Магия OCR: изображение в текст

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.

// 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);

Интегрируйте обнаружение и распознавание текста в свои приложения Java. С легкостью получайте точные результаты по фотографиям, расширяя возможности обработки изображений. Расширьте возможности обработки изображений, получая точные результаты из фотографий.

// 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);
});

Оптическое распознавание символов требует ресурсов. Наш API предлагает гибкие способы сбалансировать классическую триаду «время-цена-качество». Это позволяет вам ограничить количество потоков, используемых механизмом распознавания. Хотя эта настройка может привести к снижению скорости распознавания, она позволяет выделять ресурсы для параллельных задач, таких как параллельная обработка изображений, операции веб-сервера, управление базами данных или анализ фоновых данных.

• Выбирайте между тщательным распознаванием и быстрым распознаванием.
• Укажите количество потоков, выделяемых для распознавания, или разрешите библиотеке автоматически масштабироваться под количество ядер процессора.
• Освободите процессор, перенеся вычисления на графический процессор.

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

Если ваши изображения представляют собой высококачественные сканы без перекосов и искажений, вы можете использовать самый быстрый режим распознавания, потребляющий минимально возможные ресурсы, используя:

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);
});