Node.js에서 이미지를 텍스트로 전환합니다
node.js의 텍스트에서 이미지
더 많은 쇼케이스 >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);
Node.js를 위해 aspose.oc를 선택하는 이유는 무엇입니까?
ASPOSE.ocf for node.js를 사용하면 Node.js가 설치된 모든 플랫폼에서 스캔 된 페이지, 사진, 스크린 샷 및 기타 이미지에서 텍스트를 추출 할 수 있습니다. 온 프레미스 제품, 웹 서비스, 서버리스 애플리케이션, AWS Lambda, Azure 기능 및 광학 문자 인식 기능을 갖춘 기타 코드를 강화하십시오.
강력하고 기능이 풍부한 기능이 풍부한 광학 문자 인식 (OCR) API는 중국어 및 힌디어를 포함한 라틴, 키릴 및 아시아 스크립트를 기반으로 140 개 이상의 언어를 지원하며 가장 인기있는 형식의 파일을 인식 할 수 있습니다.
효율적이고 정확한 OCR
Advanced Node.js 기술을 통해 고속 및 정확한 OCR 결과를 달성하십시오.
다국어 지원
라틴어, 키릴, 아랍어, 페르시아어, 인디 및 중국 스크립트를 포함한 140 개 이상의 언어로 텍스트를 인식하여 Node.js 응용 프로그램의 다양성을 보장합니다.
다목적 이미지 지원
Node.js를 사용하여 스캐너, 카메라 및 스마트 폰의 이미지를 쉽게 처리합니다.
중국어 인식의 정밀도
Node.js 프로젝트에서 정밀한 6,000 명 이상의 한자를 인식하십시오.
레이아웃 감지
레이아웃에 관계없이 추출 된 텍스트의 올바른 순서를 보장하기 위해 이미지의 컨텐츠 블록을 식별하고 분류합니다.
라이브 코드 샘플
여러 줄의 코드 코드로 이미지에서 텍스트 인식을 시작하십시오. 단순성을 경험하십시오!
* 파일을 업로드하거나 서비스를 사용하여 귀하는 동의합니다. 이용 약관 그리고 개인 정보 보호 정책.
이미지를 텍스트로 변환합니다
더 많은 예 >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 응용 프로그램에 통합
aspose.ocf for node.js c ++ -데스크탑 Windows, Windows Server, MacOS, Linux 또는 클라우드에 관계없이 모든 플랫폼을 지원합니다.
지원되는 파일 형식
Aspose.OCR for Node.js via C++ [파일]과 함께 작동 할 수 있습니다.( https://docs.aspose.com/ocr/nodejs-cpp/supported-file-formats/ ) 스캐너 나 카메라에서 얻을 수 있습니다. 인식 결과를 저장, 데이터베이스로 가져 오거나 실시간으로 분석 할 수 있습니다.
이미지
- JPEG
- PNG
- TIFF
- BMP
배치 OCR
- ZIP
인식 결과
- Text
- JSON
- XML
성능과 품질을 경험하십시오
최첨단 OCR 기술을 통해 이미지에서 신속하고 정확한 텍스트 인식을 보장하여 최상의 기능으로 응용 프로그램에 권한을 부여합니다. 고성능 OCR 솔루션으로 프로젝트의 효율성과 사용자 경험을 높이십시오.
140+ 인식 언어
Node.js OCR API는 혼합 언어를 포함하여 많은 언어와 인기있는 작문 스크립트를 인정합니다.
인식 성능과 신뢰성을 높이기 위해 언어 탐지를 라이브러리에 맡기거나 언어를 직접 정의하십시오.
- ** 확장 된 라틴어 ** 알파벳 : 영어, 스페인어, 프랑스어, 인도네시아어, 포르투갈어, 독일어, 베트남어, 터키, 이탈리아어, 폴란드어 및 80+ 더;
- ** 키릴 릭 ** 알파벳 : 러시아어, 우크라이나, 카자흐, 세르비아, 벨로루시, 불가리아어;
- 아랍어, 페르시아어, 우르두어;
- 힌디어, 마라 티, 부 푸리 등을 포함한 중국어와 데바나 가리 스크립트.
모든 콘텐츠에 적합합니다
텍스트 인식의 정확성과 신뢰성은 원본 이미지의 품질에 크게 의존합니다. C ++를 통해 Node.js의 경우 ASPOSE.Ocr는 OCR 엔진으로 전송되기 전에 이미지를 향상시키는 완전 자동화 및 수동 이미지 처리 필터를 모두 제공합니다.
특징 및 기능
Aspose.OCR for Node.js via C++ node.js의 aspose.ocr의 고급 기능을 탐색하십시오.
사진 OCR
스캔 레벨 정확도로 스마트 폰 사진에서 텍스트를 추출하십시오.
검색 가능한 PDF
모든 스캔을 완전히 검색 가능하고 색인 가능한 문서로 변환하십시오.
URL 인식
로컬로 다운로드하지 않고 URL에서 이미지를 인식하십시오.
대량 인식
다중 페이지 문서, 폴더 및 아카이브의 모든 이미지를 읽으십시오.
모든 글꼴과 스타일
모든 인기있는 서체와 스타일에서 텍스트를 식별하고 인식하십시오.
미세 조정 인식
최상의 인식 결과를 위해 모든 OCR 매개 변수를 조정하십시오.
Node.js OCR 코드 샘플
OCR을 Node.js 응용 프로그램에 쉽게 통합하려면 코드 샘플을 발견하십시오.
설치
Aspose.ocf for node.js는 NPM 패키지 또는 자체 포함 다운로드 가능한 파일 으로 전달됩니다. 프로젝트에 쉽게 설치하면 여러 지원되는 언어로 텍스트를 인식하고 다양한 형식으로 인식 결과를 얻을 수 있습니다.
코드에서 node.js 모듈에 대해 OCR을 가져옵니다.
const Module = require("aspose-ocr/lib/asposeocr");
node.js로 텍스트 인식으로 이미지
Node.js OCR을 사용하면 테이블 이미지를 편집 가능한 텍스트로 변환하여 데이터 추출을 간소화 할 수 있습니다. 다양한 비즈니스 사례에 이상적 인 강력한 OCR 솔루션은 데이터 접근성을 향상시켜 응용 프로그램의 생산성을 향상시킵니다.
설정 테이블 이미지로 텍스트 변환 -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);