Web sayfalarınıza JS OCR ekleyin
Web sitenizde JS OCR
Daha Fazla Vitrin >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);
Neden JavaScript için Aspose.ocr’ı seçmelisiniz?
JavaScript için Aspose.OCR, doğrudan bir web sayfasında veya platformlar arası elektron uygulamalarından taranan sayfalardan, fotoğraflardan, ekran görüntülerinden ve diğer görüntülerden metin çıkarmanıza olanak tanır. Bir web sunucusuna ihtiyaç duymadan kodun son kullanıcının cihazında çalışmasını sağlayan WebAssembly (WASM) teknolojisine dayanır. Tüm web tarayıcı işlevlerine erişim de dahil olmak üzere JavaScript bağlamınıza yerel olarak entegre edilebilir. C ++ aracılığıyla JavaScript için Aspose.OCR, Web’e gömüldüğünde en yüksek güvenliği sağlar ve tarayıcının aynı orijin ve izinleri güvenlik politikalarını uygular.
Güçlü ve Özellik Zengin Optik Karakter Tanıma (OCR) API’miz, Çin ve Hintçe de dahil olmak üzere Latin, Kiril ve Asya senaryolarına dayanan 140’dan fazla dili destekler ve dosyaları en popüler formatlarda tanıyabilir. Çeşitli işleme filtreleri, çarpık, çarpık ve gürültülü görüntüleri tanımanızı sağlar. Tanıma sonuçları en popüler veri alışverişi formatlarında iade edilir.
Hızlı ve hassas OCR
C ++ teknolojisi aracılığıyla gelişmiş JavaScript ile yüksek hızlı ve doğru OCR sonuçları elde edin.
Çok dilli destek
C ++ entegrasyonu yoluyla JavaScript uygulamalarınız için çok yönlülüğü sağlayarak Latin, Kiril, Arapça, Farsça, Ind ve Çin senaryoları dahil 140'dan fazla dilde metni tanıyın.
Çok yönlü görüntü desteği
C ++ aracılığıyla tarayıcılar, kameralar ve akıllı telefonlardan zahmetsizce JavaScript ile görüntüler işleyin.
Çince karakter tanımada hassasiyet
C ++ aracılığıyla JavaScript projenizde hassasiyetle 6.000'den fazla Çince karakteri tanıyın.
Düzen algılama
Düzenden bağımsız olarak, çıkarılan metnin doğru sırasını sağlamak için görüntülerdeki içerik bloklarını tanımlayın ve kategorize edin.
Canlı Kod Örneği
Sadece üç kod satırında görüntülerden metin tanımayı başlatın. Sadeliği yaşayın!
* Dosyalarınızı yükleyerek veya kabul ettiğiniz hizmeti kullanarak Kullanım Koşulları Ve Gizlilik Politikası.
Görüntüyü metne dönüştürün
Daha fazla örnek >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);
Web uygulamanızda OCR entegrasyonu
JavaScript için Aspose.OCR API, kodun doğrudan son kullanıcının web tarayıcısında (istemci tarafı) veya Electon gibi tarayıcı tabanlı ortamlarda çalışmasını sağlar.
Desteklenen dosya biçimleri
Aspose.OCR for Javascript via C++ herhangi bir [dosya]ile çalışabilir( https://docs.aspose.com/ocr/javascript-cpp/supported-file-formats/ ) Bir tarayıcıdan veya kameradan alabilirsiniz. Tanıma sonuçları kaydedilebilir, bir veritabanına aktarılabilir veya gerçek zamanlı olarak analiz edilebilir.
Görüntüler
- JPEG
- PNG
- TIFF
- BMP
Toplu ocr
- ZIP
Tanıma sonuçları
- Text
- JSON
- XML
Zahmetsiz kurulum
C ++ aracılığıyla JavaScript için Aspose.OCR, herhangi bir harici bağımlılığın yüklenmesini gerektirmeyen bağımsız indirilebilir bir paket olarak dağıtılır. Sadece HTML sayfanızın yanında açın ve görüntüyü tarayıcıdaki metne dönüştürmeye hazırsınız.
Deneme lisansı isteyin , sınırlama olmadan tamamen işlevsel bir OCR uygulamasının geliştirilmesini başlatmak için.
140+ tanıma dili
JavaScript OCR API, karışık diller de dahil olmak üzere 140’dan fazla dil ve popüler yazma senaryolarını tanır:
Dil algılamasını kütüphaneye bırakın veya gelişmiş tanıma performansı ve güvenilirliği için dili kendiniz tanımlayın.
- ** Genişletilmiş Latin ** Alfabe: İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Endonezya, Portekizce, Almanca, Vietnam, Türk, İtalyan, Lehçe ve 80+ daha;
- ** Kiril ** Alfabe: Rusça, Ukrayna, Kazak, Sırp, Belarusan, Bulgar;
- Arapça, Farsça, Urduca;
- Hintçe, Marathi, Bhojpuri ve diğerleri de dahil olmak üzere Çin ve Devanagari senaryosu.
Herhangi bir içerik için uygun
JavaScript OCR API, karışık diller de dahil olmak üzere 140’dan fazla dil ve popüler yazma senaryolarını tanır:
Dil algılamasını kütüphaneye bırakın veya gelişmiş tanıma performansı ve güvenilirliği için dili kendiniz tanımlayın.
Anahtar Özellikler
Aspose.OCR for Javascript via C++ JavaScript için aspose.ocr’ın gelişmiş özelliklerini keşfedin.
Fotoğraf OCR
Akıllı telefon fotoğraflarından tarama seviyesi doğruluğu ile metin çıkarın.
Aranabilir PDF
Herhangi bir taramayı tamamen aranabilir ve endekslenebilir bir belgeye dönüştürün.
URL tanıma
Yerel olarak indirmeden bir görüntüyü URL’den tanıyın.
Toplu tanıma
Çok sayfalık belgelerden, klasörlerden ve arşivlerden tüm resimleri okuyun.
Herhangi bir yazı tipi ve stil
Tüm popüler yazı tiplerinde ve stillerindeki metni tanımlayın ve tanıyın.
İnce ayar tanıma
En iyi tanıma sonuçları için her OCR parametresini ayarlayın.
JavaScript kodu örnekleri
C ++ aracılığıyla JavaScript için Aspose.OCR için HTML sayfalarınıza ve elektron uygulamalarınıza sorunsuz bir şekilde entegre etmek için kod örneklerini keşfedin.
JavaScript için Basit Kurulum
JavaScript ile Görüntü Tanıma
OCR uygulamalarının yaygın olarak benimsenmesi genellikle tarayıcıların çoğu kullanıcı için yaygın olmaması nedeniyle durdurulur. OCR kütüphanemiz, koyu, döndürülmüş, çarpık ve gürültülü görüntüleri işleyebilen güçlü yerleşik görüntü ön işleme filtrelerine sahiptir. Tüm görüntü formatlarına destek ile birlikte, akıllı telefon fotoğraflarının bile güvenilir bir şekilde tanınmasına izin verir. Ön işleme ve görüntü düzeltmesinin çoğu otomatik olarak yapılır, bu nedenle yalnızca zor durumlara müdahale etmeniz gerekecektir.
Otomatik Görüntü Düzeltmeleri Uygula - 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);
JavaScript için Metin Dönüştürücüsüne Evrensel Görüntü
Birçok işletme, kuruluş ve birey kağıt belgelere olan güvenlerini azaltmak için aktif olarak çalışırken, bu hala depolama ve paylaşım için en yaygın formattır. Fiziksel arşivler tarafından desteklenen taranan belgeler, düzenleyici uyum, yasal amaçlar, uzun vadeli yedekleme ve fazlalık için yeterlidir. Ancak, mevcut taranan içeriğe veya mevcut belgelerin bölümlerine dayalı yeni içerik oluşturmak için sıklıkla iş durumları ortaya çıkar. С ++ ile JavaScript için Aspose.OCR, taranan bir sayfayı aranabilir ve düzenlenebilir bir metne dönüştürmeyi kolaylaştırır. İçerik, yüksek doğruluk ve hızla tanınır, manuel yazmanın zamanını ve çabasını kurtarır ve özellikle büyük miktarlarda bilgi ile çalışırken insan hatası olmamasını sağlar.
Görüntüyü belgeye dönüştürün - 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);
Tablolardan sayısal verilerin çıkarılması
Alan sosyolojik anketlerinin ham verileri veya envanter listeleri gibi sayısal veriler içeren büyük baskılı tabloları yönetirken, manuel çıkarma, insan hatalarına oldukça duyarlı, durgun, pratik olmayan bir süreç haline gelir. OCR, bilginin çıkarılmasını otomatikleştirmeye ve standartlaştırmaya yardımcı olur ve tutarlı ve güvenilir sonuçlar sağlar. С ++ ile JavaScript için aspose.OCR, taranan veya fotoğraflanan sekme verilerinin makineye hazır içeriğe dönüştürülmesini tam olarak otomatikleştirir. Çıkarılan veriler veritabanlarına kolayca entegre edilebilir ve analiz edilebilir, bu da daha bilinçli karar almaya katkıda bulunabilir.
Metine Tablo Görüntüsü - JavaScript
// 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);