Aspose.OCR for JavaScript via a C++
Optik Karakter Tanıma için En İyi JavaScript OCR API'si
Gelişmiş JavaScript OCR API'si, Yazılım Uzmanlarının OCR İşlevselliğini Web Tabanlı Projelere Dahil Etmesine ve PDF'lerden ve Diğer Belgelerden Çevrimiçi Olarak Metin ve Görüntü Çıkarmasına olanak tanır.
Günümüzün hızlı ilerleyen dijital dünyasında, hem işletmeler hem de bireyler, operasyonlarını kolaylaştırmak için sürekli olarak yenilikçi çözümler arıyor. Optik Karakter Tanıma (OCR) teknolojisi bu arayışta paha biçilmez bir araç haline geldi ve metinlerin görüntülerden ve taranan belgelerden otomatik olarak çıkarılmasına olanak tanıyor. C++ aracılığıyla JavaScript için Aspose.OCR sağlam bir OCR çözümüdür ve öncelikli olarak .NET uygulamaları için tasarlanmıştır. , bir C++ API aracılığıyla JavaScript ile entegre etmek mümkündür. Birden fazla dildeki metni tanıyabilmesi onu global uygulamalara uygun hale getirir ve JPEG, PNG, BMP, TIFF ve çok daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli görüntü formatlarını destekler.
Aspose.OCR, görüntülerden ve belgelerden metin çıkarmayı kolaylaştıran güçlü bir optik karakter tanıma kitaplığıdır. Öncelikle .NET uygulamaları için tasarlanmış olsa da yazılım geliştiriciler, OCR uygulamalarını JavaScript'te oluşturmak için JavaScript sarmalayıcıyı kullanabilirler. Bu uygulama görüntü dosyalarını kabul edebilir, metin çıkarmak için C++ API'sini çağırabilir ve tanınan metni gerektiği gibi görüntüleyebilir veya değiştirebilir. Kitaplık, bir tarayıcı veya kameradan alabileceğiniz herhangi bir görüntüyü işleyebilme, yanlış yazılmış sözcükleri bulup otomatik olarak düzeltebilme, Web bağlantıları olarak sağlanan görüntüleri tanıma, çok sayfalı PDF ve TIFF dosyalarını tanıma, biçimlendirmeyi koruma vb. gibi çeşitli gelişmiş özellikleri destekler.
C++ aracılığıyla Aspose.OCR for JavaScript, gelişmiş algoritmaları ve makine öğrenimi yetenekleri sayesinde metin tanımada yüksek doğruluk sunar. Aspose.OCR'ın JavaScript ile C++ API aracılığıyla entegre edilmesi, OCR teknolojisinin web uygulamalarında kullanılmasına yönelik yeni olanakların kapısını açıyor. Yazılım geliştiricileri, görüntülerden ve taranan belgelerden metin çıkarmayı otomatikleştirmek için API'nin gücünden yararlanabilir ve sonuç olarak çeşitli sektörlerde verimliliği ve üretkenliği artırabilir. Basit API'si ve belgeleri, onu farklı deneyim düzeylerine sahip geliştiriciler için erişilebilir hale getirir.
Aspose.OCR for Java'ya Başlarken
Aspose.OCR for JavaScript'i C++ aracılığıyla kurmanın önerilen yolu npm kullanmaktır. Sorunsuz bir kurulum için lütfen aşağıdaki komutu kullanın.
Aspose.OCR for JavaScript'i C++ aracılığıyla npm aracılığıyla yükleyin
NuGet\Install-Package Aspose.Ocr.Cpp -Version 23.8.0
Kitaplığı doğrudan Aspose.OCR ürün sayfasından
indirebilirsiniz.JavaScript API aracılığıyla Görsellerden Metin Çıkarma
C++ aracılığıyla Aspose.OCR for JavaScript, JavaScript uygulamaları içindeki çeşitli görüntü türlerinden metin yüklemek ve çıkarmak için tam destek içerir. API, JPEG, PNG, GIF, TIFF, PDF, BMP ve çok daha fazlası gibi bazı popüler görüntü dosyası formatlarını destekler. Yazılım geliştiricilerin döndürülmüş, çarpık ve gürültülü görüntüleri tanımasını sağlayan çeşitli işleme filtreleri mevcuttur. Ayrıca, tanıma sonuçları en popüler belge ve veri alışverişi formatlarında döndürülür. Aşağıdaki örnek, bir görüntüden metin yüklemek ve çıkarmak için JavaScript komutlarının nasıl kullanılabileceğini gösterir.
JavaScript API aracılığıyla Görsellerden Metin Çıkarma Nasıl Gerçekleştirilir?
const express = require('express');
const multer = require('multer'); // For handling file uploads
const child_process = require('child_process');
const app = express();
const port = 3000;
// Configure multer for handling file uploads
const storage = multer.memoryStorage();
const upload = multer({ storage: storage });
app.post('/process-image', upload.single('image'), (req, res) => {
// Save the uploaded image to a file (you might need additional processing here)
const imageBuffer = req.file.buffer;
const fs = require('fs');
fs.writeFileSync('input.jpg', imageBuffer);
// Execute the C++ backend
const child = child_process.spawn('./your_cpp_program', []);
// Capture the output from the C++ backend
let extractedText = '';
child.stdout.on('data', (data) => {
extractedText += data.toString();
});
// When the C++ process exits
child.on('close', (code) => {
if (code === 0) {
res.send({ text: extractedText });
} else {
res.status(500).send({ error: 'OCR processing failed' });
}
});
});
app.listen(port, () => {
console.log(`Server listening at http://localhost:${port}`);
});
JS API Aracılığıyla Bir Görüntünün Seçilen Alanlarını Tanıma
C++ aracılığıyla JavaScript için Aspose.OCR, yazılım geliştiricilerin JavaScript API'sini kullanarak bir görüntünün içindeki belirli bir alanı yüklemesine ve tanımasına olanak tanıyan eksiksiz işlevsellik içerir. Kitaplık görüntünün tamamını veya yalnızca seçilen alanları tanıyabilir; kelimeleri, satırları veya paragrafları tanımlar. Üstün tanıma hızı ve doğruluğu ile el yazısı metinler de dahil olmak üzere tüm popüler yazı tiplerini ve yazı tipi stillerini algılamayı ve tanımayı destekler.
JavaScript API Kullanılarak Seçilen Görüntü Alanı Nasıl Tanınır?
document.getElementById('process-button').addEventListener('click', () => {
const selectedArea = {
x: 100, // Define the selected area's coordinates (x, y, width, height)
y: 100,
width: 200,
height: 100,
};
const imageBlob = captureSelectedAreaAsBlob(selectedArea); // Implement this function to capture the selected area as an image blob
const formData = new FormData();
formData.append('image', imageBlob);
fetch('/api/ocr/recognize-selected-area', {
method: 'POST',
body: formData,
headers: {
'Accept': 'application/json',
},
})
.then(response => response.json())
.then(data => {
// Handle the recognized text response
console.log(data.text);
})
.catch(error => {
console.error(error);
});
});
JS Uygulamalarında Otomatik Yazım Denetimi Desteği
Aspose.OCR for JavaScript, C++ aracılığıyla, JavaScript uygulamalarında yazım denetimi ve düzeltme mekanizması için çok güçlü bir destek içerir. Bazen standart dışı yazı tipleri belirli karakterlerin veya kelimelerin yanlış tanınmasına neden olabilir. Tanıma sürecini daha da geliştirmek için kütüphane, yazılım geliştiricilerin yazım hatalarını aramasına ve otomatik olarak düzeltmesine olanak tanıyan güçlü bir yazım denetleyicisi sağlamıştır. Kütüphane, otomatik yazım düzeltme, yanlış yazılan kelimelerin listesini alma, özel sözlüklerle çalışma vb. gibi çeşitli gelişmiş özellikleri destekler.