Čtěte a extrahujte text z obrázků pomocí Python API

Začínáme s Aspose.OCR pro Python via .NET

Doporučený způsob instalace Aspose.OCR pro Python via .NET je pomocí pip. Použijte následující příkaz pro hladkou instalaci.

 pip install aspose-ocr-python-net

Operace OCR s vysokou přesností pomocí Pythonu

Aspose.OCR pro Python via .NET je navrženo pro vysokou přesnost a spolehlivost. Knihovna obsahuje pokročilé modely strojového učení, které zlepšují přesnost extrakce textu, i u nakloněných nebo nízkokvalitních obrázků. Tato funkce je vhodná pro aplikace, které vyžadují spolehlivé rozpoznávání textu, například automatizované získávání dat ze skenovaných formulářů nebo dokumentů. Následující úryvek kódu ukazuje jednoduchou implementaci, kde je obrázek načten, zpracován a jeho rozpoznaný text zobrazen.

# 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)

Možnosti předzpracování obrázků

Knihovna Aspose.OCR pro Python via .NET poskytuje výkonné funkce předzpracování obrázků v Python aplikacích. Tyto funkce zvyšují přesnost OCR, například korekce sklonu, odstraňování šumu a normalizace obrázku. Tyto předzpracovatelské kroky jsou klíčové při práci s obrázky, které byly naskenovány za suboptimálních podmínek. Následující příklad ukazuje, jak vývojáři mohou provést operaci korekce sklonu, která zajišťuje, že text je přesně detekován, i když je obrázek mírně nakloněn nebo není dokonale zarovnán.

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)

Rozpoznávání rukopisu pomocí Pythonu

Aspose.OCR pro Python via .NET je velmi snadno použitelný a dokáže rozpoznávat jak tištěný, tak rukopisný text pouhými několika řádky Python kódu. Tato funkce je velmi užitečná pro aplikace jako digitalizace rukopisných poznámek nebo podpisů. Schopnost softwaru interpretovat různé styly textu zvyšuje jeho užitečnost v oblastech jako vzdělávání a právní dokumentace. Zde je příklad, který ukazuje, jak provést rozpoznávání rukopisu pomocí Python kódu.

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)

Vlastní oblasti obrázku pro OCR v Python aplikacích

Aspose.OCR pro Python via .NET poskytuje kompletní podporu pro rozpoznávání textu z konkrétní oblasti obrázku v Python aplikacích. Vývojáři mohou specifikovat konkrétní oblasti v obrázku pro OCR, což je užitečné v situacích, kdy jen část obrázku obsahuje relevantní text. Vývojáři mohou definovat vlastní oblasti pro OCR na obrázku, nastavit režimy rozpoznávání a upravit další parametry pro optimalizaci OCR procesu podle specifických požadavků aplikace. Zde je příklad, který ukazuje, jak vývojáři mohou rozpoznat jediný řádek textu pomocí několika řádků Python kódu.

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)