পাইথন API মাধ্যমে ছবি থেকে টেক্সট পড়া ও নিষ্কাশন করুন

Aspose.OCR for Python via .NET দিয়ে শুরু করা

Aspose.OCR for Python via .NET ইনস্টল করার সুপারিশকৃত পদ্ধতি হল pip ব্যবহার করা। মসৃণ ইনস্টলেশনের জন্য দয়া করে নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করুন।

 pip install aspose-ocr-python-net

Python দিয়ে উচ্চ নির্ভুলতার OCR অপারেশন

Aspose.OCR for Python via .NET উচ্চ নির্ভুলতা ও সঠিকতার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। লাইব্রেরিটি উন্নত মেশিন লার্নিং মডেল অন্তর্ভুক্ত করে যা টেক্সট নিষ্কাশনের নির্ভুলতা বাড়ায়, এমনকি বিকৃত বা কম রেজোলিউশনের ছবির ক্ষেত্রেও। এই বৈশিষ্ট্যটি এমন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযুক্ত যা নির্ভরযোগ্য টেক্সট স্বীকৃতি প্রয়োজন, যেমন স্ক্যান করা ফর্ম বা ডকুমেন্ট থেকে স্বয়ংক্রিয় ডেটা নিষ্কাশন। নিম্নলিখিত কোড স্নিপেটটি একটি সহজ বাস্তবায়ন দেখায় যেখানে একটি ছবি লোড করা হয়, প্রক্রিয়াকরণ করা হয় এবং স্বীকৃত টেক্সট প্রদর্শন করা হয়।

# 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)

ইমেজ প্রি-প্রসেসিং সক্ষমতা

Aspose.OCR for Python via .NET লাইব্রেরি পাইথন অ্যাপ্লিকেশনের ভিতরে শক্তিশালী ইমেজ প্রি-প্রসেসিং ফিচার প্রদান করে। এই ফিচারগুলো OCR নির্ভুলতা বাড়ায়, যেমন স্কিউ সংশোধন, নয়েজ অপসারণ এবং ইমেজ নরমালাইজেশন। এই প্রি-প্রসেসিং ধাপগুলো গুরুত্বপূর্ণ যখন ছবিগুলো কম মানের স্ক্যানিং শর্তে নেওয়া হয়। নিম্নলিখিত উদাহরণটি দেখায় কীভাবে ডেভেলপাররা স্কিউ সংশোধন অপারেশন সম্পাদন করতে পারেন, যা টেক্সটকে সঠিকভাবে সনাক্ত করে, যদিও ছবি সামান্য ঝুঁকে থাকে বা পুরোপুরি সোজা না থাকে।

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 দিয়ে হ্যান্ডরাইটেন টেক্সট স্বীকৃতি

Aspose.OCR for Python via .NET ব্যবহার করা খুবই সহজ এবং এটি প্রিন্টেড ও হ্যান্ডরাইটেন উভয় টেক্সটই কয়েকটি লাইনের কোড দিয়ে স্বীকৃতি করতে পারে। এই বৈশিষ্ট্যটি হ্যান্ডরাইটেন নোট বা স্বাক্ষর ডিজিটাইজ করার মতো অ্যাপ্লিকেশনের জন্য খুবই উপযোগী। সফটওয়্যারের এই ক্ষমতা বিভিন্ন স্টাইলের টেক্সট ব্যাখ্যা করতে পারে, যা শিক্ষা ও আইনি ডকুমেন্টেশন মতো সেক্টরে এর ব্যবহারিকতা বাড়ায়। নিচে একটি উদাহরণ দেওয়া হয়েছে যা দেখায় কীভাবে Python কোড ব্যবহার করে হ্যান্ডরাইটেন টেক্সট স্বীকৃতি সম্পাদন করা যায়।

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 অ্যাপে OCR কাস্টম ইমেজ রিজিয়ন

Aspose.OCR for Python via .NET Python অ্যাপ্লিকেশনের ভিতরে ইমেজের নির্দিষ্ট একটি এলাকার টেক্সট স্বীকৃতির জন্য সম্পূর্ণ সমর্থন প্রদান করে। সফটওয়্যার ডেভেলপাররা ইমেজের নির্দিষ্ট অঞ্চল নির্ধারণ করতে পারেন OCR এর জন্য, যা তখনই উপকারী যখন শুধুমাত্র ইমেজের একটি অংশে প্রাসঙ্গিক টেক্সট থাকে। ডেভেলপাররা ইমেজে কাস্টম রিজিয়ন নির্ধারণ করতে পারেন, স্বীকৃতি মোড সেট করতে পারেন এবং অন্যান্য প্যারামিটার সামঞ্জস্য করে OCR প্রক্রিয়াকে নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন চাহিদা অনুযায়ী অপ্টিমাইজ করতে পারেন। নিচে একটি উদাহরণ দেওয়া হয়েছে যা দেখায় কীভাবে সফটওয়্যার ডেভেলপাররা কয়েকটি লাইনের Python কোড দিয়ে এক লাইন টেক্সট স্বীকৃতি করতে পারেন।

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)