เปลี่ยนรูปภาพเป็นข้อความใน Node.js
รูปภาพเป็นข้อความใน Node.js
ตู้โชว์เพิ่มเติม >let source = Module.WasmAsposeOCRInput();
source.url = internalFileName;
let batch = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
batch.push_back(source);
// Send image for OCR
var result = Module.AsposeOCRRecognize(batch);
// Output extracted text to the console
var text = Module.AsposeOCRSerializeResult(
result, Module.ExportFormat.text);
console.log(text);
เหตุใดจึงเลือกใช้ Aspose.OCR สำหรับ Node.js ผ่าน C++
Aspose.OCR สำหรับ Node.js ผ่าน C++ ช่วยให้คุณสามารถแยกข้อความจากหน้าที่สแกน รูปภาพ ภาพหน้าจอ และรูปภาพอื่นๆ บนแพลตฟอร์มใดๆ ที่ติดตั้ง Node.js เพิ่มศักยภาพให้กับผลิตภัณฑ์ภายในองค์กร บริการบนเว็บ แอปพลิเคชันไร้เซิร์ฟเวอร์, AWS Lambda, ฟังก์ชัน Azure และโค้ดอื่นๆ ด้วยฟังก์ชันการรู้จำอักขระแบบออปติคอล
API การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) ที่ทรงพลังและมีคุณสมบัติมากมายของเรารองรับ 28 ภาษาตามสคริปต์ละติน ซีริลลิก และเอเชีย รวมถึงภาษาจีนและฮินดี และสามารถจดจำไฟล์ในรูปแบบยอดนิยมได้
OCR ที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำ
บรรลุผลลัพธ์ OCR ที่รวดเร็วและแม่นยำด้วย Node.js ขั้นสูงผ่านเทคโนโลยี C++
การสนับสนุนหลายภาษา
จดจำข้อความใน 28 ภาษา รวมถึงสคริปต์ละติน ซีริลลิก และจีน เพื่อให้มั่นใจถึงความคล่องตัวสำหรับแอปพลิเคชัน Node.js ของคุณผ่านการผสานรวม C++
การสนับสนุนรูปภาพที่หลากหลาย
ประมวลผลภาพจากเครื่องสแกน กล้อง และสมาร์ทโฟนอย่างง่ายดายด้วย Node.js ผ่าน C++
ความแม่นยำในการรู้จำตัวอักษรจีน
จดจำตัวอักษรจีนมากกว่า 6,000 ตัวอย่างแม่นยำในโครงการ Node.js ของคุณผ่าน C++
การตรวจจับเค้าโครง
ระบุและจัดหมวดหมู่บล็อกเนื้อหาในรูปภาพเพื่อให้แน่ใจว่าลำดับข้อความที่แยกออกมาถูกต้อง โดยไม่คำนึงถึงเค้าโครง
ตัวอย่างโค้ดสด
เริ่มต้นการจดจำข้อความจากรูปภาพด้วยโค้ดหลายบรรทัด สัมผัสความเรียบง่าย!
* โดยการอัพโหลดไฟล์ของคุณหรือใช้บริการแสดงว่าคุณเห็นด้วยกับเรา ข้อกำหนดการใช้งาน และ นโยบายความเป็นส่วนตัว.
แปลงรูปภาพเป็นข้อความ
ตัวอย่างเพิ่มเติม >fs.readFile("source.png", (err, imageData) => {
// Save photo to the virtual storage
const imageBytes = new Uint8Array(imageData);
let internalFileName = "temp";
let stream = Module.FS.open(internalFileName, "w+");
Module.FS.write(stream, imageBytes, 0, imageBytes.length, 0);
Module.FS.close(stream);
// Add photo to recognition batch
let source = Module.WasmAsposeOCRInput();
source.url = internalFileName;
let batch = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
batch.push_back(source);
// Automatically adjust recognition settings to better process photographs
let recognitionSettings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
recognitionSettings.detect_areas_mode = Module.DetectAreasMode.PHOTO;
recognitionSettings.auto_contrast= true;
// Send photo for OCR
var result = Module.AsposeOCRRecognize(batch, recognitionSettings);
// Output extracted text to the console
var text = Module.AsposeOCRSerializeResult(result, Module.ExportFormat.text);
console.log(text);
});
บูรณาการกับแอปพลิเคชัน Node.js
Aspose.OCR สำหรับ Node.js ทำงานร่วมกับแพลตฟอร์มใดๆ ที่รองรับ C++ ได้อย่างราบรื่น ไม่ว่าจะบนเดสก์ท็อป Windows, Windows Server, macOS, Linux หรือเมฆ
รูปแบบไฟล์ที่รองรับ
Aspose.OCR for Node.js via C++ สามารถทำงานกับ [ไฟล์]แทบทุกชนิด( https://docs.aspose.com/ocr/nodejs-cpp/supported-file-formats/ ) คุณสามารถรับได้จากเครื่องสแกนหรือกล้อง ผลลัพธ์การจดจำจะถูกส่งกลับในรูปแบบไฟล์และการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ได้รับความนิยมสูงสุด ซึ่งสามารถบันทึก นำเข้าไปยังฐานข้อมูล หรือวิเคราะห์แบบเรียลไทม์
รูปภาพ
- JPEG
- PNG
- TIFF
- BMP
OCR เป็นกลุ่ม
- ZIP
ผลการรับรู้
- Text
- JSON
- XML
สัมผัสประสิทธิภาพและคุณภาพ
เทคโนโลยี OCR ที่ล้ำสมัยช่วยให้มั่นใจในการจดจำข้อความจากรูปภาพได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ เสริมศักยภาพให้กับแอปพลิเคชันของคุณด้วยความสามารถระดับแนวหน้า ยกระดับประสิทธิภาพและประสบการณ์ผู้ใช้ของโครงการของคุณด้วยโซลูชัน OCR ประสิทธิภาพสูงของเรา
28 ภาษาการรับรู้
Node.js OCR API จดจำภาษาได้หลายภาษาและสคริปต์การเขียนยอดนิยม รวมถึงภาษาผสม:
ปล่อยให้การตรวจจับภาษาเป็นหน้าที่ของห้องสมุดหรือกำหนดภาษาด้วยตัวคุณเองเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจดจำและความน่าเชื่อถือ
- อักษรละตินแบบขยาย: โครเอเชีย, เช็ก, เดนมาร์ก, ดัตช์, อังกฤษ, เอสโตเนีย, ฟินแลนด์, ฝรั่งเศส, เยอรมัน, อิตาลี, ลัตเวีย, ลิทัวเนีย, นอร์เวย์, โปแลนด์, โปรตุเกส, โรมาเนีย, สโลวาเกีย, สโลวีเนีย, สเปน, สวีเดน;
- อักษรซีริลลิก: เบโลรุสเซีย บัลแกเรีย คาซัค รัสเซีย เซอร์เบีย ยูเครน;
- ภาษาจีน: มากกว่า 6,000 ตัวอักษร
- ภาษาฮินดี.
เหมาะสำหรับเนื้อหาใด ๆ
ความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของการรู้จำข้อความขึ้นอยู่กับคุณภาพของภาพต้นฉบับเป็นอย่างมาก Aspose.OCR สำหรับ Node.js ผ่าน C++ มีตัวกรองการประมวลผลรูปภาพทั้งแบบอัตโนมัติและแบบแมนนวลที่หลากหลาย ซึ่งปรับปรุงรูปภาพก่อนที่จะถูกส่งไปยังกลไก OCR
คุณสมบัติและความสามารถ
Aspose.OCR for Node.js via C++ สำรวจคุณสมบัติขั้นสูงของ Aspose.OCR สำหรับ Node.js
OCR ภาพถ่าย
แยกข้อความจากภาพถ่ายสมาร์ทโฟนด้วยความแม่นยำระดับการสแกน
PDF ที่ค้นหาได้
แปลงการสแกนใดๆ ให้เป็นเอกสารที่สามารถค้นหาและจัดทำดัชนีได้อย่างสมบูรณ์
การรับรู้ URL
จดจำรูปภาพจาก URL โดยไม่ต้องดาวน์โหลดในเครื่อง
การรับรู้จำนวนมาก
อ่านรูปภาพทั้งหมดจากเอกสาร โฟลเดอร์ และเอกสารสำคัญหลายหน้า
แบบอักษรและสไตล์ใดก็ได้
ระบุและจดจำข้อความในแบบอักษรและสไตล์ยอดนิยมทั้งหมด
การรับรู้แบบละเอียด
ปรับทุกพารามิเตอร์ OCR เพื่อผลลัพธ์การจดจำที่ดีที่สุด
ตัวอย่างโค้ด OCR ของ Node.js
ค้นหาตัวอย่างโค้ดเพื่อรวม OCR เข้ากับแอปพลิเคชัน Node.js ของคุณได้อย่างง่ายดาย
กำลังติดตั้ง
Aspose.OCR สำหรับ Node.js จัดส่งเป็นแพ็คเกจ NPM หรือเป็น ไฟล์ที่ดาวน์โหลดได้ ในตัวโดยไม่มีการอ้างอิงภายนอก ติดตั้งลงในโปรเจ็กต์ของคุณได้อย่างง่ายดาย และคุณพร้อมที่จะจดจำข้อความในภาษาที่รองรับหลายภาษา และรับผลลัพธ์การจดจำในรูปแบบต่างๆ
นำเข้า OCR สำหรับโมดูล Node.js ในโค้ดของคุณ
const Module = require("aspose-ocr/lib/asposeocr");
การรับรู้รูปภาพเป็นข้อความด้วย Node.js
OCR ของ Node.js อนุญาตให้แปลงรูปภาพตารางให้เป็นข้อความที่แก้ไขได้ ซึ่งช่วยให้การแยกข้อมูลมีความคล่องตัวยิ่งขึ้น เหมาะสำหรับกรณีธุรกิจต่างๆ โซลูชัน OCR อันทรงพลังของเราช่วยเพิ่มการเข้าถึงข้อมูล ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานในแอปพลิเคชัน
ตั้งค่ารูปภาพตารางเป็นการแปลงข้อความ - Node.js
// 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);