Partajați prin

Recunoașterea textului model prefabricat

  • Articol

Modelul Recunoașterea textului preconstruit extrage cuvinte din documente și imagini în fluxuri de caractere care pot fi citite de mașină. Utilizează recunoașterea optică a caracterelor (OCR) de ultimă generație pentru a detecta textul tipărit și scris de mână în imagini.

Acest model procesează imagini și fișiere de document pentru a extrage linii de text tipărit sau scris de mână.

Utilizați în Power Apps

Modelul Recunoașterea textului preconstruit este disponibil în Power Apps prin utilizarea componentei de recunoaștere a textului. Mai multe informații: Utilizați componenta de recunoaștere a textului în Power Apps

Utilizarea în Power Automate

Pentru informații despre cum să utilizați acest model în Power Automate, consultați Utilizarea modelului Recunoașterea textului predefinit în Power Automate.

Limba, formatul și dimensiunea acceptate

Fișierele pe care le puteți scana cu modelul Recunoașterea textului trebuie să aibă următoarele caracteristici:

  • Limbă pentru textul tipărit: afrikaans, albaneză, Angika (Devanagiri), arabă, asturiană, awadhi-hindi (Devanagiri), azera (latină), bagheli, bască, belarusă (chirilică), belarusă (latină), Bhojpuri-Hindi (Devanagiri), Bislama, Bodo (Devanagiri), bosniacă (latină), Brajbha, bretonă, bulgară, Bundeli, Buryat (chirilic), catalană, Cebuano, Chamling, Chamorro, Chhattisgarhi (Devanagiri), chineză (simplificată), Chineză (tradițională), Cornish, Corsican, Tătar din Crimeea (latină), Croată, Cehă, Daneză, Dari, Dhimal (Devanagiri), Dogri (Devanagiri), olandeză, engleză, Erzya (chirilic), Estonă, Feroeză, Fijiană, Filipină, finlandeză, franceză, friuleană, găgăuză (latină), galizică, germană, gilberteză, gondi (Devanagiri), groenlandeză, gurung (devanagiri), creolă haitiană, Halbi (Devanagiri), Hani, Haryanvi, hawaiană, hindi, Hmong Daw (latină) ), Ho (Devanagiri), maghiară, islandeză, inari sami, indoneziană, interlingua, inuktitut (latină), irlandeză, italiană, japoneză, jaunsari (Devanagiri), javaneză, Kabuverdianu, Kachin (latină), Kangri (Devanagiri), Karachay- Balkar, Kara-Kalpak (chirilic), Kara-Kalpak (latină), Kashubian, Kazah (chirilic), kazah (latină), Khaling, Khasi, K'iche', coreeană, Korku, Koryak, Kosraean, Kumyk (chirilic), kurdă (araba), kurdă (latină), kurukh (Devanagiri), kirghiză (chirilică), lakota, latină, lituaniană, sorabă inferioară, lule sami, luxemburgheză, Mahasu Pahari (Devanagiri), malaeză (latină), malteză, malto (Devanagiri) ), manx, maori, marathi, mongolă (chirilic), muntenegrean (chirilic), muntenegrean (latină), napolitană, nepaleză, niueană, nogay, sami de nord (latină), norvegiană, occitană, osetică, pașto, persană, poloneză, portugheză, punjabi (arabă), ripuară, română, romanșă, rusă, sadri (Devanagiri), samoană (latină), sanscrită (Devanagari), Santali (Devanagiri), scoțiană, gaelică scoțiană, sârbă (latină), șerpa (Devanagiri), Sirmauri (Devanagiri), Skolt Sami, slovacă, slovenă, somaleză (araba), sudică sami, spaniolă, swahili (latină), suedeză, tadjik (chirilic), tătar (latină), tetum, Thangmi, tongană, turcă, turkmenă (latină), Tuvan, sorabă superioară, urdu, uigură (araba), uzbecă (arabă), uzbecă (chirilic), uzbec (latină), volapuk, walser, galeză, frizia de vest, maya yucatecă, zhuang, zulu
  • Limba pentru textul scris de mână: engleză, chineză (simplificată), franceză, germană, italiană, japoneză, coreeană, portugheză, spaniolă
  • Format:
    • JPG
    • PNG
    • BMP
    • PDF
  • Dimensiune: maxim 20 MB
  • Pentru documentele PDF, sunt procesate doar primele 2.000 de pagini.

Ieșire model

Dacă este detectat un document, modelul Recunoașterea textului emite următoarele informații:

  • Rezultate: o listă de linii extrase din textul introdus.
  • Text: șiruri de caractere care conțin linia de text detectată.
  • BoundingBox: patru valori reprezentând caseta de delimitare, descrise prin utilizarea pozițiilor de sus și din stânga împreună cu lățimea și înălțimea acesteia.

Limite

Acțiune Limită Perioada de reînnoire
Recunoașterea textului apeluri (pe mediu) 480 60 de secunde

Antrenament: recunoașteți textul cu AI Builder (modul)