Benutzerdefinierte Sprache mit Tesseract in C#

Welche Trainingsdaten benötige ich für benutzerdefinierte Sprachen?

Als Eingabe verwenden wir diese PDF-Beispieldatei, die Text in unserer benutzerdefinierten Sprache enthält.

Wir werden für unser Beispiel die benutzerdefinierte Sprache .traindata verwenden.

Die Qualität und der Umfang Ihrer Trainingsdaten wirken sich direkt auf die OCR-Genauigkeit aus. Bei der Vorbereitung benutzerdefinierter Sprachtrainingsdaten:

1. Zeichenabdeckung: Stellen Sie sicher, dass Ihre Trainingsdaten alle Zeichen und Symbole enthalten
2. Schriftvariationen: Fügen Sie mehrere Schriftarten ein, wenn Ihre Dokumente in der Typografie variieren
3. Bildqualität: Üben Sie mit Bildern, die denen ähneln, die Sie in der Produktion verarbeiten werden
4. Kontextmuster: Gemeinsame Wortkombinationen und Phrasen einbeziehen

Erweiterte Konfigurationsoptionen finden Sie in unserem Detaillierten Konfigurationsleitfaden für Tesseract.

Wie kann ich benutzerdefinierte Sprachdokumente laden und verarbeiten?

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/ocr-custom-language.cs

using IronOcr;
using System;
using System.IO;

var ocrTesseract = new IronTesseract();

// Load the traineddata file for the custom language
ocrTesseract.UseCustomTesseractLanguageFile("AMGDT.traineddata");

using var ocrInput = new OcrInput();
// Load the PDF containing text in the custom language
ocrInput.LoadPdf("custom.pdf");

var ocrResult = ocrTesseract.Read(ocrInput);

// Print text to the console
Console.WriteLine("--- OCR Result ---");
Console.WriteLine(ocrResult.Text);
Console.WriteLine("------------------");

// Pipe text to a .txt file
string outputFilePath = "ocr_output.txt";
File.WriteAllText(outputFilePath, ocrResult.Text);

Console.WriteLine($"\nSuccessfully saved text to {outputFilePath}");

IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.com

Der obige Code veranschaulicht den grundlegenden Arbeitsablauf für benutzerdefinierte Sprach-OCR. Für komplexere Szenarien sollten Sie diese Erweiterungen in Betracht ziehen:

Leistungsoptimierung: Für große Dokumente oder Stapelverarbeitung implementieren Sie Multithreading und async-Unterstützung, um die Leistung zu verbessern.

Bildvorverarbeitung: Wenn Ihre Ausgangsdokumente Qualitätsprobleme aufweisen, wenden Sie Bildkorrekturfilter vor der OCR-Verarbeitung an. Der Filter-Assistent kann Ihnen helfen, die optimalen Vorverarbeitungseinstellungen zu finden.

Regionsspezifische OCR: Bei Dokumenten mit gemischtem Inhalt können Sie die OCR-Region eines Bildes-Technik verwenden, um sich auf bestimmte Bereiche zu konzentrieren, die Ihre eigene Sprache enthalten.

Welche Ergebnisse kann ich von Custom Language OCR erwarten?

Diese Ausgabe zeigt das Ergebnis unseres benutzerdefinierten Sprachmodells. Durch die Bereitstellung der richtigen Trainingsdaten konnte IronOCR den Text erfolgreich entschlüsseln, und das Ergebnis ist in einfachem Englisch. Außerdem ist dies die Ausgabe, die durch den Code erzeugt wird.

Die Genauigkeit der OCR für benutzerdefinierte Sprachen hängt von mehreren Faktoren ab:

• Trainingsdatenqualität: Bessere Trainingsdaten führen zu besseren Ergebnissen
• Dokumentenkonsistenz: Dokumente, die mit den Trainingsdaten übereinstimmen, schneiden am besten ab
• Bildauflösung: Höhere DPI-Bilder liefern genauere Ergebnisse - siehe unseren Leitfaden zu DPI-Einstellungen

Best Practices für die Implementierung benutzerdefinierter Sprachen

Bei der Implementierung von OCR für benutzerdefinierte Sprachen in Produktionsumgebungen sollten Sie diese bewährten Verfahren berücksichtigen:

Fehlerbehandlung und Validierung: Überprüfen Sie immer, ob Ihre .traineddata-Datei existiert und zugänglich ist, bevor Sie versuchen, sie zu laden. Implementierung einer angemessenen Fehlerbehandlung für Fälle, in denen die benutzerdefinierte Sprachdatei fehlt oder beschädigt ist.

Leistungsoptimierung: Benutzerdefinierte Sprachmodelle können größer sein als Standard-Sprachpakete. Für optimale Leistung:

• Zwischenspeichern des geladenen Sprachmodells bei der Verarbeitung mehrerer Dokumente
• Verwenden Sie die Fortschrittsverfolgung, um lang andauernde OCR-Vorgänge zu überwachen
• Erwägen Sie die Implementierung von Timeouts für die Verarbeitung großer Dokumente

Kombinieren mit Standardsprachen: Wenn Ihre Dokumente sowohl benutzerdefinierte als auch Standardsprachen enthalten, können Sie mehrere Sprachen gleichzeitig laden. Dies ist besonders nützlich für Dokumente mit gemischtem Inhalt.

Prüfung und Validierung: Einrichtung eines Testrahmens zur Validierung der OCR-Genauigkeit:

• Erstellen Sie einen Testdatensatz mit bekannten Ausgaben
• Verwenden Sie Ergebniszuverlässigkeit zur Bewertung der Erkennungsqualität
• Implementierung von Highlight-Texten als Bilder für visuelles Debugging

Fortgeschrittene Anwendungsfälle

OCR für benutzerdefinierte Sprachen eröffnet zahlreiche Möglichkeiten:

Bewahrung historischer Dokumente: Digitalisieren Sie alte Manuskripte oder Texte, die in veralteten Schriften geschrieben sind Spezialisierte Notationssysteme: Verarbeiten Sie mathematische Gleichungen, musikalische Notation oder technische Diagramme - siehe unseren Leitfaden zur Fehlerbehebung bei Gleichungen Sicherheitsanwendungen: Dekodieren proprietärer Verschlüsselungssysteme oder Chiffren Zugänglichkeit: Konvertierung spezieller Braille-Schrift oder taktiler Schriftsysteme in Standardtext

Für fortgeschrittenere Szenarien können Sie unsere umfassenden Codebeispiele lesen, die verschiedene IronOCR-Funktionen mit Tesseract 5 zeigen.