Бесплатная Swift OCR библиотека для выполнения OCR на отсканированных изображениях и PDF

Начало работы со SwiftyTesseract

Рекомендуемый способ установки SwiftyTesseract — использование CocoaPods. Пожалуйста, выполните следующую команду для быстрой установки.

 pod 'SwiftyTesseract' 

Выполнение OCR на изображении с помощью Swift библиотеки

Открытая библиотека SwiftyTesseract упрощает задачу для разработчиков загружать различные типы изображений и выполнять OCR‑операцию в соответствии с их потребностями внутри Swift‑приложений. Вы можете использовать изображение из ресурсов вашего приложения или из любого другого источника. Библиотека может распознавать текст в различных шрифтах, включая Serif, Arial, Sans‑serif и рукописные шрифты. Ниже приведён пример кода, демонстрирующий, как разработчики могут распознавать текст из изображения в Swift‑приложениях.

import SwiftyTesseract

// Load the image
let image = UIImage(named: "image.jpg")!

// Create a Tesseract instance
let tesseract = Tesseract()

// Set the language to English
tesseract.language = "eng"

// Set the image
tesseract.image = image

// Recognize the text
tesseract.recognize() { result in
    if let text = result.text {
        print("Recognized text: \(text)")
    } else {
        print("Error recognizing text")
    }
}

Поддержка предобработки изображений

Библиотека SwiftyTesseract предоставляет полную поддержку предобработки изображений перед выполнением OCR‑операций в Swift‑приложениях. Например, вы можете преобразовать изображения в градации серого, изменить их размер, отрегулировать контраст, исправить наклон, выполнить бинаризацию и т.д. Ниже показан пример, демонстрирующий, как разработчики могут изменить размер изображения перед выполнением OCR. В этом примере кода функция resizeImage изменяет размер изображения перед его обработкой, что может быть полезно при работе с изображениями высокого разрешения.

func resizeImage(_ image: UIImage, newSize: CGSize) -> UIImage? {
    UIGraphicsBeginImageContextWithOptions(newSize, false, 0.0)
    image.draw(in: CGRect(origin: .zero, size: newSize))
    let newImage = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext()
    UIGraphicsEndImageContext()
    return newImage
}

if let resizedImage = resizeImage(image, newSize: CGSize(width: 300, height: 300)) {
    tesseract.performOCR(on: resizedImage) { recognizedText in
        print("Resized Image OCR result: \(recognizedText ?? "No text found")")
    }
}

Многоязычные OCR операции с помощью Swift библиотеки

Открытая библиотека SwiftyTesseract поддерживает распознавание текста более чем на 100 языках, включая английский, испанский, французский, немецкий, китайский и многие другие. Вы можете задать нужные вам языки при инициализации библиотеки. Эта возможность расширяет область применения для международных пользователей и требований к многоязычной обработке. Кроме того, разработчики могут создавать пользовательские словари для повышения точности OCR‑процесса. Ниже показан пример настройки библиотеки для английского и испанского языков. Этот код включает OCR как для английского, так и для испанского, что полезно при обработке документов с смешанным языковым содержимым.

let tesseract = SwiftyTesseract(language: [.english, .spanish])

Настраиваемые параметры OCR

Используя открытую библиотеку SwiftyTesseract, разработчики программного обеспечения получают возможность настраивать параметры OCR для повышения точности при работе с конкретными типами документов или языков. Это позволяет тонко настраивать процесс OCR, делая библиотеку адаптируемой к уникальным или сложным сценариям распознавания. Включает возможность задавать языки и переменные OCR в зависимости от требований документа. Ниже приведён пример, показывающий, как разработчики могут настроить режим движка OCR и режим сегментации страниц.

let tesseract = SwiftyTesseract(language: .english, engineMode: .lstmOnly)
tesseract.performOCR(on: image, configuration: [.psm(.auto)]) { recognizedString in
    if let recognizedString = recognizedString {
        print("Recognized text with custom PSM: \(recognizedString)")
    }
}