C++ OCR-API zum Hinzufügen von OCR-Funktionen

Erste Schritte mit Aspose.OCR für C++

Die empfohlene Methode zur Installation von Aspose.OCR für C++ ist die Verwendung von NuGet. Bitte verwenden Sie den folgenden Befehl für eine reibungslose Installation.

 NuGet\Install-Package Aspose.Ocr.Cpp -Version 23.4.0

Effiziente Textextraktion in C++-Apps

Aspose.OCR für C++ bietet einen zuverlässigen und effizienten Ansatz zum Extrahieren von Text aus einer Vielzahl von Dateiformaten, darunter gescannte Dokumente, Bilder, PDF-Dateien, mehrseitige TIFF-Dateien, Pixelarrays, Quittungen usw. Es verwendet ausgefeilte OCR-Algorithmen, um Text mit hoher Genauigkeit zu erkennen und zu extrahieren und dabei die ursprüngliche Formatierung und Struktur beizubehalten. Die Bibliothek unterstützt eine Vielzahl von Sprachen, wodurch sie für mehrsprachige Anwendungen geeignet ist und Entwickler mühelos Text aus verschiedenen Quellen extrahieren können. Das folgende Beispiel zeigt, wie man Text aus einem TIFF-Bild über die C++-API extrahiert.

std::string image_path = "source.tiff";
const size_t len = 4096;
wchar_t buffer[len] = { 0 };
RecognitionSettings settings;
settings.language_alphabet = language::ukr;
size_t res_len = aspose::ocr::page_tiff("1.tif;2.tif", buffer, len, set);
std::wcout << buffer;

Bestimmte Bildbereiche über C++ lesen

Aspose.OCR für C++ erleichtert Softwareentwicklern das Lesen eines bestimmten Bildbereichs und das Extrahieren von Text aus diesen Bereichen oder Regionen in C++-Anwendungen. Diese Funktion ist besonders nützlich, wenn Sie nur Text aus bestimmten Abschnitten eines Bilds extrahieren müssen und irrelevante Inhalte ausschließen möchten. Die Bibliothek bietet eine einfache und effiziente Methode, um dies zu erreichen. Unten finden Sie ein Beispielcode-Snippet, das zeigt, wie bestimmte Bildbereiche mit Aspose.OCR für C++ gelesen werden.

// Load the image
System::SharedPtr imageStream = System::MakeObject(new System::IO::FileStream(u"image.jpg", System::IO::FileMode::Open));
// Initialize OCR engine
System::SharedPtr ocrEngine = System::MakeObject();
// Set the image for OCR
ocrEngine->Image = imageStream;
// Set the rectangle coordinates for the specific area to read
System::SharedPtr areaRect = System::MakeObject(10, 10, 200, 100);
ocrEngine->Config->SetArea(areaRect);
// Perform OCR on the specified area
ocrEngine->Process();
// Retrieve the extracted text from the specific area
System::String extractedText = ocrEngine->Text;
// Display the extracted text
std::cout << "Extracted Text: " << extractedText.ToUtf8String() << std::endl;

Bildvorverarbeitung über C++ API

Aspose.OCR für C++ bietet eine standardisierte Möglichkeit, Ihre Inhalte für OCR vorzubereiten und genaue OCR-Ergebnisse zu erzielen. Die Bibliothek bietet eine Reihe fortschrittlicher Bildvorverarbeitungstechniken. Diese Techniken verbessern die Bildqualität, korrigieren perspektivische Verzerrungen, entfernen Rauschen und optimieren den Texterkennungsprozess. Durch den Einsatz der Bildvorverarbeitung können Entwickler die OCR-Genauigkeit erheblich verbessern, insbesondere bei anspruchsvollen Bildern oder Dokumenten mit komplexen Layouts. Mehrere Vorverarbeitungsfilter können auf dasselbe Bild angewendet werden, um die Erkennungsqualität weiter zu verbessern.

 // Recognition settings
std::string image_path = "source.png";
const size_t len = 4096;
wchar_t buffer[len] = { 0 };
RecognitionSettings settings;
settings.auto_denoising = true;
size_t res_len = aspose::ocr::page_settings(image_path.c_str(), buffer, len, settings);
std::wcout << buffer;

// apply Preprocessing filter

std::string image_path = "source.png";
custom_preprocessing_filters filters_;
filters_.filter_1 = OCR_IMG_PREPROCESS_AUTODENOISING;
asposeocr_preprocess_page_and_save(image_path.c_str(), "result.png", filters_);
 

Erkennungsergebnisse in anderen Formaten speichern

Aspose.OCR für C++ ermöglicht Softwareentwicklern, Text aus zahlreichen gängigen Dateiformaten zu erkennen, wie etwa PDF, JPEG, PNG, TIFF, BMP und mehr. Die API ermöglicht es Entwicklern, Erkennungsergebnisse in mehreren Formaten zu speichern, damit sie geteilt, in einer Datenbank gespeichert, angezeigt oder analysiert werden können. Softwareentwickler können Erkennungsergebnisse als Datei, Text, JSON oder XML speichern. Die Bibliothek ermöglicht das Festlegen von Erkennungssicherheitsschwellenwerten, sodass Softwareentwickler Text mit niedrigen Sicherheitsgraden herausfiltern können. Diese Funktion erweist sich bei der Verarbeitung großer Textmengen als unschätzbar wertvoll und stellt sicher, dass nur zuverlässige und genaue Ergebnisse extrahiert werden. Die folgenden Beispiele zeigen, wie Erkennungsergebnisse mithilfe von C++-Befehlen als Datei gespeichert werden.

directory dir(".");
const string current_dir = dir.full_name();
const string image = current_dir + "p.png";
const size_t len = 6000;
wchar_t buffer[len] = { 0 };
RecognitionSettings settings;
settings.save_format = file_format::docx;
aspose::ocr::page_save(image.c_str(), "result.docx", settings);