Pretvorite rokopis v besedilo na spletu
Z našo brezplačno spletno aplikacijo spremenite ročno napisane opombe v besedilo, ki ga je mogoče urejati. Namestitev programske opreme ni potrebna.
Poganja ASPOSE.com in ASPOSE.cloud
Poganja ASPOSE.com in ASPOSE.cloud
Obdelali smo že 2787928 datoteke s skupno velikostjo 2613511 MB
Tehnologija Aspose OCR ni omejena na tiskane dokumente in knjige. Naši napredni algoritmi za prepoznavanje lahko iz ročno napisanih zapiskov izvlečejo tudi besedilo, ki ga je mogoče iskati in urejati. S to tehnologijo lahko enostavno digitalizirate skoraj vse vsebine: družinske in korporativne arhive, sociološka poročila, teste, zdravstvene kartoteke, zdravniške rokopise, zgodovinske dokumente in še veliko več. Nastalo besedilo zavzame desetkrat manj prostora kot skenirane slike in ga je mogoče enostavno kombinirati, iskati in analizirati, kar vam omogoča takojšen dostop do ogromnih količin podatkov, ki jih je bilo prej težko najti.
Ta brezplačna spletna aplikacija vam omogoča, da raziščete naše zmogljivosti prepoznavanja rokopisa brez namestitve aplikacij in pisanja ene vrstice kode. Lahko pretvori rokopis v besedilo iz katere koli vrste datoteke, ki jo lahko dobite s pametnega telefona, optičnega bralnika ali kamere, in lahko celo deluje neposredno z vsebino z zunanjih spletnih mest, ne da bi prenesli slike v računalnik.
Ta brezplačna aplikacija, ki jo Aspose OCR
1. korak
Naložite skeniranje ali fotografijo ali preprosto vnesite spletni naslov slike
Korak 2
Kliknite Prepoznajte gumb za začetek branja slike
Korak 3
Počakajte, da se prikaže rezultat prepoznavanja
Korak 4
Prenesite rezultat ali preprosto kopirajte besedilo v odložišče
Trenutno lahko naša ročno napisana aplikacija v besedilo prepozna samo angleška besedila.
Dobra kakovost slike je temelj za natančno prepoznavanje. Za zajemanje izvirne slike priporočamo uporabo optičnega bralnika ali kamere visoke ločljivosti.
Da, algoritem deluje enako dobro s skeniranja in fotografij. Upoštevajte osnovna pravila, da dobite kakovostno sliko: pametni telefon držite vzporedno s papirjem; poskrbite, da je papir dobro osvetljen; besedilo mora pokrivati celotno območje fotografije.
Poskusite omogočiti samodejne popravke slike pod možnostmi: izboljšajte kontrast, poravnajte in izboljšajte sliko.
Da, aplikacija deluje v vseh priljubljenih spletnih brskalnikih na kateri koli napravi in platformi, vključno s pametnimi telefoni.
Ne, preprosto navedite povezavo do slike na zavihku Spletna stran. Aplikacija bo naredila ostalo.
Da, aplikacija ponuja popolne zmogljivosti Assse.ocr brezplačno, tako dolgo, kot ga potrebujete.
Da, naša aplikacija je običajno sposobna opraviti nalogo prevajanja zdravniških ročno napisanih opomb v besedilo.
Nobena oprema ni potrebna
Apose OCR omogoča zanesljivo prepoznavanje katere koli slike, od skeniranja do fotografij pametnih telefonov. Večina predhodne obdelave in popravljanja slike se izvede samodejno, zato boste morali posredovati le v težkih primerih.
Ničelna obremenitev sistema
Prepoznavanje izvaja visoko zmogljiv Aspose Cloud. Aplikacija ima minimalne strojne ali operacijske sistemske zahteve - lahko jo uporabljate tudi na začetnih sistemih in mobilnih napravah brez izgube natančnosti in zmogljivosti.
Prepoznajte slike z interneta
V aplikacijo ni treba nalagati slik. Samo prilepite spletni naslov slike in dobite besedilo.
Vrhunska kakovost prepoznavanja
Leta razvoja so privedla do najsodobnejšega optičnega prepoznavanja znakov z vrhunsko hitrostjo in natančnostjo. Asspose izdelke uporablja večina podjetij Fortune 100 v 114 državah.
Prilagodljive nastavitve prepoznavanja
Vgrajeni filtri za predobdelavo slik lahko poravnajo zasukane in poševne slike, samodejno izboljšajo kontrast ali poskušajo obnoviti dodatne podrobnosti na slikah z nizko ločljivostjo. Lahko jih vklopite kadarkoli, da še izboljšate natančnost prepoznavanja.
Vgrajen preverjevalnik črkovanja
Ne skrbite za strojno opremo, vse računske operacije potekajo na naši strani. Za gostovanje našega jedra uporabljamo visoko zanesljive in visoko zmogljive strežnike, ki temeljijo na GPU, zgrajeni na najnovejših hitrih nevronskih omrežjih.