Handschriftliche Bilder mit IronOCR lesen

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Das automatische Lesen von handgeschriebenem Text aus Bildern ist äußerst schwierig, da Menschen unterschiedlich schreiben. Diese massive Inkonsistenz macht es für OCR schwierig, Daten genau zu erfassen. Aus diesem Grund müssen wichtige Dokumente wie alte Aufzeichnungen, Patientenaufnahmeformulare und Kundenumfragen immer noch manuell bearbeitet werden, was zu einem fehleranfälligen Prozess führt, der die Datenintegrität gefährdet.

IronOCR löst dieses Problem und rationalisiert es durch die Einführung einer speziellen Methode zum zuverlässigen Verstehen und Digitalisieren von Handschriftbildern.

In der Anleitung wird ein einfaches, schrittweises Tutorial zur Verwendung der IronOCR-Bibliothek zum genauen Lesen von Handschriftbildern gegeben.

Erste Schritte mit IronOCR

Nutzen Sie IronOCR heute kostenlos in Ihrem Projekt.

Erster Schritt:
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Um diese Funktion zu nutzen, müssen Sie zunächst das Paket IronOcr.Extensions.AdvancedScan installieren. Bitte beachten Sie, dass die Methode ReadHandwriting derzeit nur Englisch unterstützt.

Lesen von Handschriftbildern

Das Lesen eines handschriftlichen Bildes mit IronOCR ist ganz einfach. Zunächst wird die OCR-Engine instanziiert, dann das Bild mit LoadImage geladen und schließlich unsere spezielle Methode ReadHandwriting verwendet, die für das Lesen von Handschriftbildern entwickelt wurde. Anschließend drucken wir den extrahierten Text aus, um seine Genauigkeit und seinen Inhalt zu überprüfen.

Handschriftliche Bildeingabe

Eingabe-Beispielbild
:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/read-handwritten-image.cs
using IronOcr;

// 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);
IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.com
$vbLabelText   $csharpLabel

Ausgabe

MICR-Ausgang

Die ReadHandWriting-Methode erreichte einen guten Konfidenzwert von 90,6 % und identifizierte den Großteil des Textes und die Hauptgedanken korrekt, wie z. B. die Eröffnungsphrase "Mein Name ist Erin Fish."

Dies ist ein starkes Ergebnis, da es sich bei der Eingabe um eine anspruchsvolle handgeschriebene Schrift und nicht um einfachen gedruckten Text handelt. Die Engine hatte zwar Probleme mit Abständen und zusammenhängenden Buchstaben, aber die Kernaussage des Absatzes wurde erfolgreich extrahiert. Dies zeigt, dass IronOCR sehr gut in der Lage ist, komplexe, nicht standardisierte Texte zu bearbeiten.

ReadHandwriting Async Beispiel

IronOCR unterstützt zusätzlich eine asynchrone Version der Methode ReadHandwriting, ReadHandwritingAsync. Dies ist besonders nützlich, wenn es um asynchronen Code geht, bei dem das Eingabebild vor der Ausführung der Operation abgerufen werden muss. Hier ist ein Codebeispiel, das die Verwendung der asynchronen Methode zur Ausgabe desselben Ergebnisses demonstriert:

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/read-handwritten-image-async.cs
using IronOcr;
using System.Threading.Tasks;

// 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);
IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.com
$vbLabelText   $csharpLabel

Sie können auch eine ganze Zahl als zweiten optionalen Parameter angeben, timeoutMs, um eine bestimmte Anzahl von Millisekunden zu warten, bevor der Vorgang automatisch abgebrochen wird. Standardmäßig hat dieser Parameter den Wert -1, was bedeutet, dass es kein Zeitlimit gibt und der Vorgang bis zum Abschluss ausgeführt wird.

Handschriftliche Bilder lesen - eine Herausforderung

Obwohl IronOCR ein hohes Maß an Sicherheit bei der Beibehaltung der Gesamtstruktur und des Textes erreichen kann, hat OCR als Ganzes immer noch Probleme mit Handschrift, was zu lokalisierten Fehlern führt. Hier sind einige der häufigsten Herausforderungen, die eine Überprüfung des extrahierten Outputs erfordern:

Unregelmäßige Abstände: Im Druck sind die Abstände zwischen den Buchstaben gleichmäßig. Die Abstände zwischen den Strichen und die Art und Weise, wie sich die Buchstaben in der Handschrift verbinden, können jedoch stark variieren. Diese Uneinheitlichkeit führt dazu, dass die OCR-Engine die Zeichen falsch segmentiert, was zu den oben gezeigten Fehlern führt, bei denen das Wort uniformiert in einzelne Zeichen (u n u n i f o c m e d) statt in ein einzelnes Wort aufgeteilt wird.

Strichabweichung: Jeder Mensch hat eine einzigartige Handschrift, und selbst ein und dieselbe Person schreibt denselben Buchstaben jedes Mal etwas anders. Die Art und Weise, wie Buchstaben miteinander verbunden werden, und das Gesamtmuster variieren erheblich. Dies verhindert die Entwicklung eines "Einheitsmodells", da die Engine mit der hohen Variabilität in Strichstärke, Druck und Form zurechtkommen muss, wodurch der Musterabgleich von Natur aus weniger zuverlässig ist als bei standardisierten Schriften.

Uneindeutige Zeichenformen: Handschriften verwenden oft vereinfachte oder hastige Striche, was zu uneindeutigen Zeichenformen führt. So kann zum Beispiel ein schnell geschriebenes "e" wie ein "c" aussehen, oder ein verbundenes "l" und "i" können falsch identifiziert werden.

Wenn Sie diese Methode verwenden, vergewissern Sie sich bitte, dass die Ausgabe mit der beabsichtigten Eingabe übereinstimmt, und achten Sie besonders auf enge Abstände oder schlecht geformte Wörter.

[{w:( Die Methode ReadHandwriting kann bei kursiven Schriften nur eine geringe Genauigkeit bei der OCR-Extraktion erreichen. @@--KLAMMER-SCHLIESSEN--@@

Häufig gestellte Fragen

Was ist IronOCR und wie wird es zum Lesen handschriftlicher Bilder verwendet?

IronOCR ist eine leistungsstarke Bibliothek zur optischen Zeichenerkennung für C#. Sie wird zum Lesen handgeschriebener Bilder verwendet, indem die OCR-Engine eingerichtet, handgeschriebene Bilder importiert und die ReadPhoto-Methode zum Extrahieren von Text verwendet wird.

Wie richte ich die OCR-Engine in IronOcr ein?

Um die OCR-Engine in IronOCR einzurichten, müssen Sie die IronOCR-Bibliothek installieren, die OCR-Engine initialisieren und sie so konfigurieren, dass sie verschiedene Handschriftarten und Bildformate erkennt.

Wie werden handschriftliche Bilder in IronOcr importiert?

Um handgeschriebene Bilder in IronOCR zu importieren, laden Sie die Bilddatei über den entsprechenden Dateipfad oder Stream in die Anwendung und stellen Sie sicher, dass das Bild für eine bessere Erkennungsgenauigkeit vorverarbeitet wurde.

Kann IronOCR verschiedene Handschriftarten erkennen?

Ja, IronOCR wurde entwickelt, um verschiedene Arten von Handschriften zu erkennen. Es verwendet fortschrittliche Algorithmen, um sich an verschiedene Handschriften anzupassen und eine genaue Textextraktion zu gewährleisten.

Was ist die ReadPhoto-Methode in IronOCR?

Die ReadPhoto-Methode in IronOCR ist eine Funktion, die importierte Bilder verarbeitet, um mithilfe der OCR-Engine Text aus handschriftlichen Inhalten zu extrahieren.

Ist es möglich, die Genauigkeit der Texterkennung für handgeschriebene Bilder in IronOCR zu verbessern?

Ja, Sie können die Genauigkeit der Texterkennung verbessern, indem Sie Bilder vorverarbeiten, die Einstellungen der OCR-Engine anpassen und qualitativ hochwertige Bilddaten verwenden.

Unterstützt IronOCR mehrere Bilddateiformate für OCR?

IronOCR unterstützt verschiedene Bilddateiformate, darunter JPEG, PNG, BMP und TIFF, und ist damit flexibel für unterschiedliche OCR-Anforderungen.

Wie geht IronOCR mit handschriftlichen Bildern geringer Qualität um?

IronOCR enthält Funktionen zur Bildverbesserung und Rauschunterdrückung, die die Texterkennung auch bei handschriftlichen Bildern von geringer Qualität verbessern.

Curtis Chau
Technischer Autor

Curtis Chau hat einen Bachelor-Abschluss in Informatik von der Carleton University und ist spezialisiert auf Frontend-Entwicklung mit Expertise in Node.js, TypeScript, JavaScript und React. Leidenschaftlich widmet er sich der Erstellung intuitiver und ästhetisch ansprechender Benutzerschnittstellen und arbeitet gerne mit modernen Frameworks sowie der Erstellung gut strukturierter, optisch ansprechender ...

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