Lire et Extraire le Texte des Images via l'API Python

Commencer avec Aspose.OCR for Python via .NET

La méthode recommandée pour installer Aspose.OCR for Python via .NET est d'utiliser pip. Veuillez utiliser la commande suivante pour une installation fluide.

 pip install aspose-ocr-python-net

Opérations OCR avec haute précision via Python

Aspose.OCR for Python via .NET est conçu pour une haute précision et exactitude. La bibliothèque intègre des modèles d'apprentissage automatique avancés qui améliorent la précision de l'extraction de texte, même avec des images inclinées ou de faible résolution. Cette fonctionnalité la rend adaptée aux applications nécessitant une reconnaissance fiable du texte, comme l'extraction automatisée de données à partir de formulaires ou documents numérisés. Le fragment de code suivant montre une implémentation simple où une image est chargée, traitée, et son texte reconnu est affiché.

# 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)

Capacités de prétraitement d'image

La bibliothèque Aspose.OCR for Python via .NET offre de puissantes fonctionnalités de prétraitement d'image dans les applications Python. Ces fonctionnalités améliorent la précision de l'OCR, telles que la correction de l'inclinaison, la suppression du bruit et la normalisation de l'image. Ces étapes de prétraitement sont cruciales lorsqu'on travaille avec des images qui ont pu être numérisées dans des conditions sous-optimales. L'exemple suivant montre comment les développeurs peuvent effectuer l'opération de correction d'inclinaison qui garantit que le texte est détecté avec précision, même si l'image est légèrement inclinée ou mal alignée.

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)

Reconnaissance de texte manuscrit via Python

Aspose.OCR for Python via .NET est très facile à manipuler et peut reconnaître à la fois le texte imprimé et manuscrit avec seulement quelques lignes de code Python. Cette fonctionnalité est très utile pour des applications telles que la numérisation de notes manuscrites ou de signatures. La capacité du logiciel à interpréter différents styles de texte renforce son utilité dans des secteurs comme l'éducation et la documentation juridique. Voici un exemple montrant comment effectuer la reconnaissance de texte manuscrit en utilisant du code 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)

Régions d'image personnalisées OCR dans les applications Python

Aspose.OCR for Python via .NET offre un support complet pour la reconnaissance de texte à partir d'une zone particulière d'une image dans les applications Python. Les développeurs peuvent spécifier des régions précises au sein d'une image pour l'OCR, ce qui est utile dans les scénarios où seule une partie de l'image contient du texte pertinent. Les développeurs peuvent définir des régions personnalisées pour l'OCR sur une image, définir les modes de reconnaissance et ajuster d'autres paramètres afin d'optimiser le processus OCR selon les exigences spécifiques de l'application. Voici un exemple montrant comment les développeurs peuvent reconnaître une ligne de texte unique avec seulement quelques lignes de code Python.

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)