Russian OCR in C# and .NET

Curtis Chau
Curtis Chau
Updated: 23. April 2026
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IronOCR ist eine C# Softwarekomponente, die es .NET-Entwicklern ermöglicht, Text aus Bildern und PDF-Dokumenten in 126 Sprachen, einschließlich Russisch, zu lesen.

Es ist ein erweiterter Fork von Tesseract, der ausschließlich für .NET-Entwickler entwickelt wurde und regelmäßig andere Tesseract-Engines sowohl in Bezug auf Geschwindigkeit als auch Genauigkeit übertrifft.

Inhalt von IronOcr.Languages.Russian

Dieses Paket enthält 46 OCR-Sprachen for .NET:

  • Russisch
  • RussischBest
  • RussischFast

Download

Russisches Sprachpaket [русский язык]

Installation

Das Erste, was wir tun müssen, ist, unser Russisches OCR-Paket in Ihr .NET-Projekt zu installieren.

PM > Install-Package IronOcr.Languages.Russian

Beispielcode

Dieses C# Codebeispiel liest russischen Text aus einem Bild oder PDF-Dokument.

// Import the IronOCR namespace
using IronOcr;

class Program
{
    static void Main()
    {
        // Initialize IronTesseract, an OCR object
        var Ocr = new IronTesseract();
        
        // Set the OCR language to Russian
        Ocr.Language = OcrLanguage.Russian;
        
        // Create an OCR input for the Russian image
        using (var Input = new OcrInput(@"images\Russian.png"))
        {
            // Perform OCR on the input image
            var Result = Ocr.Read(Input);
            
            // Extract all the recognized text
            var AllText = Result.Text;
            
            // Output the recognized text
            System.Console.WriteLine(AllText);
        }
    }
}
  • Der obige Code importiert die notwendige IronOCR-Bibliothek und initialisiert IronTesseract, eine Klasse, die zur Durchführung von OCR-Aufgaben verwendet wird.
  • Es setzt die Sprache für OCR auf Russisch mit Ocr.Language = OcrLanguage.Russian.
  • Dann wird die angegebene Bilddatei Russian.png mit der OcrInput Klasse geöffnet.
  • Die Read Methode des Ocr Objekts wird verwendet, um das Bild zu verarbeiten und Text zu erkennen.
  • Schließlich extrahiert es den erkannten Text von der Result.Text und gibt ihn aus.

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 Handbücher.

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