Top Java OCR API om optische tekenherkenningsbewerkingen toe te voegen

Aan de slag met Aspose.OCR voor Java

De aanbevolen manier om Aspose.OCR voor Java te installeren is met behulp van Maven Repository. Gebruik het volgende commando voor een vlotte installatie.

 <repositories>
	<repository>
	<Id>AsposeJavaAPI</Id>
	<name>Aspose Java API;/name>
	<url>http://repository.aspose.com/repo/</url>
    </repository>
</repositories>

Tekst uit afbeeldingen extraheren via Python API

Aspose.OCR voor Java bevat zeer nuttige functies waarmee softwareontwikkelaars tekst kunnen extraheren uit verschillende soorten afbeeldingen in Python-applicaties. De bibliotheek biedt ondersteuning voor het lezen van tekst uit rasterafbeeldingen zoals JPEG, PNG, WBMP, BMP, GIF en nog veel meer. Er zijn nog andere handige functies in de bibliotheek voor het verwerken van tekstextractie, zoals het lezen van tekst uit TIFF-afbeeldingen met meerdere pagina's, het extraheren van tekst uit een pixelarray, het lezen van afbeeldingen in de snelste herkenningsmodus, het herkennen van enkele regels, het extraheren van tekst uit bonnen en nog veel meer. In het volgende voorbeeld ziet u hoe u tekst uit een afbeelding kunt extraheren met behulp van Java-opdrachten.

AsposeOCR api = new AsposeOCR();
// Customize recognition
RecognitionSettings recognitionSettings = new RecognitionSettings();
recognitionSettings.setLanguage(Language.Ukr);
// Extract text from image
RecognitionResult result = api.RecognizePage("source.png", recognitionSettings);
// Show non-critical recognition problems
result.warnings.forEach((w) -> {
	System.out.println(w);
});
// Get recognition results as JSON
String resultJson = result.GetJson();

Specifieke gebieden van een afbeelding lezen via Java API

Aspose.OCR voor Java is een nuttige OCR-bibliotheek waarmee softwareontwikkelaars alleen bepaalde delen van een afbeelding kunnen vinden en lezen, en niet alle tekst, met behulp van een paar regels Java-code. Het is een zeer nuttige functie en kan zeer nuttig zijn bij batchverwerking van uniforme documenten zoals visa, rijbewijzen, identiteitskaarten, enzovoort. Het ondersteunt functies zoals het extraheren van tekst binnen een beeldrechthoek, het extraheren van lijnen met coördinaten, automatisch zoeken naar woord- en lijngrenzen, en nog veel meer. In het volgende voorbeeld ziet u hoe u tekst uit een rechthoek kunt extraheren met behulp van Java-code.

AsposeOCR api = new AsposeOCR();
// Define image regions
ArrayList regions = new ArrayList();
regions.add(new Rectangle(231,101,430,42));
regions.add(new Rectangle(546,224,123,26));
// Specify recognition settings
RecognitionSettings recognitionSettings = new RecognitionSettings();
recognitionSettings.setAutoDenoising(true);	
recognitionSettings.setRecognitionAreas(regions);
// Extract text from selected regions
RecognitionResult result = api.RecognizePage("source.png", recognitionSettings);
System.out.println("Name: " + result.recognitionAreasText.get(0));
System.out.println("Expiry: " + result.recognitionAreasText.get(1));

Selecteer documentspecifieke gebieden via Java API

Een documentafbeelding kan talloze blokken met verschillende inhoud bevatten, zoals tekstparagrafen, tekeningen, diagrammen, formules, tabellen, kaarten enzovoort. Met Aspose.OCR voor Java kunnen softwareontwikkelaars eenvoudig bepaalde interessegebieden op een pagina selecteren en detecteren en er OCR-bewerkingen op uitvoeren. De bibliotheek ondersteunt automatische gebiedsdetectie en u kunt deze negeren door handmatig interessante gebieden te selecteren. Het volgende voorbeeld laat zien hoe softwareontwikkelaars automatische detectie van documentgebieden in hun Java-applicaties kunnen inschakelen.

 // Create instance of OCR API
AsposeOCR api = new AsposeOCR();
// Enable automatic document areas detection
RecognitionSettings recognitionSettings = new RecognitionSettings();
recognitionSettings.setAllowedCharacters(CharactersAllowedType.LATIN_ALPHABET);
recognitionSettings.setDetectAreas(true);
// Extract text from image
RecognitionResult result = api.RecognizePage("source.png", recognitionSettings);
System.out.println("Recognition result:\n" + result.recognitionText + "\n\n");