ओसीआर क्षमताओं को जोड़ने के लिए सी++ ओसीआर एपीआई

C++ के लिए Aspose.OCR के साथ शुरुआत करना

C++ के लिए Aspose.OCR स्थापित करने का अनुशंसित तरीका NuGet का उपयोग करना है। कृपया सुचारू इंस्टालेशन के लिए निम्नलिखित कमांड का उपयोग करें।

 NuGet\Install-Package Aspose.Ocr.Cpp -Version 23.4.0

C++ ऐप्स में कुशल टेक्स्ट एक्सट्रैक्शन

C++ के लिए Aspose.OCR स्कैन किए गए दस्तावेज़ों, छवियों, पीडीएफ फाइलों, मल्टी-पेज टीआईएफएफ, पिक्सेल सरणी, रसीदों आदि सहित विभिन्न प्रकार के फ़ाइल स्वरूपों से टेक्स्ट निकालने के लिए एक विश्वसनीय और कुशल दृष्टिकोण प्रदान करता है। यह मूल स्वरूपण और संरचना को संरक्षित करते हुए उच्च सटीकता के साथ पाठ को पहचानने और निकालने के लिए परिष्कृत ओसीआर एल्गोरिदम का उपयोग करता है। लाइब्रेरी भाषाओं की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करती है, जो इसे बहुभाषी अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाती है और डेवलपर्स को विभिन्न स्रोतों से आसानी से पाठ निकालने में सक्षम बनाती है। निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि C++ API के माध्यम से TIFF छवि से टेक्स्ट कैसे निकाला जाए।

std::string image_path = "source.tiff";
const size_t len = 4096;
wchar_t buffer[len] = { 0 };
RecognitionSettings settings;
settings.language_alphabet = language::ukr;
size_t res_len = aspose::ocr::page_tiff("1.tif;2.tif", buffer, len, set);
std::wcout << buffer;

C++ के माध्यम से छवियों के कुछ क्षेत्रों को पढ़ें

C++ के लिए Aspose.OCR सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए छवि के एक विशेष क्षेत्र को पढ़ना और C++ अनुप्रयोगों के अंदर उन क्षेत्रों या क्षेत्रों से टेक्स्ट निकालना आसान बनाता है। यह सुविधा विशेष रूप से तब उपयोगी होती है जब आपको किसी छवि के केवल विशिष्ट अनुभागों से टेक्स्ट निकालने की आवश्यकता होती है और आप अप्रासंगिक सामग्री को बाहर करना चाहते हैं। पुस्तकालय इसे प्राप्त करने के लिए एक सरल और कुशल तरीका प्रदान करता है। नीचे एक उदाहरण कोड स्निपेट है जो दर्शाता है कि C++ के लिए Aspose.OCR का उपयोग करके छवियों के कुछ क्षेत्रों को कैसे पढ़ा जाए।

// Load the image
System::SharedPtr imageStream = System::MakeObject(new System::IO::FileStream(u"image.jpg", System::IO::FileMode::Open));
// Initialize OCR engine
System::SharedPtr ocrEngine = System::MakeObject();
// Set the image for OCR
ocrEngine->Image = imageStream;
// Set the rectangle coordinates for the specific area to read
System::SharedPtr areaRect = System::MakeObject(10, 10, 200, 100);
ocrEngine->Config->SetArea(areaRect);
// Perform OCR on the specified area
ocrEngine->Process();
// Retrieve the extracted text from the specific area
System::String extractedText = ocrEngine->Text;
// Display the extracted text
std::cout << "Extracted Text: " << extractedText.ToUtf8String() << std::endl;

C++ API के माध्यम से छवि प्रीप्रोसेसिंग

C++ के लिए Aspose.OCR ने आपकी सामग्री को OCR के लिए तैयार करने और सटीक OCR परिणाम प्राप्त करने के लिए एक मानकीकृत तरीका प्रदान किया है। लाइब्रेरी उन्नत छवि प्रीप्रोसेसिंग तकनीकों की एक श्रृंखला प्रदान करती है। ये तकनीकें छवि गुणवत्ता बढ़ाती हैं, परिप्रेक्ष्य विरूपण को सही करती हैं, शोर को दूर करती हैं और पाठ पहचान प्रक्रिया को अनुकूलित करती हैं। छवि प्रीप्रोसेसिंग को नियोजित करके, डेवलपर्स ओसीआर सटीकता में काफी सुधार कर सकते हैं, खासकर जब चुनौतीपूर्ण छवियों या जटिल लेआउट वाले दस्तावेजों से निपटते हैं। पहचान गुणवत्ता को और बेहतर बनाने के लिए एक ही छवि पर एकाधिक प्रीप्रोसेसिंग फ़िल्टर लागू किए जा सकते हैं।

 // Recognition settings
std::string image_path = "source.png";
const size_t len = 4096;
wchar_t buffer[len] = { 0 };
RecognitionSettings settings;
settings.auto_denoising = true;
size_t res_len = aspose::ocr::page_settings(image_path.c_str(), buffer, len, settings);
std::wcout << buffer;

// apply Preprocessing filter

std::string image_path = "source.png";
custom_preprocessing_filters filters_;
filters_.filter_1 = OCR_IMG_PREPROCESS_AUTODENOISING;
asposeocr_preprocess_page_and_save(image_path.c_str(), "result.png", filters_);
 

पहचान परिणाम को अन्य प्रारूपों में सहेजें

C++ के लिए Aspose.OCR सॉफ्टवेयर डेवलपर्स को पीडीएफ, जेपीईजी, पीएनजी, टीआईएफएफ, बीएमपी और अन्य जैसे कई लोकप्रिय फ़ाइल प्रारूपों से टेक्स्ट को पहचानने में सक्षम बनाता है। एपीआई डेवलपर्स को मान्यता परिणामों को कई प्रारूपों में सहेजने की अनुमति देता है ताकि उन्हें साझा किया जा सके, डेटाबेस में संग्रहीत किया जा सके, प्रदर्शित किया जा सके या विश्लेषण किया जा सके। सॉफ़्टवेयर डेवलपर पहचान परिणामों को फ़ाइल, टेक्स्ट, JSON या XML के रूप में सहेज सकते हैं। लाइब्रेरी पहचान विश्वास सीमा निर्धारित करने की अनुमति देती है, जिससे सॉफ्टवेयर डेवलपर्स कम आत्मविश्वास स्तर वाले टेक्स्ट को फ़िल्टर करने में सक्षम होते हैं। पाठ की बड़ी मात्रा के साथ काम करते समय यह सुविधा अमूल्य साबित होती है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि केवल विश्वसनीय और सटीक परिणाम ही निकाले जा सकें। निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि C++ कमांड का उपयोग करके पहचान परिणामों को फ़ाइल के रूप में कैसे सहेजा जाए।

directory dir(".");
const string current_dir = dir.full_name();
const string image = current_dir + "p.png";
const size_t len = 6000;
wchar_t buffer[len] = { 0 };
RecognitionSettings settings;
settings.save_format = file_format::docx;
aspose::ocr::page_save(image.c_str(), "result.docx", settings);