Scan & Scribe - Phone Docs OCR

Using Scan & Scribe you can convert your Printed Docs and Handwritten Notes (Disjoint) Editable text that you can Copy, Save, Listen or Share it via Facebook, email (Outlook, Gmail etc.), WhatsApp, Dropbox, OneDrive etc. Its standout feature is its separate offline text recognition engines for scribbled notes and Printed contents.

It is simple to use:

1. Take a camera shot of handwritten notes or docs or load desired text image from gallery.

2. Crop and/or skew the intended text in the snapshot.

3. For text extraction from the cropped image, remember to select Handwritten option for hand written ones and Typed option for typed ones only.

4. Review the extracted text, make corrections if required. Incorrectly converted words will be highlighted.

5. You can now convert the text to speech for listening or save it for future use.

6. You can also share it via Facebook, email (Outlook, Gmail etc.), WhatsApp, Dropbox, OneDrive etc.

Remember:

1. If image’s text direction is not from left-to-right, rotate the image.

2. All other things should be cropped except the desired text to be converted.

3. In printed docs you can even have different fonts.

In case of snapshot from smart phone camera:

1. Take desired snapshot of i.e. paper, receipt etc. in bright environment.

2. Avoid shadow of the phone and/or any other object on the snapshot.

3. Turn on flash of smart phone camera if required.

At present, app does not properly support following things:

1. Pictures of hand writings on the notebooks having lined pages or ruled paper.

2. Pictures having multicolor background.

3. Images of curved pages.

4. Languages other than English.

Acknowledgement: This app is the result of Pakistan's National ICT R&D Funded project "Smart Intelligence - An OCR Engine for Android & iOS Smart Phones" executed by Abasyn University Islamabad's Renzym OCR Research Group.

Utilizzando Scan & Scribe si può convertire il vostro stampato Docs e scritte a mano Notes (disgiunti) di testo modificabile che è possibile copiare, salvare, ascoltare o condividerlo via Facebook, e-mail (Outlook, Gmail, ecc), WhatsApp, Dropbox, Microsoft Onedrive ecc La sua clamorosa caratteristica è i suoi motori di riconoscimento del testo in linea separate per appunti scarabocchiati e contenuti stampati.

E 'semplice da usare:

1. Prendere una macchina fotografica colpo di note scritte a mano o documenti o caricare l'immagine testo desiderato dalla galleria.

2. Ritaglia e / o inclinare il testo previsto nello snapshot.

3. Per l'estrazione di testo da l'immagine ritagliata, ricordarsi di selezionare l'opzione scritta a mano per quelli scritti a mano e l'opzione digitato solo per quelli tipizzati.

4. Rivedere il testo estratto, fare le correzioni se necessario. In modo non corretto le parole convertiti verranno evidenziate.

5. A questo punto è possibile convertire il testo in voce per l'ascolto o salvarlo per un utilizzo futuro.

6. È inoltre possibile condividere via Facebook, e-mail (Outlook, Gmail, ecc), WhatsApp, Dropbox, Microsoft Onedrive etc.

Ricorda:

1. Se la direzione del testo di immagine non è da sinistra a destra, ruotare l'immagine.

2. Tutte le altre cose devono essere tagliate, tranne il testo desiderato da convertire.

3. In documenti stampati si può anche avere diversi tipi di carattere.

In caso di istantanee dalla fotocamera smart phone:

1. Prendere snapshot desiderato cioè carta, ricevimento, ecc in un ambiente luminoso.

2. Evitare l'ombra del telefono e / o di qualsiasi altro oggetto sul snapshot.

3. Accendere flash della fotocamera smart phone, se necessario.

Allo stato attuale, applicazione non supporta correttamente seguenti cose:

1. Immagini di scritti a mano sui notebook con pagine a righe o carta governato.

2. Immagini con sfondo multicolore.

3. Le immagini delle pagine curve.

4. Lingue diverse dall'inglese.

Riconoscimento: Questa applicazione è il risultato di un progetto nazionale di ICT R & S finanziata del Pakistan "Smart Intelligenza - un motore OCR per Android e iOS telefoni intelligenti" realizzati dal gruppo di ricerca OCR Renzym di Abasyn Università Islamabad.