WEB sayfalarınıza OCR ekleyin - JavaScript - Electron
WEB Sitenizdeki 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 C++ üzerinden JavaScript için Aspose.OCR’ı seçmelisiniz?
Aspose.OCR for JavaScript, C++ aracılığıyla taranmış sayfalardan, fotoğraflardan, ekran görüntülerinden ve diğer görsellerden doğrudan bir web sayfasından veya platformlar arası Electron uygulamalarından metin çıkarmanıza olanak tanır. Kodun bir web sunucusuna ihtiyaç duymadan son kullanıcının cihazında çalıştırılmasına olanak tanıyan WebAssembly (Wasm) teknolojisine dayanmaktadır. Tüm web tarayıcısı işlevlerine erişim de dahil olmak üzere, yerel olarak JavaScript bağlamınıza entegre edilebilir. Aspose.OCR for JavaScript for C++ aracılığıyla, web’e yerleştirildiğinde en yüksek güvenliği sağlar ve tarayıcının aynı kaynak ve izin güvenlik politikalarını uygular.
Güçlü ve zengin özelliklere sahip Optik Karakter Tanıma (OCR) API’miz, Çince ve Hintçe de dahil olmak üzere Latin, Kiril ve Asya alfabelerini temel alan 130’dan fazla dili destekler ve en popüler formatlardaki dosyaları tanıyabilir. Çeşitli işleme filtreleri çarpık, bozuk ve gürültülü görüntüleri tanımanıza olanak tanır. Tanıma sonuçları en popüler veri alışverişi formatlarında döndürülür.
Hızlı ve Hassas OCR
C++ teknolojisi aracılığıyla gelişmiş JavaScript ile yüksek hızlı ve doğru OCR sonuçlarına ulaşın.
Çok Dilli Destek
Latince, Kiril, Arapça, Farsça, Hintçe ve Çince alfabeler dahil 130'dan fazla dilde metni tanıyarak C++ entegrasyonu aracılığıyla JavaScript uygulamalarınız için çok yönlülük sağlar.
Çok Yönlü Görüntü Desteği
Tarayıcılardan, kameralardan ve akıllı telefonlardan gelen görüntüleri C++ aracılığıyla JavaScript ile zahmetsizce işleyin.
Çince Karakter Tanımada Hassasiyet
C++ aracılığıyla JavaScript projelerinizde 6.000'den fazla Çince karakteri hassasiyetle tanıyın.
Düzen algılama
Düzenden bağımsız olarak çıkarılan metnin doğru sırasını sağlamak için görüntülerdeki içerik bloklarını tanımlayın ve kategorilere ayırın.
Canlı kod örneği
Yalnızca üç satırlık kodla resimlerden metin tanımayı başlatın. Sadeliği deneyimleyin!
* Dosyalarınızı yükleyerek veya hizmeti kullanarak, sözleşmemizi kabul etmiş olursunuz. Kullanım Şartları Ve Gizlilik Politikası.
Resmi metne dönüştür
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 uygulamanıza OCR Entegrasyonu
Aspose.OCR for JavaScript, kodun doğrudan son kullanıcının web tarayıcısında (istemci tarafı) veya Electon gibi tarayıcı tabanlı ortamlarda çalıştırılmasına olanak tanır.
Desteklenen dosya formatları
Aspose.OCR for Javascript via C++ hemen hemen her [dosya]ile çalışabilir( https://docs.aspose.com/ocr/javascript-cpp/supported-file-formats/ ) bir tarayıcıdan veya kameradan alabilirsiniz. Tanıma sonuçları, kaydedilebilen, bir veritabanına aktarılabilen veya gerçek zamanlı olarak analiz edilebilen en popüler dosya ve veri alışverişi formatlarında döndürülür.
Görüntüler
- JPEG
- PNG
- TIFF
- BMP
Toplu OCR
- ZIP
Tanıma sonuçları
- Text
- JSON
- XML
Zahmetsiz Kurulum
Aspose.OCR for JavaScript for C++, herhangi bir harici bağımlılığın kurulmasını gerektirmeyen, kendi kendine yeten, indirilebilir bir paket olarak dağıtılır. HTML sayfanızın yanında paketini açmanız yeterlidir; herhangi bir görseli doğrudan tarayıcıda metne dönüştürmeye hazırsınız.
Sınırlama olmaksızın tamamen işlevsel bir OCR uygulamasının geliştirilmesine başlamak için deneme lisansı isteyin .
130+ Tanıma Dili
JavaScript OCR API, karma diller de dahil olmak üzere 130’dan fazla dili ve popüler yazma komut dosyalarını tanır:
Gelişmiş tanıma performansı ve güvenilirliği için dil algılamayı kitaplığa bırakın veya dili kendiniz tanımlayın.
- Genişletilmiş Latin alfabesi: İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Endonezce, Portekizce, Almanca, Vietnamca, Türkçe, İtalyanca, Lehçe ve 80’den fazla alfabe;
- Kiril alfabesi: Rusça, Ukraynaca, Kazakça, Sırpça, Belarusça, Bulgarca;
- Arapça, Farsça, Urduca;
- Hintçe, Marathi, Bhojpuri ve diğerleri de dahil olmak üzere Çin ve Devanagari alfabesi.
Her türlü içeriğe uygundur
JavaScript OCR API, karma diller de dahil olmak üzere 130’dan fazla dili ve popüler yazma komut dosyalarını tanır:
Gelişmiş tanıma performansı ve güvenilirliği için dil algılamayı kitaplığa bırakın veya dili kendiniz tanımlayın.
Ana Özellikler
Aspose.OCR for Javascript via C++ Aspose.OCR for JavaScript’in gelişmiş özelliklerini keşfedin.
Fotoğraf OCR’si
Akıllı telefon fotoğraflarından tarama düzeyinde doğrulukla metin çıkarın.
Aranabilir PDF
Herhangi bir taramayı tamamen aranabilir ve indekslenebilir bir belgeye dönüştürün.
URL tanıma
Yerel olarak indirmeden URL’deki bir resmi tanıyın.
Toplu tanıma
Çok sayfalı belgeler, klasörler ve arşivlerdeki tüm görselleri okuyun.
Herhangi bir yazı tipi ve stil
Tüm popüler yazı tipleri ve stillerdeki metni tanımlayın ve tanıyın.
Tanıma konusunda ince ayar yapın
En iyi tanıma sonuçları için her OCR parametresini ayarlayın.
JavaScript Kod Örnekleri
Aspose.OCR for JavaScript’i C++ aracılığıyla HTML sayfalarınıza ve Electron 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 sıradan olmaması nedeniyle durdurulmaktadır. OCR kitaplığımız, karanlık, döndürülmüş, çarpık ve gürültülü görüntüleri işleyebilen güçlü yerleşik görüntü ön işleme filtrelerine sahiptir. Tüm görüntü formatlarını desteklemesiyle birlikte akıllı telefon fotoğraflarının bile güvenilir bir şekilde tanınmasına olanak tanır. Ön işleme ve görüntü düzeltme işlemlerinin çoğu otomatik olarak yapıldığından, yalnızca zor durumlarda müdahale etmeniz gerekecektir.
Otomatik görüntü düzeltmelerini uygulama - 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 evrensel resimden metne dönüştürücü
Pek çok işletme, kuruluş ve kişi, kağıt belgelere olan bağımlılığı azaltmak için aktif olarak çalışıyor olsa da, bu hâlâ depolama ve paylaşım için en yaygın formattır. Fiziksel arşivlerle desteklenen taranmış belgeler mevzuata uygunluk, yasal amaçlar, uzun süreli yedekleme ve yedeklilik açısından yeterlidir. Ancak, mevcut taranmış içeriğe veya mevcut belgelerin bölümlerine dayalı olarak yeni içerik oluşturmaya yönelik iş durumları sıklıkla ortaya çıkar. С++ aracılığıyla Aspose.OCR for JavaScript, taranan bir sayfayı aranabilir ve düzenlenebilir bir metne dönüştürmeyi kolaylaştırır. İçerik yüksek doğruluk ve hızla tanınarak, manuel yazma zahmetinden ve zamanından tasarruf etmenizi sağlar ve özellikle büyük hacimli bilgilerle çalışırken insan hatası olmamasını sağlar.
Resmi belgeye dönüştür - 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 veri çıkarma
Saha sosyolojik araştırmalarının ham verileri veya envanter listeleri gibi sayısal veriler içeren büyük basılı tabloları yönetirken, manuel çıkarma, insan hatalarına son derece duyarlı, yavaş ve pratik olmayan bir süreç haline gelir. OCR, bilgilerin çıkarılmasını otomatikleştirmeye ve standartlaştırmaya yardımcı olarak tutarlı ve güvenilir sonuçlar sağlar. С++ aracılığıyla Aspose.OCR for JavaScript, taranan veya fotoğrafı çekilen tablo verilerinin makine tarafından okunabilen içeriğe dönüştürülmesini tamamen otomatik hale getirir. Çıkarılan veriler veritabanlarına kolayca entegre edilebilir ve analiz edilebilir, böylece daha bilinçli karar almaya katkıda bulunulabilir.
Tablo resminden metne - 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);