OCR C# GitHub-Integration: Texterkennungs-Apps mit IronOCR erstellen

Welche Installationsmethode soll ich verwenden?

Beginnen Sie mit der Installation von IronOCR über den NuGet-Paket-Manager:

Install-Package IronOcr

Das NuGet-Paket-Manager-Fenster in Visual Studio zeigt die Suchergebnisse für das IronOCR-Paket mit verschiedenen verfügbaren Sprachpaketen zur Installation an.

Mit NuGet installieren

PM >  Install-Package IronOcr

Schauen Sie sich IronOCR auf NuGet für eine schnelle Installation an. Mit über 10 Millionen Downloads transformiert es die PDF-Entwicklung mit C#. Sie können auch das DLL oder den Windows Installer herunterladen.

Für fortgeschrittene Installationsszenarien konsultieren Sie bitte den NuGet-Paketleitfaden . Wenn Sie auf bestimmten Plattformen bereitstellen, schauen Sie sich die Anleitungen für Windows , Linux , macOS oder auch Docker-Container an.

Wo finde ich Beispielcode?

IronOCR unterhält mehrere GitHub-Repositories mit Beispielen und Tutorials. Das offizielle IronOCR Examples Repository bietet Implementierungen aus der Praxis, während das Image to Text Tutorial Repository praktische Anwendungsfälle demonstriert, die Sie klonen und modifizieren können. Diese Repositories zeigen OCR mit Strichcodelesen, Unterstützung für mehrere Sprachen und PDF-Verarbeitung. Dank der regelmäßig auf NuGet veröffentlichten Pakete haben Sie immer Zugriff auf die neuesten stabilen Versionen. Im Demo-Bereich finden Sie weitere interaktive Beispiele.

Flussdiagramm der OCR-Verarbeitungspipeline: GitHub-OCR-Repository → IronOCR-Projekt → OCR-Verarbeitung → Extrahierter Text

Welche Projektstruktur sollte ich verwenden?

MyOcrProject/
├── src/
│   └── OcrProcessor.cs
├── images/
│   └── sample-invoice.jpg
├── .gitignore
├── README.md
└── MyOcrProject.csproj

Diese Struktur unterstützt verschiedene Eingabeformate , darunter JPG, PNG, TIFF und BMP . IronOCR verarbeitet mehrseitige TIFF- oder GIF-Dateien automatisch.

Wie implementiere ich den OCR-Verarbeitungscode?

Hier ist ein vollständiges C#-Codebeispiel eines OCR-Prozessors, das die wichtigsten Funktionen von IronOCR demonstriert, darunter Bildvorverarbeitung , Textextraktion und Barcode-Erkennung :

using IronOcr;
using System;
using System.IO;
namespace MyOcrProject
{
    public class OcrProcessor
    {
        private readonly IronTesseract _ocr;
        public OcrProcessor()
        {
            _ocr = new IronTesseract();
            // Configure for optimal accuracy
            _ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;
            _ocr.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.Auto;
            _ocr.Language = OcrLanguage.English;
        }
        public void ProcessDocument(string imagePath)
        {
            using var input = new OcrInput();
            // Load and preprocess the image
            input.LoadImage(imagePath);
            input.Deskew();  // Straighten rotated images
            input.DeNoise(); // Remove digital noise
            input.EnhanceResolution(225); // Optimize DPI for OCR
            // Perform OCR
            var result = _ocr.Read(input);
            // Output results
            Console.WriteLine($"Confidence: {result.Confidence}%");
            Console.WriteLine($"Text Found:\n{result.Text}");
            // Process any barcodes found
            foreach (var barcode in result.Barcodes)
            {
                Console.WriteLine($"Barcode: {barcode.Value} ({barcode.Format})");
            }
            // Save as searchable PDF
            result.SaveAsSearchablePdf("output.pdf");
        }
    }
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var processor = new OcrProcessor();
            processor.ProcessDocument("images/sample-invoice.jpg");
        }
    }
}

using IronOcr;
using System;
using System.IO;
namespace MyOcrProject
{
    public class OcrProcessor
    {
        private readonly IronTesseract _ocr;
        public OcrProcessor()
        {
            _ocr = new IronTesseract();
            // Configure for optimal accuracy
            _ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;
            _ocr.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.Auto;
            _ocr.Language = OcrLanguage.English;
        }
        public void ProcessDocument(string imagePath)
        {
            using var input = new OcrInput();
            // Load and preprocess the image
            input.LoadImage(imagePath);
            input.Deskew();  // Straighten rotated images
            input.DeNoise(); // Remove digital noise
            input.EnhanceResolution(225); // Optimize DPI for OCR
            // Perform OCR
            var result = _ocr.Read(input);
            // Output results
            Console.WriteLine($"Confidence: {result.Confidence}%");
            Console.WriteLine($"Text Found:\n{result.Text}");
            // Process any barcodes found
            foreach (var barcode in result.Barcodes)
            {
                Console.WriteLine($"Barcode: {barcode.Value} ({barcode.Format})");
            }
            // Save as searchable PDF
            result.SaveAsSearchablePdf("output.pdf");
        }
    }
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var processor = new OcrProcessor();
            processor.ProcessDocument("images/sample-invoice.jpg");
        }
    }
}

Dieses umfassende Beispiel zeigt mehrere IronOCR-Fähigkeiten. Der Konstruktor konfiguriert die OCR-Engine mit aktiviertem Strichcodelesen und automatischer Segmentierung. Die ProcessDocument Methode demonstriert die Bildvorverarbeitung durch Entzerren (Korrektur der Rotation), Entrauschen (Entfernen von Artefakten) und Verbesserung der Auflösung . Nach der Verarbeitung extrahiert es englischen Text mit Vertrauenswerten, identifiziert Barcodes und erstellt ein durchsuchbares PDF.

Für fortgeschrittene Szenarien können Sie die OcrInput-Klasse für mehr Kontrolle nutzen, asynchrone Verarbeitung für eine bessere Leistung verwenden oder eine Fortschrittsverfolgung für langlaufende Operationen implementieren. Die Klasse OcrResult liefert detaillierte Ausgabedaten, einschließlich Textpositionen und OCR-Ergebnissen .

Entwickler können IronOCR auch problemlos so konfigurieren, dass andere Sprachen wie Chinesisch, Spanisch oder Französisch gelesen werden, was es zu einer vielseitigen Wahl für mehrsprachige GitHub-Projekte macht. Hinweise zur Installation zusätzlicher Sprachpakete finden Sie im Leitfaden für 125 internationale Sprachen . Sie können sogar benutzerdefinierte Sprachdateien verwenden oder benutzerdefinierte Schriftarten trainieren .

! Geteilter Bildschirm mit OCR-Demo: Links wird verzerrter Lorem-Ipsum-Text auf weißem Hintergrund angezeigt, rechts die Visual Studio-Debugkonsole mit der extrahierten Textausgabe und einem Konfidenzwert von 87,34 %.

Was sollte ich in meine .gitignore-Datei aufnehmen?

Für Ihre .gitignore-Datei einschließen:

# IronOCR runtime files
runtimes/
# Test images and outputs
*.pdf
test-images/
output/
# License keys
appsettings.*.json

Erfahren Sie mehr über den IronOCR-Runtimes-Ordner und die korrekte Lizenzschlüsselverwaltung .

Was unterscheidet IronOCR von anderen OCR-Lösungen?

IronOCR ist flexibel genug, um einzelne Wörter, Zeilen und ganze Absätze zu erkennen, und gibt Ihnen die Kontrolle darüber, wie viele Details Sie aus jedem Scan extrahieren. Die Bibliothek zeichnet sich durch ihre Expertise bei speziellen Dokumententypen aus, darunter Kfz-Kennzeichen , Reisepässe , MICR-Schecks , handschriftliche Texte , Screenshots , gescannte Dokumente und sogar Tabellen in Dokumenten .

Die kommerzielle Lizenz bietet rechtliche Klarheit für öffentliche Repositories. Es ist Ihnen ausdrücklich gestattet, IronOCR in kommerziellen Anwendungen einzusetzen. Die integrierten Bildvorverarbeitungsfilter umfassen erweiterte Optionen wie Farbkorrektur , Qualitätsverbesserung und den leistungsstarken Filterassistenten , der automatisch optimale Einstellungen findet.

Warum ist die Single-DLL-Architektur wichtig?

Die Architektur von IronOCR mit einem einzigen DLL bedeutet, dass Mitwirkende Ihr Repository klonen und sofort mit der Entwicklung beginnen können, ohne sich mit nativen Abhängigkeiten oder plattformspezifischen Konfigurationen herumzuschlagen, die andere OCR-Lösungen plagen. Diese Einfachheit ist der Grund, warum Entwickler IronOCR dem reinen Tesseract vorziehen. Die Bibliothek beinhaltet Tesseract 5 mit zahlreichen Leistungsverbesserungen und Multithreading-Unterstützung .

Wie gehe ich mit großen Dateien in Git um?

git lfs track "*.jpg" "*.png" "*.tiff"
git add .gitattributes

git lfs track "*.jpg" "*.png" "*.tiff"
git add .gitattributes

Dies ist besonders wichtig bei der Arbeit mit hochauflösenden Bildern oder mehrseitigen TIFF-Dateien . Bei Scans mit geringer Qualität kann die Vorverarbeitung von IronOCR die Ergebnisse deutlich verbessern.

Wie verwalte ich Lizenzschlüssel und Dokumentation?

Speichern Sie IronOCR-Lizenzschlüssel sicher unter Verwendung von Umgebungsvariablen oder Benutzergeheimnissen und nie direkt einchecken. Befolgen Sie die IronOCR-Lizenzschlüssel-Anleitung für die richtige Implementierung. Sie können Lizenzen auch in der web.config-Datei für ASP.NET-Anwendungen konfigurieren. Dokumentieren Sie unterstützte Bildformate und die erwartete Genauigkeit in Ihrer README. Fügen Sie Beispielbilder in einem Testdatenordner hinzu, damit Mitwirkende die OCR-Funktionalität überprüfen können. Für plattformübergreifende Entwicklungen beziehen Sie sich auf den IronOCR Linux-Einrichtungsleitfaden oder die macOS-Installationsanweisungen. Mobile-Entwickler sollten den Android-Leitfaden und den iOS-Leitfaden konsultieren.

Für erweiterte Funktionen, Dokumentnutzung von Computer Vision zur Texterkennung, Seitenrotationserkennung , hOCR-Export und Timeout-Konfiguration für langlaufende Operationen. Erwägen Sie die Implementierung von Abbruchtoken für abbrechbare Operationen.

Warum funktioniert OCR unter Windows nicht?

Häufige Installationsprobleme sind fehlende Visual C++ Redistributables unter Windows. IronOCR benötigt die Version 2019. Detaillierte Anweisungen finden Sie im Leitfaden zur Fehlerbehebung für Visual C++ Redistributable . Bei Linux-Installationen muss sichergestellt werden, dass libgdiplus installiert ist . Sollte die Texterkennung mangelhaft erscheinen, überprüfen Sie anhand der DPI-Einstellungsanleitung, ob Ihre Bilder mindestens 200 DPI aufweisen. Die C# OCR-Community auf Stack Overflow bietet auch hilfreiche Lösungen für häufige GitHub-Projektprobleme.

Bei spezifischen Problemen konsultieren Sie Leitfäden zur allgemeinen Fehlerbehebung , zur Bereitstellung von Azure Functions , zu Problemen mit AWS Lambda oder zu Alternativen zu System.Drawing für .NET 7+. Das Hilfsprogramm IronOCR kann bei der Diagnose von Konfigurationsproblemen helfen.

Wo erhalte ich weitere Unterstützung?

Für detaillierte Fehlerbehebung konsultieren Sie den IronOCR-Fehlerbehebungsleitfaden. Das Support-Team von IronOCR bietet schnelle Unterstützung für lizenzierte Benutzer, die an auf GitHub gehosteten OCR-Anwendungen arbeiten. Im Änderungsprotokoll des Produkts finden Sie die neuesten Aktualisierungen und in der API-Referenz eine umfassende Dokumentation.