C++-OCR-API zum Hinzufügen von OCR-Funktionen

Erste Schritte mit Aspose.OCR für C++

Die empfohlene Methode zur Installation von Aspose.OCR für C++ ist die Verwendung von NuGet. Für eine reibungslose Installation verwenden Sie bitte den folgenden Befehl.

 NuGet\Install-Package Aspose.Ocr.Cpp -Version 23.4.0

Effiziente Textextraktion in C++-Apps

Aspose.OCR für C++ bietet einen zuverlässigen und effizienten Ansatz zum Extrahieren von Text aus einer Vielzahl von Dateiformaten, einschließlich gescannter Dokumente, Bilder, PDF-Dateien, mehrseitiges TIFF, Pixelarray, Quittungen usw. Es nutzt hochentwickelte OCR-Algorithmen, um Text mit hoher Genauigkeit zu erkennen und zu extrahieren, wobei die ursprüngliche Formatierung und Struktur erhalten bleibt. Die Bibliothek unterstützt eine Vielzahl von Sprachen, wodurch sie für mehrsprachige Anwendungen geeignet ist und Entwicklern die mühelose Extraktion von Texten aus verschiedenen Quellen ermöglicht. Das folgende Beispiel zeigt, wie Text über die C++-API aus einem TIFF-Bild extrahiert wird.

std::string image_path = "source.tiff";
const size_t len = 4096;
wchar_t buffer[len] = { 0 };
RecognitionSettings settings;
settings.language_alphabet = language::ukr;
size_t res_len = aspose::ocr::page_tiff("1.tif;2.tif", buffer, len, set);
std::wcout << buffer;

Bestimmte Bereiche von Bildern über C++ lesen

Aspose.OCR für C++ erleichtert Softwareentwicklern das Lesen eines bestimmten Bereichs eines Bildes und das Extrahieren von Text aus diesen Bereichen oder Regionen in C++-Anwendungen. Diese Funktion ist besonders nützlich, wenn Sie nur Text aus bestimmten Abschnitten eines Bildes extrahieren müssen und irrelevante Inhalte ausschließen möchten. Die Bibliothek bietet eine einfache und effiziente Methode, dies zu erreichen. Unten finden Sie ein Beispielcode-Snippet, das zeigt, wie bestimmte Bildbereiche mit Aspose.OCR für C++ gelesen werden.

// Load the image
System::SharedPtr imageStream = System::MakeObject(new System::IO::FileStream(u"image.jpg", System::IO::FileMode::Open));
// Initialize OCR engine
System::SharedPtr ocrEngine = System::MakeObject();
// Set the image for OCR
ocrEngine->Image = imageStream;
// Set the rectangle coordinates for the specific area to read
System::SharedPtr areaRect = System::MakeObject(10, 10, 200, 100);
ocrEngine->Config->SetArea(areaRect);
// Perform OCR on the specified area
ocrEngine->Process();
// Retrieve the extracted text from the specific area
System::String extractedText = ocrEngine->Text;
// Display the extracted text
std::cout << "Extracted Text: " << extractedText.ToUtf8String() << std::endl;

Bildvorverarbeitung über C++ API

Aspose.OCR für C++ bietet eine standardisierte Möglichkeit, Ihre Inhalte für OCR vorzubereiten und genaue OCR-Ergebnisse zu erzielen. Die Bibliothek bietet eine Reihe fortschrittlicher Bildvorverarbeitungstechniken. Diese Techniken verbessern die Bildqualität, korrigieren perspektivische Verzerrungen, entfernen Rauschen und optimieren den Texterkennungsprozess. Durch den Einsatz der Bildvorverarbeitung können Entwickler die OCR-Genauigkeit erheblich verbessern, insbesondere beim Umgang mit anspruchsvollen Bildern oder Dokumenten mit komplexen Layouts. Auf dasselbe Bild können mehrere Vorverarbeitungsfilter angewendet werden, um die Erkennungsqualität weiter zu verbessern.

 // Recognition settings
std::string image_path = "source.png";
const size_t len = 4096;
wchar_t buffer[len] = { 0 };
RecognitionSettings settings;
settings.auto_denoising = true;
size_t res_len = aspose::ocr::page_settings(image_path.c_str(), buffer, len, settings);
std::wcout << buffer;

// apply Preprocessing filter

std::string image_path = "source.png";
custom_preprocessing_filters filters_;
filters_.filter_1 = OCR_IMG_PREPROCESS_AUTODENOISING;
asposeocr_preprocess_page_and_save(image_path.c_str(), "result.png", filters_);
 

Erkennungsergebnisse in anderen Formaten speichern

Aspose.OCR für C++ ermöglicht Softwareentwicklern die Erkennung von Text aus zahlreichen gängigen Dateiformaten wie PDF, JPEG, PNG, TIFF, BMP und mehr. Mit der API können Entwickler Erkennungsergebnisse in mehreren Formaten speichern, sodass sie geteilt, in einer Datenbank gespeichert, angezeigt oder analysiert werden können. Softwareentwickler können Erkennungsergebnisse als Datei, Text, JSON oder XML speichern. Die Bibliothek ermöglicht das Festlegen von Schwellenwerten für die Erkennungszuverlässigkeit, sodass Softwareentwickler Texte mit niedrigem Konfidenzniveau herausfiltern können. Diese Funktion erweist sich bei der Verarbeitung großer Textmengen als unschätzbar wertvoll und stellt sicher, dass nur zuverlässige und genaue Ergebnisse extrahiert werden. Die folgenden Beispiele zeigen, wie Erkennungsergebnisse mithilfe von C++-Befehlen als Datei gespeichert werden.

directory dir(".");
const string current_dir = dir.full_name();
const string image = current_dir + "p.png";
const size_t len = 6000;
wchar_t buffer[len] = { 0 };
RecognitionSettings settings;
settings.save_format = file_format::docx;
aspose::ocr::page_save(image.c_str(), "result.docx", settings);