Handschriftliche Bilder mit IronOCR lesen

Welches Eingabeformat sollte ich verwenden?

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

using IronOcr;
using System;

// Instantiate OCR engine
var ocr = new IronTesseract();

// Load handwriting image
var inputHandWriting = new OcrInput();
inputHandWriting.LoadImage("handwritten.png");

// Perform OCR on the handwriting image
OcrHandwritingResult result = ocr.ReadHandwriting(inputHandWriting);

// Output the recognized handwritten text
Console.WriteLine(result.Text);
// Output the confidence score of the OCR result
Console.WriteLine(result.Confidence);

Welche Ergebnisse kann ich erwarten?

Die Methode ReadHandwriting erreichte eine Konfidenzrate von 90,6 % und identifizierte den Großteil des Textes, einschließlich des einleitenden Satzes "Mein Name ist Erin Fish", korrekt.

Dieses überzeugende Ergebnis beweist die Fähigkeit von IronOCR, auch anspruchsvolle handschriftliche Texte zu übersetzen. Obwohl die Engine mit den Abständen und den zusammenhängenden Buchstaben zu kämpfen hatte, gelang es ihr, die Kernaussage zu extrahieren. Dies zeigt, dass IronOCR komplexe, nicht standardisierte Texte effektiv handhabt.

OCR-Neulinge sollten mit unserem einfachen OCR-Tutorial beginnen, um die Grundlagen zu verstehen, bevor sie sich an die Handschrifterkennung machen.

Wie verwende ich die Async-Version?

IronOCR unterstützt eine asynchrone Version: ReadHandwritingAsync. Dies ist nützlich, wenn es um asynchronen Code geht, der das Abrufen von Eingabebildern vor der Verarbeitung erfordert. Die async support documentation bietet eine umfassende Anleitung zur Implementierung asynchroner OCR-Operationen.

Unter Verwendung derselben Eingabe wird hier gezeigt, wie man die async-Methode verwendet:

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/read-handwritten-image-async.cs

using IronOcr;
using System;
using System.Threading.Tasks;

using System;
using System.Threading.Tasks;
#endregion

public class read_handwritten_image_async
{
    public async Task codeAsync()
    {
        // Instantiate OCR engine
        var ocr = new IronTesseract();

        // Load handwriting image
        var inputHandWriting = new OcrInput();
        inputHandWriting.LoadImage("handwritten.png");

        // Perform OCR using the async method with 'await'.
        // The compiler automatically infers this top-level code block as an 'async Task Main()' method.
        OcrHandwritingResult result = await ocr.ReadHandwritingAsync(inputHandWriting);

        // Output the recognized handwriting text
        Console.WriteLine(result.Text);
        // Output the confidence score of the OCR result
        Console.WriteLine(result.Confidence);
    

Sie können einen optionalen Parameter timeoutMs angeben, um Millisekunden vor der automatischen Abbruchzeit festzulegen. Der Standardwert ist -1, was bedeutet, dass es kein Zeitlimit gibt – der Vorgang läuft bis zum Abschluss.

Fortgeschrittene Verarbeitungstechniken

Für komplexe Handschrifterkennungsszenarien sollten Sie diese fortgeschrittenen Techniken in Betracht ziehen:

Regionsspezifische OCR: Wenn Sie mit Formularen oder strukturierten Dokumenten arbeiten, verwenden Sie regionale OCR, um sich auf bestimmte Bereiche mit handschriftlichem Text zu konzentrieren. Dieser Ansatz verbessert die Genauigkeit, indem er den Bearbeitungsbereich einschränkt:

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;

var ocrTesseract = new IronTesseract();
using var ocrInput = new OcrInput();

// Define a specific region for signature area
var signatureRegion = new CropRectangle(x: 100, y: 500, width: 300, height: 100);
ocrInput.LoadImage("form-with-signature.png", signatureRegion);

var signatureResult = ocrTesseract.ReadHandwriting(ocrInput);
Console.WriteLine($"Signature text: {signatureResult.Text}");

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;

var ocrTesseract = new IronTesseract();
using var ocrInput = new OcrInput();

// Define a specific region for signature area
var signatureRegion = new CropRectangle(x: 100, y: 500, width: 300, height: 100);
ocrInput.LoadImage("form-with-signature.png", signatureRegion);

var signatureResult = ocrTesseract.ReadHandwriting(ocrInput);
Console.WriteLine($"Signature text: {signatureResult.Text}");

Fortschrittsverfolgung: Für die Stapelverarbeitung mehrerer handschriftlicher Dokumente sollte eine Fortschrittsverfolgung zur Überwachung des OCR-Vorgangs implementiert werden:

ocrTesseract.OcrProgress += (sender, e) => 
{
    Console.WriteLine($"Processing: {e.ProgressPercent}% complete");
};

ocrTesseract.OcrProgress += (sender, e) => 
{
    Console.WriteLine($"Processing: {e.ProgressPercent}% complete");
};

Welche Herausforderungen sollte ich beachten?

Obwohl IronOCR eine hohe Zuverlässigkeit bei der Beibehaltung der Gesamtstruktur und des Textes erreicht, hat OCR immer noch Probleme mit der Handschrift, was zu lokalisierten Fehlern führt. Häufige Herausforderungen erfordern eine Überprüfung der extrahierten Ausgabe:

Unregelmäßige Abstände: Gedruckter Text hat gleichmäßige Abstände zwischen den Buchstaben. Die Abstände zwischen den Strichen und die Verbindungen zwischen den Buchstaben sind bei der Handschrift sehr unterschiedlich. Dies führt zu einer fehlerhaften Zeichensegmentierung, wie man sieht, wenn ununiformed in einzelne Zeichen (uneinheitlich fokussiert) anstatt in ein einzelnes Wort aufgeteilt wird.

Strichvariation: Jeder Mensch hat eine einzigartige Handschrift, und jeder schreibt denselben Buchstaben anders. Buchstabenverbindungen und -muster variieren erheblich. Dies verhindert ein "Einheitsmodell", da die Engine eine hohe Variabilität bei Strichstärke, Druck und Form bewältigen muss, wodurch der Musterabgleich weniger zuverlässig ist als bei standardisierten Schriftarten.

Mehrdeutige Zeichenformen : Handschriften verwenden oft vereinfachte oder hastig ausgeführte Striche, wodurch mehrdeutige Formen entstehen. Ein schnell geschriebenes e könnte einem c ähneln, oder verbundene l und i könnten verwechselt werden.

Qualitäts- und Auflösungsprobleme: Schlechte Scanqualität, geringe Auflösung oder verblasste Tinte beeinträchtigen die Erkennungsgenauigkeit erheblich. Wenn Sie auf solche Probleme stoßen, finden Sie in unserer Allgemeinen Anleitung zur Fehlerbehebung Lösungen.

Überprüfen Sie bei dieser Methode, ob die Ausgabe mit der beabsichtigten Eingabe übereinstimmt, und achten Sie dabei besonders auf eng beieinander stehende oder schlecht gebildete Wörter. Ziehen Sie die Implementierung einer Nachbearbeitungslogik in Betracht, um häufige Fehlinterpretationen zu behandeln, die für Ihren Anwendungsfall spezifisch sind.