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Fraktur Alphabet OCR in C#

Curtis Chau
Curtis Chau
Updated: 23. April 2026

126 Weitere Sprachen

IronOCR ist eine C#-Softwarekomponente, die es .NET-Programmierern ermöglicht, Text aus Bildern und PDF-Dokumenten in 126 Sprachen, einschließlich des Fraktur-Alphabets, zu lesen.

Es ist eine fortschrittliche Abspaltung von Tesseract, die ausschließlich für .NET-Entwickler gebaut wurde und regelmäßig andere Tesseract-Engines sowohl in Geschwindigkeit als auch Genauigkeit übertrifft.

Inhalte von IronOcr.Languages.Fraktur

Dieses Paket enthält 70 OCR-Sprachen for .NET:

  • FrakturAlphabet
  • FrakturAlphabetBest
  • FrakturAlphabetFast

Download

Fraktur-Alphabet-Sprachpaket [Generisches Fraktur]

  • Als ZIP herunterladen
  • Installation mit NuGet

Installation

Als Erstes müssen wir unser Fraktur-Alphabet- OCR-Paket in Ihr .NET-Projekt installieren.

PM > Install-Package IronOcr.Languages.Fraktur

Beispielcode

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

// Requires the IronOcr NuGet package and the Fraktur language package to be installed.

using IronOcr;

class FrakturOCRExample
{
    static void Main()
    {
        // Create an instance of the IronTesseract class
        var Ocr = new IronTesseract();
        
        // Set the OCR language to Fraktur
        Ocr.Language = OcrLanguage.Fraktur;
        
        // Load the image containing Fraktur text
        using (var Input = new OcrInput(@"images\Fraktur.png"))
        {
            // Perform OCR on the input image
            var Result = Ocr.Read(Input);
            
            // Retrieve and display the recognized text
            var AllText = Result.Text;
            Console.WriteLine(AllText);
        }
    }
}

In diesem Beispiel:

  • Wir erstellen ein IronTesseract Objekt, das als unser OCR-Engine dient.
  • Wir ändern die Spracheinstellung auf Fraktur mit OcrLanguage.Fraktur.
  • Wir laden eine Bilddatei (@"images\Fraktur.png") in ein OcrInput Objekt.
  • Die Ocr.Read() Methode verarbeitet das Eingabebild und gibt das OCR-Ergebnis zurück. Zum Schluss geben wir den extrahierten Text in der Konsole aus.
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 Handbücher.

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