1. מוצרים
  2.   OCR
  3.   Node.js
  4.   Aspose.OCR library for Node.js via C++

Aspose.OCR library for Node.js via C++

 
 

Node.js OCR Library to Recognize/Extract Image's Text

To Node.js OCR API enables Software Developers to Extract ofText from Images, Scanned Documents, Photos & Screenshots as well as Automate Tasks That Involve Text Recognition.

ספריית Aspose.OCR ל-Node.js באמצעות C++ היא ספרייה חזקה המספקת יכולות זיהוי תווים אופטי (OCR) למפתחי תוכנה העובדים עם יישומי Node.js. ספרייה זו היא חלק מחבילת Aspose, הידועה בפתרונות עיבוד מסמכים חזקים ואמינים. התכונה המרכזית שלה היא היכולת לזהות ולחלץ טקסט מתמונות, מסמכים סרוקים, תמונות, צילומי מסך ועוד. הספרייה יכולה גם לזהות טקסט כתוב ידנית בנוסף לטקסט מודפס, מה שמרחיב את השימושיות למגוון רחב יותר של מסמכים. בנוסף לחילוץ טקסט פשוט, היא יכולה גם לשמר את העיצוב של הטקסט המזוהה, כולל סגנונות גופן, גדלים וצבעים.

אחת התכונות הבולטות של ספריית Aspose.OCR ל-Node.js היא התמיכה בפורמטים מרובים של תמונות, כולל JPEG, PNG, BMP, TIFF ועוד רבים. גמישות זו מאפשרת למפתחים לעבוד עם מגוון רחב של תמונות, מה שמקל על עיבוד סוגים שונים של מסמכים וגרפיקה. בנוסף, היא מציעה אלגוריתמים מתקדמים של OCR שמבטיחים חילוץ טקסט מדויק ואמין. בעזרת טכניקות זיהוי מתוחכמות, הספרייה יכולה לפרש טקסט מתמונות גם במקרים שבהם הטקסט מוטה, מטושטש או מעוות.

ספריית Aspose.OCR ל-Node.js תומכת במגוון רחב של שפות, מה שהופך אותה למתאימה ליישומים גלובליים. היא יכולה לזהות טקסט ביותר מ‑130 שפות כולל אנגלית, ספרדית, צרפתית, גרמנית, איטלקית, פורטוגזית, סינית, יפנית ועוד רבות. הספרייה תוכננה עם דגש על ביצועים וקנה מידה, ולכן היא יכולה להתמודד עם נפחי תמונות גדולים ביעילות. היא מאפשרת למפתחים להגדיר תבניות מותאמות למסמכים מובנים – תכונה שימושית לחילוץ שדות ספציפיים מטפסים, חשבוניות ומסמכים תבניתיים אחרים. בסך הכל, ספריית Aspose.OCR היא כלי ערך למפתחים המעוניינים לשלב פונקציונליות OCR ביישומי Node.js שלהם.

Previous Next

התחלת עבודה עם ספריית Aspose.OCR ל-Node.js באמצעות C++

הדרך המומלצת להתקנת ספריית Aspose.OCR ל-Node.js באמצעות C++ היא באמצעות npm. אנא השתמשו בפקודה שלהלן להתקנה חלקה.

התקנת ספריית Aspose.OCR ל-Node.js באמצעות C++ דרך npm

 npm install aspose-ocr-cloud

אתם יכולים להוריד את הספרייה ישירות מדף המוצר Aspose.OCR

ספריית Aspose.OCR ל-Node.js באמצעות C++ מספקת פונקציונליות מלאה לביצוע פעולות זיהוי תווים אופטי (OCR) על מגוון תמונות. עם כמה שורות קוד בלבד, מפתחים יכולים לזהות ולחלץ טקסט מתמונות בתוך יישומי Node.js. ה-API כולל תמיכה במגוון פורמטים פופולריים של קבצי תמונה, כגון JPEG, PNG, GIF, TIFF, PDF, BMP ועוד רבים. קיימות מספר תכונות חשובות כחלק מהספרייה, כגון זיהוי תמונות מסובבות, מוטות ורועשות. בנוסף, מפתחים יכולים לשמור את תוצאות הזיהוי בפורמטים הפופולריים ביותר להחלפת מסמכים ונתונים. הדוגמה שלהלן מציגה כיצד ניתן להשתמש בפקודות JavaScript לטעון ולחלץ טקסט מתמונה.

כיצד לזהות טקסט מתמונה ביישומי 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);

זיהוי טקסט כתוב ידנית ביישומי Node.js

ספריית Aspose.OCR ל-Node.js באמצעות C++ מאפשרת למפתחים לזהות טקסט כתוב ידנית בתוך היישומים שלהם. היא יכולה לזהות טקסט כתוב ידנית בנוסף לטקסט מודפס, מה שמרחיב את השימושיות למגוון רחב יותר של מסמכים. מפתחים יכולים להפעיל את מצב הטקסט הכתוב ידנית. בנוסף, ניתן לזהות תמונה מ‑URL ללא צורך בהורדתה למחשב המקומי. הדוגמה שלהלן מציגה כיצד מפתחים יכולים לטעון ולזהות טקסט כתוב ידנית ביישומי Node.js.

כיצד לזהות טקסט כתוב ידנית ביישומי Node.js

const recognizeHandwritten = true;

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

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

תמיכה בזיהוי מבוסס תבנית

זיהוי מבוסס תבנית כולל הגדרת תבנית שמציינת את הפריסה והאזורים החשובים במסמך. זיהוי מבוסס תבנית עם Aspose.OCR ל-Node.js באמצעות C++ מספק דרך מובנית ומדויקת לחילוץ נתונים ממסמכים עם פריסות קבועות. תכונה זו שימושית לחילוץ שדות ספציפיים מטפסים, חשבוניות ומסמכים תבניתיים אחרים. להלן דוגמה שימושית שמראה כיצד מפתחים יכולים לטעון את התבנית וליישמה על תמונה עבור OCR ביישומי Node.js.

כיצד לטעון את התבנית וליישמה על תמונה עבור OCR ביישומי 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);
      });
    });
  });
});

שימור עיצוב הטקסט בפעולות OCR

שימור עיצוב הטקסט במהלך פעולות OCR הוא קריטי ליישומים שבהם המבנה, סגנונות הגופן והפריסה של הטקסט חשובים. בנוסף לחילוץ טקסט פשוט, Aspose.OCR ל-Node.js באמצעות C++ יכול גם לשמר את העיצוב של הטקסט המזוהה, כולל סגנונות גופן, גדלים וצבעים. זה שימושי במיוחד לעיבוד מסמכים שבהם עיצוב הטקסט הוא קריטי. להלן דוגמה הממחישה כיצד מפתחים יכולים לשמר עיצוב טקסט באמצעות Aspose.OCR API.

כיצד לשמר עיצוב טקסט בפעולות OCR ביישומי Node.js?

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);
  });
});
 עִברִית