OCR der Fahrzeugzulassung in C# durchführen

Kfz-Kennzeichen sind ein wesentlicher Bestandteil eines jeden Fahrzeugs und dienen als eindeutige Kennzeichnung für rechtliche und administrative Zwecke. Diese Schilder enthalten in der Regel alphanumerische Zeichen, die Informationen wie das amtliche Kennzeichen oder die Fahrzeug-Identifizierungsnummer des Fahrzeugs, den Gerichtsstand und manchmal zusätzliche Angaben enthalten. In der Automobilindustrie erfordert der ständige Strom von Fahrzeugen, die verschiedene Kontrollpunkte passieren, effiziente und genaue Methoden zur Datenextraktion und -verarbeitung. Die effiziente Extraktion dieser Informationen ist für verschiedene Anwendungen der Fahrzeugregistrierung von entscheidender Bedeutung, z. B. für die Strafverfolgung, die Parkraumbewirtschaftung und die Fahrzeugverfolgung.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie man effizient Daten aus Fahrzeugzulassungen mit verschiedenen Kennzeichenformaten unter Verwendung von Optical Character Recognition (OCR) technologie, wobei der Schwerpunkt auf der Implementierung dieser Funktionalität unter Verwendung der IronOCR-Bibliothek in C# liegt.

Durchführung der OCR von Fahrzeugzulassungen in C#;

1. Installieren Sie IronOCR C#-Bibliothek für OCR von Kfz-Zulassungen (Optische Zeichenerkennung).

2. Importieren Sie ein Bild mit der Methode OcrInput LoadImage.

3. Wenden Sie FindTextRegion an, um die automatische Nummernschilderkennung zu verbessern.

4. Extrahieren von Daten mit der IronTesseract Read-Methode.

5. Drucken Sie die Daten des Fahrzeugscheins für die Nummernschilderkennung aus.

Die Bedeutung der automatischen Kennzeichenerfassung

Automatische Nummernschilderkennung (ANPR) systeme haben die Bearbeitung von Kfz-Zulassungsdokumenten oder Kfz-Zulassungsbescheinigungen revolutioniert. Vorbei sind die Zeiten der mühsamen manuellen Dateneingabe, insbesondere bei komplexen Formaten wie dem deutschen Fahrzeugschein. Mit der ANPR-Technologie ist die Nummernschilderkennung sehr effizient geworden, da sie Daten von Nummernschildern mit unterschiedlichen Formaten genau extrahiert.

Diese Technologie ist besonders für Anwendungen im Bereich der Fahrzeugregistrierung von unschätzbarem Wert, bei denen Geschwindigkeit und Genauigkeit von größter Bedeutung sind. Durch die automatische Erfassung von Kennzeicheninformationen, einschließlich der Fahrzeugidentifikationsnummer, rationalisieren ANPR-Systeme den Prozess der Datenextraktion aus Kfz-Zulassungsbescheinigungen, wodurch Fehler im Vergleich zur manuellen Dateneingabe reduziert und die Gesamteffizienz verbessert werden.

Optische Zeichenerkennung (OCR) technologie spielt eine zentrale Rolle bei der Automatisierung der Extraktion von Informationen aus Kfz-Kennzeichen. Durch den Einsatz von OCR-Lösungen können Unternehmen und Organisationen Prozesse rationalisieren, Arbeitsabläufe automatisieren, die Genauigkeit verbessern und die Gesamteffizienz steigern.

IronOCR - Die C# OCR-Software-Bibliothek

IronOCR ist eine leistungsstarke .NET-Bibliothek, die umfassende OCR-Funktionen für C# und andere .NET-Sprachen bietet. Es bietet Entwicklern eine intuitive und effiziente Möglichkeit zur Durchführung von OCR-Aufgaben, einschließlich der Extraktion von Text aus Bildern, PDFs und gescannten Dokumenten. Mit seinen robusten Funktionen und der einfachen Integration vereinfacht IronOCR die Implementierung von OCR-Funktionen in verschiedenen Anwendungen.

Hauptmerkmale von IronOCR

• Genaue Textextraktion aus Bildern und gescannten Dokumenten.
• Unterstützung für eine Vielzahl von Bildformaten, darunter JPEG, PNG, BMP und TIFF.
• Fortschrittliche Bildverarbeitungsalgorithmen zur Verbesserung der OCR-Genauigkeit.
• Mehrsprachige Unterstützung, die die Erkennung von Text in verschiedenen Sprachen ermöglicht.
• Flexible Konfigurationsoptionen zur Optimierung der OCR-Leistung auf der Grundlage spezifischer Anforderungen.
• Nahtlose Integration in .NET-Anwendungen, so dass die OCR-Funktionalität problemlos in bestehende Projekte integriert werden kann.

Voraussetzungen

Bevor Sie fortfahren, sollten Sie sicherstellen, dass Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

• Visual Studio 2022 ist auf Ihrem System installiert.
• Grundlegende Vertrautheit mit der Programmierung in C#.
• Zugriff auf den NuGet Package Manager für die Installation von Abhängigkeiten.

Schritte zum Erstellen von C# Visual Studio-Projekt

1. Öffnen Sie Visual Studio und erstellen Sie ein neues C#-Projekt.

   

2. Wählen Sie die passende Projektvorlage für Ihre Anforderungen (z.B. Konsolenanwendung, Windows Forms Anwendung).

   

3. Geben Sie den Projektnamen und den Speicherort an und klicken Sie dann auf "Weiter".

   

4. Wählen Sie unter Zusätzliche Informationen das neueste .NET-Framework aus. IronOCR unterstützt die neueste Version von .NET 8.0. Klicken Sie auf "Erstellen", um das Projekt zu erstellen.

IronOCR-Bibliothek mit NuGet-Paketmanager installieren

So installieren Sie IronOCR in Ihrem Visual Studio-Projekt:

1. Öffnen Sie die NuGet-Paketmanager-Konsole.

   2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um IronOCR zu installieren:

Install-Package IronOcr

3. Alternativ können Sie es auch installieren, indem Sie mit der rechten Maustaste auf den Projektmappen-Explorer klicken -> NuGet-Pakete verwalten.

   4. Suchen Sie auf der Registerkarte Durchsuchen nach IronOCR und klicken Sie auf Installieren.

   

Mehrere Methoden zur OCR des Kfz-Kennzeichens

1. Fahrzeuginformationen aus Nummernschildbildern

Eine der Hauptaufgaben der OCR-Technologie besteht darin, Informationen aus Bildern zu extrahieren, die Kfz-Kennzeichen enthalten. Durch den Einsatz von IronOCR können wir diese Aufgabe leicht und mit hoher Genauigkeit erfüllen. Egal, ob es sich um ein einzelnes Bild eines Nummernschildes oder um einen Teil eines größeren Dokuments handelt, mit IronOCR können wir relevante Daten effizient extrahieren.

Um mit IronOCR Informationen aus einem eigenständigen Nummernschildbild zu extrahieren, können Sie den folgenden Code verwenden:

using IronOcr;
var ocrTesseract = new IronTesseract();
using var ocrInput = new OcrInput();
ocrInput.DeNoise(); // fixes digital noise and poor scanning
ocrInput.ToGrayScale();
ocrInput.LoadImage(@"images\image.png");
var ocrResult = ocrTesseract.Read(ocrInput);
Console.WriteLine(ocrResult.Text);

using IronOcr;
var ocrTesseract = new IronTesseract();
using var ocrInput = new OcrInput();
ocrInput.DeNoise(); // fixes digital noise and poor scanning
ocrInput.ToGrayScale();
ocrInput.LoadImage(@"images\image.png");
var ocrResult = ocrTesseract.Read(ocrInput);
Console.WriteLine(ocrResult.Text);

Imports IronOcr
Private ocrTesseract = New IronTesseract()
Private ocrInput = New OcrInput()
ocrInput.DeNoise() ' fixes digital noise and poor scanning
ocrInput.ToGrayScale()
ocrInput.LoadImage("images\image.png")
Dim ocrResult = ocrTesseract.Read(ocrInput)
Console.WriteLine(ocrResult.Text)

Der obige Code initialisiert das IronTesseract-Objekt, lädt eine Bilddatei für die OCR-Verarbeitung, führt OCR auf dem Bild mit der Methode Read durch und gibt den extrahierten Text auf der Konsole aus. Es zeigt die Einfachheit von IronOCR für die Extraktion von Text aus Bildern ohne jede Schwierigkeit.

Für eine robustere Nutzung von IronOCR, besuchen Sie bitte diese Codebeispiele seite.

Eingabe Bild

Ausgabe

2. Verbesserte Genauigkeit durch Computer Vision

Um die Genauigkeit weiter zu erhöhen, bietet IronOCR die Integration von Computer Vision-Funktionen. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens (Computer Vision) kann IronOCR automatisch den Textbereich innerhalb eines Bildes erkennen, der dem Kfz-Kennzeichen entspricht. Dieser automatische Erkennungsprozess stellt sicher, dass nur relevante Regionen für die Textextraktion analysiert werden, was zu genaueren Ergebnissen führt.

Um die Genauigkeit zu erhöhen, indem Sie die Computer Vision-Funktionen von IronOCR für die automatische Erkennung von Textbereichen nutzen, können Sie den folgenden Code verwenden:

using IronOcr;
var ocr = new IronTesseract();
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("/path/file.png");
input.FindTextRegion();
OcrResult result = ocr.Read(input);
string resultText = result.Text;

using IronOcr;
var ocr = new IronTesseract();
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("/path/file.png");
input.FindTextRegion();
OcrResult result = ocr.Read(input);
string resultText = result.Text;

Imports IronOcr
Private ocr = New IronTesseract()
Private input = New OcrInput()
input.LoadImage("/path/file.png")
input.FindTextRegion()
Dim result As OcrResult = ocr.Read(input)
Dim resultText As String = result.Text

Dieser Code verwendet die Funktion FindTextRegion von IronOCR() Verfahren zur automatischen Erkennung des Textbereichs innerhalb des Eingangsbildes, der dem Kfz-Kennzeichen entspricht, bevor der Text extrahiert wird.

Ausführlichere Informationen über die Verwendung von Computer Vision in IronOCR finden Sie hier: Wie man mit Computer Vision Text findet.

3. Extrahieren von Details aus Fahrzeugbildern

Mit IronOCR können wir nicht nur einzelne Nummernschilder abbilden, sondern auch Details aus Bildern kompletter Fahrzeuge extrahieren, indem wir gezielt den Bereich des Nummernschildes erkennen und extrahieren. Diese Funktion ist von unschätzbarem Wert in Szenarien, in denen wir Bilder verarbeiten müssen, die das gesamte Fahrzeug enthalten, so dass wir uns bei der OCR auf den relevanten Abschnitt konzentrieren können, um die Effizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Um Details aus Bildern kompletter Fahrzeuge zu extrahieren, indem Sie speziell den Nummernschildbereich erkennen und extrahieren, können Sie den folgenden Code verwenden:

using IronOcr;
var ocr = new IronTesseract();
using (var input = new OcrInput())
{
    var contentArea = new Rectangle(x: 365, y: 240, height: 80, width: 29);
    input.LoadImage(@"path_to_car_image.jpg", contentArea);
    var result = ocr.Read(input);
    Console.WriteLine(result.Text);
}

using IronOcr;
var ocr = new IronTesseract();
using (var input = new OcrInput())
{
    var contentArea = new Rectangle(x: 365, y: 240, height: 80, width: 29);
    input.LoadImage(@"path_to_car_image.jpg", contentArea);
    var result = ocr.Read(input);
    Console.WriteLine(result.Text);
}

Imports IronOcr
Private ocr = New IronTesseract()
Using input = New OcrInput()
	Dim contentArea = New Rectangle(x:= 365, y:= 240, height:= 80, width:= 29)
	input.LoadImage("path_to_car_image.jpg", contentArea)
	Dim result = ocr.Read(input)
	Console.WriteLine(result.Text)
End Using

Mit diesem Code wird der Bereich von Interesse, der das Nummernschild im Fahrzeugbild enthält, durch ein Rechteck festgelegt. IronOCR extrahiert dann den Text aus diesem festgelegten Bereich und ermöglicht so eine effiziente Verarbeitung von Fahrzeugbildern.

Eingabe Bild

Ausgabe

Dank der Unterstützung von IronOCR für einzelne Nummernschilder und Fahrzeugbilder sowie der Integration von Computer Vision und künstlicher Intelligenz zur genauen Erkennung von Textbereichen können wir Informationen aus Kfz-Kennzeichen zuverlässig und effizient extrahieren.

Ausführlichere Informationen zu den Möglichkeiten von IronOCR finden Sie hier Dokumentation seite.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass IronOCR eine leistungsstarke Lösung für OCR-Aufgaben bietet, einschließlich der Extraktion von Kfz-Kennzeicheninformationen aus Bildern. Durch die Nutzung der fortschrittlichen Funktionen und die nahtlose Integration in .NET-Anwendungen können Entwickler Prozesse rationalisieren und die Effizienz verschiedener Anwendungen, die auf OCR-Technologie basieren, verbessern. Mit IronOCR wird die automatische Extraktion von Text aus Kfz-Kennzeichen zum Kinderspiel und ermöglicht es Unternehmen und Organisationen, eine höhere Genauigkeit und Produktivität in ihren Abläufen zu erreichen.

IronOCR bietet eine kostenlos testen ist ab 749 $ erhältlich. Fühlen Sie sich frei zu Download und probieren Sie IronOCR aus - es ist ein wertvolles Werkzeug zur Verbesserung Ihrer Datenextraktionsanforderungen!