1. منتجات
  2.   OCR
  3.   JavaScript
  4.   Aspose.OCR for JavaScript via a C++

Aspose.OCR for JavaScript via a C++

 
 

أفضل واجهة برمجة تطبيقات JavaScript OCR للتعرف البصري على الأحرف

تسمح واجهة برمجة تطبيقات JavaScript OCR المتقدمة لمحترفي البرامج بدمج وظائف التعرف الضوئي على الحروف في المشروعات المستندة إلى الويب واستخراج النص بالإضافة إلى الصور من ملفات PDF والمستندات الأخرى عبر الإنترنت.

في عالم اليوم الرقمي سريع الخطى، تبحث الشركات والأفراد على حد سواء باستمرار عن حلول مبتكرة لتبسيط عملياتهم. أصبحت تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) أداة لا تقدر بثمن في هذا المسعى، مما يسمح باستخراج النص تلقائيًا من الصور والمستندات الممسوحة ضوئيًا. يعد Aspose.OCR لـ JavaScript عبر C++ حلاً قويًا للتعرف الضوئي على الحروف، وعلى الرغم من أنه مصمم بشكل أساسي لتطبيقات .NET فمن الممكن دمجها مع JavaScript عبر واجهة برمجة تطبيقات C++. يمكنه التعرف على النص بلغات متعددة، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات العالمية ويدعم تنسيقات الصور المتنوعة، بما في ذلك JPEG وPNG وBMP وTIFF وغيرها الكثير.

Aspose.OCR هي مكتبة قوية للتعرف البصري على الأحرف تعمل على تبسيط عملية استخراج النص من الصور والمستندات. على الرغم من أنه مصمم بشكل أساسي لتطبيقات .NET، إلا أنه يمكن لمطوري البرامج استخدام برنامج تضمين JavaScript لإنشاء تطبيق التعرف الضوئي على الحروف (OCR) الخاص بهم في JavaScript. يمكن لهذا التطبيق قبول ملفات الصور، واستدعاء C++ API لاستخراج النص، وعرض النص الذي تم التعرف عليه أو معالجته حسب الحاجة. تدعم المكتبة العديد من الميزات المتقدمة مثل إمكانية التعامل مع أي صورة يمكنك الحصول عليها من ماسح ضوئي أو كاميرا، والعثور على الكلمات التي بها أخطاء إملائية وتصحيحها تلقائيًا، والتعرف على الصور المقدمة كروابط ويب، والتعرف على ملفات PDF وTIFF متعددة الصفحات، والحفاظ على التنسيق وما إلى ذلك.

يوفر Aspose.OCR لـ JavaScript عبر C++ دقة عالية في التعرف على النص، وذلك بفضل الخوارزميات المتقدمة وإمكانيات التعلم الآلي. يؤدي دمج Aspose.OCR مع JavaScript عبر واجهة برمجة تطبيقات C++ إلى فتح إمكانيات جديدة لاستخدام تقنية التعرف الضوئي على الحروف في تطبيقات الويب. يمكن لمطوري البرامج تسخير قوة واجهة برمجة التطبيقات (API) لأتمتة استخراج النص من الصور والمستندات الممسوحة ضوئيًا، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين الكفاءة والإنتاجية في مختلف الصناعات. واجهة برمجة التطبيقات والوثائق المباشرة تجعله في متناول المطورين بمستويات مختلفة من الخبرة.

Previous Next

البدء باستخدام Aspose.OCR لجافا

الطريقة الموصى بها لتثبيت Aspose.OCR لـ JavaScript عبر C++ هي استخدام npm. الرجاء استخدام الأمر التالي للتثبيت السلس.

قم بتثبيت Aspose.OCR لـ JavaScript عبر C++ عبر npm

 NuGet\Install-Package Aspose.Ocr.Cpp -Version 23.8.0 

يمكنك تنزيل المكتبة مباشرةً من صفحة المنتج Aspose.OCR

استخراج النص من الصور عبر JavaScript API

يتضمن Aspose.OCR لـ JavaScript عبر C++ دعمًا كاملاً لتحميل النص واستخراجه من أنواع مختلفة من الصور داخل تطبيقات JavaScript. تتضمن واجهة برمجة التطبيقات (API) دعمًا لبعض تنسيقات ملفات الصور الشائعة، مثل JPEG وPNG وGIF وTIFF وPDF وBMP وغيرها الكثير. هناك العديد من مرشحات المعالجة المتاحة التي تمكن مطوري البرامج من التعرف على الصور التي تم تدويرها، والمنحرفة، والمزعجة. علاوة على ذلك، يتم إرجاع نتائج التعرف بتنسيقات تبادل المستندات والبيانات الأكثر شيوعًا. يوضح المثال التالي كيف يمكن استخدام أوامر JavaScript لتحميل النص واستخراجه من الصورة.

كيفية تنفيذ استخراج النص من الصور عبر JavaScript API؟

const express = require('express');
const multer = require('multer');  // For handling file uploads
const child_process = require('child_process');

const app = express();
const port = 3000;

// Configure multer for handling file uploads
const storage = multer.memoryStorage();
const upload = multer({ storage: storage });

app.post('/process-image', upload.single('image'), (req, res) => {
    // Save the uploaded image to a file (you might need additional processing here)
    const imageBuffer = req.file.buffer;
    const fs = require('fs');
    fs.writeFileSync('input.jpg', imageBuffer);

    // Execute the C++ backend
    const child = child_process.spawn('./your_cpp_program', []);

    // Capture the output from the C++ backend
    let extractedText = '';
    child.stdout.on('data', (data) => {
        extractedText += data.toString();
    });

    // When the C++ process exits
    child.on('close', (code) => {
        if (code === 0) {
            res.send({ text: extractedText });
        } else {
            res.status(500).send({ error: 'OCR processing failed' });
        }
    });
});

app.listen(port, () => {
    console.log(`Server listening at http://localhost:${port}`);
});

التعرف على المناطق المحددة من الصورة عبر JS API

تضمن Aspose.OCR لـ JavaScript عبر C++ وظائف كاملة تمكن مطوري البرامج من تحميل منطقة معينة والتعرف عليها داخل الصورة باستخدام JavaScript API. يمكن للمكتبة التعرف على الصورة بأكملها أو المناطق المحددة فقط؛ يحدد الكلمات أو الأسطر أو الفقرات. وهو يدعم الكشف والتعرف على جميع المحارف وأنماط الخطوط الشائعة، بما في ذلك النص المكتوب بخط اليد مع سرعة ودقة التعرف الفائقة.

كيفية التعرف على منطقة الصورة المحددة باستخدام JavaScript API؟

document.getElementById('process-button').addEventListener('click', () => {
    const selectedArea = {
        x: 100,  // Define the selected area's coordinates (x, y, width, height)
        y: 100,
        width: 200,
        height: 100,
    };

    const imageBlob = captureSelectedAreaAsBlob(selectedArea);  // Implement this function to capture the selected area as an image blob

    const formData = new FormData();
    formData.append('image', imageBlob);

    fetch('/api/ocr/recognize-selected-area', {
        method: 'POST',
        body: formData,
        headers: {
            'Accept': 'application/json',
        },
    })
    .then(response => response.json())
    .then(data => {
        // Handle the recognized text response
        console.log(data.text);
    })
    .catch(error => {
        console.error(error);
    });
});

دعم التدقيق الإملائي التلقائي في تطبيقات JS

تضمن Aspose.OCR لـ JavaScript عبر C++ دعمًا قويًا للغاية للتدقيق الإملائي وآلية التصحيح داخل تطبيقات JavaScript. في بعض الأحيان قد تتسبب الخطوط غير القياسية في التعرف على أحرف أو كلمات معينة بشكل غير صحيح. ولزيادة تعزيز عملية التعرف، قامت المكتبة بتوفير مدقق إملائي قوي يمكّن مطوري البرامج من البحث عن الأخطاء الإملائية وتصحيحها تلقائيًا. تدعم المكتبة العديد من الميزات المتقدمة مثل التصحيح الإملائي التلقائي، والحصول على قائمة الكلمات التي بها أخطاء إملائية، والعمل مع القواميس المخصصة وما إلى ذلك.

 عربي