Lesen aus Datenströmen in C#35; für OCR

Wie lese ich Datenströme mit IronOCR?

Zunächst wird die Klasse IronTesseract instanziiert, um OCR durchzuführen. Verwenden Sie die Methode FromFile von AnyBitmap, um die Bilddatei zu importieren. Dieses AnyBitmap-Objekt wandelt die Bilddaten in einen Stream um. Als Nächstes verwenden Sie die Anweisung using, um das Objekt OcrImageInput zu erstellen, indem Sie den Bildstrom mit der Methode GetStream übergeben. Verwenden Sie schließlich die Read-Methode, um OCR durchzuführen.

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/input-streams-read-streams.cs

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;

// Instantiate IronTesseract
IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

// Read image file to AnyBitmap
AnyBitmap anyBitmap = AnyBitmap.FromFile("Potter.tiff");

// Import image stream
using var imageInput = new OcrImageInput(anyBitmap.GetStream());
// Perform OCR
OcrResult ocrResult = ocrTesseract.Read(imageInput);

Imports IronOcr
Imports IronSoftware.Drawing

' Instantiate IronTesseract
Private ocrTesseract As New IronTesseract()

' Read image file to AnyBitmap
Private anyBitmap As AnyBitmap = AnyBitmap.FromFile("Potter.tiff")

' Import image stream
Private imageInput = New OcrImageInput(anyBitmap.GetStream())
' Perform OCR
Private ocrResult As OcrResult = ocrTesseract.Read(imageInput)

Stream-basierte OCR kommt Webanwendungen zugute, die Bild-Uploads empfangen, Bilder aus Datenbanken verarbeiten oder temporäre Daten verarbeiten, die nicht auf die Festplatte geschrieben werden sollen. Der Stream-Ansatz lässt sich nahtlos in System.Drawing-Objekte und andere Bibliotheken zur Bildbearbeitung integrieren.

Wie kann ich einen Scanbereich für Stream OCR festlegen?

Die Klasse CropRectangle dient dazu, die Leistung bei großen Bildern zu verbessern und spezifische Messwerte aus bestimmten Regionen zu erhalten. Der OcrImageInput-Konstruktor akzeptiert ein CropRectangle-Objekt als zweiten Parameter, mit dem Sie angeben können, welcher Bereich des Bilddokuments gelesen werden soll. Das folgende Codebeispiel legt fest, dass nur die Kapitelnummer und der Titelbereich gelesen werden sollen.

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/input-streams-read-specific-region.cs

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;
using System;

// Instantiate IronTesseract
IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

// Read image file to AnyBitmap
AnyBitmap anyBitmap = AnyBitmap.FromFile("Potter.tiff");

// Specify crop region
Rectangle scanRegion = new Rectangle(800, 200, 900, 400);

// Add image
using var imageInput = new OcrImageInput(anyBitmap.GetStream(), ContentArea: scanRegion);
// Perform OCR
OcrResult ocrResult = ocrTesseract.Read(imageInput);

// Output the result to console
Console.WriteLine(ocrResult.Text);

Imports IronOcr
Imports IronSoftware.Drawing
Imports System

' Instantiate IronTesseract
Private ocrTesseract As New IronTesseract()

' Read image file to AnyBitmap
Private anyBitmap As AnyBitmap = AnyBitmap.FromFile("Potter.tiff")

' Specify crop region
Private scanRegion As New Rectangle(800, 200, 900, 400)

' Add image
Private imageInput = New OcrImageInput(anyBitmap.GetStream(), ContentArea:= scanRegion)
' Perform OCR
Private ocrResult As OcrResult = ocrTesseract.Read(imageInput)

' Output the result to console
Console.WriteLine(ocrResult.Text)

Diese Technik ist besonders nützlich, wenn Sie einen bestimmten Bereich eines Bildes OCR oder strukturierte Dokumente übersetzen müssen, in denen Text an vorhersehbaren Stellen erscheint. Für komplexere Szenarien, die Tabellen oder strukturierte Daten beinhalten, erfahren Sie, wie man Tabellen in Dokumenten liest.

Wie sieht der Scanbereich in der Ausgabe aus?

Welche fortgeschrittenen Stream-Verarbeitungstechniken kann ich verwenden?

Bei der Arbeit mit Streams sollten Sie zusätzliche IronOCR-Funktionen nutzen, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern. Die Bildoptimierungsfilter können vor der OCR-Verarbeitung direkt auf Streamdaten angewendet werden:

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;
using System.IO;

// Process stream with filters
public string ProcessStreamWithFilters(Stream imageStream)
{
    IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

    // Configure for better accuracy
    ocrTesseract.Configuration.BlackListCharacters = "~`$#^*_}{][|\\";
    ocrTesseract.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.AutoOsd;

    using var input = new OcrImageInput(imageStream);

    // Apply preprocessing filters
    input.Deskew();
    input.DeNoise();
    input.Sharpen();

    var result = ocrTesseract.Read(input);
    return result.Text;
}

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;
using System.IO;

// Process stream with filters
public string ProcessStreamWithFilters(Stream imageStream)
{
    IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

    // Configure for better accuracy
    ocrTesseract.Configuration.BlackListCharacters = "~`$#^*_}{][|\\";
    ocrTesseract.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.AutoOsd;

    using var input = new OcrImageInput(imageStream);

    // Apply preprocessing filters
    input.Deskew();
    input.DeNoise();
    input.Sharpen();

    var result = ocrTesseract.Read(input);
    return result.Text;
}

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Für eine verbesserte Bildverarbeitung sollten Sie den Filter-Assistenten verwenden, um automatisch die besten Vorverarbeitungsschritte für Ihre spezifischen Dokumenttypen zu bestimmen. Darüber hinaus kann die Funktion Bildausrichtung korrigieren die OCR-Genauigkeit bei gedrehten oder schiefen Bildern in Ihren Datenströmen erheblich verbessern.

// From MemoryStream
byte[] imageBytes = GetImageBytesFromDatabase();
using var memoryStream = new MemoryStream(imageBytes);
using var input = new OcrImageInput(memoryStream);

// From FileStream
using var fileStream = new FileStream("document.png", FileMode.Open);
using var input2 = new OcrImageInput(fileStream);

// From network stream
using var webClient = new WebClient();
using var networkStream = webClient.OpenRead("https://example.com/image.jpg");
using var input3 = new OcrImageInput(networkStream);

// From MemoryStream
byte[] imageBytes = GetImageBytesFromDatabase();
using var memoryStream = new MemoryStream(imageBytes);
using var input = new OcrImageInput(memoryStream);

// From FileStream
using var fileStream = new FileStream("document.png", FileMode.Open);
using var input2 = new OcrImageInput(fileStream);

// From network stream
using var webClient = new WebClient();
using var networkStream = webClient.OpenRead("https://example.com/image.jpg");
using var input3 = new OcrImageInput(networkStream);

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Wie behandle ich OCR-Ergebnisse aus Datenströmen?

Nach der Verarbeitung Ihres Datenstroms liefert IronOCR umfangreiche Ergebnisobjekte, die über eine einfache Textextraktion hinausgehen. Die OcrResult-Klasse enthält detaillierte Informationen über den erkannten Text, einschließlich Konfidenzwerte, Positionierung und Struktur:

// Process stream and analyze results
using var input = new OcrImageInput(stream);
var result = new IronTesseract().Read(input);

// Access detailed results
foreach (var page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Page {page.PageNumber} Confidence: {page.Confidence}%");

    foreach (var paragraph in page.Paragraphs)
    {
        Console.WriteLine($"Paragraph: {paragraph.Text}");
        Console.WriteLine($"Location: X={paragraph.X}, Y={paragraph.Y}");
    }
}

// Export results
string text = result.Text;
string searchablePdf = result.SaveAsSearchablePdf("output.pdf");
string hocrHtml = result.SaveAsHocrHtml("output.html");

// Process stream and analyze results
using var input = new OcrImageInput(stream);
var result = new IronTesseract().Read(input);

// Access detailed results
foreach (var page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Page {page.PageNumber} Confidence: {page.Confidence}%");

    foreach (var paragraph in page.Paragraphs)
    {
        Console.WriteLine($"Paragraph: {paragraph.Text}");
        Console.WriteLine($"Location: X={paragraph.X}, Y={paragraph.Y}");
    }
}

// Export results
string text = result.Text;
string searchablePdf = result.SaveAsSearchablePdf("output.pdf");
string hocrHtml = result.SaveAsHocrHtml("output.html");

IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.com

Das Ergebnisobjekt bietet auch Methoden für den Export in durchsuchbare PDFs oder das hOCR-HTML-Format, wodurch die Erstellung durchsuchbarer Dokumentenarchive aus Ihren Stream-Eingaben erleichtert wird. Zu Debugging-Zwecken können Sie die Highlight-Texte-Funktion verwenden, um zu visualisieren, was IronOCR in Ihren Bildern entdeckt hat.

Welche Leistungsaspekte sollte ich kennen?

Wenn Sie mehrere Datenströme verarbeiten oder OCR-Lösungen mit hohem Durchsatz implementieren, sollten Sie diese Optimierungsstrategien berücksichtigen:

1. Wiederverwendung von IronTesseract-Instanzen: Erstellen Sie eine einzige Instanz und verwenden Sie sie für mehrere Operationen wieder
2. Fortschrittsverfolgung einführen: Verwenden Sie bei großen Datenströmen Fortschrittsverfolgung, um den Verarbeitungsstatus zu überwachen
3. Parallelprozess: IronOCR unterstützt die gleichzeitige Verarbeitung von mehreren Streams
4. Optimierung der Bildqualität: Vorverarbeitung von Streams, um optimale Auflösung und Klarheit zu gewährleisten

Um eine maximale Leistung zu erzielen, sollten Sie die Optionen für die schnelle OCR-Konfiguration prüfen und die Implementierung der Multithreading-Verarbeitung für Stapelverarbeitungen in Betracht ziehen. Wenn Sie mit zeitkritischen Anwendungen arbeiten, kann das Verständnis von Zeitüberschreitungen Ihnen helfen, lang andauernde OCR-Vorgänge effektiv zu verwalten.

Wie behebe ich häufige Stream-Probleme?

Bei der Arbeit mit Strömen können Sie auf besondere Herausforderungen stoßen. Hier finden Sie Lösungen für häufige Szenarien:

• Stream-Position: Stream-Position immer auf 0 zurücksetzen, bevor sie an IronOCR übergeben wird
• Entsorgung: Verwenden Sie using-Anweisungen, um eine ordnungsgemäße Bereinigung der Ressourcen sicherzustellen
• Formatunterstützung: IronOCR unterstützt verschiedene Bildformate einschließlich JPEG, PNG, TIFF und BMP über Streams
• Speichermanagement: Für große Datenströme sollten Sie die Verarbeitung in Blöcken oder Streaming-Ansätze in Betracht ziehen

Bei komplexen Dokumenten oder wenn die Standard-OCR keine zufriedenstellenden Ergebnisse liefert, können die Computer-Vision-Funktionen helfen, den Text genauer zu lokalisieren und zu extrahieren. Wenn Sie mit minderwertigen Datenströmen arbeiten, sollten Sie außerdem den Leitfaden Fixing low quality scans zu Vorverarbeitungstechniken lesen, die die Erkennungsraten erheblich verbessern können.

Ausführlichere Informationen zur Arbeit mit Streams und anderen Eingabemethoden finden Sie in unseren umfassenden How-to-Guides und Codebeispielen.