OCR-Automatisierung (OCR License Plate in C# Tutorial)

Einführung

Die Automatisierung der Textextraktion aus Bildern und gescannten Dateien durch optische Zeichenerkennung (OCR) technologie hat einen revolutionären Wandel in der Art und Weise herbeigeführt, wie Unternehmen umfangreiche Dokumentenmengen verwalten. Die OCR-Automatisierung erhöht die Effizienz und Genauigkeit und verringert den manuellen Aufwand bei der Dateneingabe.

Dieser Artikel befasst sich mit dem Konzept der OCR-Automatisierung, ihren Vorteilen und stellt ein Beispiel für die Verwendung eines OCR-Tools sowie dessen Vor- und Nachteile vor. Schließlich wird IronOCR als leistungsstarke Lösung für die OCR-Automatisierung empfohlen.

Verständnis der OCR-Automatisierung

Bei der OCR-Automatisierung wird OCR-Software eingesetzt, um verschiedene Arten von Dokumenten, wie z. B. gescannte Papierdokumente, PDF-Dateien oder Bilder, in bearbeitbare und durchsuchbare Daten umzuwandeln. Es hilft auch bei der Organisation unstrukturierter Daten, indem es nur relevante Daten extrahiert und sie in strukturierte Daten umwandelt, die von Geschäftsprozessen genutzt werden können. Mit dieser Technologie können Geschäftsprozesse schnell wertvolle Informationen aus Dokumenten extrahieren, was zu höherer Produktivität und geringeren Fehlerquoten führt.

Vorteile der OCR-Automatisierung

1. Gesteigerte Effizienz: Die manuelle Dateneingabe ist zeitaufwändig und fehleranfällig. OCR ist eine Art robotergestützte Prozessautomatisierung, die den Prozess der Datenerfassung beschleunigt, Informationen aus Dokumenten extrahiert und damit die für die Dateneingabe benötigte Zeit erheblich reduziert.

2. Verbesserung der Genauigkeit: Die Automatisierung eliminiert das Risiko menschlicher Fehler bei der manuellen Dateneingabe. Die OCR-Technologie ist darauf ausgelegt, Zeichen mit hoher Präzision zu erkennen, was zu einer genauen Datenextraktion führt.

3. Kostenreduzierung: Durch die Automatisierung sich wiederholender und zeitaufwändiger Aufgaben reduziert die OCR-Technologie die mit der manuellen Dateneingabe verbundenen Arbeitskosten. Mit dieser kostengünstigen Lösung können Unternehmen ihre Ressourcen für die Datenextraktion effizienter einsetzen.

4. Verbesserte Durchsuchbarkeit: OCR-verarbeitete Dokumente werden durchsuchbar, was das Auffinden bestimmter Informationen in großen Datenbeständen erleichtert. Dadurch werden Datenverarbeitungsaufgaben und Entscheidungsprozesse verbessert.

Beispiel für OCR-Automatisierung

Nehmen wir ein Szenario an, in dem ein Unternehmen täglich eine große Anzahl von Rechnungen erhält. Die manuelle Eingabe von Daten aus diesen Rechnungen in eine Datenbank ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Bei diesen Rechnungen handelt es sich meist um gut strukturierte Daten. Mit der Automatisierung von Prozessen durch Roboter kann das Unternehmen relevante Informationen wie Rechnungsnummern, -daten und -beträge automatisch extrahieren.

OCR-Tool Beispiel: Tesseract OCR

Tesseract OCR ist eine Open-Source-OCR-Engine, die häufig für die Texterkennung verwendet wird. Es ist bekannt für seine Genauigkeit bei der Erkennung von Text aus Bildern und gescannten Dokumenten. Tesseract ist in C++ geschrieben, verfügt aber über verschiedene Bindungen für unterschiedliche Programmiersprachen, so dass es für Entwickler auf verschiedenen Plattformen zugänglich ist.

Wie Tesseract OCR den OCR-Prozess automatisiert

1. Vorverarbeitung von Bildern:

   • Tesseract OCR kann verschiedene Bildformate verarbeiten, einschließlich gescannter Dokumente und Bilder.

   • Vor der Verarbeitung können Bilder einer Vorverarbeitung wie Größenänderung, Binarisierung oder Rauschunterdrückung unterzogen werden, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern.

2. Analyse des Seitenlayouts:

   • Tesseract führt eine Seitenlayout-Analyse durch, um Textbereiche, Spalten und Blöcke innerhalb eines Dokuments zu identifizieren.

   • Diese Analyse hilft Tesseract, die Struktur des Dokuments zu erkennen und die Genauigkeit der Textextraktion zu verbessern.

3. Erkennung von Zeichen:

   • Tesseract verwendet eine Kombination aus neuronalen Netzen und Mustererkennung, um Zeichen zu erkennen.

   • Es unterstützt mehrere Sprachen und kann für bestimmte Schriftarten oder Sprachskripte trainiert werden.

4. Ausgabeformatierung:

   • Tesseract gibt den erkannten Text in einem strukturierten Format aus, was die Weiterverarbeitung oder Integration in Datenbanken und Anwendungen erleichtert.

So verwenden Sie Tesseract OCR unter Windows

Die Verwendung von Tesseract OCR unter Windows erfordert einige Schritte. Hier ist ein grundlegender Leitfaden:

1. Installieren Sie Tesseract OCR:

   • Laden Sie den Tesseract-Installer für Windows aus dem offiziellen GitHub-Repository der UB Mannheim herunter: Tesseract OCR exe.

   • Starten Sie das Installationsprogramm und folgen Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm, um die Installation abzuschließen.

   

   Tesseract OCR Windows-Anwendung installieren

   • Wählen Sie den Speicherort aus und merken Sie sich den Installationspfad, da er später in der Variablen Path verwendet wird.

   

   Aktualisierung des Installationspfads

2. Einrichten von Umgebungsvariablen:

   • Fügen Sie das Tesseract-Installationsverzeichnis zur Umgebungsvariablen PATH des Systems hinzu. Dadurch wird sichergestellt, dass die ausführbare Datei Tesseract von jedem Eingabeaufforderungsfenster aus aufgerufen werden kann.

   

   Navigieren Sie zu Umgebungsvariablen

   

   Zugriff auf die Umgebungsvariable PATH

   

   Ändern Sie die Umgebungsvariable PATH

3. Verwendung der Befehlszeile:

   • Öffnen Sie ein Eingabeaufforderungsfenster und navigieren Sie zu dem Verzeichnis, in dem sich Ihre Bilder oder gescannten Dokumente befinden.

   • Verwenden Sie den folgenden Befehl, um OCR an einem Bild durchzuführen und das Ergebnis in eine Textdatei auszugeben:

   tesseract input_image.png output_text.txt

   tesseract input_image.png output_text.txt

'INSTANT VB TODO TASK: The following line uses invalid syntax:
'tesseract input_image.png output_text.txt

Ersetzen Sie input_image.png durch den Namen Ihrer Bilddatei und output_text.txt durch den gewünschten Namen für die Ausgabetextdatei.

4. Beispiel mit Rechnungsverarbeitung:

   • Angenommen, Sie haben einen Ordner mit dem Namen Invoices, der mehrere Rechnungsbilder enthält.

   • Öffnen Sie eine Eingabeaufforderung und navigieren Sie zu dem Verzeichnis, das den Ordner Invoices enthält.

   • Verwenden Sie eine Schleife, um alle Bilder im Ordner zu verarbeiten:

   for %i in (Invoices\*.png) do tesseract %i Output\%~ni.txt

   for %i in (Invoices\*.png) do tesseract %i Output\%~ni.txt

for Mod i in (Invoices\*.png)
	Do
'INSTANT VB TODO TASK: The following line uses invalid syntax:
'		tesseract %i Output\%~ni.txt

Dieser Befehl verarbeitet jedes Bild im Ordner "Rechnungen" und gibt den erkannten Text in entsprechende Textdateien im Ordner "Ausgabe" aus.

Profis

• Exaktheit: Tesseract OCR bietet eine hohe Genauigkeit bei der Texterkennung und ist daher für verschiedene Anwendungen geeignet.
• Sprachunterstützung: Es unterstützt eine Vielzahl von Sprachen und ist damit vielseitig für globale Anwendungen einsetzbar.
• Unterstützung durch die Gemeinschaft: Da Tesseract OCR ein Open-Source-Projekt ist, gibt es eine große und aktive Gemeinschaft, die zur Verbesserung des Programms beiträgt.

Nachteile

• Benutzeroberfläche: Tesseract OCR ist in erster Linie ein Befehlszeilenwerkzeug, das für diejenigen, die an grafische Oberflächen gewöhnt sind, weniger benutzerfreundlich sein könnte.
• Komplexität der Schulung: Die Schulung von Tesseract für bestimmte Schriftarten oder Sprachen kann komplex sein und erfordert technisches Fachwissen.

Einführung in IronOCR

IronOCR ist eine umfassende OCR-Lösung, die sich durch ihre Benutzerfreundlichkeit, Genauigkeit und robusten Funktionen auszeichnet. IronOCR wurde entwickelt, um die Integration von OCR in .NET-Anwendungen zu vereinfachen, und bietet eine umfassende Reihe von Funktionen, die es zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Automatisierung der Texterkennung machen.

IronOCR enthält erweiterte Bildverarbeitungsfunktionen, die es Entwicklern ermöglichen, Bilder vor der OCR-Verarbeitung zu optimieren. Vorverarbeitung von Bildern merkmale tragen zu einer verbesserten Texterkennungsgenauigkeit bei, insbesondere in Szenarien, in denen die Bildqualität schwankt.

Vorteile von IronOCR

• Einfache Integration: IronOCR lässt sich nahtlos in .NET-Anwendungen integrieren und bietet den Entwicklern eine einfache und intuitive Schnittstelle.
• Hohe Genauigkeit: IronOCR setzt fortschrittliche Algorithmen ein, um eine hohe Genauigkeit bei der Texterkennung zu erreichen und eine zuverlässige Datenextraktion zu gewährleisten.
• Vielseitigkeit: Es unterstützt eine breite Palette von Dokumentenformaten, darunter PDFs und bilderund ist somit für verschiedene Anwendungen geeignet.
• Automatische Korrektur: IronOCR enthält Funktionen für die automatische Korrektur von erkanntem Text, wodurch Fehler in den extrahierten Daten minimiert werden.

Nachteile von IronOCR

• Kosten: Während IronOCR eine kostenlose Testversion anbietet, ist die Vollversion kostenpflichtig. Die Investition kann jedoch durch die robusten Funktionen und den Support des Produkts gerechtfertigt sein.

IronOCR Code Beispiel

Betrachten wir ein Szenario, in dem Sie eine C#-Anwendung haben, die mit IronOCR Text aus einem Rechnungsbild extrahieren muss Tesseract 5 für .NET. Nachfolgend finden Sie ein einfaches Code-Beispiel, das zeigt, wie Sie dies erreichen können:

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();

using (var input = new OcrInput())
{
    input.LoadImage("invoice_image.png");
    input.AddPdf("invoice_pdf.pdf");

    OcrResult result = ocr.Read(input);
    string text = result.Text;
}

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();

using (var input = new OcrInput())
{
    input.LoadImage("invoice_image.png");
    input.AddPdf("invoice_pdf.pdf");

    OcrResult result = ocr.Read(input);
    string text = result.Text;
}

Imports IronOcr

Private ocr = New IronTesseract()

Using input = New OcrInput()
	input.LoadImage("invoice_image.png")
	input.AddPdf("invoice_pdf.pdf")

	Dim result As OcrResult = ocr.Read(input)
	Dim text As String = result.Text
End Using

Ausführlichere Informationen zu OCR-Automatisierungsprojekten mit IronOCR finden Sie in der tutorial zur OCR-Kennzeichenerkennung in C#.

Das IronOCR dokumentationsseite dient als umfassende Ressource für Entwickler und bietet klare und detaillierte Anleitungen zur Integration, Konfiguration und Optimierung der IronOCR-Bibliothek für eine nahtlose OCR-Automatisierung in .NET-Anwendungen. Mit einer ausführlichen Dokumentation, Beispielen und API-Referenzen können Entwickler die Leistungsfähigkeit von IronOCR effizient nutzen, um die Genauigkeit der Texterkennung zu verbessern und die Arbeitsabläufe bei der Dokumentenverarbeitung zu optimieren.

Schlussfolgerung

Die OCR-Automatisierung ist ein leistungsfähiges Werkzeug für Unternehmen, die die Dokumentenverarbeitung rationalisieren, den manuellen Aufwand reduzieren und die Genauigkeit verbessern wollen. Es gibt zwar verschiedene OCR-Lösungen, aber jede hat ihre Stärken und Schwächen. Die Open-Source-Option Tesseract OCR ist leistungsstark, aber möglicherweise weniger benutzerfreundlich. Andererseits bietet IronOCR eine umfassende Lösung mit einfacher Integration, hoher Genauigkeit und vielseitigen Funktionen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Wahl des OCR-Tools von den spezifischen Bedürfnissen und Präferenzen des Benutzers oder der Organisation abhängt. Für diejenigen, die eine robuste, benutzerfreundliche OCR-Lösung mit fortschrittlichen Funktionen suchen, ist IronOCR eine überzeugende Wahl im Bereich der OCR-Automatisierung.

IronOCR bietet eine kostenlose Testlizenz für die Nutzer, um seine Möglichkeiten zu erkunden und zu bewerten. Für die kommerzielle Nutzung ist jedoch eine Lizenzgebühr ab $749 erforderlich. Zum Herunterladen der Software und zum Erwerb einer kommerziellen lizenzbesuchen Sie die offizielle IronOCR-Website.