Đọc & Trích xuất Văn bản từ Hình ảnh qua API Python

Bắt đầu với Aspose.OCR cho Python qua .NET

Cách khuyến nghị để cài đặt Aspose.OCR cho Python qua .NET là sử dụng pip. Vui lòng dùng lệnh sau để cài đặt suôn sẻ.

 pip install aspose-ocr-python-net

Các thao tác OCR với độ chính xác cao qua Python

Aspose.OCR cho Python qua .NET được thiết kế để đạt độ chính xác và độ tinh tế cao. Thư viện tích hợp các mô hình học máy tiên tiến giúp cải thiện độ chính xác trong việc trích xuất văn bản, ngay cả khi hình ảnh bị nghiêng hoặc có độ phân giải thấp. Tính năng này làm cho nó phù hợp với các ứng dụng yêu cầu nhận dạng văn bản đáng tin cậy, chẳng hạn như trích xuất dữ liệu tự động từ các mẫu hoặc tài liệu đã quét. Đoạn mã dưới đây minh họa một triển khai đơn giản, trong đó một hình ảnh được tải, xử lý và văn bản đã nhận dạng được hiển thị.

# Initialize OCR engine
recognitionEngine = AsposeOcr()

# Add image to batch
input = OcrInput(InputType.SINGLE_IMAGE)
input.add("sample.png")

# Extract text from image
result = recognitionEngine.recognize(input)
# Display the recognition result
print(result[0].recognition_text)

Khả năng Tiền xử lý Hình ảnh

Aspose.OCR cho Python qua .NET cung cấp các tính năng tiền xử lý hình ảnh mạnh mẽ trong các ứng dụng Python. Các tính năng này nâng cao độ chính xác của OCR, chẳng hạn như chỉnh sửa nghiêng, loại bỏ nhiễu và chuẩn hoá hình ảnh. Những bước tiền xử lý này rất quan trọng khi làm việc với các hình ảnh có thể đã được quét trong điều kiện không tối ưu. Ví dụ dưới đây cho thấy cách các nhà phát triển thực hiện thao tác chỉnh sửa nghiêng, đảm bảo văn bản được phát hiện một cách chính xác ngay cả khi hình ảnh hơi nghiêng hoặc không được căn chỉnh hoàn hảo.

from aspose.ocr import OcrEngine, SkewCorrection

ocr_engine = OcrEngine()

# Enable skew correction
ocr_engine.set_skew_correction(SkewCorrection.True)

ocr_engine.image = "skewed_image.png"
recognized_text = ocr_engine.get_text()
print("Corrected and Recognized Text:", recognized_text)

Nhận dạng Văn bản viết tay qua Python

Aspose.OCR cho Python qua .NET rất dễ sử dụng và có thể nhận dạng cả văn bản in và viết tay chỉ với vài dòng mã Python. Tính năng này rất hữu ích cho các ứng dụng như số hoá ghi chú viết tay hoặc chữ ký. Khả năng của phần mềm trong việc diễn giải các kiểu chữ khác nhau tăng cường tính hữu dụng trong các lĩnh vực như giáo dục và tài liệu pháp lý. Dưới đây là một ví dụ cho thấy cách thực hiện Nhận dạng Văn bản viết tay bằng mã Python.

api = ocr.AsposeOcr()

''' add filters if you need '''
filters = ocr.models.preprocessingfilters.PreprocessingFilter()
#filters.add(ocr.models.preprocessingfilters.PreprocessingFilter.contrast_correction_filter())

''' initialize image collection and put images into it '''
input = ocr.OcrInput(ocr.InputType.SINGLE_IMAGE, filters)
input.add("Data\\OCR\\handwritten.jpg")

''' change recognition options if you need '''
settings = ocr.RecognitionSettings()
settings.detect_areas_mode=ocr.DetectAreasMode.PHOTO

''' run recognition '''
res = api.recognize_handwritten_text(input)
print(res[0].recognition_text)

Khu vực Hình ảnh Tùy chỉnh OCR trong Ứng dụng Python

Aspose.OCR cho Python qua .NET đã cung cấp hỗ trợ đầy đủ cho việc nhận dạng văn bản từ một khu vực cụ thể của hình ảnh trong các ứng dụng Python. Các nhà phát triển phần mềm có thể chỉ định các khu vực cụ thể trong hình ảnh để thực hiện OCR, điều này hữu ích trong các trường hợp chỉ một phần của hình ảnh chứa văn bản liên quan. Các nhà phát triển có thể định nghĩa các khu vực tùy chỉnh cho OCR trên một hình ảnh, đặt chế độ nhận dạng và điều chỉnh các tham số khác để tối ưu quá trình OCR dựa trên yêu cầu cụ thể của ứng dụng. Dưới đây là một ví dụ cho thấy cách các nhà phát triển phần mềm có thể nhận dạng một dòng văn bản đơn chỉ với vài dòng mã Python.

api = AsposeOcr()

# Create OcrInput and add images
input = OcrInput(InputType.SINGLE_IMAGE)
input.add("sample_line.png")

# recognize without regions detection
settings = RecognitionSettings()
settings.recognize_single_line = True

result = api.recognize(input, settings)

print(result[0].recognition_text)