Principal API de OCR de Java para agregar operaciones de reconocimiento óptico de caracteres

Introducción a Aspose.OCR para Java

La forma recomendada de instalar Aspose.OCR para Java es utilizar Maven Repository. Utilice el siguiente comando para una instalación sin problemas.

 <repositories>
	<repository>
	<Id>AsposeJavaAPI</Id>
	<name>Aspose Java API;/name>
	<url>http://repository.aspose.com/repo/</url>
    </repository>
</repositories>

Extraer texto de imágenes mediante la API de Python

Aspose.OCR para Java ha incluido características muy útiles que permiten a los desarrolladores de software extraer texto de varios tipos de imágenes dentro de aplicaciones Python. La biblioteca ha incluido soporte para leer texto de imágenes rasterizadas como JPEG, PNG, WBMP, BMP, GIF y muchas más. Hay otras funciones útiles que forman parte de la biblioteca para manejar la extracción de texto, como leer texto de imágenes TIFF de varias páginas, extraer texto de una matriz de píxeles, leer imágenes en el modo de reconocimiento más rápido, reconocer una sola línea, extraer texto de recibos y muchas más. El siguiente ejemplo muestra cómo extraer texto de una imagen usando comandos Java.

AsposeOCR api = new AsposeOCR();
// Customize recognition
RecognitionSettings recognitionSettings = new RecognitionSettings();
recognitionSettings.setLanguage(Language.Ukr);
// Extract text from image
RecognitionResult result = api.RecognizePage("source.png", recognitionSettings);
// Show non-critical recognition problems
result.warnings.forEach((w) -> {
	System.out.println(w);
});
// Get recognition results as JSON
String resultJson = result.GetJson();

Leer áreas específicas de una imagen mediante la API de Java

Aspose.OCR para Java es una útil biblioteca de OCR que permite a los desarrolladores de software buscar y leer sólo áreas concretas de una imagen, no todo el texto, utilizando un par de líneas de código Java. Es una característica muy útil y puede resultar muy útil en el procesamiento por lotes de documentos uniformes como visas, licencias de conducir, tarjetas de identificación, etc. Admite funciones como extraer texto dentro de un rectángulo de imagen, extraer líneas con coordenadas, búsqueda automática de cuadros delimitadores de líneas y palabras, y muchas más. El siguiente ejemplo muestra cómo extraer texto dentro de un rectángulo usando código Java.

AsposeOCR api = new AsposeOCR();
// Define image regions
ArrayList regions = new ArrayList();
regions.add(new Rectangle(231,101,430,42));
regions.add(new Rectangle(546,224,123,26));
// Specify recognition settings
RecognitionSettings recognitionSettings = new RecognitionSettings();
recognitionSettings.setAutoDenoising(true);	
recognitionSettings.setRecognitionAreas(regions);
// Extract text from selected regions
RecognitionResult result = api.RecognizePage("source.png", recognitionSettings);
System.out.println("Name: " + result.recognitionAreasText.get(0));
System.out.println("Expiry: " + result.recognitionAreasText.get(1));

Seleccione áreas específicas del documento mediante la API de Java

La imagen de un documento puede contener numerosos bloques de diversos contenidos, como párrafos de texto, dibujos, diagramas, fórmulas, tablas, mapas, etc. Aspose.OCR para Java permite a los desarrolladores de software seleccionar y detectar áreas de interés particulares en una página con facilidad y realizar operaciones de OCR en ella. La biblioteca admite la detección automática de áreas y puede anularla seleccionando manualmente áreas de interés. El siguiente ejemplo demostró cómo los desarrolladores de software pueden habilitar la detección automática de áreas de documentos dentro de sus aplicaciones Java.

 // Create instance of OCR API
AsposeOCR api = new AsposeOCR();
// Enable automatic document areas detection
RecognitionSettings recognitionSettings = new RecognitionSettings();
recognitionSettings.setAllowedCharacters(CharactersAllowedType.LATIN_ALPHABET);
recognitionSettings.setDetectAreas(true);
// Extract text from image
RecognitionResult result = api.RecognizePage("source.png", recognitionSettings);
System.out.println("Recognition result:\n" + result.recognitionText + "\n\n");