Tarayıcıyla oluşturulmuş bir rapor, düzenlemek veya belgelerinize eklemek istediğiniz metinleri içerebilir. Metni tanımak ve Markdown olarak kaydetmek için OCR kullanabilirsiniz; bu, Python uygulamasında gözden geçirmeyi ve yeniden kullanmayı kolaylaştırır.

Bu makalede, Aspose.OCR for Python via .NET kullanarak bir PNG veya JPG görüntüyü Python’da Markdown’a nasıl dönüştüreceğinizi öğreneceksiniz. Ayrıca, oluşturulan içeriği nasıl gözden geçireceğinizi ve belgenin tablolarını ve illüstrasyonlarını nasıl kontrol edeceğinizi göreceksiniz.

Python OCR Kitaplığı Görüntüden Markdown’a Dönüştürme için

Aspose.OCR for Python via .NET görüntülerdeki metni tanımanıza ve OCR sonuçlarını Markdown olarak kaydetmenize olanak tanır. Belge düzeni algılama modu, metin blokları, tablolar ve görüntüler gibi öğeleri tanımlayabilir.

Pip ile paketin 26.10.0 sürümünü kurun:

python -m pip install aspose-ocr-python-net

Desteklenen bir Python kurulumuna, okunabilir bir PNG veya JPG görüntüsüne ve çıktı dosyasını yazma iznine ihtiyacınız olacak. Örneği izlemek için, betiği çalıştıracağınız dizine report.png adlı bir görüntü yerleştirin. Ayrı bir .NET çalışma zamanı kurulumu gerekli değildir; desteklenen platformlar için sistem gereksinimleri sayfasına bakın.

Deneme sürümü tanınan metin miktarını sınırlar. Değerlendirme sırasında bu kısıtlamayı kaldırmak için bir geçici lisans talep edebilir ve tanıma işleminden önce uygulayabilirsiniz. Ayrıntılar için lisanslama belgelerine bakın.

Görüntüyü Python’da Markdown’a Dönüştür

Bir resmi tanımak ve sonucu Markdown olarak kaydetmek için aşağıdaki adımları izleyin:

  1. AsposeOcr sınıfının bir örneğini oluşturun.
  2. Tek bir görüntü için bir OcrInput nesnesi oluşturun ve görüntü dosyasını ekleyin.
  3. Bir RecognitionSettings nesnesi oluşturun ve detect_areas_mode özelliğini DOCUMENT_LAYOUT olarak ayarlayın.
  4. Görüntüyü işlemek için recognize() metodunu çağırın.
  5. Sonuçları save() ve SaveFormat.MD kullanarak kaydedin.

Bu örnek için, bir başlık, metin, tablo ve bir illüstrasyon içeren bir rapor görüntüsü kullanın. Aşağıdaki kodu image_to_markdown.py adlı bir dosyaya kaydedin:

import aspose.ocr as ocr

# Create the OCR engine.
api = ocr.AsposeOcr()

# Add the image to the input.
ocr_input = ocr.OcrInput(ocr.InputType.SINGLE_IMAGE)
ocr_input.add("report.png")

# Enable document layout detection.
settings = ocr.RecognitionSettings()
settings.detect_areas_mode = ocr.DetectAreasMode.DOCUMENT_LAYOUT

# Recognize the image.
results = api.recognize(ocr_input, settings)

# Save the recognition result as Markdown.
results.save("report.md", ocr.SaveFormat.MD)

report.png içeren dizinden betiği çalıştırın:

python image_to_markdown.py

Komut dosyası report.png dosyasını okur ve tanıma sonucunu report.md olarak kaydeder. Her iki yol da geçerli çalışma dizinine göredir. JPG bir görüntüyü dönüştürmek için, giriş yolunu .jpg dosyanıza değiştirin; tanıma ve dışa aktarma adımları aynı kalır.

DOCUMENT_LAYOUT modu, çıktıda yapısı önemli olan belgeler için tasarlanmıştır. Algılama, kaynak görüntüye bağlıdır, bu nedenle oluşturulan Markdown’ı orijinal raporla karşılaştırın.

Oluşturulan Markdown’ı İncele

Metin düzenleyicisi veya Markdown görüntüleyicisinde report.md dosyasını açın. Tanınan metni, okuma sırasını ve tablo içeriğini kaynak görüntüye karşı kontrol edin. Daha sonra Markdown’ı düzenleyerek belgelendirmeye ekleyebilirsiniz.

Örneğin, bir Markdown tablosu aşağıdaki gibi görünebilir. Bu örnek bir sözdizimidir, gerçek OCR çıktısı değildir:

| Product | Units Sold | Revenue (USD) |
| --- | --- | --- |
| Product A | 120 | $18,000 |

Oluşturulan Markdown, çıkarılan görüntülere referanslar içeriyorsa, referans verilen dosyaların mevcut olduğundan ve Markdown görüntüleyicinizde göründüğünden emin olun. Markdown dosyasını taşırken yol bilgilerini aynı tutun.

Markdown, içeriği ve yapıyı tanımlar; orijinal raporun tam görünümünü mutlaka yeniden üretmez.

Daha İyi OCR Sonuçları İçin İpuçları

  • Açık bir kaynak görüntüsü kullanın. Metin ve tablo kenarlıkları orijinal görüntüde okunabilir olmalıdır.
  • Uygun tanıma dilini seçin. Gerekirse RecognitionSettings.language ayarlayın. Mevcut seçenekler için language documentation sayfasına bakın.
  • Önemli detayları kontrol edin. İsimleri, numaraları, tablo hücrelerini ve okuma sırasını kaynakla karşılaştırın.
  • Görüntü referanslarını doğrulayın. Çıktı çıkarılan görüntülere referans veriyorsa, Markdown’ı bir görüntüleyicide açın ve görüntülerin göründüğünden emin olun.
  • Temsilci belgeleri test edin. Karmaşık tablolar ve düzenler manuel düzeltmeler gerektirebilir; otomatik bir iş akışında çıktıyı kullanmadan önce örnekleri gözden geçirin.

Sıkça Sorulan Sorular

Python’da hem PNG hem de JPG görüntüleri Markdown’a dönüştürebilir miyim?

Evet. PNG veya JPG dosyasını OcrInput‘a ekleyin, tanıyın ve sonucu SaveFormat.MD ile kaydedin.

Python OCR bir görüntüdeki tabloları algılayabilir mi?

Evet. DOCUMENT_LAYOUT modu, tablolar dahil belge öğelerini algılamak için tasarlanmıştır. Oluşturulan Markdown’ı inceleyerek tablonun ve hücrelerinin nasıl temsil edildiğini kontrol edin.

Markdown dosyasında referans verilen resimler nasıl işlenir?

Markdown dosyası orijinal sayfa düzenini tam olarak koruyor mu?

Hayır. Markdown, içeriği ve yapıyı bir sayfa görüntüsünden farklı şekilde temsil eder. Oluşturulan dosyayı gözden geçirin ve gerektiğinde yapısını ayarlayın.

Sonuç

Kendi rapor görüntülerinizi Python’da Markdown’a dönüştürmek için bu iş akışını bir başlangıç noktası olarak kullanın. Sonuçları belgelere eklemeden önce, tanınan metni, tabloları ve herhangi bir görüntü referansını orijinaliyle karşılaştırın.

Daha fazla bilgi için, tanıma belgeleri sayfasına bakın. Yardıma ihtiyacınız olursa, Aspose.OCR destek forumu adresini ziyaret edin.

İlgili Bağlantılar