In diesem Tutorial erkunden wir, wie man mit der IronOCR-Bibliothek in C Computer Vision einsetzt, um Text in Bildern zu erkennen. Wir beginnen mit der Einrichtung einer C-Konsolenanwendung in Visual Studio und stellen sicher, dass die Iron OCR- und Iron Doomu Vision-Pakete über den NuGet-Paketmanager installiert sind. Zuerst importieren wir die IronOCR-Bibliothek, um auf OCR-Funktionen zuzugreifen, und erstellen eine Instanz der Iron Tesa-Klasse für OCR-Operationen. Wir öffnen eine Eingabebilddatei und definieren ein OCR-Eingabeobjekt, um mit Computer Vision Texterkennungsbereiche zu erkennen. Die Read-Methode des Iron Tesa-Objekts wird dann verwendet, um OCR durchzuführen und die Ergebnisse in einer Variablen zur Anzeige zu speichern.
Das Tutorial behandelt auch die Verwendung der Crop-Rectangle-Klasse, um sich auf identifizierte Textbereiche zu konzentrieren, das Anwenden eines roten Stempels zur visuellen Inspektion und die weitere Verarbeitung mit der Read-Methode. Zusätzlich zeigen wir, wie mehrere Textbereiche erkannt, Eingaben in separate Bilder unterteilt und die Methode get text regions für eine umfassende Textextraktion verwendet werden. Mit den richtigen Einstellungen und Eingabedateien kann Iron OCR in Kombination mit Computer Vision zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Texterkennung werden. Das Tutorial schließt mit der Aufforderung an die Zuschauer, eine Testversion von IronOCR herunterzuladen, um weitere Erkundungen vorzunehmen.
Weiterführende Literatur: So verwenden Sie Computer Vision zur Texterkennung