Tabellendaten aus gescannten Bildern mit IronOCR extrahieren: Live-Demo-Zusammenfassung

Versicherungsantragsbearbeitung (Opyn Market)

In der stark regulierten Krankenversicherungsbranche in den USA erhalten Unternehmen wie Opyn Market immer noch viele Dokumente per Fax. Diese gescannten Dokumente enthalten oft tabellarische Daten, die exakt extrahiert und in interne Systeme eingegeben werden müssen. Mit IronOCR können sie diesen Prozess automatisieren, was die manuelle Arbeit reduziert und die Möglichkeit menschlichen Fehlers eliminiert.

Logistik & Lebensmittelverteilung (iPAP)

iPAP, der größte Käsehändler in den USA, nutzt IronOCR, um über 200 Kundenaufträge zu verwalten. Ihre Rechnungen kommen in verschiedenen Formaten mit uneinheitlichen Tabellendesigns. IronOCR hilft ihnen, Bestellnummern, Versanddaten und Artikeldetails effizient aus gescannten Dokumenten zu extrahieren, selbst bei variierendem Format. Diese Automatisierung hat ihnen jährlich zwischen 40.000 und 45.000 Dollar gespart.

Beispielcode zum Extrahieren von Tabellen

Unten finden Sie ein Beispiel für einen C#-Code, der zeigt, wie IronOCR zur Extraktion von Tabellendaten aus Bildern verwendet wird:

// Import the necessary IronOCR namespaces
using IronOcr;

// Initialize the IronTesseract to handle OCR processes
var Ocr = new IronTesseract();

// Load the image containing the table
using (var input = new OcrInput("invoice.jpg"))
{
    // Perform OCR and extract text data including tables
    var result = Ocr.Read(input);

    // Iterate through each page in the document
    foreach (var page in result.Pages)
    {
        // Iterate through each table found on the page
        foreach (var table in page.Tables)
        {
            Console.WriteLine("Table found:");
            // Iterate through each row in the table
            foreach (var row in table.Rows)
            {
                // Convert the row of cells to a comma-separated string
                var cells = string.Join(", ", row.Cells.Select(cell => cell.Text));
                Console.WriteLine(cells);
            }
        }
    }
}

// Import the necessary IronOCR namespaces
using IronOcr;

// Initialize the IronTesseract to handle OCR processes
var Ocr = new IronTesseract();

// Load the image containing the table
using (var input = new OcrInput("invoice.jpg"))
{
    // Perform OCR and extract text data including tables
    var result = Ocr.Read(input);

    // Iterate through each page in the document
    foreach (var page in result.Pages)
    {
        // Iterate through each table found on the page
        foreach (var table in page.Tables)
        {
            Console.WriteLine("Table found:");
            // Iterate through each row in the table
            foreach (var row in table.Rows)
            {
                // Convert the row of cells to a comma-separated string
                var cells = string.Join(", ", row.Cells.Select(cell => cell.Text));
                Console.WriteLine(cells);
            }
        }
    }
}

' Import the necessary IronOCR namespaces
Imports IronOcr

' Initialize the IronTesseract to handle OCR processes
Private Ocr = New IronTesseract()

' Load the image containing the table
Using input = New OcrInput("invoice.jpg")
	' Perform OCR and extract text data including tables
	Dim result = Ocr.Read(input)

	' Iterate through each page in the document
	For Each page In result.Pages
		' Iterate through each table found on the page
		For Each table In page.Tables
			Console.WriteLine("Table found:")
			' Iterate through each row in the table
			For Each row In table.Rows
				' Convert the row of cells to a comma-separated string
				Dim cells = String.Join(", ", row.Cells.Select(Function(cell) cell.Text))
				Console.WriteLine(cells)
			Next row
		Next table
	Next page
End Using

• Bild laden: Das Skript beginnt mit der Initialisierung des IronTesseract-Engines und dem Laden einer Bilddatei namens invoice.jpg, die verarbeitet werden soll.
• Ausführung der OCR: Es führt OCR an der Eingabe durch, um Textdaten zu extrahieren, insbesondere um Tabellen zu fokussieren.
• Tabellenextraktion: Das Skript iteriert durch jede erkannte Tabelle und deren Zeilen und gibt die Zellinhalte strukturiert aus.

Stellen Sie sicher, dass Sie die erforderlichen NuGet-Pakete für IronOCR installiert haben, bevor Sie dieses Skript ausführen.