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

In der sich rasch entwickelnden Landschaft des digitalen Wandels ist die optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition (OCR) technologie spielt eine entscheidende Rolle bei der intelligenten Automatisierung von Inhalten, der Automatisierung der Datenextraktion und der Verbesserung von Geschäftsprozessen sowie bei jedem Dokumentenmanagementsystem. Wichtige Akteure im OCR-Bereich, darunter AWS Textract, Google Vision und IronOCRbieten unterschiedliche Funktionen und Möglichkeiten.

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

Optische Zeichenerkennung (OCR) technologie ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das verschiedene Dokumentenformate, wie z. B. gescannte Papierdokumente, gespeicherte PDF-Dateien oder mit Digitalkameras aufgenommene Bilder, in bearbeitbare und durchsuchbare Daten umwandelt. Durch den Einsatz von OCR können Computer sowohl gedruckte als auch handschriftliche Zeichen erkennen und 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 Webdienste (AWS) Textrakteine umfassende OCR-Service-Lösung von Amazon, ist ein vollständig verwalteter Service, der sorgfältig auf die optische Zeichen- und Handschrifterkennung ausgerichtet ist. Dieser fortschrittliche Dienst nutzt die Leistungsfähigkeit von Modellen des maschinellen Lernens und ermöglicht die automatische und präzise Extraktion nicht nur von handschriftlichem Text, sondern auch 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 Text aus verschiedenen Dokumenttypen, z. B. aus gescannten Papierdokumenten, Formularen und Rechnungen.
• Form and Table Extraction: Es identifiziert und extrahiert strukturierte Daten aus Formularen und Tabellen, wobei das ursprüngliche Layout und die Formatierung erhalten bleiben.
• Integration mit anderen AWS-Diensten: Textract lässt sich nahtlos in verschiedene AWS-Dienste integrieren und ermöglicht so automatisierte Arbeitsabläufe und eine verbesserte Datenverarbeitung.

2.2. Lizenzierung

AWS Textract arbeitet nach dem Pay-as-you-go-Prinzip preisgestaltung modell, bei dem die Nutzer nach 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. Registrierung für AWS-Services:

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

2. Einrichten eines IAM-Benutzers:

• Ein IAM erstellen (Identitäts- und Zugangsmanagement) benutzer 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 Zugangsbereich)

• 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.

  

  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 Google Cloud-Suite für künstliche Intelligenz, stellt eine hochmoderne Plattform im Bereich der Bildanalyse und der Computer Vision dar. 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 Text aus Bildern und Dokumenten und unterstützt dabei mehrere Sprachen.
• Bildanalyse: Die Software bietet verschiedene Bildanalysefunktionen, darunter die Erkennung von Etiketten, Gesichtern und Orientierungspunkten.
• Integration mit Google Cloud Services: Google Vision kann nahtlos mit anderen Google Cloud Services integriert werden, um umfassende Lösungen zu erstellen.

3.2. Lizenzierung

Google Vision arbeitet mit einem Pay-as-you-go-Preismodell, bei dem die Nutzer nach der Anzahl der Einheiten abgerechnet werden (z. B. Bilder, Texte usw. zur Dateneingabe) verarbeitet.

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 Anmeldeinformationen heruntergeladen sind, erstellen Sie einfach ein neues Projekt in Visual Studio und installieren Sie die Google Cloud-Plattform (Google Vision) Verwendung von NuGet Package Manager.

   

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

IronOCRein bedeutender Akteur auf dem Gebiet der optischen Zeichenerkennung (OCR) (OCR) ist eine robuste und vielseitige Technologie zur Konvertierung von gescannten Dokumenten, PDF-Dokumenten, handschriftlichen Dokumenten oder Bildern in maschinenlesbaren und durchsuchbaren Text sowie eine leistungsstarke Software für die Dokumentenverwaltung in Unternehmen.

IronOCR wurde von Iron Software entwickelt und nutzt fortschrittliche Algorithmen, Cloud Vision und künstliche Intelligenz, um Text aus verschiedenen Quellen, einschließlich gedrucktem Text, handgeschriebenen Zeichen und PDF-Dokumenten, präzise 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 befassen wir uns mit einer umfassenden Untersuchung IronOCRund untersucht seine Funktionen, Anwendungsfälle und wie es sich auf dem konkurrierenden OCR-Markt mit Low-Code-Automatisierungstools abhebt.

4.1. Hauptmerkmale von IronOCR

• OCR vor Ort: IronOCR ermöglicht die Textextraktion vor Ort durch die Integration von OCR-Funktionen in Anwendungen.
• Versatile Language Support: Es unterstützt eine breite Palette von Sprachen 127+ internationale Sprachen.
• Erweiterte Texterkennung: IronOCR bietet erweiterte Texterkennungsfunktionen, einschließlich der Erkennung von Schriftarten und Stilen, und verarbeitet verschiedene Bildformate.

4.2. Lizenzierung

IronOCR bietet ein komplettes Server-Framework und eine Reihe von Lizenzierungsoptionen, darunter eine kostenlose kostenloser Test und bezahlt lizenzen auf der Grundlage Ihrer Anwendungsserver-Nutzung und Einsatzanforderungen.

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.

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

Bewerten wir AWS-Textrakt, Google Visionund IronOCR die auf mehreren wesentlichen Aspekten beruht:

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 Seite dokumentationsseite. Den detaillierten Vergleich zwischen IronOCR und der Google Cloud-Plattform finden Sie hier hier. Den Vergleich zwischen IronOCR und AWS Tesseract finden Sie auch hier link. IronOCR bietet eine kostenlose 30-tägige Testversion für Benutzer an, um die Testlizenz zu erhalten, besuchen Sie die testlizenz-Seite.