Java OCR API ile resimden metne dönüştürme

Yaygın tarayıcıların bulunmadığı OCR uygulamalarının getirdiği zorlukların üstesinden gelin. API’miz döndürülmüş, çarpık ve gürültülü görüntüleri ustaca işleyen güçlü yerleşik görüntü ön işleme filtrelerine sahiptir. Tüm görüntü formatlarını desteklemesiyle birlikte akıllı telefon fotoğraflarından bile güvenilir bir şekilde tanınmayı sağlar. Ön işleme ve görüntü düzeltme işlemlerinin çoğu otomatiktir ve yalnızca zorlu durumlarda müdahalenizi gerektirir.

// 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);

Metin algılamayı ve tanımayı Java uygulamalarınıza entegre edin. Fotoğraflardan hassas sonuçlara kolaylıkla erişerek görüntü işleme yeteneklerinizi geliştirin. Fotoğraflardan doğru sonuçlar elde ederek görüntü işleme yeteneklerini artırın.

// 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);
});

Optik karakter tanıma kaynak gerektirir. API’miz klasik zaman-fiyat-kalite üçlüsünü dengelemek için esnek yollar sunar. Tanıma motoru tarafından kullanılan iş parçacığı sayısını kısıtlamanıza olanak tanır. Bu ayarlama, tanıma hızının düşmesine yol açsa da paralel görüntü işleme, web sunucusu işlemleri, veritabanı yönetimi veya arka plan veri analizi gibi eşzamanlı görevlere kaynak ayırmanıza olanak tanır.

• Kapsamlı tanıma ve hızlı tanıma arasında seçim yapın.
• Tanıma için ayrılan iş parçacığı sayısını belirtin veya kitaplığın işlemci çekirdeği sayısına göre otomatik olarak ölçeklenmesine izin verin.
• Hesaplamaları GPU'ya aktararak CPU'da yer açın.

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

Görüntüleriniz bükülme veya bozulma olmadan yüksek kalitede taranıyorsa, aşağıdakileri kullanarak mümkün olan en az kaynağı tüketen en hızlı tanıma modunu kullanabilirsiniz:

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);
});