Ler e Extrair Texto de Imagens via API Python

Começando com Aspose.OCR para Python via .NET

A maneira recomendada para instalar o Aspose.OCR para Python via .NET é usando pip. Por favor, use o comando a seguir para uma instalação tranquila.

 pip install aspose-ocr-python-net

Operações de OCR com Alta Precisão via Python

Aspose.OCR for Python via .NET foi projetado para alta precisão e exatidão. A biblioteca incorpora modelos avançados de aprendizado de máquina que melhoram a precisão da extração de texto, mesmo em imagens inclinadas ou de baixa resolução. Esse recurso a torna adequada para aplicações que exigem reconhecimento de texto confiável, como extração automática de dados de formulários ou documentos escaneados. O trecho de código a seguir demonstra uma implementação simples onde uma imagem é carregada, processada e seu texto reconhecido é exibido.

# 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)

Capacidades de Pré‑Processamento de Imagem

A biblioteca Aspose.OCR for Python via .NET fornece recursos poderosos de pré‑processamento de imagem dentro de aplicações Python. Esses recursos aumentam a precisão do OCR, como correção de inclinação, remoção de ruído e normalização de imagem. Essas etapas de pré‑processamento são cruciais ao trabalhar com imagens que podem ter sido escaneadas em condições subótimas. O exemplo a seguir demonstra como desenvolvedores podem executar a operação de correção de inclinação, garantindo que o texto seja detectado com precisão, mesmo que a imagem esteja ligeiramente inclinada ou não perfeitamente alinhada.

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)

Reconhecimento de Texto Manuscrito via Python

Aspose.OCR for Python via .NET é muito fácil de usar e pode reconhecer tanto texto impresso quanto manuscrito com apenas algumas linhas de código Python. Esse recurso é muito útil para aplicações como digitalização de notas manuscritas ou assinaturas. A capacidade do software de interpretar diversos estilos de texto amplia sua utilidade em setores como educação e documentação legal. Aqui está um exemplo que mostra como executar o Reconhecimento de Texto Manuscrito usando código 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)

Regiões de Imagem Personalizadas para OCR em Aplicativos Python

Aspose.OCR for Python via .NET oferece suporte completo para reconhecer texto de uma área específica de uma imagem dentro de aplicações Python. Desenvolvedores podem especificar regiões particulares dentro de uma imagem para OCR, o que é útil em cenários onde apenas uma parte da imagem contém texto relevante. Os desenvolvedores podem definir regiões personalizadas para OCR em uma imagem, definir modos de reconhecimento e ajustar outros parâmetros para otimizar o processo de OCR com base nos requisitos da aplicação. Aqui está um exemplo que mostra como desenvolvedores podem reconhecer uma única linha de texto com apenas algumas linhas de código 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)