OCR in C# CodeProject Tutorial: Extrahieren von Text aus Bildern mit IronOCR

Wie installiert man IronOCR in einem .NET -Projekt?

Der schnellste Weg, OCR zu einem .NET 10-Projekt hinzuzufügen, ist über den NuGet Paketmanager. Öffnen Sie ein Terminal in Ihrem Projektverzeichnis und führen Sie den dotnet CLI-Befehl aus, oder verwenden Sie die Paket-Manager-Konsole in Visual Studio:

# .NET CLI
dotnet add package IronOcr

# Package Manager Console
Install-Package IronOcr

# .NET CLI
dotnet add package IronOcr

# Package Manager Console
Install-Package IronOcr

Nach der Installation lädt der NuGet Paketmanager alle benötigten Assemblys herunter und stellt die Referenzen automatisch her. IronOCR zielt auf .NET Framework 4.6.2+, .NET Core 3.1+ und .NET 5 bis .NET 10 ab und funktioniert daher in Konsolenanwendungen, ASP.NET Core Diensten, WPF-Anwendungen und Azure Functions.

Für lokale Tests ist keine Registrierung eines Lizenzschlüssels erforderlich – auf der Ausgabe wird ein Testwasserzeichen angezeigt, bis eine Lizenz angewendet wird. Fügen Sie die using-Direktive hinzu und übergeben Sie Ihren Schlüssel einmalig beim Start, sobald Sie für den Produktivbetrieb bereit sind:

using IronOcr;

// Apply license key before any OCR calls (production only)
IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY";

using IronOcr;

// Apply license key before any OCR calls (production only)
IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY";

Auf der IronOCR -Lizenzseite finden Sie Informationen zu Preisen und Aktivierung.

Wie extrahiert man Text aus einer Bilddatei?

Der zentrale OCR-Workflow umfasst drei Objekte: IronTesseract (die Engine), OcrInput (den Eingabecontainer) und OcrResult (die Ausgabe). Das folgende Beispiel liest eine PNG-Datei und gibt den erkannten Text in der Konsole aus.

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("sample-document.png");

OcrResult result = ocr.Read(input);
Console.WriteLine(result.Text);

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("sample-document.png");

OcrResult result = ocr.Read(input);
Console.WriteLine(result.Text);

Wie verarbeiten Sie gescannte Dokumente und TIFF-Dateien?

Mehrseitige TIFF-Dateien sind in Dokumentenscanning-Workflows weit verbreitet. IronOCR verarbeitet sie mit LoadImageFrames, wodurch Sie genau auswählen können, welche Frames (Seiten) verarbeitet werden sollen – nützlich, wenn Sie nur eine Teilmenge eines großen Archivs benötigen.

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrInput();
int[] pageIndices = { 0, 1, 2 };
input.LoadImageFrames("scanned-documents.tiff", pageIndices);

// Correct skew and remove noise before reading
input.Deskew();
input.DeNoise();

OcrResult result = ocr.Read(input);

foreach (var page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Page {page.PageNumber}:");
    Console.WriteLine(page.Text);
}

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrInput();
int[] pageIndices = { 0, 1, 2 };
input.LoadImageFrames("scanned-documents.tiff", pageIndices);

// Correct skew and remove noise before reading
input.Deskew();
input.DeNoise();

OcrResult result = ocr.Read(input);

foreach (var page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Page {page.PageNumber}:");
    Console.WriteLine(page.Text);
}

Wie konfiguriert man die Sprachunterstützung für OCR?

IronOCR liest standardmäßig englischen Text. Um Dokumente in anderen Sprachen zu verarbeiten, installieren Sie das entsprechende Sprach- NuGet Paket und legen Sie die Language-Eigenschaft für die IronTesseract-Instanz fest.

dotnet add package IronOcr.Languages.German
dotnet add package IronOcr.Languages.French
dotnet add package IronOcr.Languages.Japanese

dotnet add package IronOcr.Languages.German
dotnet add package IronOcr.Languages.French
dotnet add package IronOcr.Languages.Japanese

Konfigurieren Sie anschließend die Engine und fügen Sie für zweisprachige Dokumente eine zweite Sprache hinzu:

using IronOcr;
using IronOcr.Languages;

var ocr = new IronTesseract();
ocr.Language = OcrLanguage.German;

// For bilingual documents (e.g. Canadian forms, EU directives)
ocr.AddSecondaryLanguage(OcrLanguage.French);

using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("german-invoice.png");

OcrResult result = ocr.Read(input);
Console.WriteLine(result.Text);

using IronOcr;
using IronOcr.Languages;

var ocr = new IronTesseract();
ocr.Language = OcrLanguage.German;

// For bilingual documents (e.g. Canadian forms, EU directives)
ocr.AddSecondaryLanguage(OcrLanguage.French);

using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("german-invoice.png");

OcrResult result = ocr.Read(input);
Console.WriteLine(result.Text);

IronOCR unterstützt über 125 Sprachen , die jeweils als separates, schlankes NuGet Paket bereitgestellt werden. Dadurch bleibt Ihre Produktionsbinärdatei klein – es werden nur die Sprachdaten aufgenommen, die Ihre Anwendung tatsächlich benötigt. Die Engine kombiniert primäre und sekundäre Sprachmodelle während der Spracherkennung, wenn Sie AddSecondaryLanguage aufrufen.

Wie geht man mit OCR-Fehlern um und verbessert die Erkennungsergebnisse?

Produktionsanwendungen benötigen eine Fehlerbehandlung im Bereich der OCR-Pipeline. Probleme mit der Bildqualität, fehlende Dateien oder nicht unterstützte Formate können Ausnahmen verursachen. Durch das Einbetten des Aufrufs in einen try/catch-Block erhalten Sie einen sauberen Wiederherstellungspfad.

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();
ocr.Language = OcrLanguage.English;

try
{
    using var input = new OcrInput();
    input.LoadImage("document.png");
    input.DeNoise();
    input.Deskew();

    OcrResult result = ocr.Read(input);

    if (result.Text.Length > 0)
    {
        Console.WriteLine("Recognised text:");
        Console.WriteLine(result.Text);
    }
    else
    {
        Console.WriteLine("No text was detected in the image.");
    }
}
catch (Exception ex)
{
    Console.WriteLine($"OCR error: {ex.Message}");
}

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();
ocr.Language = OcrLanguage.English;

try
{
    using var input = new OcrInput();
    input.LoadImage("document.png");
    input.DeNoise();
    input.Deskew();

    OcrResult result = ocr.Read(input);

    if (result.Text.Length > 0)
    {
        Console.WriteLine("Recognised text:");
        Console.WriteLine(result.Text);
    }
    else
    {
        Console.WriteLine("No text was detected in the image.");
    }
}
catch (Exception ex)
{
    Console.WriteLine($"OCR error: {ex.Message}");
}

Einige zusätzliche Einstellungen, die helfen, wenn die Genauigkeit geringer als erwartet ist:

• ocr.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.Auto -- ermöglicht es Tesseract, automatisch zwischen einspaltigem, mehrspaltigem und einwortigem Layout zu wählen.
• ocr.Configuration.ReadBarCodes = false -- Deaktiviert die Barcode-Erkennung, wenn Sie reine Textdokumente verarbeiten und einen schnelleren Durchsatz wünschen.
• ocr.Configuration.TesseractVersion = TesseractVersion.Tesseract5 -- stellt sicher, dass Sie die schnellste verfügbare Engine verwenden.

Bei strukturierten Formularen, bei denen die Felder an vorhersehbaren Positionen erscheinen, sollte die regionenbasierte OCR verwendet werden, um nur die relevanten Bereiche zu lesen:

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;

var ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrInput();
var region = new CropRectangle(x: 50, y: 200, width: 600, height: 100);
input.LoadImage("form.png", region);

OcrResult result = ocr.Read(input);
Console.WriteLine(result.Text);

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;

var ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrInput();
var region = new CropRectangle(x: 50, y: 200, width: 600, height: 100);
input.LoadImage("form.png", region);

OcrResult result = ocr.Read(input);
Console.WriteLine(result.Text);

Durch die Beschränkung der Bilderkennung auf einen Bildausschnitt verkürzt sich die Verarbeitungszeit bei großen Bildern um bis zu 90 Prozent. Diese Technik eignet sich gut zum Extrahieren von Rechnungsnummern, zum Auslesen von Formularfeldern und zum Scannen von Ausweisdokumenten. Weitere Details finden Sie im regionalen OCR-Leitfaden .

Wie erstellt man aus erkanntem Text eine durchsuchbare PDF-Datei?

Die Umwandlung gescannter Bildarchive in durchsuchbare PDF-Dateien ist einer der wertvollsten Anwendungsfälle für OCR. Die resultierende Datei bewahrt das ursprüngliche visuelle Erscheinungsbild und bettet gleichzeitig eine unsichtbare Textebene ein, die von PDF-Viewern, Suchmaschinen und Bildschirmleseprogrammen indexiert werden kann.

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrInput();
input.Title = "Quarterly Report Q1 2026";
input.LoadImage("page1.png");
input.LoadImage("page2.png");
input.LoadImage("page3.png");

OcrResult result = ocr.Read(input);
result.SaveAsSearchablePdf("searchable-output.pdf");

Console.WriteLine("Searchable PDF created.");
Console.WriteLine($"Pages processed: {result.Pages.Count}");

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrInput();
input.Title = "Quarterly Report Q1 2026";
input.LoadImage("page1.png");
input.LoadImage("page2.png");
input.LoadImage("page3.png");

OcrResult result = ocr.Read(input);
result.SaveAsSearchablePdf("searchable-output.pdf");

Console.WriteLine("Searchable PDF created.");
Console.WriteLine($"Pages processed: {result.Pages.Count}");

Wie liest man Barcodes zusammen mit Text?

IronOCR kann Barcodes und QR-Codes lesen, die in dasselbe Bild wie gedruckter Text eingebettet sind, wodurch die Notwendigkeit entfällt, eine separate Barcode-Bibliothek zu verwenden. Aktivieren Sie die Funktion mit einer einzigen Konfigurationseigenschaft:

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();
ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;

using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("shipping-label.png");

OcrResult result = ocr.Read(input);

Console.WriteLine("Text:");
Console.WriteLine(result.Text);

Console.WriteLine("Barcodes:");
foreach (var barcode in result.Barcodes)
{
    Console.WriteLine($"  {barcode.Format}: {barcode.Value}");
}

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();
ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;

using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("shipping-label.png");

OcrResult result = ocr.Read(input);

Console.WriteLine("Text:");
Console.WriteLine(result.Text);

Console.WriteLine("Barcodes:");
foreach (var barcode in result.Barcodes)
{
    Console.WriteLine($"  {barcode.Format}: {barcode.Value}");
}

Unterstützte Barcode-Formate sind Code 128, Code 39, EAN-13, EAN-8, UPC-A, UPC-E, PDF417, Data Matrix und QR-Code. Alle Details finden Sie im IronOCR Leitfaden zum Lesen von Barcodes .

Diese Funktion ist besonders nützlich in den Bereichen Logistik, Gesundheitswesen und Einzelhandel, wo Versandetiketten, Patientenarmbänder und Produktanhänger sowohl für Menschen lesbaren Text als auch maschinenlesbare Barcodes enthalten.

Wie vergleicht man IronOCR mit anderen .NET OCR-Optionen?

Entwickler, die OCR-Bibliotheken for .NET evaluieren, ziehen typischerweise IronOCR, Tesseract .NET und Cloud-Dienste wie Google Cloud Vision oder Azure Computer Vision in Betracht. Die folgenden Tabellen fassen die wichtigsten Unterschiede zusammen:

Tesseract , das von Google als Open-Source-Projekt gepflegt wird, bildet die Grundlage sowohl von IronOCR als auch von Tesseract .NET . IronOCR bietet .NET-idiomatische Paketierung, automatisches Modellmanagement und die Produktionsausgabefunktionen (durchsuchbares PDF, hOCR-Export), die bei den reinen Tesseract-Bindungen fehlen. Azure Computer Vision bietet zwar höchste Genauigkeit in der Cloud, führt aber zu Netzwerklatenz und Kosten pro Aufruf, die für Workflows mit hohem Datenvolumen oder Offline-Nutzung ungeeignet sind.

Für Szenarien, in denen Datenschutzbestimmungen das Senden von Dokumenten an externe Dienste verbieten – z. B. Krankenakten, Rechtsdokumente, Finanzberichte – ist eine lokale Bibliothek wie IronOCR die richtige Wahl.

Was sind Ihre nächsten Schritte?

Sie verfügen nun über die Bausteine, um OCR zu jeder .NET 10-Anwendung hinzuzufügen: Installation über NuGet, grundlegende Bild-zu-Text-Extraktion, Verarbeitung mehrseitiger TIFF-Dateien, Sprachkonfiguration, Fehlerbehandlung, regionenbasiertes Lesen, Barcode-Erkennung und Generierung durchsuchbarer PDFs.

Um tiefer in die Materie einzutauchen, erkunden Sie diese IronOCR Ressourcen:

• IronOCR -Dokumentationsseite – vollständige API-Referenz und Funktionshandbücher
• Tutorial zu Bildfiltern – detaillierte Anleitung zu allen Vorverarbeitungsfiltern
• Leitfaden zum Lesen von Barcodes – QR-Codes und lineare Barcodes neben Text
• Regionale OCR-Anleitung -- kulturbasierte Erkennung für Formulare und Ausweise
• Sprachreferenz – vollständige Liste der über 125 unterstützten Sprachen
• API-Referenz – alle Klassen, Methoden und Eigenschaften

Bei Fragen zur Lizenzierung oder zur Bereitstellung von IronOCR in einer Produktionsumgebung besuchen Sie die IronOCR Lizenzierungsseite . Eine kostenlose Testlizenz entfernt während Ihres Testzeitraums die Ausgabewasserzeichen, und das Support-Team von Iron Software steht Ihnen in jeder Stufe für technische Fragen zur Verfügung.

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