Text aus Bildern über Python-API lesen & extrahieren

Erste Schritte mit Aspose.OCR for Python via .NET

Die empfohlene Methode, Aspose.OCR for Python via .NET zu installieren, ist die Verwendung von pip. Bitte führen Sie den folgenden Befehl für eine reibungslose Installation aus.

 pip install aspose-ocr-python-net

OCR‑Operationen mit hoher Genauigkeit via Python

Aspose.OCR for Python via .NET ist für hohe Präzision und Genauigkeit konzipiert. Die Bibliothek integriert fortschrittliche Machine‑Learning‑Modelle, die die Genauigkeit der Textextraktion selbst bei schiefen oder niedrig aufgelösten Bildern verbessern. Diese Funktion macht sie geeignet für Anwendungen, die zuverlässige Texterkennung benötigen, etwa automatisierte Datenerfassung aus gescannten Formularen oder Dokumenten. Das folgende Code‑Snippet zeigt eine einfache Implementierung, bei der ein Bild geladen, verarbeitet und der erkannte Text ausgegeben wird.

# 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)

Bildvorverarbeitungs‑Fähigkeiten

Aspose.OCR for Python via .NET bietet leistungsstarke Bildvorverarbeitungs‑Funktionen innerhalb von Python‑Anwendungen. Diese Funktionen verbessern die OCR‑Genauigkeit, etwa durch Entzerrung, Rauschunterdrückung und Bildnormalisierung. Solche Vorverarbeitungsschritte sind entscheidend, wenn mit Bildern gearbeitet wird, die unter suboptimalen Bedingungen gescannt wurden. Das folgende Beispiel demonstriert, wie Entwickler die Entzerrungs‑Operation ausführen, die sicherstellt, dass Text genau erkannt wird, selbst wenn das Bild leicht gekippt oder nicht perfekt ausgerichtet ist.

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)

Handschriftliche Texterkennung via Python

Aspose.OCR for Python via .NET ist sehr einfach zu handhaben und kann sowohl gedruckten als auch handschriftlichen Text mit nur wenigen Zeilen Python‑Code erkennen. Diese Funktion ist äußerst nützlich für Anwendungen wie das Digitalisieren handschriftlicher Notizen oder Unterschriften. Die Fähigkeit der Software, verschiedene Textstile zu interpretieren, erhöht ihren Nutzen in Bereichen wie Bildung und juristischer Dokumentation. Im Folgenden ein Beispiel, das zeigt, wie handschriftliche Texterkennung mit Python‑Code durchgeführt wird.

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)

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)