AWS vs. Google Vision (Vergleich der OCR-Funktionen)

In der sich schnell entwickelnden Landschaft der digitalen Transformation spielt die Optical Character Recognition (OCR)-Technologie eine entscheidende Rolle in der intelligenten Inhaltsautomatisierung, automatisiert die Datenerfassung und verbessert Geschäftsprozesse oder jedes Dokumentenverwaltungssystem. Wichtige Akteure im OCR-Bereich, darunter AWS Textract, Google Vision und IronOCR, bieten unterschiedliche Funktionen und Fähigkeiten.

Dieser Artikel versucht, eine umfassende vergleichende Analyse dieser verschiedenen OCR-Dienste und -Lösungen zu präsentieren und ihre Stärken, Schwächen und Anwendungen zu beleuchten, um Unternehmen bei der Auswahl für ihre spezifischen Anforderungen zu unterstützen.

1. Einführung in OCR

Die OCR-Technologie (Optical Character Recognition) ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das verschiedene Dokumentenformate, wie z. B. gescannte Papierdokumente, PDF-Dateien, gespeicherte Dokumente oder von Digitalkameras aufgenommene Bilder, in bearbeitbare und durchsuchbare Daten umwandelt. Durch die Nutzung von OCR erhalten Computer die Fähigkeit, Zeichen zu erkennen und zu interpretieren, wodurch die Extraktion von Textinformationen aus Dokumenten ermöglicht wird.

Diese extrahierten Daten können dann einer gründlichen Analyse und Verarbeitung unterzogen werden, die eine Fülle wertvoller Erkenntnisse und Möglichkeiten für eine verbesserte Entscheidungsfindung und ein optimiertes Dokumentenmanagement und optimierte Arbeitsabläufe freisetzt.

2. AWS-Textrakt

Amazon Web Services (AWS) Textract, eine umfassende OCR-Servicelösung von Amazon, ist ein vollständig verwalteter Dienst, der speziell für die optische Zeichen- und Handschriftenerkennung entwickelt wurde. Dieser fortschrittliche Dienst nutzt die Leistungsfähigkeit von maschinellen Lernmodellen und ermöglicht die automatische und präzise Extraktion von Formularen und Tabellen aus gescannten Dokumenten. Die von AWS Textract erreichte Genauigkeit ist bemerkenswert hoch und unterstreicht die Effektivität bei der Umwandlung von gescannten Dokumenten in wertvolle und strukturierte digitale Daten.

2.1. Hauptmerkmale von AWS Textract

• Textextraktion: Textract extrahiert präzise Text aus verschiedenen Dokumenttypen, wie zum Beispiel gescannte Papierdokumente, Formulare und Rechnungen.
• Formular- und Tabellenerkennung: Es erkennt und extrahiert strukturierte Daten aus Formularen und Tabellen, wobei das ursprüngliche Layout und die Formatierung beibehalten werden.
• Integration mit anderen AWS-Diensten: Textract integriert sich nahtlos in verschiedene AWS-Dienste und erleichtert automatisierte Workflows sowie verbesserte Datenverarbeitung.

2.2. Lizenzierung

AWS Textract arbeitet nach einem Pay-as-you-go-Preismodell, bei dem die Benutzer basierend auf der Anzahl der verarbeiteten Seiten abgerechnet werden.

2.3. Einbau

Bevor Sie Amazon Textract zum ersten Mal nutzen, sollten Sie die folgenden Schritte befolgen:

1. Für AWS-Dienste registrieren:

• Melden Sie sich für ein AWS-Konto an, um auf Amazon Textract und verwandte Dienste zuzugreifen.

2. Einrichten eines IAM-Benutzers:

• Erstellen Sie einen IAM-Benutzer (Identity and Access Management) mit den entsprechenden Berechtigungen für den Zugriff auf Amazon Textract.

  Sobald Sie die Einrichtung des Kontos und die Erstellung des IAM-Benutzers abgeschlossen haben, fahren Sie mit der Konfiguration der Zugriffsschlüssel in der AWS-Konsole fort, um mit C# programmatisch auf die API zuzugreifen. Sie benötigen Folgendes:

• AccessKeyId
• SecretAccessKey
• RegionEndPoint (Ihr Zugriffsbereich)

• In diesem Beispiel verwenden Sie: PKISB1

  Erstellen Sie nun ein neues Visual Studio-Projekt. Gehen Sie dann zum Menü Tools und wählen Sie NuGet Package Manager und NuGet Package Manager for Solutions.

  ![AWS vs Google Vision (Funktionsvergleich der OCR): Abbildung 1 - Ein neues Projekt in Visual Studio erstellen. Gehen Sie zum Menü „Tools“, wählen Sie „NuGet-Paket-Manager“ und wählen Sie „NuGet-Pakete für Lösungen verwalten“.

  Geben Sie in das Suchfeld "AWSSDK" ein und installieren Sie die neueste Version.

  

2.4. Code-Beispiel (mit AWS SDK für .NET)

    using Amazon;
    using Amazon.Textract;
    using Amazon.Textract.Model;

    var client = = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);

    var request = new AnalyzeDocumentRequest
    {
        Document = new Document
        {
            S3Object = new S3Object
            {
                Bucket = "your-bucket-name",
                Name = "your-document-key"
            }
        },
        FeatureTypes = new List<string> { "FORMS", "TABLES" }
    };

    var response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request);

    using Amazon;
    using Amazon.Textract;
    using Amazon.Textract.Model;

    var client = = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);

    var request = new AnalyzeDocumentRequest
    {
        Document = new Document
        {
            S3Object = new S3Object
            {
                Bucket = "your-bucket-name",
                Name = "your-document-key"
            }
        },
        FeatureTypes = new List<string> { "FORMS", "TABLES" }
    };

    var response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request);

Imports Amazon
	Imports Amazon.Textract
	Imports Amazon.Textract.Model

'INSTANT VB TODO TASK: The following line contains an assignment within expression that was not extracted by Instant VB:
'ORIGINAL LINE: var client = = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);
	Private client = = New AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1)

	Private request = New AnalyzeDocumentRequest With {
		.Document = New Document With {
			.S3Object = New S3Object With {
				.Bucket = "your-bucket-name",
				.Name = "your-document-key"
			}
		},
		.FeatureTypes = New List(Of String) From {"FORMS", "TABLES"}
	}

	Private response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request)

3. Google Vision

Google Vision API, ein integraler Bestandteil der AI-Suite von Google Cloud, repräsentiert eine hochmoderne Plattform im Bereich der Bildanalyse und Computervision. Durch den Einsatz von fortschrittlichem maschinellem Lernen, Algorithmen und tiefen neuronalen Netzen verfügt die Google Vision API über die bemerkenswerte Fähigkeit, visuelle Inhalte, einschließlich Bilder und Videos, zu verstehen und zu interpretieren.

Diese hochentwickelte Technologie ermöglicht die Erkennung von Objekten, Gesichtserkennung, Textextraktion und Bildbeschriftung und bietet eine Vielzahl von Anwendungen in verschiedenen Branchen. In diesem Artikel befassen wir uns eingehend mit Google OCR und erläutern seine Funktionen, Anwendungen und seine Stellung im Wettbewerb der Bildanalyse- und Sprachverarbeitungstools.

3.1. Hauptmerkmale von Google Vision

• OCR und Texterkennung: Google Vision erkennt und extrahiert präzise Text aus Bildern und Dokumenten und unterstützt mehrere Sprachen.
• Bildanalyse: Sie bietet verschiedene Bildanalysemöglichkeiten, einschließlich Etikettenerkennung, Gesichtserkennung und Landmarkenerkennung.
• Integration mit Google Cloud-Diensten: Google Vision kann nahtlos mit anderen Google Cloud-Diensten integriert werden, um umfassende Lösungen zu schaffen.

3.2. Lizenzierung

Google Vision arbeitet mit einem nutzungsbasierten Preismodell, und die Nutzer werden basierend auf der Anzahl der verarbeiteten Einheiten (z. B. Dateneingabebilder, Text usw.) abgerechnet.

3.3. Einbau

Um die Vision-API in Ihr C#-Projekt zu integrieren, müssen Sie die folgenden Schritte ausführen

1. Richten Sie ein Google-Konto ein.

2. Erstellen Sie ein neues Projekt über die Google Cloud Console.

3. Aktivieren Sie die Rechnungsstellung für das Projekt.

4. Aktivieren Sie die Vision-API.

5. Erzeugen Sie ein Dienstkonto und konfigurieren Sie die zugehörigen Anmeldedaten.

6. Laden Sie die Anmeldeinformationen für das Dienstkonto im JSON-Dateiformat herunter.

   Sobald die Anmeldedaten heruntergeladen sind, einfach ein neues Projekt in Visual Studio erstellen und die Google Cloud Platform (Google Vision) über den NuGet-Paket-Manager installieren.

   ![AWS vs Google Vision (OCR-Funktionsvergleich): Abbildung 3 - Ein neues Projekt in Visual Studio erstellen. Gehen Sie zu Verwalten von NuGet-Paketen für die Lösung und installieren Sie die neueste Version von Google.Cloud.Vision.

3.4. Code-Beispiel (Verwendung von Google Cloud Client-Bibliotheken)

    using Google.Cloud.Vision.V1;
    using Google.Protobuf;
    using System.IO;
    using Google.Apis.Auth.OAuth2;

    var credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json");
    var clientBuilder = new ImageAnnotatorClientBuilder { CredentialsPath = "path-to-credentials.json" };
    var client = clientBuilder.Build();

    var image = Image.FromFile("path-to-your-image.jpg");
    var response = client.DetectText(image);

    foreach (var annotation in response)
    {
        Console.WriteLine(annotation.Description);
    }

    using Google.Cloud.Vision.V1;
    using Google.Protobuf;
    using System.IO;
    using Google.Apis.Auth.OAuth2;

    var credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json");
    var clientBuilder = new ImageAnnotatorClientBuilder { CredentialsPath = "path-to-credentials.json" };
    var client = clientBuilder.Build();

    var image = Image.FromFile("path-to-your-image.jpg");
    var response = client.DetectText(image);

    foreach (var annotation in response)
    {
        Console.WriteLine(annotation.Description);
    }

Imports Google.Cloud.Vision.V1
	Imports Google.Protobuf
	Imports System.IO
	Imports Google.Apis.Auth.OAuth2

	Private credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json")
	Private clientBuilder = New ImageAnnotatorClientBuilder With {.CredentialsPath = "path-to-credentials.json"}
	Private client = clientBuilder.Build()

	Private image = System.Drawing.Image.FromFile("path-to-your-image.jpg")
	Private response = client.DetectText(image)

	For Each annotation In response
		Console.WriteLine(annotation.Description)
	Next annotation

4. IronOCR

IronOCR, ein bedeutender Akteur im Bereich der optischen Zeichenerkennung (OCR), repräsentiert eine robuste und vielseitige Technologie, die darauf ausgelegt ist, gescannte Dokumente oder Bilder in maschinenlesbaren und durchsuchbaren Text zu konvertieren und auch eine leistungsstarke Enterprise-Dokumentenmanagement-Software.

Entwickelt von der Iron Software-Firma, nutzt IronOCR fortschrittliche Algorithmen, Cloud Vision und künstliche Intelligenz, um Text genau aus verschiedenen Quellen zu extrahieren. Diese OCR-Lösung hat sich aufgrund ihrer Genauigkeit, Geschwindigkeit und der Fähigkeit, eine Vielzahl von Sprachen und Schriftarten zu verarbeiten, einen Namen gemacht.

In diesem Artikel begeben wir uns auf eine umfassende Erkundung von IronOCR, untersuchen dessen Funktionen, Anwendungsfälle und wie es sich im wettbewerbsintensiven OCR-Markt mit Low-Code-Automatisierungstools hervorhebt.

4.1. Hauptmerkmale von IronOCR

• On-Premises OCR: IronOCR ermöglicht die lokale Textextraktion, indem es OCR-Funktionalität in Anwendungen integriert.
• Vielseitige Sprachunterstützung: Es unterstützt eine Vielzahl von Sprachen, über 127 internationale Sprachen.
• Erweiterte Texterkennung: IronOCR bietet erweiterte Texterkennungsfunktionen, einschließlich Schriftart- und Stilerkennung, und unterstützt verschiedene Bildformate.

4.2. Lizenzierung

IronOCR bietet ein vollständiges Server-Framework und verschiedene Lizenzierungsoptionen, einschließlich einer kostenlosen Testversion und kostenpflichtigen Lizenzen basierend auf Ihrer Anwendungservernutzung und den Bereitstellungsanforderungen.

4.3. Einbau

Die Installation von IronOCR ist ganz einfach: Erstellen Sie ein neues Visual Studio Projekt, öffnen Sie den NuGet Package Manager for Solutions und suchen Sie nach "IronOCR". Es erscheint eine Liste, wählen Sie einfach die neueste Version von IronOCR aus und klicken Sie auf Installieren.

![AWS vs Google Vision (OCR-Funktionen Vergleich): Abbildung 4 - Erstellen eines neuen Projekts in Visual Studio. Öffnen Sie die Verwaltung von NuGet-Paketen für die Lösung und installieren Sie die neueste Version von IronOCR.

4.4. Codebeispiel (C#

    using IronOcr;

    var ocr = new IronTesseract();
    ocr.Language = OcrLanguage.English;
    var result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg");

    Console.WriteLine(result.Text);

    using IronOcr;

    var ocr = new IronTesseract();
    ocr.Language = OcrLanguage.English;
    var result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg");

    Console.WriteLine(result.Text);

Imports IronOcr

	Private ocr = New IronTesseract()
	ocr.Language = OcrLanguage.English
	Dim result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg")

	Console.WriteLine(result.Text)

5. Vergleichende Bewertung

Lassen Sie uns AWS Textract, Google Vision und IronOCR anhand mehrerer wesentlicher Aspekte bewerten:

a.

Präzision und Effizienz

• AWS Textract und Google Vision sind Cloud-zentrierte Lösungen, die leistungsstarke Modelle für maschinelles Lernen nutzen und eine bemerkenswerte Präzision bei der Textextraktion bieten.
• IronOCR, eine leistungsstarke Softwarebibliothek, ist der Gewinner in Bezug auf Präzision und Effizienz, vorausgesetzt, sie ist effektiv in die Anwendung integriert.

b.

Benutzerfreundlichkeit und nahtlose Integration

• AWS Textract und Google Vision bieten eine einfache Integration über APIs und sorgen so für einen optimierten Prozess für Entwickler.
• IronOCR ist zwar außerordentlich vielseitig, muss aber in die Codebasis der Anwendung integriert werden, was einen etwas höheren Entwicklungsaufwand erfordert.

c.

Skalierbarkeit

• AWS Textract und Google Vision weisen als Cloud-Services eine außergewöhnliche Skalierbarkeit auf und bewältigen mühelos große Anfragevolumen.
• Im Vergleich dazu hängt die Skalierbarkeit von IronOCR von der Infrastruktur der Anwendung und ihrer Fähigkeit ab, die OCR-Verarbeitung innerhalb der Anwendung selbst durchzuführen.

d.

Finanzielle Erwägungen

• AWS Textract und Google Vision folgen einem Preismodell, das sich nach der Nutzung richtet, was sie potenziell kosteneffizient macht.
• Im Gegensatz dazu ist IronOCR in der Regel ein einmaliger Kauf oder ein abonnementbasiertes Modell, das langfristige Kosteneffizienzvorteile bietet, was es zu einem herausragenden Gewinner macht.

6. Schlussfolgerung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die umfassende vergleichende Analyse von AWS Textract, Google Vision und IronOCR deutliche Vorteile jeder OCR-Lösung hervorhebt. AWS Textract besticht durch präzise Text- und Formularextraktion, die eng in das AWS-Ökosystem integriert ist. Google Vision bietet eine fortschrittliche Bildanalyse und eine nahtlose Integration der Google Cloud.

IronOCR zeichnet sich jedoch durch seine OCR-Fähigkeit vor Ort, seine vielseitige Sprachunterstützung und seine Kosteneffizienz mit flexibler Lizenzierung aus. Mit seiner überragenden Präzision und Effizienz, gepaart mit einem überzeugenden Lizenzmodell, erweist sich IronOCR als starker Konkurrent für Unternehmen, die eine optimale OCR-Leistung und langfristige finanzielle Effizienz anstreben, was es zu einer bemerkenswerten Wahl in der dynamischen OCR-Landschaft und für das Enterprise Content Management macht.

Um mehr über IronOCR und seine Funktionsweise zu erfahren, besuchen Sie bitte diese Dokumentationsseite. Der detaillierte Vergleich zwischen IronOCR und der Google Cloud Platform kann hier gefunden werden. Der Vergleich zwischen IronOCR und AWS Tesseract ist in diesem Link verfügbar. IronOCR bietet Nutzern eine kostenlose 30-Tage-Testversion an. Um die Testlizenz zu erhalten, besuchen Sie die Testlizenz-Seite.