Bildtext zu Word in Python | Bild zu DOCX OCR

Sind Sie es leid, Text manuell aus Bildern zu transkribieren? Wenn Sie eine Sammlung gescannter Dokumente, Screenshots oder Bilder mit Text haben, den Sie bearbeiten möchten, dann suchen Sie nicht weiter! Sie können ganz einfach OCR auf JPG oder PNG bildern durchführen und Text extrahieren. In diesem Blogbeitrag werden wir untersuchen, wie Sie Bildtext in Python in Word Dokumente konvertieren, was die Arbeit mit und die Bearbeitung von Textdaten erleichtert. Diese Anleitung führt Sie durch den Prozess des einfachen Extrahierens von Text aus Bildern und zeigt Ihnen, wie Sie ihn im DOCX-Format speichern.

In diesem Artikel werden die folgenden Themen behandelt:

Bildtext in Word mit der Python OCR-Bibliothek

Wir werden Aspose.OCR for Python verwenden, um Bildtext in Python in Word zu konvertieren. Es ist ein leistungsstarkes und effizientes Tool zum Extrahieren von Text aus Bildern und zum Konvertieren in bearbeitbare Word Dokumente. Mit seiner fortschrittlichen OCR-Technologie erkennt und extrahiert es Text aus verschiedenen Bildformaten, einschließlich gescannter Dokumente, Fotos und Screenshots, präzise.

Bitte laden Sie das Paket herunter oder installieren Sie die API von PyPI mit dem folgenden Pip-Befehl in der Konsole:

pip install aspose-ocr-python-net

Bildtext in Python in Word konvertieren

Wir können Text in einem Bild problemlos erkennen, lesen und in ein Word Dokument konvertieren. Befolgen Sie diese Schritte, um Text aus Bildern programmgesteuert zu extrahieren und zu bearbeiten.

  1. Initialisieren Sie das Objekt der Klasse OcrInput mit InputType.SINGLEIMAGE als Argument.
  2. Fügen Sie das Bild mit der Methode add() hinzu.
  3. Erstellen Sie eine Instanz des Klassenobjekts AsposeOcr.
  4. Rufen Sie anschließend die Methode recognize() mit dem OcrInput Objekt als Argument auf.
  5. Speichern Sie das Ergebnis abschließend mit der Methode save() als DOCX-Datei.

Das folgende Codebeispiel zeigt, wie Bildtext in Python in ein Word Dokument konvertiert wird.

# Dieses Codebeispiel zeigt, wie man Bildtext in Python in Word konvertiert!
import aspose.ocr as ocr

# Bild zum Erkennungsstapel hinzufügen
inputImg = ocr.OcrInput(ocr.InputType.SINGLE_IMAGE)
inputImg.add("sample.jpg")

# Instanziieren Sie die Aspose.OCR-API
api = ocr.AsposeOcr()

# Erkenne das Bild
result = api.recognize(inputImg)

# Druckerkennungsergebnis
print(result[0].recognition_text)
result[0].save("ImagetoDOCX.docx", ocr.SaveFormat.DOCX);
Bildtext zu Wort-Konverter in Python.

Bildtext zu Wort-Konverter in Python.

Bildtext in Word – Kostenlose Ressourcen

Möchten Sie mehr mit der Konvertierung von Bildtext in Word in Python machen? Sehen Sie sich die Ressourcen unten an, um mehr über die Funktionen der Bibliothek zu erfahren und zu sehen, was Sie sonst noch tun können!

Python OCR-Bibliothek – Holen Sie sich eine kostenlose Lizenz

Beginnen Sie kostenlos mit der Konvertierung von Bildtext in Word! Besuchen Sie die Seite „Temporäre Lizenz“, um zu erfahren, wie Sie ganz einfach eine kostenlose temporäre Lizenz erhalten, mit der Sie die Bibliothek ohne Einschränkungen ausprobieren können.

Abschluss

In diesem Blogbeitrag haben wir untersucht, wie Bildtext in bearbeitbare Word Dokumente umgewandelt werden kann. Durch die Nutzung von Aspose.OCR for Python können wir effizient Text aus Bildern extrahieren und in das Word-Format konvertieren, was Zeit spart und die Produktivität steigert. Die Bibliothek unterstützt über 100 Sprachen und bietet flexible Ausgabeoptionen, was sie zu einer beliebten Wahl für Entwickler und Unternehmen macht, die Dokumentverarbeitungsaufgaben automatisieren möchten. Mit den in diesem Handbuch beschriebenen Schritten können Sie programmgesteuert Text aus Bildern extrahieren, Dokumentverarbeitungsaufgaben automatisieren, Daten aus gescannten Dokumenten extrahieren und vieles mehr. Probieren Sie es also aus und schöpfen Sie das Potenzial der Bild zu Text-Konvertierung in Ihren Projekten aus!

Bei Unklarheiten können Sie uns gerne über unser kostenloses Support-Forum kontaktieren.

Siehe auch