Belegscanning-APIs automatisieren die Datenextraktion von Belegen mithilfe von OCR-Technologie, wodurch manuelle Eingabefehler deutlich reduziert und die Verarbeitung beschleunigt wird. Dieser Leitfaden zeigt, wie man mit IronOCR in C# Lieferantennamen, Datum, Artikel, Preise und Summen präzise aus Belegbildern extrahiert, mit integrierter Bildvorverarbeitung und Unterstützung für mehrere Formate.
IronOCR ist eine flexible OCR-Bibliothek , die eine zuverlässige Textextraktion aus gescannten Dokumenten, Bildern und PDFs bietet. Mit fortschrittlichen Algorithmen, Computer Vision und Modellen des maschinellen Lernens gewährleistet IronOCR auch in anspruchsvollen Szenarien eine hohe Genauigkeit. Die Bibliothek unterstützt mehrere Sprachen und Schriftarten und eignet sich daher für globale Anwendungen. Durch die Integration von IronOCR in Ihre Anwendungen können Sie die Dateneingabe und Textanalyse automatisieren und so die Produktivität steigern.
IronOCR extrahiert Text aus Dokumenten, Fotos, Screenshots und Live-Kamerabildern als JSON-Antworten. Mithilfe ausgefeilter Algorithmen und maschinellem Lernen analysiert IronOCR Bilddaten , erkennt Zeichen und wandelt sie in maschinenlesbaren Text um. Die Bibliothek nutzt die Tesseract 5-Technologie, die durch firmeneigene Verbesserungen für überragende Genauigkeit optimiert wurde.
IronOCR zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus , Scans mit geringer Qualität , unterschiedliche Belegformate und verschiedene Ausrichtungen problemlos zu verarbeiten. Integrierte Bildvorverarbeitungsfilter verbessern automatisch die Bildqualität vor der eigentlichen Verarbeitung und gewährleisten so optimale Ergebnisse auch bei zerknitterten oder verblassten Belegen.
Bevor Sie mit IronOCR arbeiten, stellen Sie sicher, dass folgende Voraussetzungen erfüllt sind:
Öffnen Sie Visual Studio und gehen Sie zu Dateien, klicken Sie dann auf Neu und dann auf Projekt.
Neues Projektbild
Wählen Sie "Konsolenanwendung" und klicken Sie auf "Weiter". Diese Vorlage eignet sich ideal zum Erlernen von IronOCR vor der Implementierung in Webanwendungen.
Konsolenanwendung
Geben Sie den Projektnamen und den Projektort ein und klicken Sie dann auf Weiter. Wählen Sie einen aussagekräftigen Namen wie "ReceiptScannerAPI".
Projektkonfiguration
Wählen Sie .NET 5.0 oder höher für optimale Kompatibilität und klicken Sie dann auf Erstellen.
Ziel-Framework
Es stehen zwei einfache Installationsmethoden zur Verfügung:
Gehen Sie zu Tools > NuGet Paket-Manager > NuGet Pakete für die Projektmappe verwalten
NuGet-Paket-Manager
Suchen Sie nach IronOCR und installieren Sie das Paket. Für nicht-englische Belege installieren Sie sprachspezifische Pakete .
IronOCR
Gehen Sie zu "Tools" > "NuGet Paket-Manager" > "Paket-Manager-Konsole" .
Geben Sie diesen Befehl ein:
Package Manager Console
Belegdaten mit nur wenigen Codezeilen extrahieren:
using IronOcr;
using System;
var ocr = new IronTesseract();
// Configure for receipt scanning
ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;
ocr.Configuration.WhiteListCharacters = "0123456789.$,ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz% ";
using (var input = new OcrInput(@"receipt.jpg"))
{
// Apply automatic image enhancement
input.DeNoise();
input.Deskew();
input.EnhanceResolution(225);
// Extract text from receipt
var result = ocr.Read(input);
// Display extracted text and confidence
Console.WriteLine($"Extracted Text:\n{result.Text}");
Console.WriteLine($"\nConfidence: {result.Confidence}%");
}
IronOCR extrahiert Positionen, Preise, Steuern und Summen aus verschiedenen Dokumenttypen. Die Bibliothek unterstützt PDFs , mehrseitige TIFFs und verschiedene Bildformate .
using IronOcr;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text.RegularExpressions;
class ReceiptScanner
{
static void Main()
{
var ocr = new IronTesseract();
// Configure OCR for optimal receipt reading
ocr.Configuration.WhiteListCharacters = "0123456789.$,ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz% ";
ocr.Configuration.BlackListCharacters = "~`@#*_}{][|\\";
ocr.Configuration.TesseractVersion = TesseractVersion.Tesseract5;
// Load the image of the receipt
using (var input = new OcrInput(@"r2.png"))
{
// Apply image enhancement filters
input.Deskew(); // Fix image rotation
input.EnhanceResolution(225); // Optimal DPI for receipts
input.DeNoise(); // Remove background noise
input.Sharpen(); // Improve text clarity
// Perform OCR on the input image
var result = ocr.Read(input);
// Regular expression patterns to extract relevant details from the OCR result
var descriptionPattern = @"\w+\s+(.*?)\s+(\d+\.\d+)\s+Units\s+(\d+\.\d+)\s+Tax15%\s+\$(\d+\.\d+)";
var pricePattern = @"\$\d+(\.\d{2})?";
var datePattern = @"\d{1,2}[/-]\d{1,2}[/-]\d{2,4}";
// Variables to store extracted data
var descriptions = new List<string>();
var unitPrices = new List<decimal>();
var taxes = new List<decimal>();
var amounts = new List<decimal>();
var lines = result.Text.Split('\n');
foreach (var line in lines)
{
// Match each line against the description pattern
var descriptionMatch = Regex.Match(line, descriptionPattern);
if (descriptionMatch.Success)
{
descriptions.Add(descriptionMatch.Groups[1].Value.Trim());
unitPrices.Add(decimal.Parse(descriptionMatch.Groups[2].Value));
// Calculate tax and total amount for each item
var tax = unitPrices[unitPrices.Count - 1] * 0.15m;
taxes.Add(tax);
amounts.Add(unitPrices[unitPrices.Count - 1] + tax);
}
// Extract date if found
var dateMatch = Regex.Match(line, datePattern);
if (dateMatch.Success)
{
Console.WriteLine($"Receipt Date: {dateMatch.Value}");
}
}
// Output the extracted data
for (int i = 0; i < descriptions.Count; i++)
{
Console.WriteLine($"Description: {descriptions[i]}");
Console.WriteLine($"Quantity: 1.00 Units");
Console.WriteLine($"Unit Price: ${unitPrices[i]:0.00}");
Console.WriteLine($"Taxes: ${taxes[i]:0.00}");
Console.WriteLine($"Amount: ${amounts[i]:0.00}");
Console.WriteLine("-----------------------");
}
// Calculate and display totals
var subtotal = unitPrices.Sum();
var totalTax = taxes.Sum();
var grandTotal = amounts.Sum();
Console.WriteLine($"\nSubtotal: ${subtotal:0.00}");
Console.WriteLine($"Total Tax: ${totalTax:0.00}");
Console.WriteLine($"Grand Total: ${grandTotal:0.00}");
}
}
}Imports IronOcr
Imports System
Imports System.Collections.Generic
Imports System.Text.RegularExpressions
Class ReceiptScanner
Shared Sub Main()
Dim ocr = New IronTesseract()
' Configure OCR for optimal receipt reading
ocr.Configuration.WhiteListCharacters = "0123456789.$,ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz% "
ocr.Configuration.BlackListCharacters = "~`@#*_}{][|\"
ocr.Configuration.TesseractVersion = TesseractVersion.Tesseract5
' Load the image of the receipt
Using input = New OcrInput("r2.png")
' Apply image enhancement filters
input.Deskew() ' Fix image rotation
input.EnhanceResolution(225) ' Optimal DPI for receipts
input.DeNoise() ' Remove background noise
input.Sharpen() ' Improve text clarity
' Perform OCR on the input image
Dim result = ocr.Read(input)
' Regular expression patterns to extract relevant details from the OCR result
Dim descriptionPattern = "\w+\s+(.*?)\s+(\d+\.\d+)\s+Units\s+(\d+\.\d+)\s+Tax15%\s+\$(\d+\.\d+)"
Dim pricePattern = "\$\d+(\.\d{2})?"
Dim datePattern = "\d{1,2}[/-]\d{1,2}[/-]\d{2,4}"
' Variables to store extracted data
Dim descriptions = New List(Of String)()
Dim unitPrices = New List(Of Decimal)()
Dim taxes = New List(Of Decimal)()
Dim amounts = New List(Of Decimal)()
Dim lines = result.Text.Split(ControlChars.Lf)
For Each line In lines
' Match each line against the description pattern
Dim descriptionMatch = Regex.Match(line, descriptionPattern)
If descriptionMatch.Success Then
descriptions.Add(descriptionMatch.Groups(1).Value.Trim())
unitPrices.Add(Decimal.Parse(descriptionMatch.Groups(2).Value))
' Calculate tax and total amount for each item
Dim tax = unitPrices(unitPrices.Count - 1) * 0.15D
taxes.Add(tax)
amounts.Add(unitPrices(unitPrices.Count - 1) + tax)
End If
' Extract date if found
Dim dateMatch = Regex.Match(line, datePattern)
If dateMatch.Success Then
Console.WriteLine($"Receipt Date: {dateMatch.Value}")
End If
Next
' Output the extracted data
For i As Integer = 0 To descriptions.Count - 1
Console.WriteLine($"Description: {descriptions(i)}")
Console.WriteLine("Quantity: 1.00 Units")
Console.WriteLine($"Unit Price: ${unitPrices(i):0.00}")
Console.WriteLine($"Taxes: ${taxes(i):0.00}")
Console.WriteLine($"Amount: ${amounts(i):0.00}")
Console.WriteLine("-----------------------")
Next
' Calculate and display totals
Dim subtotal = unitPrices.Sum()
Dim totalTax = taxes.Sum()
Dim grandTotal = amounts.Sum()
Console.WriteLine(vbCrLf & $"Subtotal: ${subtotal:0.00}")
Console.WriteLine($"Total Tax: ${totalTax:0.00}")
Console.WriteLine($"Grand Total: ${grandTotal:0.00}")
End Using
End Sub
End ClassWichtige Techniken für das korrekte Scannen von Belegen:
Ausgabe
Extrahieren Sie den vollständigen Beleginhalt unter Beibehaltung der Formatierung:
using IronOcr;
using System;
using System.Linq;
class WholeReceiptExtractor
{
static void Main()
{
var ocr = new IronTesseract();
// Configure for receipt scanning
ocr.Configuration.ReadBarCodes = true; // Enable barcode detection
ocr.Configuration.TesseractVersion = TesseractVersion.Tesseract5; // Use latest engine
ocr.Configuration.EngineMode = TesseractEngineMode.TesseractAndLstm; // Best accuracy
using (var input = new OcrInput(@"r3.png"))
{
// Apply automatic image correction
input.WithTitle("Receipt Scan");
// Use computer vision to find text regions
var textRegions = input.FindTextRegions();
Console.WriteLine($"Found {textRegions.Count()} text regions");
// Apply optimal filters for receipt processing
input.ApplyOcrInputFilters();
// Perform OCR on the entire receipt
var result = ocr.Read(input);
// Display extracted text
Console.WriteLine("=== EXTRACTED RECEIPT TEXT ===");
Console.WriteLine(result.Text);
// Get detailed results
Console.WriteLine($"\n=== OCR STATISTICS ===");
Console.WriteLine($"OCR Confidence: {result.Confidence:F2}%");
Console.WriteLine($"Pages Processed: {result.Pages.Length}");
Console.WriteLine($"Paragraphs Found: {result.Paragraphs.Length}");
Console.WriteLine($"Lines Detected: {result.Lines.Length}");
Console.WriteLine($"Words Recognized: {result.Words.Length}");
// Extract any barcodes found
if (result.Barcodes.Any())
{
Console.WriteLine("\n=== BARCODES DETECTED ===");
foreach(var barcode in result.Barcodes)
{
Console.WriteLine($"Type: {barcode.Type}");
Console.WriteLine($"Value: {barcode.Value}");
Console.WriteLine($"Location: X={barcode.X}, Y={barcode.Y}");
}
}
// Save as searchable PDF
result.SaveAsSearchablePdf("receipt_searchable.pdf");
Console.WriteLine("\nSearchable PDF saved as: receipt_searchable.pdf");
// Export as hOCR for preservation
result.SaveAsHocrFile("receipt_hocr.html");
Console.WriteLine("hOCR file saved as: receipt_hocr.html");
}
}
}Imports IronOcr
Imports System
Imports System.Linq
Class WholeReceiptExtractor
Shared Sub Main()
Dim ocr = New IronTesseract()
' Configure for receipt scanning
ocr.Configuration.ReadBarCodes = True ' Enable barcode detection
ocr.Configuration.TesseractVersion = TesseractVersion.Tesseract5 ' Use latest engine
ocr.Configuration.EngineMode = TesseractEngineMode.TesseractAndLstm ' Best accuracy
Using input = New OcrInput("r3.png")
' Apply automatic image correction
input.WithTitle("Receipt Scan")
' Use computer vision to find text regions
Dim textRegions = input.FindTextRegions()
Console.WriteLine($"Found {textRegions.Count()} text regions")
' Apply optimal filters for receipt processing
input.ApplyOcrInputFilters()
' Perform OCR on the entire receipt
Dim result = ocr.Read(input)
' Display extracted text
Console.WriteLine("=== EXTRACTED RECEIPT TEXT ===")
Console.WriteLine(result.Text)
' Get detailed results
Console.WriteLine(vbCrLf & "=== OCR STATISTICS ===")
Console.WriteLine($"OCR Confidence: {result.Confidence:F2}%")
Console.WriteLine($"Pages Processed: {result.Pages.Length}")
Console.WriteLine($"Paragraphs Found: {result.Paragraphs.Length}")
Console.WriteLine($"Lines Detected: {result.Lines.Length}")
Console.WriteLine($"Words Recognized: {result.Words.Length}")
' Extract any barcodes found
If result.Barcodes.Any() Then
Console.WriteLine(vbCrLf & "=== BARCODES DETECTED ===")
For Each barcode In result.Barcodes
Console.WriteLine($"Type: {barcode.Type}")
Console.WriteLine($"Value: {barcode.Value}")
Console.WriteLine($"Location: X={barcode.X}, Y={barcode.Y}")
Next
End If
' Save as searchable PDF
result.SaveAsSearchablePdf("receipt_searchable.pdf")
Console.WriteLine(vbCrLf & "Searchable PDF saved as: receipt_searchable.pdf")
' Export as hOCR for preservation
result.SaveAsHocrFile("receipt_hocr.html")
Console.WriteLine("hOCR file saved as: receipt_hocr.html")
End Using
End Sub
End Class
Scan-Empfangs-API-Ausgabe
IronOCR bietet mehrere fortschrittliche Funktionen, die die Genauigkeit des Belegscannens deutlich verbessern:
// Example: Async receipt processing for high-volume scenarios
using IronOcr;
using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
class BulkReceiptProcessor
{
static async Task Main()
{
var ocr = new IronTesseract();
// Configure for optimal performance
ocr.Configuration.TesseractVersion = TesseractVersion.Tesseract5;
ocr.Configuration.UseMultiThreading = true;
ocr.Configuration.ProcessorCount = Environment.ProcessorCount;
// Process multiple receipts asynchronously
var receiptFiles = Directory.GetFiles(@"C:\Receipts\", "*.jpg");
var tasks = new List<Task<OcrResult>>();
foreach (var file in receiptFiles)
{
tasks.Add(ProcessReceiptAsync(ocr, file));
}
// Wait for all receipts to be processed
var results = await Task.WhenAll(tasks);
// Aggregate results
decimal totalAmount = 0;
foreach (var result in results)
{
// Extract total from each receipt
var match = System.Text.RegularExpressions.Regex.Match(
result.Text, @"Total:?\s*\$?(\d+\.\d{2})");
if (match.Success && decimal.TryParse(match.Groups[1].Value, out var amount))
{
totalAmount += amount;
}
}
Console.WriteLine($"Processed {results.Length} receipts");
Console.WriteLine($"Combined total: ${totalAmount:F2}");
}
static async Task<OcrResult> ProcessReceiptAsync(IronTesseract ocr, string filePath)
{
using (var input = new OcrInput(filePath))
{
// Apply preprocessing
input.DeNoise();
input.Deskew();
input.EnhanceResolution(200);
// Process asynchronously
return await ocr.ReadAsync(input);
}
}
}' Example: Async receipt processing for high-volume scenarios
Imports IronOcr
Imports System
Imports System.Threading.Tasks
Imports System.Collections.Generic
Imports System.IO
Class BulkReceiptProcessor
Shared Async Function Main() As Task
Dim ocr = New IronTesseract()
' Configure for optimal performance
ocr.Configuration.TesseractVersion = TesseractVersion.Tesseract5
ocr.Configuration.UseMultiThreading = True
ocr.Configuration.ProcessorCount = Environment.ProcessorCount
' Process multiple receipts asynchronously
Dim receiptFiles = Directory.GetFiles("C:\Receipts\", "*.jpg")
Dim tasks = New List(Of Task(Of OcrResult))()
For Each file In receiptFiles
tasks.Add(ProcessReceiptAsync(ocr, file))
Next
' Wait for all receipts to be processed
Dim results = Await Task.WhenAll(tasks)
' Aggregate results
Dim totalAmount As Decimal = 0
For Each result In results
' Extract total from each receipt
Dim match = System.Text.RegularExpressions.Regex.Match(result.Text, "Total:?\s*\$?(\d+\.\d{2})")
If match.Success AndAlso Decimal.TryParse(match.Groups(1).Value, amount) Then
totalAmount += amount
End If
Next
Console.WriteLine($"Processed {results.Length} receipts")
Console.WriteLine($"Combined total: ${totalAmount:F2}")
End Function
Shared Async Function ProcessReceiptAsync(ocr As IronTesseract, filePath As String) As Task(Of OcrResult)
Using input = New OcrInput(filePath)
' Apply preprocessing
input.DeNoise()
input.Deskew()
input.EnhanceResolution(200)
' Process asynchronously
Return Await ocr.ReadAsync(input)
End Using
End Function
End ClassDas Scannen von Belegen stellt besondere Herausforderungen dar, bei deren Bewältigung IronOCR hilft:
Die Formate der Kassenbons variieren stark zwischen den Einzelhändlern. IronOCR bietet flexible Ansätze:
using IronOcr;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
class ReceiptLayoutHandler
{
static void Main()
{
var ocr = new IronTesseract();
// Configure for different receipt layouts
ocr.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.AutoOsd;
ocr.Configuration.EngineMode = TesseractEngineMode.TesseractAndLstm;
using (var input = new OcrInput(@"complex_receipt.jpg"))
{
// Apply region-specific processing
var cropRegion = new CropRectangle(x: 0, y: 100, width: 400, height: 800);
input.AddImage(@"complex_receipt.jpg", cropRegion);
// Process with confidence tracking
var result = ocr.Read(input);
// Parse using confidence scores
var highConfidenceLines = result.Lines
.Where(line => line.Confidence > 85)
.Select(line => line.Text)
.ToList();
// Extract data with fallback strategies
var total = ExtractTotal(highConfidenceLines)
?? ExtractTotalAlternative(result.Text);
Console.WriteLine($"Receipt Total: {total}");
}
}
static decimal? ExtractTotal(List<string> lines)
{
// Primary extraction method
foreach (var line in lines)
{
if (line.Contains("TOTAL") &&
System.Text.RegularExpressions.Regex.IsMatch(line, @"\d+\.\d{2}"))
{
var match = System.Text.RegularExpressions.Regex.Match(line, @"(\d+\.\d{2})");
if (decimal.TryParse(match.Value, out var total))
return total;
}
}
return null;
}
static decimal? ExtractTotalAlternative(string fullText)
{
// Fallback extraction method
var pattern = @"(?:Total|TOTAL|Grand Total|Amount Due).*?(\d+\.\d{2})";
var match = System.Text.RegularExpressions.Regex.Match(fullText, pattern);
if (match.Success && decimal.TryParse(match.Groups[1].Value, out var total))
return total;
return null;
}
}Imports IronOcr
Imports System
Imports System.Collections.Generic
Imports System.Linq
Class ReceiptLayoutHandler
Shared Sub Main()
Dim ocr = New IronTesseract()
' Configure for different receipt layouts
ocr.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.AutoOsd
ocr.Configuration.EngineMode = TesseractEngineMode.TesseractAndLstm
Using input = New OcrInput("complex_receipt.jpg")
' Apply region-specific processing
Dim cropRegion = New CropRectangle(x:=0, y:=100, width:=400, height:=800)
input.AddImage("complex_receipt.jpg", cropRegion)
' Process with confidence tracking
Dim result = ocr.Read(input)
' Parse using confidence scores
Dim highConfidenceLines = result.Lines _
.Where(Function(line) line.Confidence > 85) _
.Select(Function(line) line.Text) _
.ToList()
' Extract data with fallback strategies
Dim total = ExtractTotal(highConfidenceLines) _
OrElse ExtractTotalAlternative(result.Text)
Console.WriteLine($"Receipt Total: {total}")
End Using
End Sub
Shared Function ExtractTotal(lines As List(Of String)) As Decimal?
' Primary extraction method
For Each line In lines
If line.Contains("TOTAL") AndAlso _
System.Text.RegularExpressions.Regex.IsMatch(line, "\d+\.\d{2}") Then
Dim match = System.Text.RegularExpressions.Regex.Match(line, "(\d+\.\d{2})")
Dim total As Decimal
If Decimal.TryParse(match.Value, total) Then
Return total
End If
End If
Next
Return Nothing
End Function
Shared Function ExtractTotalAlternative(fullText As String) As Decimal?
' Fallback extraction method
Dim pattern = "(?:Total|TOTAL|Grand Total|Amount Due).*?(\d+\.\d{2})"
Dim match = System.Text.RegularExpressions.Regex.Match(fullText, pattern)
Dim total As Decimal
If match.Success AndAlso Decimal.TryParse(match.Groups(1).Value, total) Then
Return total
End If
Return Nothing
End Function
End ClassAPIs zur Belegscannung wie IronOCR bieten zuverlässige Lösungen zur automatisierten Datenextraktion von Belegen. Mithilfe fortschrittlicher OCR-Technologie können Unternehmen automatisch Lieferantennamen, Kaufdaten, Einzelposten, Preise, Steuern und Summen extrahieren. Dank der Unterstützung mehrerer Sprachen , Währungen und Barcodes können Unternehmen die Belegverwaltung vereinfachen, Zeit sparen und datengestützte Entscheidungen treffen.
IronOCR bietet Entwicklern die Werkzeuge, die sie für eine genaue und effiziente Textextraktion benötigen, und ermöglicht so die Automatisierung von Aufgaben und eine verbesserte Effizienz. Der vollständige Funktionsumfang der Bibliothek umfasst die Unterstützung verschiedener Dokumenttypen und aktuelle Verbesserungen wie eine Speicherreduzierung von 98 % .
Durch die Erfüllung der Voraussetzungen und die Integration von IronOCR können Sie die Vorteile der automatisierten Belegverarbeitung nutzen. Die Dokumentation , die Beispiele und die Anleitungen zur Fehlerbehebung der Bibliothek gewährleisten eine reibungslose Implementierung.
Weitere Informationen finden Sie auf der Lizenzseite oder im C# Tesseract OCR-Tutorial .
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