Textsuche mit Computer Vision in C#

Warum benötigt IronOCR ein separates Computer Vision Paket?

Die Verwendung dieser Methodeen erfordert die NuGet-Installation von IronOcr.ComputerVision in der Lösung. Sie werden aufgefordert, es herunterzuladen, wenn Sie es nicht installiert haben. Die Computer-Vision-Funktionalität nutzt OpenCV-Algorithmen, die die Genauigkeit der Texterkennung erheblich verbessern, ähnlich wie die Techniken, die in unseren Funktionen Kennzeichenerkennung und Reisepass-Scanning verwendet werden.

Welches plattformspezifische Paket sollte ich installieren?

• Windows: IronOcr.ComputerVision.Windows - Siehe unsere Windows-Einrichtungsanleitung
• Linux: IronOcr.ComputerVision.Linux - Sehen Sie sich unser Linux-Installationstutorial an
• macOS: IronOcr.ComputerVision.MacOS - Lesen Sie unsere macOS-Einrichtungsanleitung
• macOS ARM: IronOcr.ComputerVision.MacOS.ARM

Wie installiere ich mit der Paketmanager-Konsole?

Installieren Sie es mit dem NuGet-Paket-Manager oder fügen Sie das Folgende in die Paket-Manager-Konsole ein:

Install-Package IronOcr.ComputerVision.Windows

Dies liefert die notwendigen Baugruppen, um IronOcr Computer Vision mit unserer Modelldatei zu verwenden.

Was ist die grundlegende Verwendung von FindTextRegion?

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-findtextregion-1.cs

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

Wie kann ich die Parameter von FindTextRegion anpassen?

Rufen Sie diese Methodee mit benutzerdefinierten Parametern auf, um die Texterkennung feinabzustimmen. Diese Parameter funktionieren ähnlich wie unsere Bildfilterkonfigurationen:

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-findtextregion-2.cs

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("/path/file.png");

input.FindTextRegion(Scale: 2.0, DilationAmount: 20, Binarize: true, Invert: true);
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(Scale:= 2.0, DilationAmount:= 20, Binarize:= True, Invert:= True)
Dim result As OcrResult = ocr.Read(input)
Dim resultText As String = result.Text

Wie sieht FindTextRegion in der Praxis aus?

In diesem Beispiel verwende ich das folgende Bild für eine Methodee, bei der Bereiche mit Text beschnitten werden müssen, aber die Eingabebilder können in der Textposition variieren. Ich verwende FindTextRegion, um den Scan auf einen Bereich einzugrenzen, in dem Computer Vision Text erkannt hat. Dieser Ansatz ähnelt den Techniken, die in unserem Tutorial zu Inhaltsbereichen und Ausschnittregionen verwendet werden. Dies ist ein Beispielbild:

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-findtextregion-3.cs

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;
using System;
using System.Linq;

var ocr = new IronTesseract();
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("wh-words-sign.jpg");

// Find the text region using Computer Vision
Rectangle textCropArea = input.GetPages().First().FindTextRegion();

// For debugging and demonstration purposes, lets see what region it found:
input.StampCropRectangleAndSaveAs(textCropArea, Color.Red, "image_text_area", AnyBitmap.ImageFormat.Png);

// Looks good, so let us apply this region to hasten the read:
var ocrResult = ocr.Read("wh-words-sign.jpg", textCropArea);
Console.WriteLine(ocrResult.Text);

Imports IronOcr
Imports IronSoftware.Drawing
Imports System
Imports System.Linq

Private ocr = New IronTesseract()
Private input = New OcrInput()
input.LoadImage("wh-words-sign.jpg")

' Find the text region using Computer Vision
Dim textCropArea As Rectangle = input.GetPages().First().FindTextRegion()

' For debugging and demonstration purposes, lets see what region it found:
input.StampCropRectangleAndSaveAs(textCropArea, Color.Red, "image_text_area", AnyBitmap.ImageFormat.Png)

' Looks good, so let us apply this region to hasten the read:
Dim ocrResult = ocr.Read("wh-words-sign.jpg", textCropArea)
Console.WriteLine(ocrResult.Text)

Wie debugge und überprüfe ich die Erkennung von Textbereichen?

Dieser Code hat zwei Ausgaben. Die erste ist eine .png-Datei, die von StampCropRectangleAndSaveAs gespeichert wird und der Fehlersuche dient. Diese Technik wird auch in unserem Leitfaden Highlight-Texte für die Fehlersuche behandelt. Wir können sehen, wo IronCV (Computer Vision) den Text erkannt hat:

Die Erkennung identifiziert den Textbereich genau. Die zweite Ausgabe ist der Text selbst:

IRONSOFTWARE

50,000+

Developers in our active community

10,777,061 19,313
NuGet downloads Support tickets resolved
50%+ 80%+
Engineering Team growth Support Team growth
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Was ist die grundlegende FindMultipleTextRegions-Verwendung?

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-findmultipletextregions-1.cs

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("/path/file.png");

input.FindMultipleTextRegions();
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.FindMultipleTextRegions()
Dim result As OcrResult = ocr.Read(input)
Dim resultText As String = result.Text

Wie kann ich die Parameter von FindMultipleTextRegions anpassen?

Rufen Sie diese Methodee mit benutzerdefinierten Parametern auf, um zu steuern, wie die Regionen erkannt und getrennt werden:

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-findmultipletextregions-2.cs

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("/path/file.png");

input.FindMultipleTextRegions(Scale: 2.0, DilationAmount: -1, Binarize: true, Invert: false);
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.FindMultipleTextRegions(Scale:= 2.0, DilationAmount:= -1, Binarize:= True, Invert:= False)
Dim result As OcrResult = ocr.Read(input)
Dim resultText As String = result.Text

Wie kann ich einzelne Seiten mit FindMultipleTextRegions verarbeiten?

Eine andere Überladungsmethode von FindMultipleTextRegions nimmt eine OCR-Seite und gibt eine Liste von OCR-Seiten zurück, eine für jede Textregion auf dieser Seite. Dieser Ansatz hilft beim Umgang mit komplexen Layouts, ähnlich den Techniken, die in unserem Multipage TIFF Processing Guide beschrieben sind:

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-findmultipletextregions-3.cs

using IronOcr;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

int pageIndex = 0;
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("/path/file.png");

var selectedPage = input.GetPages().ElementAt(pageIndex);
List<OcrInputPage> textRegionsOnPage = selectedPage.FindMultipleTextRegions();

Imports IronOcr
Imports System.Collections.Generic
Imports System.Linq

Private pageIndex As Integer = 0
Private input = New OcrInput()
input.LoadImage("/path/file.png")

Dim selectedPage = input.GetPages().ElementAt(pageIndex)
Dim textRegionsOnPage As List(Of OcrInputPage) = selectedPage.FindMultipleTextRegions()

Wann sollte ich GetTextRegions anstelle von FindTextRegion verwenden?

/* :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-gettextregions.cs */
using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

// Create a new IronTesseract object for OCR
var ocr = new IronTesseract();

// Load an image into OcrInput
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("/path/file.png");

// Get the first page from the input
var firstPage = input.GetPages().First();

// Get all text regions detected on this page
List<Rectangle> textRegions = firstPage.GetTextRegions();

// Display information about each detected region
Console.WriteLine($"Found {textRegions.Count} text regions:");
foreach (var region in textRegions)
{
    Console.WriteLine($"Region at X:{region.X}, Y:{region.Y}, Width:{region.Width}, Height:{region.Height}");
}

// You can also process each region individually
foreach (var region in textRegions)
{
    var regionResult = ocr.Read(input, region);
    Console.WriteLine($"Text in region: {regionResult.Text}");
}

/* :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-gettextregions.cs */
using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

// Create a new IronTesseract object for OCR
var ocr = new IronTesseract();

// Load an image into OcrInput
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("/path/file.png");

// Get the first page from the input
var firstPage = input.GetPages().First();

// Get all text regions detected on this page
List<Rectangle> textRegions = firstPage.GetTextRegions();

// Display information about each detected region
Console.WriteLine($"Found {textRegions.Count} text regions:");
foreach (var region in textRegions)
{
    Console.WriteLine($"Region at X:{region.X}, Y:{region.Y}, Width:{region.Width}, Height:{region.Height}");
}

// You can also process each region individually
foreach (var region in textRegions)
{
    var regionResult = ocr.Read(input, region);
    Console.WriteLine($"Text in region: {regionResult.Text}");
}

IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.com

Was sind häufige Anwendungsfälle für Computer Vision in OCR?

Computer Vision verbessert die OCR-Genauigkeit in anspruchsvollen Szenarien erheblich. Hier sind praktische Anwendungen:

1. Dokumentenlayout-Analyse: Identifizieren und verarbeiten Sie verschiedene Abschnitte komplexer Dokumente automatisch. Besonders nützlich bei gescannten Dokumenten.

2. Mehrspaltiger Text: Trennen und lesen Sie Spalten für Zeitungen oder Zeitschriften unabhängig voneinander. Verwenden Sie multithreaded processing für schnellere Ergebnisse.

3. Gemischter Inhalt: Unterscheiden Sie zwischen Textbereichen und Grafiken in Dokumenten. Hilfreich bei der Bearbeitung von Fotos mit eingebettetem Text.

4. Performance-Optimierung: Konzentrieren Sie die OCR-Verarbeitung nur auf texthaltige Bereiche. Siehe unseren fast OCR Konfigurationsleitfaden.

5. Qualitätskontrolle: Überprüfen Sie die Texterkennung vor der vollständigen OCR-Verarbeitung. Unsere Fortschrittskontrolle überwacht jede Phase.

Mit den richtigen Einstellungen und Eingabedateien kann OCR eine nahezu menschliche Lesefähigkeit erreichen. Für optimale Ergebnisse kombinieren Sie Computer Vision mit unseren Bildoptimierungsfiltern, um die bestmögliche OCR-Genauigkeit zu erreichen. Für die Arbeit mit Bildern geringer Qualität bietet unser Leitfaden Fixing low quality scans wertvolle Techniken zur Vorverarbeitung.

Fortgeschrittene Computer-Vision-Techniken

Entwickler, die die Grenzen der OCR-Genauigkeit erweitern möchten, sollten diese fortschrittlichen Ansätze in Betracht ziehen:

• Benutzerdefiniertes Training: Trainieren Sie die OCR-Engine für spezielle Schriftarten mithilfe unseres Leitfadens für benutzerdefinierte Sprachdateien
• Mehrsprachige Unterstützung: Bearbeiten Sie mehrsprachige Dokumente mit unserer Mehrsprachenfunktion
• BarCode-Integration: Kombinieren Sie Texterkennung mit dem Lesen von Barcodes mit unserem OCR mit Barcode-Lesefunktionen