Szöveg olvasása és kinyerése képekből Python API-n keresztül

Az első lépések az Aspose.OCR for Python via .NET használatával

Az Aspose.OCR for Python via .NET ajánlott telepítési módja a pip használata. Kérjük, futtassa az alábbi parancsot a zökkenőmentes telepítéshez.

 pip install aspose-ocr-python-net

OCR műveletek magas pontossággal Pythonban

Az Aspose.OCR for Python via .NET magas precízióra és pontosságra van tervezve. A könyvtár fejlett gépi tanulási modelleket integrál, amelyek javítják a szövegkinyerés pontosságát, még torz vagy alacsony felbontású képek esetén is. Ez a funkció alkalmassá teszi olyan alkalmazásokhoz, amelyek megbízható szövegfelismerést igényelnek, például beolvasott űrlapok vagy dokumentumok automatikus adatkinyeréséhez. Az alábbi kódrészlet egy egyszerű megvalósítást mutat be, ahol egy képet betöltünk, feldolgozzuk, és megjelenítjük a felismert szöveget.

# 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)

Kép előfeldolgozási képességek

Az Aspose.OCR for Python via .NET könyvtár erőteljes kép előfeldolgozási funkciókat biztosít a Python‑alkalmazásokon belül. A funkciók javítják az OCR pontosságát, például dőléskorrekció, zajeltávolítás és kép normalizálás. Ezek az előfeldolgozási lépések kulcsfontosságúak, ha a képek nem optimális körülmények között lettek beolvasva. Az alábbi példa bemutatja, hogyan hajtható végre a dőléskorrekció, amely biztosítja, hogy a szöveg pontosan legyen detektálva, még ha a kép enyhén ferde vagy nem teljesen igazított is.

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)

Kézírásos szövegfelismerés Pythonban

Az Aspose.OCR for Python via .NET nagyon egyszerűen kezelhető, és képes mind a nyomtatott, mind a kézírásos szöveg felismerésére néhány Python‑sorral. Ez a funkció különösen hasznos olyan alkalmazásokhoz, mint a kézírásos jegyzetek vagy aláírások digitalizálása. A szoftver képes különböző szövegstílusok értelmezésére, ami növeli hasznosságát az oktatás és a jogi dokumentáció területén. Az alábbi példa bemutatja, hogyan lehet kézírásos szövegfelismerést végezni Python‑kóddal.

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)

Egyedi képrégiók OCR‑ja Python‑alkalmazásokban

Az Aspose.OCR for Python via .NET teljes körű támogatást nyújt a képek egy adott területéről történő szövegfelismeréshez Python‑alkalmazásokon belül. A fejlesztők megadhatják a kép specifikus régióit az OCR‑hez, ami hasznos olyan esetekben, amikor csak a kép egy része tartalmaz releváns szöveget. A fejlesztők egyedi régiókat definiálhatnak egy képen, beállíthatják a felismerési módokat, és egyéb paramétereket módosíthatnak az OCR‑folyamat optimalizálásához a konkrét alkalmazási igények szerint. Az alábbi példa bemutatja, hogyan lehet egyetlen szövegsort felismerni néhány Python‑sorral.

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)