими объемами текста.

// Provide the image
string file = "source.png";
AsposeOCRInput source;
source.url = file.c_str();
vector<AsposeOCRInput> content = {source};

// Activate detection of low-contrast areas
RecognitionSettings settings;
settings.defect_type = defect_type::ASPOSE_OCR_DETECT_DARK_IMAGES;

// Find and show low-contrast areas
AsposeOCRRecognitionResult result = asposeocr_recognize(content.data(), content.size(), settings);
for (size_t p_number = 0; p_number < result.pages_amount; ++p_number)
{
  cout << "Page " << p_number << ";\n";
  const auto& page = result.recognized_pages[p_number];
  for (size_t defect_number = 0; defect_number < page.defects_count; ++defect_number)
  {
    const auto& defect_area = page.defect_areas[defect_number];
    cout << "Low-contrast area " << defect_number << ":" << defect_area.area << std::endl;
  }
}

// Release the resources
asposeocr_free_result(result);

OCR API освобождает вас от необходимости распознавать каждое изображение по одному, предлагая различные методы пакетной обработки, которые позволяют распознавать несколько изображений за один вызов:

• Распознавание многостраничных файлов PDF и TIFF.
• Распознавание всех файлов в папке.
• Распознавание всех файлов в архиве.

// Provide a ZIP archive
string file = "pages.zip";
AsposeOCRInput source;
source.url = file.c_str();
std::vector<AsposeOCRInput> content = { source };

// Fine-tune recognition
RecognitionSettings settings;
settings.detect_areas_mode = detect_areas_mode_enum::COMBINE;

// Extract texts
auto result = asposeocr_recognize(content.data(), content.size(), settings);