Лучший Java OCR API для добавления операций оптического распознавания символовs

Начало работы с Aspose.OCR для Java

Рекомендуемый способ установки Aspose.OCR для Java — использование репозитория Maven. Пожалуйста, используйте следующую команду для плавной установки.

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

Извлечение текста из изображений с помощью Python API

Aspose.OCR для Java включает в себя очень полезные функции, позволяющие разработчикам программного обеспечения извлекать текст из изображений различных типов внутри приложений Python. В библиотеку включена поддержка чтения текста из растровых изображений, таких как JPEG, PNG, WBMP, BMP, GIF и многих других. В библиотеке есть и другие полезные функции для обработки извлечения текста, такие как чтение текста из многостраничных изображений TIFF, извлечение текста из массива пикселей, чтение изображений в режиме быстрого распознавания, распознавание одной строки, извлечение текста из квитанций и многое другое. В следующем примере показано, как извлечь текст из изображения с помощью команд Java.

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();

Чтение определенных областей изображения через Java API

Aspose.OCR для Java — это полезная библиотека оптического распознавания символов, позволяющая разработчикам программного обеспечения находить и читать только определенные области изображения, а не весь текст, используя пару строк кода Java. Это очень полезная функция, которая может оказаться очень полезной при пакетной обработке одинаковых документов, таких как визы, водительские права, удостоверения личности и т. д. Он поддерживает такие функции, как извлечение текста внутри прямоугольника изображения, извлечение линий с координатами, автоматический поиск слов и ограничивающих рамок линий и многое другое. В следующем примере показано, как извлечь текст внутри прямоугольника с помощью кода Java.

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));

Выбор конкретных областей документа через Java API

Изображение документа может содержать множество блоков различного содержания, таких как текстовые абзацы, рисунки, диаграммы, формулы, таблицы, карты и т. д. Aspose.OCR для Java позволяет разработчикам программного обеспечения с легкостью выбирать и обнаруживать определенные интересующие области на странице и выполнять над ней операции оптического распознавания символов. Библиотека поддерживает автоматическое определение областей, но вы можете отменить его, выбрав интересующие области вручную. В следующем примере показано, как разработчики программного обеспечения могут включить автоматическое обнаружение областей документа внутри своих приложений Java.

 // 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");