OCR Folder - Document Scanner

إنتاجية

مجاني - مصمم لـ iPad

Invoice Scan - Data Extractor is a tool or system designed to automate the process of extracting relevant data from invoices. By leveraging technologies like Optical Character Recognition (OCR), Natural Language Processing (NLP), and machine learning, it identifies, captures, and structures key invoice information from scanned documents or images. Key Features:- - Scan or extract text from images/photos/pictures. - Easily share scanned text -100+ languages supported Automated Data Extraction: Extracts fields like invoice number, date, vendor details, item descriptions, quantities, prices, tax amounts, and totals. OCR Integration: Reads text from scanned images or PDF documents and converts it into digital, editable text. Multi-format Support: Supports various input formats such as PDFs, images (JPEG, PNG), and even handwritten invoices.

  • لم يحصل هذا التطبيق على تقييمات أو مراجعات كافية لعرض نظرة عامة.

- redesign UI - redesign concept - make use of OCR technology - folder and files management make easy for business

أوضح المطور "Yeun Kae Ngow" أن ممارسات خصوصية التطبيق قد تتضمن معالجة البيانات على النحو الموضح أدناه. لمزيد من المعلومات، الرجاء الاطلاع على سياسة خصوصية المطور .

  • لا يتم جمع البيانات

    لا يجمع المطور أي بيانات من هذا التطبيق.

    قد تختلف ممارسات الخصوصية، على سبيل المثال، حسب الميزات التي تستخدمها أو حسب عمرك. معرفة المزيد

    لم يشر المطور بعد إلى ميزات تسهيلات الاستخدام التي يدعمها هذا التطبيق. معرفة المزيد

    • الموفر
      • Yeun Kae Ngow
    • الحجم
      • 113.7 م.ب.
    • الفئة
      • إنتاجية
    • التوافق
      يتطلب iOS 15.0 أو أحدث
      • iPhone
        يتطلب iOS 15.0 أو أحدث
      • iPad
        يتطلب iPadOS 15.0 أو أحدث
      • iPod touch
        يتطلب iOS 15.0 أو أحدث
      • Mac
        يتطلب جهاز macOS 12.0 أو أحدث وجهاز Mac مع شريحة Apple M1 أو أحدث.
      • Apple Vision
        يتطلب visionOS 1.0 أو أحدث
    • اللغات
      • الإنجليزية
    • التصنيف العمري
      ⁧٤+‬
    • حقوق النشر
      • © Nitosoft System