Node.js में टेक्स्ट के लिए छवि को चालू करें
Node.js में पाठ के लिए छवि
अधिक शोकेस >let source = Module.WasmAsposeOCRInput();
source.url = internalFileName;
let batch = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
batch.push_back(source);
// Send image for OCR
var result = Module.AsposeOCRRecognize(batch);
// Output extracted text to the console
var text = Module.AsposeOCRSerializeResult(
result, Module.ExportFormat.text);
console.log(text);
नोड.जेएस के लिए aspose.ocr के लिए क्यों विकल्प चुनें?
Node.js के लिए aspose.ocr आपको स्कैन किए गए पृष्ठों, फ़ोटो, स्क्रीनशॉट और किसी भी प्लेटफ़ॉर्म पर अन्य छवियों से पाठ निकालने की अनुमति देता है जहां Node.js स्थापित है। अपने ऑन-प्रिमाइसेस उत्पादों, वेब सेवाओं, सर्वर रहित एप्लिकेशन, AWS लैम्ब्डा, एज़्योर फ़ंक्शंस और ऑप्टिकल वर्ण मान्यता कार्यक्षमता के साथ अन्य कोड को सशक्त बनाएं।
हमारी शक्तिशाली और सुविधा समृद्ध ऑप्टिकल चरित्र मान्यता (OCR) API चीनी और हिंदी सहित लैटिन, सिरिलिक और एशियाई स्क्रिप्ट पर आधारित 140+ भाषाओं का समर्थन करती है, और सबसे लोकप्रिय स्वरूपों में फ़ाइलों को पहचान सकती है।
कुशल और सटीक OCR
उन्नत नोड.जेएस तकनीक के साथ उच्च गति और सटीक OCR परिणाम प्राप्त करें।
बहुभाषी समर्थन
140 से अधिक भाषाओं में पाठ को पहचानें, जिसमें लैटिन, सिरिलिक, अरबी, फारसी, संकेत और चीनी स्क्रिप्ट शामिल हैं, जो आपके नोड.जेएस अनुप्रयोगों के लिए बहुमुखी प्रतिभा सुनिश्चित करते हैं।
बहुमुखी छवि समर्थन
स्कैनर, कैमरा, और स्मार्टफोन से आसानी से नोड के साथ छवियों को संसाधित करें।
चीनी चरित्र मान्यता में परिशुद्धता
अपने नोड.जेएस प्रोजेक्ट्स में सटीकता के साथ 6,000 से अधिक चीनी पात्रों को पहचानें।
लेआउट का पता लगाना
लेआउट की परवाह किए बिना निकाले गए पाठ के सही क्रम को सुनिश्चित करने के लिए छवियों में सामग्री ब्लॉक को पहचानें और वर्गीकृत करें।
लाइव कोड नमूना
कोड की कई पंक्तियों के साथ छवियों से पाठ मान्यता शुरू करें। सादगी का अनुभव करें!
* अपनी फ़ाइलों को अपलोड करके या उस सेवा का उपयोग करके आप हमारे साथ सहमत हैं उपयोग की शर्तें और गोपनीयता नीति.
छवि को पाठ में परिवर्तित करें
और ज्यादा उदाहरण >fs.readFile("source.png", (err, imageData) => {
// Save photo to the virtual storage
const imageBytes = new Uint8Array(imageData);
let internalFileName = "temp";
let stream = Module.FS.open(internalFileName, "w+");
Module.FS.write(stream, imageBytes, 0, imageBytes.length, 0);
Module.FS.close(stream);
// Add photo to recognition batch
let source = Module.WasmAsposeOCRInput();
source.url = internalFileName;
let batch = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
batch.push_back(source);
// Automatically adjust recognition settings to better process photographs
let recognitionSettings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
recognitionSettings.detect_areas_mode = Module.DetectAreasMode.PHOTO;
recognitionSettings.auto_contrast= true;
// Send photo for OCR
var result = Module.AsposeOCRRecognize(batch, recognitionSettings);
// Output extracted text to the console
var text = Module.AsposeOCRSerializeResult(result, Module.ExportFormat.text);
console.log(text);
});
Node.js अनुप्रयोगों के लिए एकीकरण
Node.js के लिए aspose.ocr C ++ का समर्थन करने वाले किसी भी प्लेटफ़ॉर्म के साथ मूल रूप से एकीकृत होता है-चाहे डेस्कटॉप विंडोज, विंडोज सर्वर, मैकओएस, लिनक्स या क्लाउड पर।
समर्थित फ़ाइल स्वरूप
Aspose.OCR for Node.js via C++ किसी भी [फ़ाइल]के साथ काम कर सकते हैं( https://docs.aspose.com/ocr/nodejs-cpp/supported-file-formats/ ) आप एक स्कैनर या कैमरे से प्राप्त कर सकते हैं। मान्यता परिणामों को सहेजा जा सकता है, एक डेटाबेस में आयात किया जा सकता है, या वास्तविक समय में विश्लेषण किया जा सकता है।
इमेजिस
- JPEG
- PNG
- TIFF
- BMP
बैच ओसीआर
- ZIP
मान्यता परिणाम
- Text
- JSON
- XML
प्रदर्शन और गुणवत्ता का अनुभव
अत्याधुनिक OCR तकनीक छवियों से तेज और सटीक पाठ मान्यता सुनिश्चित करती है, अपने अनुप्रयोगों को शीर्ष पायदान क्षमताओं के साथ सशक्त बनाती है। हमारे उच्च-प्रदर्शन OCR समाधान के साथ अपनी परियोजना की दक्षता और उपयोगकर्ता अनुभव को ऊंचा करें।
140+ मान्यता भाषाएँ
Node.js OCR API बहुत सारी भाषाओं और लोकप्रिय लेखन स्क्रिप्ट को पहचानता है, जिसमें मिश्रित भाषाएं शामिल हैं:
लाइब्रेरी में भाषा का पता लगाना छोड़ दें या बढ़ी हुई मान्यता प्रदर्शन और विश्वसनीयता के लिए भाषा को स्वयं परिभाषित करें।
- ** विस्तारित लैटिन ** वर्णमाला: अंग्रेजी, स्पेनिश, फ्रेंच, इंडोनेशियाई, पुर्तगाली, जर्मन, वियतनामी, तुर्की, इतालवी, पोलिश, और 80+ अधिक;
- ** सिरिलिक ** वर्णमाला: रूसी, यूक्रेनी, कजाख, सर्बियाई, बेलारूसन, बल्गेरियाई;
- अरबी, फारसी, उर्दू;
- हिंदी, मराठी, भोजपुरी और अन्य सहित चीनी और देवनागरी स्क्रिप्ट।
किसी भी सामग्री के लिए उपयुक्त
पाठ मान्यता की सटीकता और विश्वसनीयता मूल छवि की गुणवत्ता पर अत्यधिक निर्भर है। C ++ के माध्यम से node.js के लिए aspose.ocr पूरी तरह से स्वचालित और मैनुअल इमेज प्रोसेसिंग फिल्टर दोनों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है जो ओसीआर इंजन को भेजे जाने से पहले एक छवि को बढ़ाता है।
सुविधाएँ और क्षमता
Aspose.OCR for Node.js via C++ Node.js. के लिए aspose.ocr की उन्नत सुविधाओं का अन्वेषण करें।
फोटो ओसीआर
स्कैन-स्तरीय सटीकता के साथ स्मार्टफोन तस्वीरों से पाठ निकालें।
खोज योग्य पीडीएफ
किसी भी स्कैन को पूरी तरह से खोजा और सूचकांक योग्य दस्तावेज़ में बदलें।
URL मान्यता
स्थानीय रूप से डाउनलोड किए बिना URL से एक छवि को पहचानें।
थोक मान्यता
बहु-पृष्ठ दस्तावेज़, फ़ोल्डर और अभिलेखागार से सभी चित्र पढ़ें।
कोई भी फ़ॉन्ट और शैली
सभी लोकप्रिय टाइपफेस और शैलियों में पाठ को पहचानें और पहचानें।
ठीक धुन मान्यता
सर्वोत्तम मान्यता परिणामों के लिए प्रत्येक OCR पैरामीटर को समायोजित करें।
Node.js OCR कोड नमूने
अपने Node.js अनुप्रयोगों में OCR को आसानी से एकीकृत करने के लिए कोड नमूनों की खोज करें।
स्थापित कर रहा है
Node.js के लिए aspose.ocr को NPM पैकेज के रूप में या एक स्व-निहित डाउनलोड करने योग्य फ़ाइल के रूप में कोई बाहरी निर्भरता के साथ दिया जाता है। आसानी से इसे अपनी परियोजना में स्थापित करें, और आप कई समर्थित भाषाओं में ग्रंथों को पहचानने के लिए तैयार हैं और विभिन्न प्रारूपों में मान्यता परिणाम प्राप्त करते हैं।
अपने कोड में Node.js मॉड्यूल के लिए OCR आयात करें।
const Module = require("aspose-ocr/lib/asposeocr");
Node.js के साथ पाठ मान्यता के लिए छवि
Node.js OCR तालिका छवियों को संपादन योग्य पाठ में बदलने की अनुमति देता है, डेटा निष्कर्षण को सुव्यवस्थित करता है। विभिन्न व्यावसायिक मामलों के लिए आदर्श, हमारे शक्तिशाली ओसीआर समाधान डेटा पहुंच को बढ़ाता है, अनुप्रयोगों में उत्पादकता में सुधार करता है।
पाठ रूपांतरण के लिए सेटअप तालिका छवि - Node.js
// Load a scan or photo from user input
const fileData = new Uint8Array(e.target.result);
let filename = file.name;
let stream = Module.FS.open(filename, "w+");
Module.FS.write(stream, fileData, 0, fileData.length, 0);
Module.FS.close(stream);
var input = Module.WasmAsposeOCRInput();
input.url = filename;
// Analyze tabular structures
var settings = Module.WasmAsposeOCRRecognitionSettings();
settings.detect_areas_mode = Module.DetectAreasMode.TABLE;
// Limit the subset of characters to improve recognition accuracy and increase performance
settings.alphabet = "1234567890.,;";
// Extract text from a table
var inputs = new Module.WasmAsposeOCRInputs();
inputs.push_back(input);
var result = Module.AsposeOCRRecognize(inputs, settings);
var editableText = Module.AsposeOCRSerializeResult(result, Module.ExportFormat.text);