Windows OCR-Engine vs Tesseract: Ein detaillierter Vergleich

2.1 Hauptmerkmale der Windows OCR Engine

• Sprachunterstützung: Die Windows OCR-Engine unterstützt viele Sprachen und eignet sich daher für mehrsprachige Dokumente.
• Bildverarbeitung: Es verwendet ausgefeilte Bildverarbeitungsalgorithmen, um die Genauigkeit der Texterkennung auch bei Bildern geringer Qualität zu verbessern.
• Integration mit Windows-Anwendungen: Die Windows OCR Engine integriert sich nahtlos in Windows-Anwendungen, sodass Entwickler OCR-Funktionen vollständig in ihre Software einbinden können.

2.2 Codebeispiel

using System;
using System.IO;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using Windows.Graphics.Imaging;
using Windows.Media.Ocr;

class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        // Provide the path to the image file
        string imagePath = "sample.png";
        try
        {
            // Call the ExtractText method to extract text from the image
            string extractedText = await ExtractText(imagePath);
            // Display the extracted text
            Console.WriteLine("Extracted Text:");
            Console.WriteLine(extractedText);
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine("An error occurred: " + ex.Message);
        }
    }

    public static async Task<string> ExtractText(string image)
    {
        // Initialize StringBuilder to store extracted text
        StringBuilder text = new StringBuilder();
        try
        {
            // Open the image file stream
            using (var fileStream = File.OpenRead(image))
            {
                // Create a BitmapDecoder from the image file stream
                var bmpDecoder = await BitmapDecoder.CreateAsync(fileStream.AsRandomAccessStream());
                // Get the software bitmap from the decoder
                var softwareBmp = await bmpDecoder.GetSoftwareBitmapAsync();
                // Create an OCR engine from user profile languages
                var ocrEngine = OcrEngine.TryCreateFromUserProfileLanguages();
                // Recognize text from the software bitmap
                var ocrResult = await ocrEngine.RecognizeAsync(softwareBmp);
                // Append each line of recognized text to the StringBuilder
                foreach (var line in ocrResult.Lines)
                {
                    text.AppendLine(line.Text);
                }
            }
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine("Error during OCR process: " + ex.Message);
        }
        // Return the extracted text
        return text.ToString();
    }
}

using System;
using System.IO;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using Windows.Graphics.Imaging;
using Windows.Media.Ocr;

class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        // Provide the path to the image file
        string imagePath = "sample.png";
        try
        {
            // Call the ExtractText method to extract text from the image
            string extractedText = await ExtractText(imagePath);
            // Display the extracted text
            Console.WriteLine("Extracted Text:");
            Console.WriteLine(extractedText);
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine("An error occurred: " + ex.Message);
        }
    }

    public static async Task<string> ExtractText(string image)
    {
        // Initialize StringBuilder to store extracted text
        StringBuilder text = new StringBuilder();
        try
        {
            // Open the image file stream
            using (var fileStream = File.OpenRead(image))
            {
                // Create a BitmapDecoder from the image file stream
                var bmpDecoder = await BitmapDecoder.CreateAsync(fileStream.AsRandomAccessStream());
                // Get the software bitmap from the decoder
                var softwareBmp = await bmpDecoder.GetSoftwareBitmapAsync();
                // Create an OCR engine from user profile languages
                var ocrEngine = OcrEngine.TryCreateFromUserProfileLanguages();
                // Recognize text from the software bitmap
                var ocrResult = await ocrEngine.RecognizeAsync(softwareBmp);
                // Append each line of recognized text to the StringBuilder
                foreach (var line in ocrResult.Lines)
                {
                    text.AppendLine(line.Text);
                }
            }
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine("Error during OCR process: " + ex.Message);
        }
        // Return the extracted text
        return text.ToString();
    }
}

3.1 Hauptmerkmale von Tesseract

• Sprachunterstützung: Die Tesseract-Engine unterstützt über 100 Sprachen, darunter auch komplexe Schriftsysteme wie Arabisch und Chinesisch.
• Bildvorverarbeitung: Es bietet umfangreiche Bildvorverarbeitungsfunktionen, darunter Entzerrung, Binarisierung und Rauschunterdrückung, um die Genauigkeit der Texterkennung zu verbessern.
• Anpassungsmöglichkeiten: Tesseract ermöglicht es Benutzern, OCR-Parameter feinabzustimmen und benutzerdefinierte Modelle für spezifische Anwendungsfälle zu trainieren, wodurch Genauigkeit und Leistung verbessert werden.

3.2 Codebeispiel

using Patagames.Ocr;

class TesseractExample
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Create an OCR API instance
        using (var api = OcrApi.Create())
        {
            // Initialize the OCR engine for the English language
            api.Init(Patagames.Ocr.Enums.Languages.English);
            // Extract text from the image
            string plainText = api.GetTextFromImage(@"C:\Users\buttw\source\repos\ironqr\ironqr\bin\Debug\net5.0\Iron.png");
            // Display the extracted text
            Console.WriteLine(plainText);
        }
    }
}

using Patagames.Ocr;

class TesseractExample
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Create an OCR API instance
        using (var api = OcrApi.Create())
        {
            // Initialize the OCR engine for the English language
            api.Init(Patagames.Ocr.Enums.Languages.English);
            // Extract text from the image
            string plainText = api.GetTextFromImage(@"C:\Users\buttw\source\repos\ironqr\ironqr\bin\Debug\net5.0\Iron.png");
            // Display the extracted text
            Console.WriteLine(plainText);
        }
    }
}

4.1 Wichtige Funktionen von IronOCR

• Hohe Genauigkeit: IronOCR bietet branchenführende Genauigkeit bei der Texterkennung und gewährleistet so zuverlässige Ergebnisse für unterschiedlichste Dokumenttypen und Sprachen.
• Vielseitige Sprachunterstützung: Es unterstützt über 125 Sprachen und bietet umfassende Sprachpakete für eine nahtlose mehrsprachige Texterkennung.
• Einfache Integration: IronOCR bietet eine unkomplizierte Integration mit .NET-Anwendungen, mit intuitiven APIs und umfangreicher Dokumentation, um den Entwicklungsprozess mit der Vor- und Nachbearbeitung von Originalbildern zur Textextraktion zu optimieren.

4.2 Installation von IronOCR

Bevor wir zum Codebeispiel übergehen, sehen wir uns an, wie IronOCR mithilfe des NuGet-Paket-Managers installiert wird.

1. Gehen Sie in Visual Studio zum Menü Extras und wählen Sie den NuGet-Paket-Manager.
2. Es erscheint eine neue Liste, hier wählen Sie den NuGet-Paket-Manager für Lösungen aus.

3. Es erscheint ein neues Fenster. Gehen Sie zur Registerkarte 'Durchsuchen' und geben Sie 'IronOCR' in die Suchleiste ein.
4. Es erscheint eine Liste von Paketen. Wählen Sie das neueste IronOCR-Paket aus und klicken Sie auf Installieren.

4.3 Codebeispiel (C#)

using IronOcr;

class IronOCRExample
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Create an IronTesseract instance
        var ocr = new IronTesseract();
        // Set the language for OCR recognition
        ocr.Language = OcrLanguage.English;
        // Perform OCR on the specified image
        var result = ocr.Read(@"C:\Users\buttw\source\repos\ironqr\ironqr\bin\Debug\net5.0\Iron.png");
        // Display the extracted text
        Console.WriteLine(result.Text);
    }
}

using IronOcr;

class IronOCRExample
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Create an IronTesseract instance
        var ocr = new IronTesseract();
        // Set the language for OCR recognition
        ocr.Language = OcrLanguage.English;
        // Perform OCR on the specified image
        var result = ocr.Read(@"C:\Users\buttw\source\repos\ironqr\ironqr\bin\Debug\net5.0\Iron.png");
        // Display the extracted text
        Console.WriteLine(result.Text);
    }
}

5.1 Genauigkeit und Leistung

• Windows OCR Engine und Tesseract bieten eine gute Genauigkeit, können jedoch bei komplexen Layouts Schwierigkeiten haben.
• IronOCR: Ausgezeichnete Genauigkeit und zuverlässige Ergebnisse bei unterschiedlichsten Dokumenttypen und Sprachen, auch bei verrauschten Bildern.

5.2 Einfachheit der Integration

• Windows OCR-Engine: Integriert sich nahtlos in Windows-Anwendungen, bietet aber nur wenige Anpassungsmöglichkeiten.
• Tesseract: Erfordert zusätzliche Konfigurationen und Abhängigkeiten für die Integration, bietet aber umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten.
• IronOCR: Bietet eine einfache Integration mit .NET-Anwendungen, mit intuitiven APIs und umfassender Dokumentation.

5.3 Sprachunterstützung

• Windows OCR Engine unterstützt im Vergleich zu Tesseract und IronOCR nur eine begrenzte Anzahl von Sprachen.
• Tesseract: Bietet Unterstützung für über 100 Sprachen.
• IronOCR: Bietet Unterstützung für über 125 Sprachen und eignet sich daher für globale Anwendungen.