AWS vs Google Vision (OCR-Funktionen Vergleich)

2.1. Hauptmerkmale von AWS Textract

• Textextraktion: Textract extrahiert präzise Text aus verschiedenen Dokumenttypen wie gescannten Papierdokumenten, Formularen und Rechnungen.
• Formular- und Tabellenextraktion: Es identifiziert 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 Arbeitsabläufe und verbesserte Datenverarbeitung.

2.2. Lizenzierung

AWS Textract arbeitet nach einem nutzungsbasierten Preismodell, bei dem Nutzer basierend auf der Anzahl der verarbeiteten Seiten abgerechnet werden.

2.3. Installation

Befolgen Sie diese Schritte, bevor Sie Amazon Textract zum ersten Mal nutzen:

1. Registrieren Sie sich für AWS-Dienste:

   • Melden Sie sich für ein AWS-Konto an, um auf Amazon Textract und verwandte Dienste zuzugreifen.
2. Erstellen Sie einen IAM-Benutzer:
   • Erstellen Sie einen IAM-Benutzer (Identity and Access Management) mit entsprechenden Berechtigungen für den Zugriff auf Amazon Textract.

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

• RegionEndPoint (Ihr Zugriffsbereich)- In diesem Beispiel: AFSouth1
• RegionEndPoint (Ihr Zugriffsbereich)- In diesem Beispiel: AFSouth1
• RegionEndPoint (Ihr Zugriffsbereich)

In diesem Beispiel wird der Endpunkt PKISB1 verwendet.

Erstellen Sie nun ein neues Visual Studio-Projekt. Gehen Sie dann zum Menü "Tools" und wählen Sie den NuGet-Paket-Manager aus und wählen Sie "NuGet-Pakete für Lösungen verwalten".

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

2.4. Codebeispiel (Verwendung von AWS SDK für .NET)

// Import necessary AWS SDK namespaces
using Amazon;
using Amazon.Textract;
using Amazon.Textract.Model;

// Create a new Textract client using your AWS credentials and region
var client = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);

// Prepare a request to analyze a document in an S3 bucket
var request = new AnalyzeDocumentRequest
{
    Document = new Document
    {
        S3Object = new S3Object
        {
            Bucket = "your-bucket-name",
            Name = "your-document-key"
        }
    },
    FeatureTypes = new List<string> { "FORMS", "TABLES" }
};

// Call the AnalyzeDocumentAsync method to asynchronously analyze the document
var response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request);

// Import necessary AWS SDK namespaces
using Amazon;
using Amazon.Textract;
using Amazon.Textract.Model;

// Create a new Textract client using your AWS credentials and region
var client = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);

// Prepare a request to analyze a document in an S3 bucket
var request = new AnalyzeDocumentRequest
{
    Document = new Document
    {
        S3Object = new S3Object
        {
            Bucket = "your-bucket-name",
            Name = "your-document-key"
        }
    },
    FeatureTypes = new List<string> { "FORMS", "TABLES" }
};

// Call the AnalyzeDocumentAsync method to asynchronously analyze the document
var response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request);

' Import necessary AWS SDK namespaces
Imports Amazon
Imports Amazon.Textract
Imports Amazon.Textract.Model

' Create a new Textract client using your AWS credentials and region
Private client = New AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1)

' Prepare a request to analyze a document in an S3 bucket
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"}
}

' Call the AnalyzeDocumentAsync method to asynchronously analyze the document
Private response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request)

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: Es bietet verschiedene Bildanalysemöglichkeiten, einschließlich Erkennung von Etiketten, Gesichtserkennung und Erkennung von Sehenswürdigkeiten.
• Integration mit Google Cloud-Diensten: Google Vision kann nahtlos in andere Google Cloud-Dienste integriert werden, um umfassende Lösungen zu schaffen.

3.2. Lizenzierung

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

3.3. Installation

Um die Vision API in Ihr C#-Projekt zu integrieren, stellen Sie sicher, dass Sie diese notwendigen Schritte abschließen:

1. Erstellen Sie ein Google-Konto.
2. Erstellen Sie ein neues Projekt über die Google Cloud Console.
3. Aktivieren Sie die Abrechnung für das Projekt.
4. Aktivieren Sie die Vision API.
5. Erstellen Sie ein Dienstkonto und konfigurieren Sie die zugehörigen Anmeldedaten.
6. Laden Sie die Dienstkontoschlüsselanmeldungen im JSON-Dateiformat herunter.

Sobald die Anmeldedaten heruntergeladen sind, erstellen Sie ein neues Projekt in Visual Studio und installieren Sie das SDK der Google Cloud Platform (Google Vision) über den NuGet-Paketmanager.

3.4. Codebeispiel (Verwendung von Google Cloud Client Libraries)

// Import necessary Google Cloud Vision namespaces
using Google.Cloud.Vision.V1;
using Google.Protobuf;
using System.IO;
using Google.Apis.Auth.OAuth2;

// Load the service account credentials from the JSON file
var credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json");
var clientBuilder = new ImageAnnotatorClientBuilder { CredentialsPath = "path-to-credentials.json" };

// Build the ImageAnnotatorClient using the credentials
var client = clientBuilder.Build();

// Load an image file for text detection
var image = Image.FromFile("path-to-your-image.jpg");

// Perform text detection on the image
var response = client.DetectText(image);

// Output the detected text descriptions
foreach (var annotation in response)
{
    Console.WriteLine(annotation.Description);
}

// Import necessary Google Cloud Vision namespaces
using Google.Cloud.Vision.V1;
using Google.Protobuf;
using System.IO;
using Google.Apis.Auth.OAuth2;

// Load the service account credentials from the JSON file
var credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json");
var clientBuilder = new ImageAnnotatorClientBuilder { CredentialsPath = "path-to-credentials.json" };

// Build the ImageAnnotatorClient using the credentials
var client = clientBuilder.Build();

// Load an image file for text detection
var image = Image.FromFile("path-to-your-image.jpg");

// Perform text detection on the image
var response = client.DetectText(image);

// Output the detected text descriptions
foreach (var annotation in response)
{
    Console.WriteLine(annotation.Description);
}

' Import necessary Google Cloud Vision namespaces
Imports Google.Cloud.Vision.V1
Imports Google.Protobuf
Imports System.IO
Imports Google.Apis.Auth.OAuth2

' Load the service account credentials from the JSON file
Private credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json")
Private clientBuilder = New ImageAnnotatorClientBuilder With {.CredentialsPath = "path-to-credentials.json"}

' Build the ImageAnnotatorClient using the credentials
Private client = clientBuilder.Build()

' Load an image file for text detection
Private image = System.Drawing.Image.FromFile("path-to-your-image.jpg")

' Perform text detection on the image
Private response = client.DetectText(image)

' Output the detected text descriptions
For Each annotation In response
	Console.WriteLine(annotation.Description)
Next annotation

4.1. Hauptmerkmale von IronOCR

• Lokales OCR: IronOCR ermöglicht die lokale Textextraktion durch die Integration der OCR-Funktionalität in Anwendungen.
• Vielseitige Sprachunterstützung: Es unterstützt eine Vielzahl von Sprachen (125+ Internationale Sprachen).
• Erweiterte Texterkennung: IronOCR bietet erweiterte Texterkennungsfunktionen, einschließlich Schrift- und Stilerkennung, und verarbeitet verschiedene Bildformate.

4.2. Lizenzierung

IronOCR offers a full server framework and a variety of licensing options, including a free trial and paid licenses based on your application server usage and deployment needs.

4.3. Installation

Die Installation von IronOCR ist ein einfacher Prozess. Erstellen Sie ein neues Visual Studio-Projekt und öffnen Sie den NuGet-Paket-Manager für Lösungen, suchen Sie "IronOCR". Eine Liste wird erscheinen; wählen Sie die neueste Version von IronOCR aus und klicken Sie auf Installieren.

4.4. Codebeispiel (C#)

// Import the IronOcr namespace
using IronOcr;

// Initialize the IronTesseract OCR engine
var ocr = new IronTesseract();
ocr.Language = OcrLanguage.English;

// Read and extract text from an image file
var result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg");

// Output the extracted text
Console.WriteLine(result.Text);

// Import the IronOcr namespace
using IronOcr;

// Initialize the IronTesseract OCR engine
var ocr = new IronTesseract();
ocr.Language = OcrLanguage.English;

// Read and extract text from an image file
var result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg");

// Output the extracted text
Console.WriteLine(result.Text);

' Import the IronOcr namespace
Imports IronOcr

' Initialize the IronTesseract OCR engine
Private ocr = New IronTesseract()
ocr.Language = OcrLanguage.English

' Read and extract text from an image file
Dim result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg")

' Output the extracted text
Console.WriteLine(result.Text)

a. Präzision und Effizienz

• AWS Textract und Google Vision, als cloudzentrierte Lösungen, nutzen leistungsstarke maschinelle Lernmodelle und bieten bemerkenswerte Präzision bei der Textextraktion.
• IronOCR, eine leistungsstarke Softwarebibliothek, hebt sich in Bezug auf Präzision und Effizienz hervor, vorausgesetzt, es ist effektiv in die Anwendung integriert.

b. Benutzerfreundlichkeit und nahtlose Integration

• AWS Textract und Google Vision bieten eine einfache Integration über APIs, um einen reibungslosen Prozess für Entwickler sicherzustellen.
• IronOCR hingegen erfordert, obwohl es äußerst vielseitig ist, die Integration in den Anwendungscode, was etwas mehr Entwicklungsaufwand erfordert.

c. Skalierbarkeit

• AWS Textract und Google Vision bieten als Cloud-Dienste außergewöhnliche Skalierbarkeit und verwalten mühelos große Anfragesummen.
• Im Vergleich dazu ist die Skalierbarkeit von IronOCR von der Infrastruktur der Anwendung und ihrer Fähigkeit zur Handhabung der OCR-Verarbeitung innerhalb der Anwendung abhängig.

d. Finanzielle Überlegungen

• AWS Textract und Google Vision folgen einem nutzungsbasierten Preismodell, das sie potenziell kosteneffizient je nach Nutzung machen kann.
• Im Gegensatz dazu beinhaltet IronOCR in der Regel einen einmaligen Kauf oder ein abonnementbasiertes Modell, das langfristige Kosteneffizienzvorteile bietet, was es zu einem herausragenden Gewinner macht.