Zum Fußzeileninhalt springen
OCR-WERKZEUGE

Azure OCR vs Google OCR (OCR-Funktionen Vergleich)

In der heutigen digitalen Landschaft ist die Technologie der optischen Zeichenerkennung (OCR) für Unternehmen, die eine effiziente Textextraktion aus Bildern, PDFs und anderen Dokumenten anstreben, unverzichtbar geworden. Unter den zahlreichen verfügbaren OCR-Lösungen ragen Microsoft Azure OCR, Google OCR und IronOCR als führende Anwärter heraus, die jeweils einzigartige Funktionen und Fähigkeiten bieten. In diesem Artikel diskutieren wir diese OCR-Dienste, ihre Funktionen und welche man wählen sollte.

1. Einführung in OCR-Dienste

Ein OCR-Dienst ist eine cloudbasierte Plattform, die fortschrittliche maschinelle Lernalgorithmen nutzt, um Text aus Bildern und Dokumenten zu extrahieren. Azure OCR, Google OCR und IronOCR sind weit verbreitete OCR-Dienste, die jeweils über ihre eigenen Stärken und Anwendungen verfügen.

2. Azure OCR

Das Azure 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 Dokumentformaten, wodurch es für verschiedene Anwendungsfälle geeignet ist. Microsoft Azure OCR nutzt Deep-Learning-Modelle, um eine hohe Genauigkeit bei der Textextraktion zu erreichen und Unternehmen zu ermöglichen, ihre Dokumentverarbeitungs-Workflows effizient zu optimieren. Azure ist mehr wie ein Computersicht-Dienst.

2.1 Wichtige Funktionen von Azure OCR

  • Sprachunterstützung: Microsoft Azure OCR unterstützt über 70 Sprachen, einschließlich komplexer Schriften wie Arabisch und Chinesisch.
  • Dokumentenformate: Es kann verschiedene Dokumentformate verarbeiten, einschließlich Bilder, PDFs und gescannter Dokumente.
  • Skalierbarkeit: Azure OCR skaliert nahtlos, um große Mengen an Textextraktionsanfragen zu bearbeiten und ist somit für Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet.

2.2 Codebeispiel (C#)

using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision;
using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision.Models;
using System;
using System.Threading.Tasks;

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;
using System.Threading.Tasks;

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
Imports System.Threading.Tasks

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

Azure OCR vs Google OCR (OCR Funktionsvergleich): Abbildung 1 - Konsolenausgabe für den Azure OCR Code

3. Google OCR

Google OCR, als Teil des Google Cloud-Anbieters, bietet eine leistungsstarke Plattform für Texterkennung und Dokumentanalyse. Durch die Nutzung von Googles fortschrittlichen maschinellen Lernalgorithmen bietet es genaue Textextraktionsmöglichkeiten sowie zusätzliche Funktionen wie Bildbeschriftung und Objekterkennung durch Cloud-Computing. Die OCR-Plattform von Google Cloud wird in verschiedenen Branchen für Aufgaben wie Rechnungsverarbeitung, Formularerkennung und Inhaltsdigitalisierung weitgehend genutzt.

3.1 Wichtige Funktionen von Google OCR

  • Mehrsprachige Unterstützung: Google OCR unterstützt über 200 Sprachen und kann Text in mehreren Schriften erkennen, einschließlich lateinischer, kyrillischer und Han-Zeichen.
  • Bildanalyse: Es bietet erweiterte Bildanalysemöglichkeiten, wie Etikettenerkennung, Gesichtserkennung und Landmarkenerkennung.
  • Integration mit Google Cloud-Diensten: Google OCR lässt sich nahtlos in andere Google Cloud Vision API-Dienste integrieren, damit Entwickler umfassende Lösungen für Dokumentenmanagement und -analyse entwickeln können.

3.2 Codebeispiel (C#)

using System;
using Google.Cloud.Vision.V1;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Configure the ImageAnnotator client with credentials
        var clientBuilder = new ImageAnnotatorClientBuilder { CredentialsPath = "path-to-credentials.json" };
        var client = clientBuilder.Build();

        // Load the image from file
        var image = Image.FromFile("path-to-your-image.jpg");

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

        // Display the detected text
        foreach (var annotation in response)
        {
            Console.WriteLine(annotation.Description);
        }
    }
}
using System;
using Google.Cloud.Vision.V1;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Configure the ImageAnnotator client with credentials
        var clientBuilder = new ImageAnnotatorClientBuilder { CredentialsPath = "path-to-credentials.json" };
        var client = clientBuilder.Build();

        // Load the image from file
        var image = Image.FromFile("path-to-your-image.jpg");

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

        // Display the detected text
        foreach (var annotation in response)
        {
            Console.WriteLine(annotation.Description);
        }
    }
}
Imports System
Imports Google.Cloud.Vision.V1

Friend Class Program
	Shared Sub Main(ByVal args() As String)
		' Configure the ImageAnnotator client with credentials
		Dim clientBuilder = New ImageAnnotatorClientBuilder With {.CredentialsPath = "path-to-credentials.json"}
		Dim client = clientBuilder.Build()

		' Load the image from file
		Dim image As System.Drawing.Image = System.Drawing.Image.FromFile("path-to-your-image.jpg")

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

		' Display the detected text
		For Each annotation In response
			Console.WriteLine(annotation.Description)
		Next annotation
	End Sub
End Class
$vbLabelText   $csharpLabel

3.2.1 Ausgabe

Azure OCR vs Google OCR (OCR Funktionsvergleich): Abbildung 2 - Konsolenausgabe für den Google OCR Code

4. IronOCR

IronOCR, entwickelt von Iron Software, ist eine vielseitige OCR-Bibliothek für .NET-Anwendungen, die branchenführende OCR-Genauigkeit und -Leistung bietet. Im Gegensatz zu cloudbasierten OCR-Diensten bietet IronOCR On-Premises-Textextraktionsfunktionen, die es für Anwendungen geeignet machen, die Datenschutz und Sicherheit erfordern. IronOCR zeichnet sich durch Genauigkeit aus, insbesondere in Szenarien mit komplexen Layouts und verrauschten Bildern, was es zur bevorzugten Wahl für Unternehmen macht, die zuverlässige OCR-Funktionalität suchen.

4.1 Wichtige Funktionen von IronOCR

  • Hohe Genauigkeit: IronOCR liefert außergewöhnliche Genauigkeit in der Texterkennung und gewährleistet zuverlässige Ergebnisse bei verschiedenen Dokumenttypen und Sprachen.
  • On-Premises OCR: Es bietet On-Premises-Textextraktionsmöglichkeiten, die es Unternehmen ermöglichen, sensible Dokumente lokal zu verarbeiten, ohne auf externe Dienste angewiesen zu sein.
  • Vielseitige Sprachunterstützung: IronOCR unterstützt über 125 Sprachen und bietet umfassende Sprachpakete für nahtlose mehrsprachige Texterkennung.

4.2 Installation von IronOCR

IronOCR kann über die NuGet-Paket-Manager-Konsole installiert werden. Führen Sie einfach den folgenden Befehl aus.

  1. Öffnen Sie Visual Studio und erstellen Sie ein neues Projekt oder öffnen Sie ein vorhandenes.
  2. Gehen Sie in der Symbolleiste zu Tools und wählen Sie NuGet-Paket-Manager.

Azure OCR vs Google OCR (OCR Funktionsvergleich): Abbildung 3 - Wo man den Visual Studio NuGet Paket-Manager findet

  1. Wählen Sie nun die Paket-Manager-Konsole aus der neu erschienenen Liste.
  2. Nun wird die Konsole angezeigt, führen Sie den folgenden Befehl aus und drücken Sie Enter.
Install-Package IronOcr

Es dauert einige Momente, um IronOCR zu installieren, aber sobald es abgeschlossen ist, können wir zum Codebeispiel übergehen.

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
            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
            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 With {.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

Azure OCR vs Google OCR (OCR Funktionsvergleich): Abbildung 4 - Konsolenausgabe für den IronOCR Code

5. Vergleichsbewertung

5.1 Genauigkeit und Leistung

  • Microsoft Azure OCR und Google OCR bieten hohe Genauigkeit bei der Textextraktion und sind für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet.
  • IronOCR zeichnet sich in Genauigkeit aus, insbesondere in Szenarien mit komplexen Layouts und verrauschten Bildern.

5.2 Einfachheit der Integration

  • Microsoft Azure OCR- und Google Cloud-Lösungen bieten cloudbasierte OCR-Dienste, die eine einfache Integration mit Cloud-Anwendungen und -Dienstleistungen ermöglichen.
  • IronOCR bietet On-Premises-OCR-Funktionalität und nahtlose Integration mit .NET-Anwendungen, mit intuitiven APIs und ausführlicher Dokumentation.

5.3 Skalierbarkeit

  • Microsoft Azure OCR und Google OCR skalieren nahtlos, um große Mengen an Textextraktionsanfragen zu bearbeiten und sind somit für Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet.
  • Die Skalierbarkeit von IronOCR hängt von der Infrastruktur der Anwendung ab, da es vor Ort betrieben wird.

6. Fazit

Von allen OCR-Tools sind Azure OCR, Google Vision API und IronOCR als leistungsstarke OCR-Lösungen bekannt, die hohe Genauigkeit und Leistung für Textextraktionsaufgaben bieten. Während Azure OCR und Google OCR cloudbasierte OCR-Dienste mit skalierbarer Infrastruktur und umfangreicher Sprachunterstützung bieten, ist IronOCR die genaueste Lösung.

IronOCR zeichnet sich aus, insbesondere für Anwendungen, die On-Premises-Textextraktion und überlegene Genauigkeit erfordern. Durch die Nutzung von IronOCR können Unternehmen Dokumentverarbeitungs-Workflows optimieren, die Genauigkeit der Datenerfassung verbessern und wertvolle Einblicke aus gescannten Dokumenten und Bildern gewinnen, was es zur bevorzugten Wahl macht.

Um mehr über IronOCR und seine Dienstleistungen zu erfahren, besuchen Sie bitte die IronOCR-Dokumentationsseite, um den Einstieg in die Transformation der Bildverarbeitung zu erhalten.

Kannaopat Udonpant
Software Ingenieur
Bevor er Software-Ingenieur wurde, absolvierte Kannapat ein PhD in Umweltressourcen an der Hokkaido University in Japan. Während seines Studiums wurde Kannapat auch Mitglied des Vehicle Robotics Laboratory, das Teil der Fakultät für Bioproduktionstechnik ist. Im Jahr 2022 nutzte er seine C#-Kenntnisse, um dem Engineering-Team von Iron Software ...
Weiterlesen