Магія OCR: зображення в текст

Подолайте складність додатків OCR, у яких відсутні поширені сканери. Наш API може похвалитися потужними вбудованими фільтрами попередньої обробки зображень, які вміло справляються з повернутими, перекошеними та зашумленими зображеннями. У поєднанні з підтримкою всіх форматів зображень це забезпечує надійне розпізнавання навіть на фотографіях зі смартфона. Більшість процесів попередньої обробки та корекції зображень автоматизовані, тому ваше втручання потрібне лише у складних випадках.

// 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);

Інтегруйте виявлення та розпізнавання тексту у свої програми Java. Легко отримуйте точні результати з фотографій, розширюючи можливості обробки зображень. Розширте можливості обробки зображень, отримуючи точні результати з фотографій.

// 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);
});

Оптичне розпізнавання символів вимагає ресурсів. Наш API пропонує гнучкі способи збалансувати класичну тріаду час-ціна-якість. Це дозволяє обмежити кількість потоків, що використовуються механізмом розпізнавання. Хоча це налаштування може призвести до меншої швидкості розпізнавання, воно дає змогу виділяти ресурси для одночасних завдань, таких як паралельна обробка зображень, операції веб-сервера, керування базами даних або фоновий аналіз даних.

• Вибирайте між ретельним розпізнаванням і швидким розпізнаванням.
• Укажіть кількість потоків, призначених для розпізнавання, або дозвольте бібліотеці автоматично масштабуватись відповідно до кількості ядер процесора.
• Звільніть центральний процесор, переклавши обчислення на графічний процесор.

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

Якщо ваші зображення є високоякісними сканами без перекосів або спотворень, ви можете використовувати найшвидший режим розпізнавання, який споживає мінімально можливі ресурси, використовуючи:

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);
});