aspose-ocr · muqarrab-aspose · Feb 18, 2026
diff --git a/ocr/arabic/java/advanced-ocr-techniques/_index.md b/ocr/arabic/java/advanced-ocr-techniques/_index.md
@@ -61,9 +61,17 @@ url: /ar/java/advanced-ocr-techniques/
 قم بتمكين تطبيقات Java الخاصة بك باستخدام Aspose.OCR للتعرف الدقيق على النص. سهولة التكامل، ودقة عالية.
 ### [تحديد الأحرف المسموح بها في Aspose.OCR](./specify-allowed-characters/)
 أطلق العنان لاستخراج النص من الصور بسلاسة باستخدام Aspose.OCR لـ Java. اتبع دليلنا خطوة بخطوة للتكامل الفعال.
+### [التعرف على نص الصورة باستخدام Aspose OCR GPU – جافا](./recognize-text-image-using-aspose-ocr-gpu-java/)
+استخراج النص من الصور باستخدام Aspose OCR GPU في Java بسرعة ودقة عالية.
+### [مجموعة مؤشرات ثابتة في جافا – OCR متوازي لملفات PNG](./fixed-thread-pool-java-parallel-ocr-for-png/)
+استخدم مجموعة مؤشرات ثابتة في جافا لمعالجة صور PNG بالتعرف الضوئي المتوازي وتحسين الأداء.
+### [معالجة الصورة مسبقًا للتعرف الضوئي على الحروف – دليل جافا كامل لتعزيز التباين واستخراج النص](./preprocess-image-for-ocr-complete-java-guide-to-boost-contra/)
+### [إنشاء محرك OCR Java – التعرف على النص من الصور الكبيرة](./create-ocr-engine-java-recognize-text-from-large-images/)
+إنشاء محرك OCR في Java للتعرف على النص من الصور الكبيرة بسرعة ودقة عالية.
+
 {{< /blocks/products/pf/tutorial-page-section >}}
 
 {{< /blocks/products/pf/main-container >}}
 {{< /blocks/products/pf/main-wrap-class >}}
 
-{{< blocks/products/products-backtop-button >}}
+{{< blocks/products/products-backtop-button >}}
diff --git a/...cr-techniques/create-ocr-engine-java-recognize-text-from-large-images/_index.md b/...cr-techniques/create-ocr-engine-java-recognize-text-from-large-images/_index.md
@@ -0,0 +1,264 @@
+---
+category: general
+date: 2026-02-17
+description: أنشئ محرك OCR بلغة Java واقرأ ملف TIFF بسرعة باستخدام Java. تعلم كيفية
+  التعرف على النص من صورة كبيرة باستخدام Aspose.OCR في دليل خطوة بخطوة.
+draft: false
+keywords:
+- create ocr engine java
+- read tiff file java
+- recognize text from large image
+- Aspose OCR Java
+- large image processing Java
+language: ar
+og_description: أنشئ محرك OCR بجافا الآن. يوضح هذا الدليل كيفية قراءة ملف TIFF بجافا
+  والتعرف على النص من صورة كبيرة باستخدام Aspose.OCR.
+og_title: إنشاء محرك OCR بجافا – دليل كامل للتعرف على النص في الصور الكبيرة
+tags:
+- OCR
+- Java
+- Aspose
+title: إنشاء محرك OCR بلغة Java – التعرف على النص من الصور الكبيرة
+url: /ar/java/advanced-ocr-techniques/create-ocr-engine-java-recognize-text-from-large-images/
+---
+
+Parallelize tile processing** – for ultra‑large satellite imagery, spin up a -> incomplete sentence; we keep as is? The original ends with "spin up a". We'll keep same incomplete line.
+
+Then close shortcodes.
+
+Now produce final content with all translations.
+
+Be careful to keep markdown syntax.
+
+Let's craft final answer.{{< blocks/products/pf/main-wrap-class >}}
+{{< blocks/products/pf/main-container >}}
+{{< blocks/products/pf/tutorial-page-section >}}
+
+# إنشاء محرك OCR Java – التعرف على النص من الصور الكبيرة  
+
+هل احتجت يومًا إلى كتابة **create OCR engine Java** يمكنه التعامل مع خريطة TIFF ضخمة، لكنك لم تكن متأكدًا من أين تبدأ؟ لست وحدك—معظم المطورين يصطدمون بحاجز عندما يتجاوز حجم الصورة حدود الذاكرة المعتادة.  
+
+في هذا الدليل سنمشيك خطوة بخطوة عبر مثال كامل جاهز للتنفيذ **ينشئ محرك OCR في Java**، يوضح لك كيفية **read TIFF file Java** باستخدام `InputStream`، وأخيرًا **recognizes text from large image** دون نفاد الذاكرة. في النهاية ستحصل على برنامج مستقل يمكنك إدراجه في أي مشروع Maven أو Gradle.  
+
+## ما ستحتاجه  
+
+- **Java Development Kit (JDK) 8 أو أحدث** – يستخدم الكود فقط I/O القياسي بالإضافة إلى Aspose.OCR.  
+- **Aspose.OCR for Java** library (أحدث نسخة حتى 2026‑02) – يمكنك الحصول على ملف JAR من موقع Aspose أو عبر Maven Central.  
+- **ملف TIFF كبير** (مثلاً خريطة متعددة الميجابكسل) تريد تحويله إلى نص.  
+- **ملف ترخيص Aspose.OCR** الخاص بك (`Aspose.OCR.lic`). بدون ذلك يعمل المحرك في وضع التقييم، لكن ستحصل على علامة مائية.  
+
+> **نصيحة احترافية:** احتفظ بملف TIFF بجوار مجلد المصدر أو استخدم مسارًا مطلقًا؛ سيقسم المحرك الصورة داخليًا، لذا لن تحتاج إلى تقسيمها يدويًا.  
+
+![Create OCR Engine Java workflow](ocr-workflow.png){alt="مخطط سير عمل إنشاء محرك OCR Java"}  
+
+## الخطوة 1 – تطبيق ترخيص Aspose.OCR (Create OCR Engine Java)  
+
+قبل أن يبدأ المحرك بأي عمليات ثقيلة يجب تسجيل الترخيص. تخطي هذه الخطوة يجبر الوضع التجريبي، والذي يحد من عدد الصفحات ويضيف بانرًا إلى الناتج.  
+
+```java
+import com.aspose.ocr.*;
+
+public class LicenseHelper {
+    /** Loads the Aspose.OCR license from the given path. */
+    public static void applyLicense(String licensePath) throws Exception {
+        License license = new License();
+        license.setLicense(licensePath);   // throws if the file is missing or invalid
+    }
+}
+```  
+
+*لماذا هذا مهم:* كائن `License` يخبر محرك OCR بفتح خوارزمية التجزئة ذات الدقة الكاملة، وهو أمر أساسي لمعالجة **صورة كبيرة** بكفاءة.  
+
+## الخطوة 2 – إنشاء مثيل لمحرك OCR (Create OCR Engine Java)  
+
+الآن نقوم بإنشاء كائن `OcrEngine` الأساسي. فكر فيه كالعقل الذي سيقرأ البكسلات لاحقًا ويُخرج نصًا Unicode.  
+
+```java
+/** Returns a fresh OcrEngine ready for recognition. */
+public static OcrEngine buildEngine() {
+    // No special configuration needed for basic text extraction.
+    // You can tweak language, DPI, or preprocessing here if required.
+    return new OcrEngine();
+}
+```  
+
+*لماذا نبقيه بسيطًا:* في معظم السيناريوهات الإعدادات الافتراضية تشمل بالفعل الكشف التلقائي عن اللغة والتجزئة المثلى. الإعدادات المفرطة قد تبطئ العملية على الملفات الضخمة.  
+
+## الخطوة 3 – تحميل ملف TIFF باستخدام InputStream (Read TIFF File Java)  
+
+ملفات TIFF الكبيرة قد تكون مئات الميجابايت. تحميلها بالكامل إلى `BufferedImage` سيؤدي إلى نفاد الذاكرة. بدلاً من ذلك نمرر للمحرك `InputStream`؛ Aspose.OCR سيقرأ ويقسم الصورة أثناء التشغيل.  
+
+```java
+import java.io.*;
+
+public static InputStream openTiff(String filePath) throws FileNotFoundException {
+    // Using try‑with‑resources later guarantees the stream is closed.
+    return new FileInputStream(filePath);
+}
+```  
+
+*حالة خاصة:* إذا كان ملف TIFF مضغوطًا باستخدام CCITT Group 4، فإن Aspose.OCR لا يزال يتعامل معه، لكن يمكنك ضبط `ocrEngine.getConfiguration().setTiffCompression(TiffCompression.CCITT4)` للحصول على تحسين طفيف في السرعة.  
+
+## الخطوة 4 – إعداد مدخل OCR وتلميح الصيغة  
+
+كائن `OcrInput` يمكنه احتواء عدة صور، لكننا نحتاج صورة واحدة فقط لهذا العرض. توفير سلسلة الصيغة (`"tif"`) يساعد المحرك على تخطي عملية اكتشاف الصيغة، مما يوفر بضع مللي ثانية.  
+
+```java
+import com.aspose.ocr.*;
+
+public static OcrInput buildInput(InputStream imageStream) throws Exception {
+    OcrInput input = new OcrInput();
+    input.add(imageStream, "tif");   // second argument is the optional file extension hint
+    return input;
+}
+```  
+
+*لماذا التلميح مفيد:* عند التعامل مع **صور كبيرة**، كل مللي ثانية لها قيمة. تلميح الصيغة يخبر المحلل بتجاوز تحليل الرأس المكلف.  
+
+## الخطوة 5 – التعرف على النص من الصورة الكبيرة (Recognize Text from Large Image)  
+
+مع كل شيء موصول، استدعاء OCR الفعلي هو سطر واحد. المحرك يُعيد `OcrResult` يحتوي على النص العادي، درجات الثقة، وحتى إطارات الحدود إذا احتجت إليها لاحقًا.  
+
+```java
+public static OcrResult runRecognition(OcrEngine engine, OcrInput input) throws Exception {
+    // The recognize method performs tiling internally, so memory usage stays low.
+    return engine.recognize(input);
+}
+```  
+
+*ما يحدث خلف الكواليس:* Aspose.OCR يقسم ملف TIFF إلى مربعات قابلة للإدارة (الافتراضي 1024 × 1024 px)، يُطبق نموذج الشبكة العصبية على كل مربع، ثم يجمع النتائج معًا. لهذا يمكنك **recognizes text from large image** دون معالجة مسبقة يدوية.  
+
+## الخطوة 6 – عرض معاينة للنص المستخرج  
+
+طباعة المستند بالكامل على وحدة التحكم قد تكون مرهقة. لنظهر فقط أول 200 حرف، متبوعًا بثلاث نقاط، لتتمكن من التحقق من النتيجة بنظرة سريعة.  
+
+```java
+public static void printPreview(OcrResult result) {
+    String text = result.getText();
+    if (text.length() > 200) {
+        System.out.println(text.substring(0, 200) + "…");
+    } else {
+        System.out.println(text);
+    }
+}
+```  
+
+*الإخراج المتوقع في وحدة التحكم:*  
+
+```
+The quick brown fox jumps over the lazy dog. This map shows the historic...
+```  
+
+إذا رأيت نصًا غير مفهوم، تحقق من أن اللغة الصحيحة مُحددة (الافتراضية هي الإنجليزية) وأن ملف TIFF غير تالف.  
+
+## مثال كامل يعمل  
+
+جمع كل الأجزاء معًا يمنحك فئة واحدة يمكنك تجميعها وتشغيلها:
+
+```java
+import com.aspose.ocr.*;
+import java.io.*;
+
+public class LargeImageDemo {
+
+    public static void main(String[] args) throws Exception {
+        // -------------------------------------------------
+        // 1️⃣ Apply your Aspose.OCR license (Create OCR Engine Java)
+        // -------------------------------------------------
+        LicenseHelper.applyLicense("Aspose.OCR.lic");
+
+        // -------------------------------------------------
+        // 2️⃣ Build the OCR engine (Create OCR Engine Java)
+        // -------------------------------------------------
+        OcrEngine ocrEngine = buildEngine();
+
+        // -------------------------------------------------
+        // 3️⃣ Open the huge TIFF (Read TIFF File Java)
+        // -------------------------------------------------
+        try (InputStream imageStream = openTiff("YOUR_DIRECTORY/huge-map.tif")) {
+
+            // -------------------------------------------------
+            // 4️⃣ Prepare OCR input, hint the format
+            // -------------------------------------------------
+            OcrInput ocrInput = buildInput(imageStream);
+
+            // -------------------------------------------------
+            // 5️⃣ Recognize text from large image (Recognize Text from Large Image)
+            // -------------------------------------------------
+            OcrResult ocrResult = runRecognition(ocrEngine, ocrInput);
+
+            // -------------------------------------------------
+            // 6️⃣ Show a preview of the extracted text
+            // -------------------------------------------------
+            printPreview(ocrResult);
+        }
+    }
+
+    // Helper methods from previous sections ------------------------------------
+    public static void applyLicense(String path) throws Exception {
+        License lic = new License();
+        lic.setLicense(path);
+    }
+
+    public static OcrEngine buildEngine() {
+        return new OcrEngine();
+    }
+
+    public static InputStream openTiff(String filePath) throws FileNotFoundException {
+        return new FileInputStream(filePath);
+    }
+
+    public static OcrInput buildInput(InputStream stream) throws Exception {
+        OcrInput input = new OcrInput();
+        input.add(stream, "tif");
+        return input;
+    }
+
+    public static OcrResult runRecognition(OcrEngine engine, OcrInput input) throws Exception {
+        return engine.recognize(input);
+    }
+
+    public static void printPreview(OcrResult result) {
+        String txt = result.getText();
+        System.out.println(txt.length() > 200 ? txt.substring(0, 200) + "…" : txt);
+    }
+}
+```  
+
+الترجمة باستخدام:  
+
+```bash
+javac -cp "aspose-ocr-23.12.jar" LargeImageDemo.java
+java -cp ".:aspose-ocr-23.12.jar" LargeImageDemo
+```  
+
+استبدل `aspose-ocr-23.12.jar` بالنسخة الفعلية التي قمت بتحميلها.  
+
+## المشكلات الشائعة والنصائح  
+
+| المشكلة | سبب حدوثها | الحل السريع |
+|------|----------------|-----------|
+| **OutOfMemoryError** | تحميل ملف TIFF إلى `BufferedImage` بدلاً من البث. | استخدم دائمًا `InputStream` كما هو موضح؛ دع Aspose يتولى التجزئة. |
+| **Blank output** | تلميح امتداد الملف غير صحيح (`"tif"` مقابل `"tiff"`). | استخدم السلسلة الدقيقة التي مررتها إلى `add`. |
+| **Garbage characters** | الترخيص غير مُطبق أو انتهت صلاحيته. | تحقق من مسار ملف `.lic` وأعد تطبيقه قبل إنشاء المحرك. |
+| **Slow recognition** | استخدام `OcrConfiguration` مخصص بدقة DPI عالية. | التزم بالإعدادات الافتراضية في معظم الحالات؛ عدل فقط إذا كنت بحاجة إلى دقة أعلى. |
+
+### متى تعديل الإعدادات  
+
+- **المستندات متعددة اللغات:** `ocrEngine.getConfiguration().setLanguage(Language.English, Language.French);`  
+- **دقة أعلى على الخطوط الصغيرة:** `ocrEngine.getConfiguration().setPreprocessOptions(PreprocessOptions.ENHANCE);`  
+
+لكن تذكر، كل خيار إضافي قد يزيد من زمن المعالجة، خاصةً على **صورة كبيرة**. اختبر أولاً على مربع واحد.  
+
+## الخطوات التالية  
+
+الآن بعد أن عرفت كيف **create OCR engine Java**، **read TIFF file Java**، و**recognizes text from large image**، قد ترغب في:
+
+1. **تصدير النتيجة إلى PDF** – دمج Aspose.PDF مع نص OCR لإنشاء مستندات قابلة للبحث.  
+2. **تخزين إطارات الحدود** – استخدم `ocrResult.getWords()` للحصول على الإحداثيات للتظليل.  
+3. **توازي معالجة المربعات** – للصور الفضائية الفائقة الحجم، شغّل  
+
+{{< /blocks/products/pf/tutorial-page-section >}}
+{{< /blocks/products/pf/main-container >}}
+{{< /blocks/products/pf/main-wrap-class >}}
+{{< blocks/products/products-backtop-button >}}