1. Produse
  2.   OCR
  3.   Node.js
  4.   Aspose.OCR library for Node.js via C++

Aspose.OCR library for Node.js via C++

 
 

Bibliotecă OCR pentru Node.js pentru Recunoașterea/Extracția Textului din Imagini

API-ul OCR pentru Node.js permite dezvoltatorilor de software să extragă text din imagini, documente scanate, fotografii și capturi de ecran, precum și să automatizeze sarcinile care implică recunoașterea textului.

Aspose.OCR library for Node.js via C++ este o bibliotecă puternică care oferă capabilități de recunoaștere optică a caracterelor (OCR) pentru dezvoltatorii de software care lucrează cu aplicații Node.js. Această bibliotecă face parte din suita Aspose, renumită pentru soluțiile sale robuste și fiabile de procesare a documentelor; caracteristica principală este capacitatea de a recunoaște și extrage text din imagini, documente scanate, fotografii, capturi de ecran și altele. Biblioteca poate recunoaște, de asemenea, text scris de mână pe lângă textul tipărit, extinzându-și utilizabilitatea la o gamă mai largă de documente. Pe lângă extragerea textului simplu, poate păstra și formatarea textului recunoscut, inclusiv stilurile, dimensiunile și culorile fontului.

Una dintre caracteristicile deosebite ale bibliotecii Aspose.OCR pentru Node.js este suportul pentru multiple formate de imagine, inclusiv JPEG, PNG, BMP, TIFF și multe altele. Această versatilitate permite dezvoltatorilor să lucreze cu o gamă largă de imagini, facilitând procesarea diferitelor tipuri de documente și grafică. În plus, oferă algoritmi OCR avansați care asigură extragerea precisă și fiabilă a textului. Prin utilizarea tehnicilor sofisticate de recunoaștere, biblioteca poate interpreta eficient textul din imagini, chiar și în cazurile în care textul este înclinat, încețoșat sau distorsionat.

Aspose.OCR pentru Node.js suportă multiple limbi, fiind potrivit pentru aplicații globale. Poate recunoaște text în peste 130 de limbi, inclusiv engleză, spaniolă, franceză, germană, italiană, portugheză, chineză, japoneză și multe altele. Proiectată pentru performanță și scalabilitate, biblioteca poate gestiona volume mari de imagini în mod eficient. Permite dezvoltatorilor să definească șabloane personalizate pentru documente structurate. Această funcție este utilă pentru extragerea câmpurilor specifice din formulare, facturi și alte documente șablonate. În ansamblu, biblioteca Aspose.OCR este un instrument valoros pentru dezvoltatorii care doresc să integreze funcționalități OCR în aplicațiile lor Node.js.

Previous Next

Începeți cu biblioteca Aspose.OCR pentru Node.js prin C++

Modul recomandat pentru instalarea bibliotecii Aspose.OCR pentru Node.js prin C++ este utilizarea npm. Vă rugăm să folosiți comanda de mai jos pentru o instalare fără probleme.

Instalați Aspose.OCR library for Node.js via C++ prin npm

 npm install aspose-ocr-cloud 

Puteți descărca biblioteca direct de pe pagina de produs Aspose.OCR

Biblioteca Aspose.OCR pentru Node.js prin C++ oferă funcționalități complete pentru efectuarea operațiunilor de recunoaștere optică a caracterelor (OCR) pe diverse imagini. Cu doar câteva linii de cod, dezvoltatorii pot recunoaște și extrage text din imagini în cadrul aplicațiilor Node.js. API‑ul include suport pentru numeroase formate populare de fișiere imagine, cum ar fi JPEG, PNG, GIF, TIFF, PDF, BMP și altele. Există mai multe caracteristici importante, cum ar fi recunoașterea imaginilor rotite, înclinate și zgomotoase. În plus, dezvoltatorii pot salva rezultatele recunoașterii în cele mai populare formate de document și schimb de date. Exemplul de mai jos arată cum pot fi utilizate comenzile JavaScript pentru a încărca și extrage text dintr‑o imagine.

Cum să recunoașteți textul dintr‑o imagine în aplicații Node.js?

let source = Module.WasmAsposeOCRInput();
source.url = internalFileName;
let batch = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
batch.push_back(source);

// Send image for OCR
var result = Module.AsposeOCRRecognize(batch);
// Output extracted text to the console
var text = Module.AsposeOCRSerializeResult(
              result, Module.ExportFormat.text);

console.log(text);

Recunoașterea Textului Scris de Mână în Aplicații Node.js

Aspose.OCR library for Node.js via C++ facilitează dezvoltatorilor recunoașterea textului scris de mână în propriile aplicații Node.js. Poate recunoaște text scris de mână pe lângă textul tipărit, extinzând utilizabilitatea la o gamă mai largă de documente. Dezvoltatorii pot activa modul de text scris de mână pentru a recunoaște astfel de conținut. De asemenea, este posibilă recunoașterea unei imagini dintr‑un URL fără a o descărca local. Exemplul de mai jos arată cum dezvoltatorii pot încărca și recunoaște text scris de mână în aplicații node.js.

Cum să recunoașteți text scris de mână în aplicații Node.js

const recognizeHandwritten = true;

ocrApi.recognizeFromContent('eng', recognizeHandwritten, imageBuffer, (error, data) => {
  if (error) throw error;

  console.log('Extracted Handwritten Text:', data.text);
});

Suport pentru Recunoaștere Bazată pe Șabloane

Recunoașterea bazată pe șabloane implică definirea unui șablon care specifică aspectul și zonele de interes ale unui document. Recunoașterea bazată pe șabloane cu Aspose.OCR pentru Node.js prin C++ oferă o metodă structurată și precisă pentru extragerea datelor din documente cu layout fix. Această funcție este utilă pentru extragerea câmpurilor specifice din formulare, facturi și alte documente șablonate. Mai jos este un exemplu foarte util care arată cum dezvoltatorii pot încărca șablonul și aplica-l pe o imagine pentru OCR în aplicații Node.js.

Cum să încărcați șablonul și să-l aplicați pe o imagine pentru OCR în aplicații Node.js?

const fs = require('fs');
const { OcrApi, AsposeApp, TemplateApi } = require('aspose-ocr-cloud');

const appSid = 'your-app-sid';
const appKey = 'your-app-key';

AsposeApp.appSID = appSid;
AsposeApp.appKey = appKey;

const ocrApi = new OcrApi();
const templateApi = new TemplateApi();

const imagePath = 'path/to/your/invoice.jpg';
const templatePath = 'path/to/your/template.json';

fs.readFile(imagePath, (err, imageBuffer) => {
  if (err) throw err;

  fs.readFile(templatePath, (err, templateBuffer) => {
    if (err) throw err;

    // Load the template
    templateApi.addTemplate(templateBuffer, (error, templateId) => {
      if (error) throw error;

      // Apply the template to the image
      ocrApi.recognizeFromTemplate(imageBuffer, templateId, (error, result) => {
        if (error) throw error;

        console.log('Extracted Data:', result.fields);
      });
    });
  });
});

Păstrarea Formatarei Textului în Operațiuni OCR

Păstrarea formatarei textului în timpul operațiunilor OCR este crucială pentru aplicațiile în care structura, stilurile de font și aspectul textului sunt importante. Pe lângă extragerea textului simplu, Aspose.OCR for Node.js via C++ poate păstra și formatarea textului recunoscut, inclusiv stilurile, dimensiunile și culorile fontului. Acest lucru este deosebit de util pentru procesarea documentelor în care formatarea textului este esențială. Mai jos este un exemplu care demonstrează cum dezvoltatorii pot păstra formatarea textului utilizând API‑ul Aspose.OCR.

Cum să păstrați formatarea textului în operațiuni OCR în aplicații Node.js?

const fs = require('fs');
const { OcrApi, AsposeApp, OCRFormat, OCRRecognitionSettings } = require('aspose-ocr-cloud');

const appSid = 'your-app-sid';
const appKey = 'your-app-key';

AsposeApp.appSID = appSid;
AsposeApp.appKey = appKey;

const ocrApi = new OcrApi();

const imagePath = 'path/to/your/document.jpg';

fs.readFile(imagePath, (err, imageBuffer) => {
  if (err) throw err;

  const recognitionSettings = new OCRRecognitionSettings();
  recognitionSettings.setDetectAreas(true);
  recognitionSettings.setDetectText(true);
  recognitionSettings.setDetectItalic(true);
  recognitionSettings.setDetectBold(true);

  ocrApi.recognizeWithSettings(imageBuffer, OCRFormat.TEXT, recognitionSettings, (error, data) => {
    if (error) throw error;

    const formattedText = data.text;
    const formattingDetails = data.textAreas;

    console.log('Extracted Text with Formatting:', formattedText);
    console.log('Formatting Details:', formattingDetails);
  });
});

 Română