Şəkillərdən Mətn Oxuma və Çıxarma Python API vasitəsilə

Aspose.OCR for Python via .NET ilə Başlamaq

Aspose.OCR for Python via .NET quraşdırmağın tövsiyə olunan yolu pip istifadə etməkdir. Zəhmət olmasa, problemsiz quraşdırma üçün aşağıdakı əmri istifadə edin.

 pip install aspose-ocr-python-net

Python vasitəsilə Yüksək Dəqiqlikli OCR Əməliyyatları

Aspose.OCR for Python via .NET yüksək dəqiqlik və dəqiqlik üçün hazırlanmışdır. Kitabxana, əyilmiş və ya aşağı həllolunmuş şəkillərdə belə mətn çıxarış dəqiqliyini artıran qabaqcıl maşın öyrənmə modellərini birləşdirir. Bu xüsusiyyət, skan edilmiş formalar və ya sənədlərdən avtomatik məlumat çıxarışı kimi etibarlı mətn tanıma tələb edən tətbiqlər üçün uyğundur. Aşağıdakı kod nümunəsi, bir şəkilin yüklənməsi, emal edilməsi və tanınmış mətninin göstərildiyi sadə bir həyata keçirilməni nümayiş etdirir.

# Initialize OCR engine
recognitionEngine = AsposeOcr()

# Add image to batch
input = OcrInput(InputType.SINGLE_IMAGE)
input.add("sample.png")

# Extract text from image
result = recognitionEngine.recognize(input)
# Display the recognition result
print(result[0].recognition_text)

Şəkil Ön Emal İmkanları

Aspose.OCR for Python via .NET kitabxanası Python tətbiqləri daxilində güclü şəkil ön emal xüsusiyyətləri təqdim edir. Bu xüsusiyyətlər, əyilmə düzəlişi, səs-küyün aradan qaldırılması və şəkil normallaşdırması kimi OCR dəqiqliyini artırır. Bu ön emal addımları, suboptimal şərtlərdə skan edilmiş şəkillərlə işləyərkən vacibdir. Aşağıdakı nümunə, inkişaf etdiricilərin əyilmə düzəlişi əməliyyatını necə həyata keçirə biləcəyini göstərir; bu, şəkil bir az əyilmiş və ya tam uyğun olmamış olsa belə, mətnin dəqiq aşkarlanmasını təmin edir.

from aspose.ocr import OcrEngine, SkewCorrection

ocr_engine = OcrEngine()

# Enable skew correction
ocr_engine.set_skew_correction(SkewCorrection.True)

ocr_engine.image = "skewed_image.png"
recognized_text = ocr_engine.get_text()
print("Corrected and Recognized Text:", recognized_text)

Python vasitəsilə Əl Yazısı Mətn Tanıma

Aspose.OCR for Python via .NET çox asan idarə olunur və yalnız bir neçə Python kod sətiri ilə çap edilmiş və əl yazısı mətnləri tanıya bilir. Bu xüsusiyyət, əl yazısı qeydləri və ya imzaların rəqəmsallaşdırılması kimi tətbiqlər üçün çox faydalıdır. Proqramın müxtəlif mətn üslublarını şərh etmə qabiliyyəti, təhsil və hüquqi sənədləşdirmə kimi sahələrdə faydalılığını artırır. Aşağıda Python kodu ilə Əl Yazısı Mətn Tanımanın necə həyata keçiriləcəyini göstərən bir nümunə var.

api = ocr.AsposeOcr()

''' add filters if you need '''
filters = ocr.models.preprocessingfilters.PreprocessingFilter()
#filters.add(ocr.models.preprocessingfilters.PreprocessingFilter.contrast_correction_filter())

''' initialize image collection and put images into it '''
input = ocr.OcrInput(ocr.InputType.SINGLE_IMAGE, filters)
input.add("Data\\OCR\\handwritten.jpg")

''' change recognition options if you need '''
settings = ocr.RecognitionSettings()
settings.detect_areas_mode=ocr.DetectAreasMode.PHOTO

''' run recognition '''
res = api.recognize_handwritten_text(input)
print(res[0].recognition_text)

Python Tətbiqlərində OCR Xüsusi Şəkil Bölgələri

Aspose.OCR for Python via .NET Python tətbiqləri daxilində bir şəkilin müəyyən bir sahəsindən mətn tanıma üçün tam dəstək təqdim edir. Proqram inkişaf etdiriciləri, yalnız şəkilin bir hissəsi müvafiq mətn ehtiva etdiyi hallarda faydalı olan, şəkil daxilində xüsusi bölgələri OCR üçün təyin edə bilərlər. İnkişaf etdiricilər, şəkil üzərində xüsusi OCR bölgələri təyin edə, tanıma rejimlərini qura və digər parametrləri tənzimləyərək OCR prosesini spesifik tətbiq tələblərinə uyğun optimallaşdıra bilərlər. Aşağıda proqram inkişaf etdiricilərinin yalnız bir neçə Python kod sətiri ilə tək sətir mətnini necə tanıya biləcəyini göstərən bir nümunə var.

api = AsposeOcr()

# Create OcrInput and add images
input = OcrInput(InputType.SINGLE_IMAGE)
input.add("sample_line.png")

# recognize without regions detection
settings = RecognitionSettings()
settings.recognize_single_line = True

result = api.recognize(input, settings)

print(result[0].recognition_text)