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原创|使用教程|编辑:郝浩|2013-08-14 11:12:19.000|阅读 768 次
概述:由于移动设备的处理能力和储存空间限制,在移动设备上执行光学字符识别(OCR)一直以来都是一项较大的挑战。随着LEADTOOLS HTML5的出现,在移动设备上执行光学字符识别(OCR)变成可能。凭借LEADTOOLS HTML5提供的HTML5查看器和RESTful Web服务,开发人员可以在任何桌面,平板电脑和移动设备上面创建难以置信的光学字符识别(OCR)应用程序。
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由于移动设备的处理能力和储存空间限制,在移动设备上执行光学字符识别(OCR)一直以来都是一项较大的挑战。随着LEADTOOLS HTML5的出现,在移动设备上执行光学字符识别(OCR)变成可能。凭借LEADTOOLS HTML5提供的HTML5查看器和RESTful Web服务,开发人员可以在任何桌面,平板电脑和移动设备上面创建难以置信的光学字符识别(OCR)应用程序。接下来,我们将展示如何在通过RESTful Web服务实现整页识别。
在无需下载大型的语言识别库和可执行文件的情况下,LEADTOOLS OCR RESTful Web服务提供了一项非常简便的方法将OCR识别添加到应用程序。通过简单的参数设置,并返回一个易于解析的带有文本的JSON结构。
通过查看器内置的rubber band事件,选择一块矩形区域。使用鼠标点击,并拖动鼠标,或者在触屏上滑动手指,用户可以在图像上选择一块矩形区域,然后处理事件,并将坐标传递到Web服务。一旦服务完成处理任务,接下来用户就可以使用JSON来解析响应并根据应用程序需要来显示或者使用所识别的文本。下面的例子,我们只是简单地显示了提示框中的文本。
_selectRecognizeArea_RubberBandCompleted$1: function HTML5DemosLibrary__ocrDemo$_selectRecognizeArea_RubberBandCompleted$1(sender, e) { // Get the selected area and use that as a zone for the OCR service var searchArea = Leadtools.LeadRectD.fromLTRB(e.get_point1().get_x(), e.get_point1().get_y(), e.get_point2().get_x(), e.get_point2().get_y()); var visibleRect = _viewer.imageControlRectangle(true); searchArea.intersect(visibleRect); searchArea = _viewer.convertRect(Leadtools.Controls.CoordinateType.control, Leadtools.Controls.CoordinateType.image, searchArea); if (searchArea.get_width() > 3 && searchArea.get_height() > 3) { this._recognize$1(searchArea); } }, _recognize$1: function HTML5DemosLibrary__ocrDemo$_recognize$1(searchArea) { // display the loading gif while we wait this.beginOperation(); // build the service request var rest = this.buildServiceUrl('ocr.svc'); rest += '/GetText?uri='; rest += _viewer.get_imageUrl(); var imageSize = _viewer.get_imageSize(); rest += '&width='; rest += parseInt(imageSize.get_width()); rest += '&height='; rest += parseInt(imageSize.get_height()); if (!searchArea.get_isEmpty()) { // no selection was made, recognize the whole image rest += '&left='; rest += parseInt(searchArea.get_left()); rest += '&top='; rest += parseInt(searchArea.get_top()); rest += '&right='; rest += parseInt(searchArea.get_right()); rest += '&bottom='; rest += parseInt(searchArea.get_bottom()); } // create the request and event handler var request = new XMLHttpRequest(); var _this = this; var readyStateChanged = function() { if (request.readyState === 4) { if (request.status === 200) { var results = null; if (request.responseText != null && request.responseText.length > 0) { results = JSON.parse(request.responseText); } else { alert('No text was found in the specified area, please select another area that contains text and try again.'); } request.onreadystatechange = null; request = null; _this.endOperation(false); if (results != null) { alert (results); } } else { _this.showRequestError(request); } } }; // send the request request.onreadystatechange = readyStateChanged; request.open('GET', rest, true); request.send(); },
运行上面的代码,你会发现如果没有矩形传递给识别功能,LEADTOOLS会创建一个完整的图像然后调用web服务。因此,你需要创建一个非常简单的按钮处理程序来完成整页识别。
var recognizeButton = document.getElementById('recognizeButton'); recognizeButton.addEventListener('click', function(e) { // recognize the entire image by sending an empty zone _this._recognize$1(Leadtools.LeadRectD.get_empty()); }, false);
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