Bengali OCR in C# and .NET

Curtis Chau
Curtis Chau
Updated: 29. Juni 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 Bengali, zu lesen. Es ist eine erweiterte Abspaltung von Tesseract, die exklusiv für .NET-Entwickler entwickelt wurde und regelmäßig andere Tesseract-Engines sowohl in Bezug auf Geschwindigkeit als auch Genauigkeit übertrifft.

Inhalt von IronOcr.Languages.Bengali

Dieses Paket enthält 114 OCR-Sprachen for .NET:

  • Bengalisch
  • BengalischschBeste
  • BengalischschSchnell
  • BengalischschAlphabet
  • BengalischschAlphabetBeste
  • Bengalischsches AlphabetFast

Download

Bengalisch Sprachpaket [Bangla]

Installation

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

PM > Install-Package IronOcr.Languages.Bengali

Beispielcode

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

// Import the IronOcr namespace
using IronOcr;

class BengaliOcrExample
{
    static void Main()
    {
        // Create an instance of IronTesseract
        var Ocr = new IronTesseract();

        // Specify the language for OCR
        Ocr.Language = OcrLanguage.Bengali;

        // Process the image and extract text
        using (var Input = new OcrInput(@"images\Bengali.png"))
        {
            // Perform OCR on the input image
            var Result = Ocr.Read(Input);

            // Get the extracted text
            var AllText = Result.Text;

            // Output the extracted text to the console
            System.Console.WriteLine(AllText);
        }
    }
}

Erklärung

  1. Importieren Sie IronOCR: Wir beginnen mit dem Importieren des IronOcr Namespace, der Klassen und Methoden enthält, die für OCR-Operationen erforderlich sind.

  2. Erstellen Sie eine IronTesseract-Instanz: Wir erstellen eine Instanz von IronTesseract, die Hauptklasse für die Durchführung von OCR.

  3. Sprache festlegen: Wir stellen die OCR-Sprache auf Bengalisch mithilfe von OcrLanguage.Bengali ein.

  4. OcrInput: Wir geben den Pfad zum Bild an, aus dem wir Text extrahieren möchten. Ein OcrInput Objekt wird verwendet, um die Eingabedatei zu laden und vorzubereiten.

  5. Lesen und Extrahieren von Text: Mit der Read Methode verarbeiten wir das Bild, um den Textinhalt zu lesen. Der Text wird in Result.Text gespeichert.

  6. Text ausgeben: Schließlich drucken wir den extrahierten Text auf die Konsole, um die Ausgabe zu überprüfen.

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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