קריאה והוצאת טקסט מתמונות באמצעות API של Python

התחלה עם Aspose.OCR עבור Python דרך .NET

הדרך המומלצת להתקנת Aspose.OCR עבור Python דרך .NET היא באמצעות pip. אנא השתמשו בפקודה הבאה להתקנה חלקה.

 pip install aspose-ocr-python-net

פעולות OCR עם דיוק גבוה באמצעות Python

Aspose.OCR עבור Python דרך .NET נבנה כדי לספק דיוק גבוה ודיוק מרבי. הספרייה משלבת מודלים מתקדמים של למידת מכונה המשפרים את דיוק חילוץ הטקסט, גם בתמונות מעוותות או ברזולוציה נמוכה. תכונה זו עושה אותה מתאימה ליישומים הדורשים זיהוי טקסט אמין, כגון חילוץ נתונים אוטומטי מטפסים או מסמכים סרוקים. הקטע הקוד הבא מציג יישום פשוט שבו תמונה נטענת, מעובדת, והטקסט המזוהה מוצג.

# 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)

יכולות קדם‑עיבוד של תמונות

Aspose.OCR עבור Python דרך .NET מספקת תכונות קדם‑עיבוד חזקות לתמונות בתוך יישומי Python. התכונות משפרות את דיוק ה‑OCR, כגון תיקון הטייה, הסרת רעש ונרמול תמונה. שלבי קדם‑עיבוד אלה קריטיים כאשר עובדים עם תמונות שייתכן ונסרקו בתנאים לא אידיאליים. הדוגמה הבאה מדגימה כיצד מפתחים יכולים לבצע את פעולת תיקון ההטייה, מה שמבטיח שהטקסט יזוהה במדויק, גם אם התמונה מוטה במקצת או לא מיושרת לחלוטין.

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)

זיהוי טקסט ידני באמצעות Python

Aspose.OCR עבור Python דרך .NET מאוד פשוט לשימוש ויכול לזהות גם טקסט מודפס וגם טקסט ידני עם רק כמה שורות קוד Python. תכונה זו שימושית מאוד ליישומים כגון דיגיטציה של רשימות ידניות או חתימות. היכולת של התוכנה לפרש סגנונות שונים של טקסט מגבירה את השימושיות שלה במגזרים כמו חינוך ותיעוד משפטי. כאן מופיע דוגמה שמראה כיצד לבצע זיהוי טקסט ידני באמצעות קוד 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)

אזורי תמונה מותאמים אישית ל‑OCR באפליקציות Python

Aspose.OCR עבור Python דרך .NET סיפקה תמיכה מלאה בזיהוי טקסט מאזור ספציפי בתמונה בתוך יישומי Python. מפתחים יכולים לציין אזורים ספציפיים בתמונה עבור OCR, מה שמועיל במקרים שבהם רק חלק מהתמונה מכיל טקסט רלוונטי. מפתחים יכולים להגדיר אזורים מותאמים אישית ל‑OCR על תמונה, לקבוע מצבי זיהוי, ולכוון פרמטרים נוספים כדי למטב את תהליך ה‑OCR בהתאם לדרישות ספציפיות של היישום. כאן מופיע דוגמה שמראה כיצד מפתחים יכולים לזהות שורת טקסט אחת עם רק כמה שורות קוד 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)