ABBYY FineReader vs. Tesseract: OCR-Vergleich

Im Bereich der optischen Zeichenerkennung(OCR) software heben sich ABBYY FineReader, IronOCR und Tesseract als herausragende Lösungen mit fortschrittlichen Texterkennungsfunktionen hervor. Obwohl sie darauf abzielen, gescannte Dokumente und Bilder in bearbeitbare und durchsuchbare Formate wie PDF-Dokumente zu konvertieren, unterscheiden sie sich in Bezug auf Funktionen, Genauigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Preis. Dieser Artikel befasst sich ausführlich mitvergleich von OCR-Tools und andere OCR-Engines, darunter ABBYY FineReader, Tesseract undIronOCR.

1. Einführung in OCR-Software

Optische Zeichenerkennung(OCR) software revolutioniert die Art und Weise, wie wir mit textlastigen Dokumenten umgehen. Durch den Einsatz ausgeklügelter Algorithmen und maschineller Lerntechniken kann OCR-Software Text aus verschiedenen Quellen erkennen und extrahieren, z. B. aus gescannten Dokumenten, Bildern und PDF-Dateien. Diese Technologie erleichtert nicht nur die Digitalisierung, sondern verbessert auch die Dokumentenverwaltung, die Extraktion von datenerkennenden Texten und die Zugänglichkeit für Menschen mit Sehbehinderungen.

2. ABBYY FineReader: Überblick und Funktionen

ABBYY FineReader ist eine marktführende OCR-Lösung, die für ihre außergewöhnliche Genauigkeit und ihren umfassenden Funktionsumfang bekannt ist. FineReader wurde von ABBYY, einem weltweit führenden Anbieter von Technologien zur Dokumentenverarbeitung, entwickelt und bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und leistungsstarke OCR-Funktionen, die sowohl für Einzelanwender als auch für Unternehmensanwendungen geeignet sind.

2.1. Hauptmerkmale von ABBYY FineReader

• Hohe Genauigkeit: ABBYY FineReader bietet eine branchenführende Genauigkeit bei der Texterkennung und gewährleistet eine präzise Konvertierung von gescannten Dokumenten und Bildern in bearbeitbare Formate.
• Dokumentenlayout bleibt erhalten: FineReader behält das ursprüngliche Layout, die Formatierung und die Struktur von Dokumenten bei, einschließlich Tabellen, Spalten und Grafiken, und gewährleistet so eine originalgetreue Konvertierung.
• Mehrsprachige Unterstützung: FineReader unterstützt die Erkennung von Text in mehreren Sprachen und ist damit für verschiedene internationale Anwendungen geeignet.
• Stapelverarbeitung: FineReader ermöglicht die Stapelverarbeitung von Dokumenten, so dass Benutzer mehrere Dateien gleichzeitig konvertieren können, was die Produktivität und Effizienz steigert.
• Integrationsfähigkeiten: FineReader lässt sich nahtlos in gängige Dokumentenmanagementsysteme, Cloud-Speicherplattformen und Produktivitätssoftware integrieren und ermöglicht so optimierte Arbeitsabläufe und eine verbesserte Zusammenarbeit.

2.2. Installieren von ABBYY FineReader

Sie können ABBYY FineReader ganz einfach von seiner Website herunterladen und installierenhier.

Wenn Sie auf die Schaltfläche zum Herunterladen der kostenlosen Testversion klicken, werden Sie auf eine neue Seite weitergeleitet, auf der Sie ein Formular ausfüllen müssen, um Ihre kostenlose 7-Tage-Testversion zu erhalten.

2.3. OCR für Bilder mit ABBYY FineReader durchführen

Nach dem Herunterladen öffnen Sie ABBYY FineReader und klicken Sie auf OCR-Editor, um eine OCR-Korrektur an Bilddateien vorzunehmen.

Wenn Sie auf die Registerkarte OCR-Editor klicken, öffnet sich ein Fenster, in dem Sie die zu öffnende Bilddatei auswählen und den OCR-Prozess durchführen können.

Wenn Sie auf die Schaltfläche "Öffnen" klicken, wird das Bild geladen und eine OCR-Operation durchgeführt. Der bearbeitbare extrahierte Text wird auf der rechten Seite des OCR-Editors und das Bild auf der linken Seite angezeigt.

3. Tesseract: Überblick und Funktionen

*Tesserakt, eine von Google entwickelte Open-Source-OCR-Engine, bietet leistungsstarke Texterkennungsfunktionen, die durch Algorithmen für maschinelles Lernen unterstützt werden. Ursprünglich von Hewlett-Packard in den 1980er Jahren entwickelt, hat sich Tesseract zu einer vielseitigen OCR-Lösung mit Unterstützung für mehrere Sprachen und Plattformen entwickelt. Auch wenn Tesseract nicht über die ausgefeilte Benutzeroberfläche und den umfangreichen Funktionsumfang kommerzieller OCR-Tools und Software wie FineReader verfügt, bleibt es eine beliebte Wahl für Entwickler und Enthusiasten, die eine kostenlose und anpassbare OCR-Lösung suchen.

3.1. Hauptmerkmale von Tesseract

• Open-Source: Tesseract wird unter der Apache License 2.0 vertrieben und steht damit Entwicklern und Organisationen zur freien Nutzung, Veränderung und Verbreitung zur Verfügung.
• Sprachunterstützung: Tesseract unterstützt die Erkennung von Text in über 100 Sprachen, darunter auch Sprachen mit nicht-lateinischen Schriftzeichen wie Chinesisch, Japanisch und Arabisch, und eignet sich damit für mehrsprachige OCR-Aufgaben.
• Befehlszeilenschnittstelle: Tesseract bietet eine Befehlszeilenschnittstelle(CLI) für die Stapelverarbeitung von Dokumenten und die Integration mit Skriptsprachen und Automatisierungswerkzeugen.
• Training und Anpassung: Tesseract bietet Werkzeuge zum Trainieren von benutzerdefinierten Sprachmodellen und zur Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit für bestimmte Schriftarten, Skripte oder Dokumenttypen, so dass der Benutzer die OCR-Engine an seine spezifischen Anforderungen anpassen kann.
• Plattformkompatibilität: Tesseract ist für verschiedene Betriebssysteme verfügbar, darunter Windows, macOS und Linux, sowie für Plattformen wie Android und iOS, was eine breite Kompatibilität und Zugänglichkeit gewährleistet.

3.2. Installation der Tesseract OCR Engine .NET.

Sie können das Tesseract .NET SDK einfach über den NuGet Package Manager installieren. So geht's:

1. Öffnen Sie Visual Studio und navigieren Sie zu "Tools" > "NuGet Package Manager" > "Manage NuGet Packages for Solution"

   

1. Suchen Sie auf der Registerkarte "Durchsuchen" nach "Tesseract.NET SDK"

2. Wählen Sie das "Tesseract.NET SDK" aus den Suchergebnissen aus und installieren Sie es.

   

3. Nach der Installation können Sie das Tesseract.NET SDK nahtlos in Ihr Programm einbinden.

3.3. OCR auf Bild mit Tesseract OCR-Engine durchführen

Sobald die Installation abgeschlossen ist, schreiben Sie den folgenden Code in die Datei Program.cs.

using Patagames.Ocr;
using System;
using (var api = OcrApi.Create())
{
    api.Init(Patagames.Ocr.Enums.Languages.English);
    string plainText = api.GetTextFromImage(@"C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png");
    Console.WriteLine(plainText);
}

using Patagames.Ocr;
using System;
using (var api = OcrApi.Create())
{
    api.Init(Patagames.Ocr.Enums.Languages.English);
    string plainText = api.GetTextFromImage(@"C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png");
    Console.WriteLine(plainText);
}

Imports Patagames.Ocr
Imports System
Using api = OcrApi.Create()
	api.Init(Patagames.Ocr.Enums.Languages.English)
	Dim plainText As String = api.GetTextFromImage("C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png")
	Console.WriteLine(plainText)
End Using

Das Codeschnipsel verwendet das Tesseract.NET SDK für die optische Zeichenerkennung(OCR) auf eine Bilddatei, um Text zu extrahieren. Es initialisiert die OCR-Engine für die englische Sprachverarbeitung, extrahiert Text aus der angegebenen Bilddatei mit der Methode GetTextFromImage() Methode und speichert das Ergebnis in der Variablen plainText. Schließlich wird der extrahierte Text auf der Konsole ausgegeben. Diese prägnante Implementierung zeigt, wie Tesseract OCR nahtlos in C#-Anwendungen integriert werden kann, um Text mühelos aus Bildern zu extrahieren.

Ausgabe

4. IronOCR Überblick und Funktionen

IronOCR steht an der Spitze der optischen Zeichenerkennung(OCR) technologie und bietet eine robuste und vielseitige Lösung für die Umwandlung von gescannten Dokumenten, PDF-Dateien und Bildern in maschinenlesbaren und durchsuchbaren Text. Der von Iron Software entwickelte IronOCR nutzt fortschrittliche Algorithmen, Cloud Vision und künstliche Intelligenz, um Text präzise zu extrahieren, einschließlich gedruckten Text, gescannte Dateien und handschriftliche Textzeichen. Mit seiner intuitiven Benutzeroberfläche und seinen leistungsstarken Funktionen ist IronOCR zu einer bevorzugten Wahl für Entwickler und Unternehmen geworden, die effiziente Lösungen für die Dokumentenverwaltung und Datenextraktion suchen.

4.1. Hauptmerkmale von IronOCR

1. On-Premises OCR: IronOCR ermöglicht die Textextraktion vor Ort, so dass Entwickler OCR-Funktionen direkt in ihre Anwendungen integrieren können, ohne auf externe Dienste angewiesen zu sein.

2. Vielseitige Sprachunterstützung: Mit der Unterstützung von über 127 internationalen Sprachen richtet sich IronOCR an ein globales Publikum und gewährleistet eine genaue Erkennung von Text in verschiedenen Sprachen und Schriften.

3. Erweiterte Texterkennung: IronOCR bietet fortschrittliche Texterkennungsfunktionen, einschließlich der Erkennung von Schriftarten und Stilen, die eine genaue Extraktion von Text aus Dokumenten mit unterschiedlichen Layouts und Formatierungen gewährleisten.

4. Flexible Lizenzierungsoptionen: IronOCR bietet eine Reihe von Lizenzierungsoptionen, darunter eine kostenlose Testversion und kostenpflichtige Lizenzen, die auf die individuelle Nutzung und Bereitstellung von Anwendungsservern zugeschnitten sind und Kosteneffizienz und Skalierbarkeit gewährleisten.

5. Nahtlose Integration: IronOCR lässt sich nahtlos in gängige Entwicklungsframeworks und -plattformen integrieren, darunter .NET, Java, Python und andere, so dass Entwickler OCR-Funktionen problemlos in ihre Anwendungen integrieren können.

4.2. Installation von IronOCR

Installation vonIronOCR ist mit Visual Studio und NuGet Package Manager recht einfach. Öffnen Sie einfach Visual Studio und gehen Sie zu Tools und klicken Sie auf NuGet Package Manager für Lösungen, ein neues Fenster erscheint. Gehen Sie in dem neuen Fenster auf die Registerkarte Durchsuchen und suchen Sie nach IronOCR, dann wird eine Liste von Paketen angezeigt. Wählen Sie die neueste IronOCR-Version aus und klicken Sie auf Installieren.

4.3. OCR am Bild mit IronOCR durchführen

Der folgende Quellcode führt OCR an der Bilddatei durch und extrahiert den Text mit IronOCR.

using Google.Protobuf.WellKnownTypes;
using IronOcr;
using System;
var Ocr = new IronTesseract(); // nothing to configure            
Ocr.Language = OcrLanguage.EnglishBest;
using (var Input = new OcrInput())
{
    Input.LoadImage(@"C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png");
    Input.Deskew();
    Input.DeNoise();
    var Result = Ocr.Read(Input);
    Console.WriteLine(Result.Text);
}

using Google.Protobuf.WellKnownTypes;
using IronOcr;
using System;
var Ocr = new IronTesseract(); // nothing to configure            
Ocr.Language = OcrLanguage.EnglishBest;
using (var Input = new OcrInput())
{
    Input.LoadImage(@"C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png");
    Input.Deskew();
    Input.DeNoise();
    var Result = Ocr.Read(Input);
    Console.WriteLine(Result.Text);
}

Imports Google.Protobuf.WellKnownTypes
Imports IronOcr
Imports System
Private Ocr = New IronTesseract() ' nothing to configure
Ocr.Language = OcrLanguage.EnglishBest
Using Input = New OcrInput()
	Input.LoadImage("C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png")
	Input.Deskew()
	Input.DeNoise()
	Dim Result = Ocr.Read(Input)
	Console.WriteLine(Result.Text)
End Using

Das bereitgestellte Code-Snippet demonstriert die Verwendung von IronOCR, einer leistungsstarken optischen Zeichenerkennung(OCR) bibliothek, um Text aus einer Bilddatei zu extrahieren. Zunächst wird IronOCR initialisiert, indem eine Instanz der Klasse IronTesseract erstellt wird.

Die Sprache für die OCR-Verarbeitung wird mit Ocr.Language = OcrLanguage.EnglishBest auf Englisch eingestellt. Sie können auch andere Sprachen wählen. Dann wird ein OcrInput-Objekt erstellt, um die Bilddatei für die OCR-Verarbeitung zu laden, gefolgt von der Anwendung von Schräglagenkorrektur- und Rauschunterdrückungsoperationen zur Verbesserung der Bildqualität. Abschließend wird das verarbeitete Bild mit Hilfe der Funktion Lesen() Methode von IronOCR, speichert das Ergebnis in der Variable Result und gibt die extrahierte Textdatei auf der Konsole aus. Diese prägnante Implementierung zeigt, wie IronOCR nahtlos in C#-Anwendungen integriert werden kann, um eine genaue Textextraktion aus Bildern zu ermöglichen.

Ausgabe

5. Vergleichende Bewertung von OCR-Tools

Bewerten wirABBYY FineReader, Tesserakt undIronOCR die auf mehreren wesentlichen Aspekten beruht:

a.

Präzision und Effizienz

In Bezug auf Präzision und Effizienz zeigen ABBYY FineReader und Tesseract zwar eine hohe Präzision bei der Texterkennung, doch fehlt ihnen die Bildverarbeitungstechnik, um handschriftlichen Text eindeutig zu erkennen.

IronOCR bietet fortschrittliche Texterkennungsfunktionen und kann mit Hilfe von KI und seinen fortschrittlichen Algorithmen problemlos Handschrift erkennen.

b.

Benutzerfreundlichkeit und nahtlose Integration

ABBYY FineReader bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und eine nahtlose Integration mit gängigen Dokumentenmanagementsystemen, Cloud-Speicherplattformen und Produktivitätssoftware. Da Tesseract Open-Source ist, kann die Integration in Projekte aufgrund der Befehlszeilenschnittstelle mehr Aufwand erfordern.

IronOCR for .NET bietet eine nahtlose Integration und lässt sich problemlos in beliebige .NET-Projekte integrieren und kann problemlos benutzerdefinierten Code verwenden.

c.

Skalierbarkeit

Die Skalierbarkeit von ABBYY FineReader und Tesseract hängt von der Infrastruktur der Anwendung und der Fähigkeit zur OCR-Verarbeitung ab.

IronOCR ist aufgrund der internen OCR-Verarbeitung und der umfangreichen Dokumentation hoch skalierbar.

d.

Finanzielle Erwägungen

ABBYY FineReader ist in der Regel ein einmaliger Kauf oder ein Abonnementmodell, das langfristige Kostenvorteile bietet. Tesseract ist quelloffen und kostenlos, was es zu einer kostengünstigen Option für Entwickler macht.

IronOCR kann einen einmaligen Kauf oder ein Abonnementmodell erfordern, aber seine fortschrittlichen Funktionen können die Kosten für viele Anwendungen rechtfertigen.

6. Schlussfolgerung

Abschließend haben wir in diesem Vergleich von ABBYY FineReader, Tesseract und IronOCR deren Einführung, Funktionen und Codebeispiele besprochen. ABBYY FineReader hat einen Vorteil bei der Benutzeroberfläche, während tesseract eine Kommandozeilenschnittstelle hat und in die Projekte integriert werden kann. IronOCR verwendet die fortschrittlichste Version von Tesseract, um OCR-Funktionen auszuführen.

DieIronOCR hat die fortschrittlichsten Texterkennungsfähigkeiten, wie wir in den obigen Beispielen sehen. Nur IronOCR war in der Lage, den Test erfolgreich und ohne Fehler zu extrahieren, während ABBYY FineReader und Tesseract OCR-Engine nicht in der Lage sind, handgeschriebenen Text genau zu erkennen. Neben der OCR-Genauigkeit unterstützt IronOCR auch über 125 internationale Sprachen. Sie bietetzusätzliche OCR-Sprachpaketeund ermöglicht es, mehr als eine Sprache gleichzeitig hinzuzufügen.

Wenn Sie mehr über IronOCR erfahren möchten und wissen möchten, wie Sie mit IronOCR arbeiten können, besuchen Sie bitte diedokumentation seite. Weitere Code-Beispiele finden Sie auf der Seitecode-Beispiele seite. Der Vergleich zwischen ABBYY FineReader und IronOCR ist unter folgender Adresse verfügbarlink und für einen Vergleich zwischen IronOCR und Tesseract besuchen Siehier.

IronOCR bietet einekostenlose Testlizenz das ist eine gute Gelegenheit, IronOCR und seine Funktionen kennen zu lernen. IronOCRs Lite-Paket beginnt mit $749. Ausführliche Informationen zur Lizenzierung finden Sie auf der Websitelizenzseite.