1. Producten
  2.   OCR
  3.   Python
  4.   Aspose.OCR for Python via .NET

Aspose.OCR for Python via .NET

 
 

Read & Extract Text from Images via Python API

Leading Powerful Python OCR API allows Developers to Read and Extract Text from Images, Photos, Screenshots, Scanned Documents, and PDF Files.

In het digitale tijdperk van vandaag is het omzetten van afbeeldingen naar bewerkbare tekstformaten een essentiële taak geworden voor veel bedrijven en ontwikkelaars. Aspose.OCR for Python via .NET biedt een robuuste oplossing voor Optical Character Recognition (OCR) die softwareontwikkelaars in staat stelt moeiteloos tekst uit afbeeldingen te extraheren. Aspose.OCR for Python via .NET is een krachtige bibliotheek ontworpen voor OCR-taken. Het maakt deel uit van de Aspose-suite van producten, die bekend staat om het leveren van hoogwaardige documentverwerkingstools. Deze bibliotheek stelt ontwikkelaars in staat de mogelijkheden van het .NET-framework te benutten terwijl ze in Python coderen, waardoor cross‑platform applicaties mogelijk worden die OCR‑bewerkingen naadloos kunnen uitvoeren. Het ondersteunt herkenning van tekst in meer dan 100 talen, waaronder Engels, Spaans, Frans, Duits, Italiaans, Chinees, Japans en nog veel meer.

Aspose.OCR for Python via .NET is een .NET-gebaseerde OCR-bibliotheek die ontwikkelaars in staat stelt tekst te herkennen en te extraheren uit verschillende afbeeldingsformaten, waaronder JPEG, PNG, GIF, BMP en TIFF. De API maakt gebruik van geavanceerde algoritmen om een hoge nauwkeurigheid bij teksterkenning uit verschillende afbeeldingsformaten te garanderen. Het ondersteunt het herkennen van tekst in verschillende lettertypen en stijlen. Om de herkenningsnauwkeurigheid te verbeteren, biedt Aspose.OCR voorverwerkingsmogelijkheden zoals binarisatie, kantcorrectie en ruisverwijdering. Dit helpt bij het voorbereiden van afbeeldingen voor betere OCR-resultaten. Het kan meerdere afbeeldingen in één proces verwerken, waardoor batchverwerking mogelijk is en tijd wordt bespaard in scenario's waarin grote hoeveelheden afbeeldingen moeten worden verwerkt. Met zijn geavanceerde functies, waaronder ondersteuning voor meerdere talen, afbeelding voorverwerking, lay‑outanalyse en foutafhandeling, is Aspose.OCR een ideale keuze voor softwareontwikkelaars die aan OCR‑gebaseerde projecten willen werken.

Previous Next

Aan de slag met Aspose.OCR voor Python via .NET

De aanbevolen manier om Aspose.OCR voor Python via .NET te installeren is via pip. Gebruik alstublieft de volgende opdracht voor een soepele installatie.

Installeer Aspose.OCR voor Python via .NET via pip

 pip install aspose-ocr-python-net

U kunt de SDK rechtstreeks downloaden van de productpagina van Aspose.OCR Python Cloud SDK

OCR-bewerkingen met hoge nauwkeurigheid via Python

Aspose.OCR voor Python via .NET is ontworpen voor hoge precisie en nauwkeurigheid. De bibliotheek bevat geavanceerde machine learning-modellen die de nauwkeurigheid van tekstextractie verbeteren, zelfs bij scheve of lage-resolutie afbeeldingen. Deze functie maakt het geschikt voor toepassingen die betrouwbare teksterkenning vereisen, zoals geautomatiseerde gegevensextractie uit gescande formulieren of documenten. De volgende codefragment toont een eenvoudige implementatie waarbij een afbeelding wordt geladen, verwerkt en de herkende tekst wordt weergegeven.

Hoe een afbeelding te laden, OCR uit te voeren en tekst te extraheren via de Python‑API?

# 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)

Afbeeldingsvoorverwerkingsmogelijkheden

De Aspose.OCR voor Python via .NET bibliotheek biedt krachtige afbeeldingsvoorverwerkingsfuncties binnen Python-toepassingen. De functies verbeteren de OCR‑nauwkeurigheid, zoals kantcorrectie, ruisverwijdering en afbeeldingnormalisatie. Deze voorbewerkingsstappen zijn cruciaal bij het werken met afbeeldingen die onder suboptimale omstandigheden zijn gescand. Het volgende voorbeeld laat zien hoe ontwikkelaars de kantcorrectie kunnen uitvoeren, waardoor tekst nauwkeurig wordt gedetecteerd, zelfs als de afbeelding licht gekanteld of niet perfect uitgelijnd is.

Hoe een OCR‑bewerking met kantcorrectie uit te voeren in Python‑apps?

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)

Handgeschreven tekstherkenning via Python

Aspose.OCR voor Python via .NET is zeer eenvoudig te gebruiken en kan zowel gedrukte als handgeschreven tekst herkennen met slechts een paar regels Python‑code. Deze functie is zeer nuttig voor toepassingen zoals het digitaliseren van handgeschreven notities of handtekeningen. Het vermogen van de software om verschillende tekststijlen te interpreteren vergroot de bruikbaarheid in sectoren zoals onderwijs en juridische documentatie. Hier is een voorbeeld dat laat zien hoe handgeschreven tekstherkenning met Python‑code kan worden uitgevoerd.

Hoe handgeschreven tekstherkenning uit te voeren met de Python‑bibliotheek?

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)

Aangepaste afbeeldingsgebieden voor OCR in Python‑apps

Aspose.OCR voor Python via .NET biedt volledige ondersteuning voor het herkennen van tekst uit een specifiek gebied van een afbeelding binnen Python‑toepassingen. Softwareontwikkelaars kunnen specifieke regio's binnen een afbeelding opgeven voor OCR, wat nuttig is in scenario's waarin slechts een deel van de afbeelding relevante tekst bevat. Ontwikkelaars kunnen aangepaste regio's voor OCR op een afbeelding definiëren, herkenningsmodi instellen en andere parameters aanpassen om het OCR‑proces te optimaliseren op basis van specifieke toepassingsvereisten. Hier is een voorbeeld dat laat zien hoe softwareontwikkelaars een enkele regel tekst kunnen herkennen met slechts een paar regels Python‑code.

Hoe een enkele regel tekst op een afbeelding te herkennen in Python‑apps?

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)
 Dutch