Bibliothèque OCR Node.js pour Reconnaître/Extraire le Texte des Images

Commencer avec la bibliothèque Aspose.OCR pour Node.js via C++

La méthode recommandée pour installer la bibliothèque Aspose.OCR pour Node.js via C++ est d'utiliser npm. Veuillez utiliser la commande suivante pour une installation fluide.

 npm install aspose-ocr-cloud 

La bibliothèque Aspose.OCR pour Node.js via C++ offre une fonctionnalité complète pour effectuer des opérations de reconnaissance optique de caractères (OCR) sur diverses images. En quelques lignes de code, les développeurs peuvent reconnaître et extraire du texte d'images au sein d'applications Node.js. L'API prend en charge divers formats d'image populaires, tels que JPEG, PNG, GIF, TIFF, PDF, BMP, et bien d'autres. Plusieurs fonctionnalités importantes font partie de la bibliothèque, comme la reconnaissance d'images tournées, inclinées et bruitées. De plus, les développeurs peuvent enregistrer les résultats de reconnaissance dans les formats de documents et d'échange de données les plus populaires. L'exemple suivant montre comment des commandes JavaScript peuvent être utilisées pour charger et extraire du texte d'une image.

Comment reconnaître du texte à partir d'une image dans les applications Node.js ?

let source = Module.WasmAsposeOCRInput();
source.url = internalFileName;
let batch = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
batch.push_back(source);

// Send image for OCR
var result = Module.AsposeOCRRecognize(batch);
// Output extracted text to the console
var text = Module.AsposeOCRSerializeResult(
              result, Module.ExportFormat.text);

console.log(text);

Reconnaissance du texte manuscrit dans les applications Node.js

La bibliothèque Aspose.OCR pour Node.js via C++ facilite la reconnaissance du texte manuscrit dans vos propres applications Node.js. Elle peut reconnaître le texte manuscrit en plus du texte imprimé, élargissant ainsi son utilisabilité à un plus grand nombre de documents. Les développeurs peuvent activer le mode texte manuscrit pour reconnaître ce type de texte. Il est également possible de reconnaître une image depuis une URL sans la télécharger localement. L'exemple suivant montre comment les développeurs peuvent charger et reconnaître du texte manuscrit dans les applications node.js.

const recognizeHandwritten = true;

ocrApi.recognizeFromContent('eng', recognizeHandwritten, imageBuffer, (error, data) => {
  if (error) throw error;

  console.log('Extracted Handwritten Text:', data.text);
});

Support de la reconnaissance basée sur les modèles

La reconnaissance basée sur les modèles consiste à définir un modèle qui spécifie la mise en page et les zones d'intérêt d'un document. La reconnaissance basée sur les modèles avec Aspose.OCR pour Node.js via C++ offre une méthode structurée et précise pour extraire des données de documents à mise en page fixe. Cette fonctionnalité est utile pour extraire des champs spécifiques de formulaires, factures et autres documents à modèle. Voici un exemple très utile montrant comment les développeurs peuvent charger le modèle et l'appliquer à une image pour l'OCR dans les applications Node.js.

const fs = require('fs');
const { OcrApi, AsposeApp, TemplateApi } = require('aspose-ocr-cloud');

const appSid = 'your-app-sid';
const appKey = 'your-app-key';

AsposeApp.appSID = appSid;
AsposeApp.appKey = appKey;

const ocrApi = new OcrApi();
const templateApi = new TemplateApi();

const imagePath = 'path/to/your/invoice.jpg';
const templatePath = 'path/to/your/template.json';

fs.readFile(imagePath, (err, imageBuffer) => {
  if (err) throw err;

  fs.readFile(templatePath, (err, templateBuffer) => {
    if (err) throw err;

    // Load the template
    templateApi.addTemplate(templateBuffer, (error, templateId) => {
      if (error) throw error;

      // Apply the template to the image
      ocrApi.recognizeFromTemplate(imageBuffer, templateId, (error, result) => {
        if (error) throw error;

        console.log('Extracted Data:', result.fields);
      });
    });
  });
});

Préserver le formatage du texte dans les opérations OCR

Préserver le formatage du texte lors des opérations OCR est crucial pour les applications où la structure, les styles de police et la mise en page du texte sont importants. En plus d'extraire du texte brut, Aspose.OCR pour Node.js via C++ peut également préserver le formatage du texte reconnu, y compris les styles de police, les tailles et les couleurs. Cela est particulièrement utile pour le traitement de documents où le formatage du texte est essentiel. Ci‑dessous un exemple démontrant comment les développeurs peuvent préserver le formatage du texte à l'aide de l'API Aspose.OCR.

const fs = require('fs');
const { OcrApi, AsposeApp, OCRFormat, OCRRecognitionSettings } = require('aspose-ocr-cloud');

const appSid = 'your-app-sid';
const appKey = 'your-app-key';

AsposeApp.appSID = appSid;
AsposeApp.appKey = appKey;

const ocrApi = new OcrApi();

const imagePath = 'path/to/your/document.jpg';

fs.readFile(imagePath, (err, imageBuffer) => {
  if (err) throw err;

  const recognitionSettings = new OCRRecognitionSettings();
  recognitionSettings.setDetectAreas(true);
  recognitionSettings.setDetectText(true);
  recognitionSettings.setDetectItalic(true);
  recognitionSettings.setDetectBold(true);

  ocrApi.recognizeWithSettings(imageBuffer, OCRFormat.TEXT, recognitionSettings, (error, data) => {
    if (error) throw error;

    const formattedText = data.text;
    const formattingDetails = data.textAreas;

    console.log('Extracted Text with Formatting:', formattedText);
    console.log('Formatting Details:', formattingDetails);
  });
});