OCR API на JavaScript з відкритим кодом для створення пошукових PDF

Встановіть Scribe.js через npm

 npm install scribe.js-ocr 

Ви також можете встановити його вручну; завантажте останні файли релізу безпосередньо з репозиторію GitHub.

Як витягнути текст з зображення за допомогою JavaScript бібліотеки?

import scribe from 'scribe.js-ocr';

// Extract text from a single image
scribe.extractText(['https://example.com/sample-image.png'])
  .then((result) => {
    console.log('Extracted text:', result);
  })
  .catch((error) => {
    console.error('OCR failed:', error);
  });

Як створити пошукові PDF‑документи за допомогою JavaScript бібліотеки?

import scribe from 'scribe.js-ocr';

// Add searchable text layer to an image-based PDF
async function makeSearchablePDF(inputPdfUrl) {
  try {
    // First, perform OCR on the PDF
    const ocrResult = await scribe.extractText([inputPdfUrl]);
    
    // Then create a new PDF with the text layer embedded
    const searchablePdf = await scribe.createSearchablePDF(
      inputPdfUrl,
      ocrResult
    );
    
    // The resulting PDF maintains the original appearance
    // but now contains selectable, searchable text
    return searchablePdf;
  } catch (error) {
    console.error('Failed to create searchable PDF:', error);
    throw error;
  }
}

Розширене виявлення тексту в документах за допомогою JS

Для зображень документів з густим текстом і складними макетами (наприклад, сканована сторінка книги або експорт PDF) бібліотека Scribe.js пропонує функцію "Document Text Detection". Вона надає набагато більш детальну інформацію, включаючи детектори абзаців, слів і розривів, що допомагає зберегти структуру оригінального документа. Це надзвичайно корисно для застосувань, де важливі макет і структура вихідного матеріалу, наприклад, обробка форм, рахунків‑фактур або багатостовпчикових макетів.

const Scribe = require('scribejs');
const serviceAccountKey = require('./path-to-your-key.json');
const scribe = new Scribe(serviceAccountKey);

const documentImageUrl = 'https://example.com/scanned-invoice.png';

// Use the `documentText` method for advanced detection
scribe.documentText(documentImageUrl)
  .then(fullTextAnnotation => {
    // The fullTextAnnotation object contains detailed data
    console.log('Full Document Text:');
    console.log(fullTextAnnotation.text); // The plain text of the entire document

    // You can also iterate through pages, blocks, paragraphs, and words
    fullTextAnnotation.pages.forEach(page => {
      page.blocks.forEach(block => {
        console.log('\nBlock Confidence:', block.confidence);
        block.paragraphs.forEach(paragraph => {
          console.log(paragraph.text);
        });
      });
    });
  })
  .catch(error => {
    console.error('Document OCR Error:', error);
  });

import scribe from 'scribe.js-ocr';

// Process multiple documents at once
async function batchProcess(fileUrls) {
  try {
    // Pass an array of URLs to process multiple files
    const results = await scribe.extractText(fileUrls);
    
    // Results are returned in the same order as input
    results.forEach((text, index) => {
      console.log(`Document ${index + 1} text:`, text);
    });
    
    return results;
  } catch (error) {
    console.error('Batch processing failed:', error);
    throw error;
  }
}

// Process a batch of documents
const documents = [
  'https://example.com/receipt1.jpg',
  'https://example.com/receipt2.jpg',
  'https://example.com/invoice.pdf'
];

batchProcess(documents)
  .then(allText => {
    console.log('All documents processed successfully');
  });