Azure OCR vs. Google OCR (Vergleich der OCR-Funktionen)
Veröffentlicht 3. April 2024
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In der digitalen Landschaft von heute ist die optische Zeichenerkennung(OCR) technologie ist für Unternehmen, die eine effiziente Textextraktion aus Bildern, PDFs und anderen Dokumenten wünschen, unverzichtbar geworden. Unter der Fülle der verfügbaren OCR-Lösungen stehen Microsoft Azure OCR und Google OCR gegenüberIronOCR zeichnen sich als führende Wettbewerber aus, die jeweils einzigartige Funktionen und Möglichkeiten bieten. In diesem Artikel gehen wir auf diese OCR-Dienste, ihre Funktionen und die richtige Wahl ein.
1. Einführung in OCR-Dienste
Bei einem OCR-Dienst handelt es sich um cloudbasierte Plattformen, die fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen, um Text aus Bildern und Dokumenten zu extrahieren. Azure OCR, Google OCR und IronOCR sind weit verbreitete OCR-Dienste, von denen jeder seine Stärken und Anwendungen hat.
2. Azure OCR
DieAzure OCR tool, als Teil der Microsoft Azure Cognitive Services Suite, bietet eine zuverlässige und skalierbare Lösung für Texterkennungsaufgaben. Es unterstützt eine Vielzahl von Sprachen und Dokumentenformaten und eignet sich daher für verschiedene Anwendungsfälle. Microsoft Azure OCR nutzt Deep-Learning-Modelle, um eine hohe Genauigkeit bei der Textextraktion zu erreichen, so dass Unternehmen ihre Arbeitsabläufe bei der Dokumentenverarbeitung effizienter gestalten können Azure ist eher ein Computer-Vision-Dienst.
2.1 Hauptmerkmale von Azure OCR
Sprachunterstützung: Microsoft Azure OCR unterstützt über 70 Sprachen, einschließlich komplexer Schriften wie Arabisch und Chinesisch.
Dokumentformate: Es kann verschiedene Dokumentenformate verarbeiten, darunter Bilder, PDFs und gescannte Dokumente.
Skalierbarkeit: Azure OCR lässt sich nahtlos skalieren, um große Mengen an Textextraktionsanfragen zu verarbeiten, und eignet sich daher für Anwendungen auf Unternehmensebene.
2.2 Codebeispiel (C#)
using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision;
using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision.Models;
using System;
class Program
{
static async Task Main(string [] args)
{
// Create an instance of the ComputerVisionClient
ComputerVisionClient client = new ComputerVisionClient(new ApiKeyServiceClientCredentials("YOUR_API_KEY"))
{
Endpoint = "https://YOUR_REGION.api.cognitive.microsoft.com/"
};
// Specify the image URL
string imageUrl = "https://example.com/image.jpg";
// Perform OCR on the image
OcrResult result = await client.RecognizePrintedTextAsync(true, imageUrl);
// Display the extracted text
foreach (var region in result.Regions)
{
foreach (var line in region.Lines)
{
foreach (var word in line.Words)
{
Console.Write(word.Text + " ");
}
Console.WriteLine();
}
}
}
}
using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision;
using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision.Models;
using System;
class Program
{
static async Task Main(string [] args)
{
// Create an instance of the ComputerVisionClient
ComputerVisionClient client = new ComputerVisionClient(new ApiKeyServiceClientCredentials("YOUR_API_KEY"))
{
Endpoint = "https://YOUR_REGION.api.cognitive.microsoft.com/"
};
// Specify the image URL
string imageUrl = "https://example.com/image.jpg";
// Perform OCR on the image
OcrResult result = await client.RecognizePrintedTextAsync(true, imageUrl);
// Display the extracted text
foreach (var region in result.Regions)
{
foreach (var line in region.Lines)
{
foreach (var word in line.Words)
{
Console.Write(word.Text + " ");
}
Console.WriteLine();
}
}
}
}
Imports Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision
Imports Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision.Models
Imports System
Friend Class Program
Shared Async Function Main(ByVal args() As String) As Task
' Create an instance of the ComputerVisionClient
Dim client As New ComputerVisionClient(New ApiKeyServiceClientCredentials("YOUR_API_KEY")) With {.Endpoint = "https://YOUR_REGION.api.cognitive.microsoft.com/"}
' Specify the image URL
Dim imageUrl As String = "https://example.com/image.jpg"
' Perform OCR on the image
Dim result As OcrResult = Await client.RecognizePrintedTextAsync(True, imageUrl)
' Display the extracted text
For Each region In result.Regions
For Each line In region.Lines
For Each word In line.Words
Console.Write(word.Text & " ")
Next word
Console.WriteLine()
Next line
Next region
End Function
End Class
$vbLabelText $csharpLabel
2.2.1 Ausgabe
3. Google OCR
*Google OCRbietet als Teil des Google Cloud Service Providers eine leistungsstarke Plattform für Texterkennung und Dokumentenanalyse. Die Lösung nutzt die fortschrittlichen Algorithmen für maschinelles Lernen von Google und ermöglicht eine präzise Textextraktion mit zusätzlichen Funktionen wie Bildbeschriftung und Objekterkennung durch Cloud Computing. Die Google-Cloud-Plattform OCR wird in verschiedenen Branchen für Aufgaben wie Rechnungsbearbeitung, Formularerkennung und Digitalisierung von Inhalten eingesetzt.
3.1 Hauptmerkmale von Google OCR
Mehrsprachige Unterstützung: Google OCR unterstützt über 200 Sprachen und kann Text in verschiedenen Schriften erkennen, darunter lateinische, kyrillische und Han-Zeichen.
Bildanalyse: Es bietet fortschrittliche Bildanalysefunktionen, wie z. B. die Erkennung von Etiketten, Gesichtern und Orientierungspunkten.
Integration mit Google Cloud-Diensten: Google OCR lässt sich nahtlos in andere Google Cloud Vision API-Dienste integrieren, so dass Entwickler umfassende Lösungen für die Dokumentenverwaltung und -analyse erstellen können.
3.2 Codebeispiel (C#)
using Google.Cloud.Vision.V1;
using Google.Protobuf;
using System.IO;
using Google.Apis.Auth.OAuth2;
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 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 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
$vbLabelText $csharpLabel
3.2.1 Ausgabe
4. IronOCR
IronOCRvon Iron Software entwickelt, ist eine vielseitige OCR-Bibliothek für .NET-Anwendungen, die branchenführende OCR-Genauigkeit und Leistung bietet. Im Gegensatz zu Cloud-basierten OCR-Diensten bietet IronOCR die Möglichkeit der Textextraktion vor Ort und eignet sich daher für Anwendungen, die Datenschutz und Sicherheit erfordern. IronOCR überzeugt durch seine Genauigkeit, insbesondere in Szenarien mit komplexen Layouts und unruhigen Bildern, wodurch es die bevorzugte Wahl für Unternehmen ist, die eine zuverlässige OCR-Funktionalität suchen.
4.1 Hauptmerkmale von IronOCR
Hohe Genauigkeit: IronOCR bietet eine außergewöhnliche Genauigkeit bei der Texterkennung und gewährleistet zuverlässige Ergebnisse bei verschiedenen Dokumenttypen und Sprachen.
OCR vor Ort: Die Lösung bietet Textextraktionsfunktionen vor Ort, so dass Unternehmen sensible Dokumente lokal verarbeiten können, ohne auf externe Dienste angewiesen zu sein.
Vielseitige Sprachunterstützung: IronOCR unterstützt über 127 Sprachen und bietet umfassende Sprachpakete für eine nahtlose mehrsprachige Texterkennung.
4.2 Installation von IronPDF
IronOCR kann mit dem NuGet Package Manager für die Konsole installiert werden Führen Sie einfach den folgenden Befehl aus.
Öffnen Sie Visual Studio und erstellen Sie ein neues Projekt oder öffnen Sie ein bestehendes Projekt.
Gehen Sie in der Symbolleiste auf Werkzeuge und wählen Sie NuGet Package Manager.
Wählen Sie nun die Paketmanager-Konsole aus der neu erscheinenden Liste aus.
Nun erscheint die Konsole, führen Sie den folgenden Befehl aus und drücken Sie die Eingabetaste.
Install-Package IronOcr
Die Installation von IronOCR wird einige Zeit in Anspruch nehmen, aber sobald sie abgeschlossen ist, können wir mit dem Programmierbeispiel fortfahren.
4.3 Codebeispiel (C#)
using IronOcr;
using System;
class Program
{
static void Main(string [] args)
{
// Specify the path to the image file
string imagePath = "path-to-your-image.jpg";
// Instantiate the IronTesseract OCR engine
var ocr = new IronTesseract();
// Set the language for text recognition
ocr.Language = OcrLanguage.English;
// Perform text recognition on the image
var result = ocr.Read(imagePath);
// Display the extracted text
Console.WriteLine("Extracted Text:");
Console.WriteLine(result.Text);
}
}
using IronOcr;
using System;
class Program
{
static void Main(string [] args)
{
// Specify the path to the image file
string imagePath = "path-to-your-image.jpg";
// Instantiate the IronTesseract OCR engine
var ocr = new IronTesseract();
// Set the language for text recognition
ocr.Language = OcrLanguage.English;
// Perform text recognition on the image
var result = ocr.Read(imagePath);
// Display the extracted text
Console.WriteLine("Extracted Text:");
Console.WriteLine(result.Text);
}
}
Imports IronOcr
Imports System
Friend Class Program
Shared Sub Main(ByVal args() As String)
' Specify the path to the image file
Dim imagePath As String = "path-to-your-image.jpg"
' Instantiate the IronTesseract OCR engine
Dim ocr = New IronTesseract()
' Set the language for text recognition
ocr.Language = OcrLanguage.English
' Perform text recognition on the image
Dim result = ocr.Read(imagePath)
' Display the extracted text
Console.WriteLine("Extracted Text:")
Console.WriteLine(result.Text)
End Sub
End Class
$vbLabelText $csharpLabel
4.3.1 Ausgabe
5 Vergleichende Bewertung
5.1 Genauigkeit und Leistung
Microsoft Azure OCR und Google OCR bieten eine hohe Genauigkeit bei der Textextraktion und eignen sich für eine breite Palette von Anwendungen.
IronOCR zeichnet sich durch hohe Genauigkeit aus, insbesondere in Szenarien mit komplexen Layouts und verrauschten Bildern.
5.2 Leichtigkeit der Integration
Microsoft Azure OCR und Google Cloud Solutions OCR bieten Cloud-basierte OCR-Dienste, die eine einfache Integration mit Cloud-Anwendungen und -Diensten ermöglichen.
IronOCR bietet OCR-Funktionen für den Einsatz vor Ort und eine nahtlose Integration in .NET-Anwendungen mit intuitiven APIs und einer umfassenden Dokumentation.
5.3 Skalierbarkeit
Microsoft Azure OCR und Google OCR lassen sich nahtlos skalieren, um große Mengen an Textextraktionsanforderungen zu bewältigen, und eignen sich daher für Anwendungen auf Unternehmensebene.
Die Skalierbarkeit von IronOCR hängt von der Infrastruktur der Anwendung ab, da sie vor Ort betrieben wird.
6. Schlussfolgerung
Von allen OCR-Tools sind Azure OCR, Google Vision API undIronOCR sind als leistungsstarke OCR-Lösungen bekannt, die eine hohe Genauigkeit und Leistung für Textextraktionsaufgaben bieten. Während Azure OCR und Google OCR Cloud-basierte OCR-Dienste mit skalierbarer Infrastruktur und umfassender Sprachunterstützung anbieten, sticht IronOCR als die genaueste Lösung hervor.
IronOCR hebt sich vor allem bei Anwendungen hervor, die eine Textextraktion vor Ort und eine überragende Genauigkeit erfordern. Durch den Einsatz von IronOCR können Unternehmen ihre Arbeitsabläufe bei der Dokumentenverarbeitung rationalisieren, die Genauigkeit der Datenextraktion verbessern und wertvolle Erkenntnisse aus gescannten Dokumenten und Bildern gewinnen, was diese Lösung zur ersten Wahl macht.
Um mehr über IronOCR und seine Dienstleistungen zu erfahren, besuchen Sie bitte dieIronOCR-Dokumentationsseite lizenz, mit der Sie Ihren Umgang mit Bildern verändern können.
Regan schloss sein Studium an der University of Reading mit einem BA in Elektrotechnik ab. Bevor er zu Iron Software kam, konzentrierte er sich in seinen früheren Jobs auf einzelne Aufgaben. Was ihm bei Iron Software am meisten Spaß macht, ist das Spektrum der Aufgaben, die er übernehmen kann, sei es im Vertrieb, im technischen Support, in der Produktentwicklung oder im Marketing. Es macht ihm Spaß, die Art und Weise zu verstehen, wie Entwickler die Bibliothek von Iron Software nutzen, und dieses Wissen zu nutzen, um die Dokumentation und die Produkte kontinuierlich zu verbessern.
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