Leer y Extraer Texto de Imágenes mediante la API de Python

Comenzando con Aspose.OCR para Python vía .NET

La forma recomendada de instalar Aspose.OCR para Python vía .NET es usando pip. Por favor, use el siguiente comando para una instalación sin problemas.

 pip install aspose-ocr-python-net

Operaciones OCR con alta precisión mediante Python

Aspose.OCR para Python vía .NET está diseñada para alta precisión y exactitud. La biblioteca incorpora modelos avanzados de aprendizaje automático que mejoran la precisión de extracción de texto, incluso con imágenes inclinadas o de baja resolución. Esta característica la hace adecuada para aplicaciones que requieren reconocimiento de texto fiable, como la extracción automática de datos de formularios o documentos escaneados. El siguiente fragmento de código muestra una implementación simple donde se carga una imagen, se procesa y se muestra el texto reconocido.

# 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)

Capacidades de preprocesamiento de imágenes

La biblioteca Aspose.OCR para Python vía .NET proporciona potentes funciones de preprocesamiento de imágenes dentro de aplicaciones Python. Estas funciones mejoran la precisión del OCR, como la corrección de inclinación, eliminación de ruido y normalización de la imagen. Estos pasos de preprocesamiento son cruciales cuando se trabaja con imágenes que pueden haber sido escaneadas en condiciones subóptimas. El siguiente ejemplo muestra cómo los desarrolladores pueden ejecutar la operación de corrección de inclinación, lo que garantiza que el texto se detecte con precisión, incluso si la imagen está ligeramente inclinada o no está perfectamente alineada.

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)

Reconocimiento de texto manuscrito mediante Python

Aspose.OCR para Python vía .NET es muy fácil de usar y puede reconocer tanto texto impreso como manuscrito con solo un par de líneas de código Python. Esta característica es muy útil para aplicaciones como la digitalización de notas manuscritas o firmas. La capacidad del software para interpretar varios estilos de texto aumenta su utilidad en sectores como la educación y la documentación legal. A continuación se muestra un ejemplo que ilustra cómo realizar reconocimiento de texto manuscrito usando código Python.

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)