Cómo mejorar la calidad de la imagen para obtener mejores resultados de OCR con C#

El problema fundamental

PaddleOCR requiere que se configuren tres directorios de modelos antes de que pueda comenzar la inferencia:

// PaddleOCR: three model directories, all must exist and match the wrapper version
FullOcrModel models = new FullOcrModel(
    LocalDetectionModel.FromDirectory("models/ch_PP-OCRv4_det_infer"),       // ~5MB
    LocalClassificationModel.FromDirectory("models/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer"), // ~2MB
    LocalRecognitionModel.FromDirectory("models/ch_PP-OCRv4_rec_infer")      // ~15MB
);
using PaddleOcrAll ocr = new PaddleOcrAll(models);
using Mat mat = Cv2.ImRead("document.png");  // OpenCvSharp required for every image
PaddleOcrResult result = ocr.Run(mat);

// PaddleOCR: three model directories, all must exist and match the wrapper version
FullOcrModel models = new FullOcrModel(
    LocalDetectionModel.FromDirectory("models/ch_PP-OCRv4_det_infer"),       // ~5MB
    LocalClassificationModel.FromDirectory("models/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer"), // ~2MB
    LocalRecognitionModel.FromDirectory("models/ch_PP-OCRv4_rec_infer")      // ~15MB
);
using PaddleOcrAll ocr = new PaddleOcrAll(models);
using Mat mat = Cv2.ImRead("document.png");  // OpenCvSharp required for every image
PaddleOcrResult result = ocr.Run(mat);

Imports OpenCvSharp
Imports PaddleOCR

' PaddleOCR: three model directories, all must exist and match the wrapper version
Dim models As New FullOcrModel(
    LocalDetectionModel.FromDirectory("models/ch_PP-OCRv4_det_infer"),       ' ~5MB
    LocalClassificationModel.FromDirectory("models/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer"), ' ~2MB
    LocalRecognitionModel.FromDirectory("models/ch_PP-OCRv4_rec_infer")      ' ~15MB
)

Using ocr As New PaddleOcrAll(models)
    Using mat As Mat = Cv2.ImRead("document.png")  ' OpenCvSharp required for every image
        Dim result As PaddleOcrResult = ocr.Run(mat)
    End Using
End Using

IronOCR no tiene archivos de modelo, ni directorios de modelo, ni dependencia de OpenCV:

// IronOCR: one package, zero model management
var ocr = new IronTesseract();
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("document.png");
var result = ocr.Read(input);
Console.WriteLine(result.Text);

// IronOCR: one package, zero model management
var ocr = new IronTesseract();
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("document.png");
var result = ocr.Read(input);
Console.WriteLine(result.Text);

Imports IronOcr

Dim ocr As New IronTesseract()
Using input As New OcrInput()
    input.LoadImage("document.png")
    Dim result = ocr.Read(input)
    Console.WriteLine(result.Text)
End Using

Paso 1: Sustituir paquetes NuGet

Elimine los cinco paquetes relacionados con PaddleOCR:

dotnet remove package Sdcb.PaddleOCR
dotnet remove package Sdcb.PaddleOCR.Models.Online
dotnet remove package Sdcb.PaddleInference.runtime.win64.mkl
dotnet remove package OpenCvSharp4
dotnet remove package OpenCvSharp4.runtime.win

dotnet remove package Sdcb.PaddleOCR
dotnet remove package Sdcb.PaddleOCR.Models.Online
dotnet remove package Sdcb.PaddleInference.runtime.win64.mkl
dotnet remove package OpenCvSharp4
dotnet remove package OpenCvSharp4.runtime.win

Si el entorno de ejecución de la GPU estaba instalado, elimínelo también:

dotnet remove package Sdcb.PaddleInference.runtime.win64.cuda118

dotnet remove package Sdcb.PaddleInference.runtime.win64.cuda118

Instale IronOCR desde la página del paquete NuGet :

dotnet add package IronOcr

Paso 2: Actualizar los espacios de nombres

Reemplace todas las importaciones de espacios de nombres de PaddleOCR y OpenCvSharp:

// Before (PaddleOCR)
using Sdcb.PaddleOCR;
using Sdcb.PaddleOCR.Models;
using Sdcb.PaddleOCR.Models.Online;
using Sdcb.PaddleInference;
using OpenCvSharp;

// After (IronOCR)
using IronOcr;

// Before (PaddleOCR)
using Sdcb.PaddleOCR;
using Sdcb.PaddleOCR.Models;
using Sdcb.PaddleOCR.Models.Online;
using Sdcb.PaddleInference;
using OpenCvSharp;

// After (IronOCR)
using IronOcr;

Imports IronOcr
Imports Sdcb.PaddleOCR
Imports Sdcb.PaddleOCR.Models
Imports Sdcb.PaddleOCR.Models.Online
Imports Sdcb.PaddleInference
Imports OpenCvSharp

Paso 3: Inicializar licencia

Agrega la inicialización de la licencia una vez al inicio de la aplicación, antes de que se cree cualquier instancia de IronTesseract:

IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY";

IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY";

IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY"

Puede obtener una clave de prueba gratuita en la página de licencias de IronOCR . La versión de prueba genera un resultado con marca de agua y permite probar todas las funciones antes de la compra.

Eliminación de la configuración de la ruta del modelo local

Los proyectos que descargan previamente los archivos del modelo PaddleOCR para evitar conexiones con el servidor Baidu durante la ejecución deben configurar tres rutas de directorio separadas. Esta configuración debe actualizarse cada vez que cambie la versión del envoltorio.

Enfoque PaddleOCR:

// Local model configuration — developer owns the directory structure
// Each wrapper update may require re-downloading model files
string modelsRoot = Path.Combine(AppContext.BaseDirectory, "models");

FullOcrModel models = new FullOcrModel(
    LocalDetectionModel.FromDirectory(
        Path.Combine(modelsRoot, "ch_PP-OCRv4_det_infer")),
    LocalClassificationModel.FromDirectory(
        Path.Combine(modelsRoot, "ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer")),
    LocalRecognitionModel.FromDirectory(
        Path.Combine(modelsRoot, "ch_PP-OCRv4_rec_infer"))
);

// Fails at runtime if any of the three directories is missing or stale
using PaddleOcrAll ocr = new PaddleOcrAll(models)
{
    AllowRotateDetection = true,
    Enable180Classification = true
};

using Mat mat = Cv2.ImRead("document.png");
PaddleOcrResult result = ocr.Run(mat);
Console.WriteLine(result.Text);

// Local model configuration — developer owns the directory structure
// Each wrapper update may require re-downloading model files
string modelsRoot = Path.Combine(AppContext.BaseDirectory, "models");

FullOcrModel models = new FullOcrModel(
    LocalDetectionModel.FromDirectory(
        Path.Combine(modelsRoot, "ch_PP-OCRv4_det_infer")),
    LocalClassificationModel.FromDirectory(
        Path.Combine(modelsRoot, "ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer")),
    LocalRecognitionModel.FromDirectory(
        Path.Combine(modelsRoot, "ch_PP-OCRv4_rec_infer"))
);

// Fails at runtime if any of the three directories is missing or stale
using PaddleOcrAll ocr = new PaddleOcrAll(models)
{
    AllowRotateDetection = true,
    Enable180Classification = true
};

using Mat mat = Cv2.ImRead("document.png");
PaddleOcrResult result = ocr.Run(mat);
Console.WriteLine(result.Text);

Imports System
Imports System.IO

' Local model configuration — developer owns the directory structure
' Each wrapper update may require re-downloading model files
Dim modelsRoot As String = Path.Combine(AppContext.BaseDirectory, "models")

Dim models As New FullOcrModel(
    LocalDetectionModel.FromDirectory(
        Path.Combine(modelsRoot, "ch_PP-OCRv4_det_infer")),
    LocalClassificationModel.FromDirectory(
        Path.Combine(modelsRoot, "ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer")),
    LocalRecognitionModel.FromDirectory(
        Path.Combine(modelsRoot, "ch_PP-OCRv4_rec_infer"))
)

' Fails at runtime if any of the three directories is missing or stale
Using ocr As New PaddleOcrAll(models) With {
    .AllowRotateDetection = True,
    .Enable180Classification = True
}

    Using mat As Mat = Cv2.ImRead("document.png")
        Dim result As PaddleOcrResult = ocr.Run(mat)
        Console.WriteLine(result.Text)
    End Using

End Using

Enfoque IronOCR:

// No model directories, no path configuration, no version matching
IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY";

var ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("document.png");

var result = ocr.Read(input);
Console.WriteLine(result.Text);

// No model directories, no path configuration, no version matching
IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY";

var ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("document.png");

var result = ocr.Read(input);
Console.WriteLine(result.Text);

Imports IronOcr

' No model directories, no path configuration, no version matching
IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY"

Dim ocr = New IronTesseract()

Using input As New OcrInput()
    input.LoadImage("document.png")

    Dim result = ocr.Read(input)
    Console.WriteLine(result.Text)
End Using

El árbol de directorio models/, las tres llamadas FromDirectory() y la preocupación de sincronización de versiones desaparecen. El motor IronOCR viene incluido en el paquete NuGet en el momento de la restauración y no requiere resolución de ruta en tiempo de ejecución. Consulta la guía de configuración de IronTesseract para opciones de inicialización, incluyendo la colocación de la llave de licencia en appsettings.json.

Consolidación del sistema de detección y reconocimiento en dos etapas

La canalización de rotación y orientación de PaddleOCR se configura a través de propiedades en PaddleOcrAll. Replicar este comportamiento en IronOCR utiliza los métodos de preprocesamiento de OcrInput, que manejan los mismos problemas del documento con una superficie de llamada más simple.

Enfoque PaddleOCR:

using Sdcb.PaddleOCR;
using Sdcb.PaddleOCR.Models.Online;
using OpenCvSharp;

// Separate async initialization step — blocks startup for 3-5 seconds on cold run
FullOcrModel models = await OnlineFullModels.EnglishV4.DownloadAsync();

using PaddleOcrAll ocr = new PaddleOcrAll(models)
{
    AllowRotateDetection = true,        // Enables 0/90/180/270 degree rotation detection
    Enable180Classification = true      // Additional pass for upside-down text
};

// OpenCV Mat required — no direct file path support
using Mat mat = Cv2.ImRead("rotated-scan.png");

if (mat.Empty())
{
    throw new FileNotFoundException("Image could not be loaded by OpenCvSharp");
}

// Three neural network passes: detection → classification → recognition
PaddleOcrResult result = ocr.Run(mat);

// Regions arrive in spatial order, not reading order
// Manual sort required for top-to-bottom, left-to-right output
var orderedRegions = result.Regions
    .OrderBy(r => r.Rect.Center.Y)
    .ThenBy(r => r.Rect.Center.X);

foreach (var region in orderedRegions)
{
    Console.WriteLine($"{region.Text} (confidence: {region.Score:P1})");
}

using Sdcb.PaddleOCR;
using Sdcb.PaddleOCR.Models.Online;
using OpenCvSharp;

// Separate async initialization step — blocks startup for 3-5 seconds on cold run
FullOcrModel models = await OnlineFullModels.EnglishV4.DownloadAsync();

using PaddleOcrAll ocr = new PaddleOcrAll(models)
{
    AllowRotateDetection = true,        // Enables 0/90/180/270 degree rotation detection
    Enable180Classification = true      // Additional pass for upside-down text
};

// OpenCV Mat required — no direct file path support
using Mat mat = Cv2.ImRead("rotated-scan.png");

if (mat.Empty())
{
    throw new FileNotFoundException("Image could not be loaded by OpenCvSharp");
}

// Three neural network passes: detection → classification → recognition
PaddleOcrResult result = ocr.Run(mat);

// Regions arrive in spatial order, not reading order
// Manual sort required for top-to-bottom, left-to-right output
var orderedRegions = result.Regions
    .OrderBy(r => r.Rect.Center.Y)
    .ThenBy(r => r.Rect.Center.X);

foreach (var region in orderedRegions)
{
    Console.WriteLine($"{region.Text} (confidence: {region.Score:P1})");
}

Imports Sdcb.PaddleOCR
Imports Sdcb.PaddleOCR.Models.Online
Imports OpenCvSharp

' Separate async initialization step — blocks startup for 3-5 seconds on cold run
Dim models As FullOcrModel = Await OnlineFullModels.EnglishV4.DownloadAsync()

Using ocr As New PaddleOcrAll(models) With {
    .AllowRotateDetection = True,        ' Enables 0/90/180/270 degree rotation detection
    .Enable180Classification = True      ' Additional pass for upside-down text
}

    ' OpenCV Mat required — no direct file path support
    Using mat As Mat = Cv2.ImRead("rotated-scan.png")

        If mat.Empty() Then
            Throw New FileNotFoundException("Image could not be loaded by OpenCvSharp")
        End If

        ' Three neural network passes: detection → classification → recognition
        Dim result As PaddleOcrResult = ocr.Run(mat)

        ' Regions arrive in spatial order, not reading order
        ' Manual sort required for top-to-bottom, left-to-right output
        Dim orderedRegions = result.Regions _
            .OrderBy(Function(r) r.Rect.Center.Y) _
            .ThenBy(Function(r) r.Rect.Center.X)

        For Each region In orderedRegions
            Console.WriteLine($"{region.Text} (confidence: {region.Score:P1})")
        Next
    End Using
End Using

Enfoque IronOCR:

using IronOcr;

IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY";

var ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("rotated-scan.png");
input.Deskew();    // Corrects rotation and skew automatically

var result = ocr.Read(input);

// Output is already in reading order — no sort needed
foreach (var page in result.Pages)
{
    foreach (var line in page.Lines)
    {
        Console.WriteLine($"{line.Text} (confidence: {line.Confidence}%)");
    }
}

using IronOcr;

IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY";

var ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("rotated-scan.png");
input.Deskew();    // Corrects rotation and skew automatically

var result = ocr.Read(input);

// Output is already in reading order — no sort needed
foreach (var page in result.Pages)
{
    foreach (var line in page.Lines)
    {
        Console.WriteLine($"{line.Text} (confidence: {line.Confidence}%)");
    }
}

Imports IronOcr

IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY"

Dim ocr As New IronTesseract()

Using input As New OcrInput()
    input.LoadImage("rotated-scan.png")
    input.Deskew() ' Corrects rotation and skew automatically

    Dim result = ocr.Read(input)

    ' Output is already in reading order — no sort needed
    For Each page In result.Pages
        For Each line In page.Lines
            Console.WriteLine($"{line.Text} (confidence: {line.Confidence}%)")
        Next
    Next
End Using

El método Deskew() de IronOCR maneja la detección de rotación como parte de la canalización de preprocesamiento. La colección de resultados Lines se entrega en orden de lectura por el motor de diseño Tesseract, eliminando el patrón de ordenamiento manual. La guía de corrección de la orientación de la imagen documenta toda la gama de opciones de rotación y corrección de la inclinación.

Eliminación de la selección de dispositivos GPU y CPU

Las aplicaciones de PaddleOCR que ejecutan inferencia en GPU tienen la mayor superficie de migración: el paquete NuGet de tiempo de ejecución de GPU, los requisitos previos del entorno CUDA/cuDNN y la llamada de configuración PaddleDevice.Gpu(). Todo esto se elimina durante la migración.

Enfoque PaddleOCR:

using Sdcb.PaddleOCR;
using Sdcb.PaddleOCR.Models.Online;
using Sdcb.PaddleInference;    // GPU configuration namespace
using OpenCvSharp;

// Prerequisites must exist on every deployment environment:
// - NVIDIA Driver 452.39+ (Windows) / 450.80.02+ (Linux)
// - CUDA Toolkit 11.8 (not 12.x — version must match exactly)
// - cuDNN 8.6.0+ placed in CUDA bin directory
// - dotnet add package Sdcb.PaddleInference.runtime.win64.cuda118

FullOcrModel models = await OnlineFullModels.ChineseV4.DownloadAsync();

// GPU device 0, 1000MB initial memory pool
// Throws native load exception if CUDA_PATH not set or cuDNN DLL missing
using PaddleOcrAll ocr = new PaddleOcrAll(models, PaddleDevice.Gpu(deviceId: 0))
{
    AllowRotateDetection = true,
    Enable180Classification = true
};

using Mat mat = Cv2.ImRead("scanned-batch.png");
PaddleOcrResult result = ocr.Run(mat);

Console.WriteLine($"Text regions: {result.Regions.Length}");
Console.WriteLine(result.Text);

using Sdcb.PaddleOCR;
using Sdcb.PaddleOCR.Models.Online;
using Sdcb.PaddleInference;    // GPU configuration namespace
using OpenCvSharp;

// Prerequisites must exist on every deployment environment:
// - NVIDIA Driver 452.39+ (Windows) / 450.80.02+ (Linux)
// - CUDA Toolkit 11.8 (not 12.x — version must match exactly)
// - cuDNN 8.6.0+ placed in CUDA bin directory
// - dotnet add package Sdcb.PaddleInference.runtime.win64.cuda118

FullOcrModel models = await OnlineFullModels.ChineseV4.DownloadAsync();

// GPU device 0, 1000MB initial memory pool
// Throws native load exception if CUDA_PATH not set or cuDNN DLL missing
using PaddleOcrAll ocr = new PaddleOcrAll(models, PaddleDevice.Gpu(deviceId: 0))
{
    AllowRotateDetection = true,
    Enable180Classification = true
};

using Mat mat = Cv2.ImRead("scanned-batch.png");
PaddleOcrResult result = ocr.Run(mat);

Console.WriteLine($"Text regions: {result.Regions.Length}");
Console.WriteLine(result.Text);

Imports Sdcb.PaddleOCR
Imports Sdcb.PaddleOCR.Models.Online
Imports Sdcb.PaddleInference    ' GPU configuration namespace
Imports OpenCvSharp

' Prerequisites must exist on every deployment environment:
' - NVIDIA Driver 452.39+ (Windows) / 450.80.02+ (Linux)
' - CUDA Toolkit 11.8 (not 12.x — version must match exactly)
' - cuDNN 8.6.0+ placed in CUDA bin directory
' - dotnet add package Sdcb.PaddleInference.runtime.win64.cuda118

Dim models As FullOcrModel = Await OnlineFullModels.ChineseV4.DownloadAsync()

' GPU device 0, 1000MB initial memory pool
' Throws native load exception if CUDA_PATH not set or cuDNN DLL missing
Using ocr As New PaddleOcrAll(models, PaddleDevice.Gpu(deviceId:=0)) With {
    .AllowRotateDetection = True,
    .Enable180Classification = True
}

    Using mat As Mat = Cv2.ImRead("scanned-batch.png")
        Dim result As PaddleOcrResult = ocr.Run(mat)

        Console.WriteLine($"Text regions: {result.Regions.Length}")
        Console.WriteLine(result.Text)
    End Using
End Using

Enfoque IronOCR:

El enfoque de IronOCR es idéntico al ejemplo anterior: IronTesseract maneja este escenario con la misma llamada API. No se requieren paquetes de GPU, ni requisitos previos de CUDA, ni selección de dispositivo. Reemplace new PaddleOcrAll(models, PaddleDevice.Gpu(deviceId: 0)) con new IronTesseract() y elimine toda la configuración relacionada con GPU.

IronOCR ofrece un tiempo de procesamiento de 150 a 300 ms por imagen en la CPU, más rápido que PaddleOCR en la CPU (300-500 ms) y suficiente para la mayoría de las cargas de trabajo de API web y procesamiento de documentos sin necesidad de infraestructura de GPU. Para escenarios de alto rendimiento, la guía de optimización de velocidad abarca opciones de configuración que incluyen la gestión de subprocesos y el ajuste del modo de segmentación de páginas.

Extracción de datos de documentos estructurados

PaddleOCR devuelve una matriz plana de objetos PaddleOcrResultRegion ordenados espacialmente, no por flujo de lectura. La extracción de la estructura a nivel de párrafo o de línea requiere una lógica de agrupación manual basada en la proximidad de los cuadros delimitadores.IronOCR proporciona un árbol de resultados jerárquico con el orden de lectura garantizado.

Enfoque PaddleOCR:

using Sdcb.PaddleOCR;
using Sdcb.PaddleOCR.Models.Online;
using OpenCvSharp;
using System.Collections.Generic;

FullOcrModel models = await OnlineFullModels.EnglishV4.DownloadAsync();
using PaddleOcrAll ocr = new PaddleOcrAll(models);
using Mat mat = Cv2.ImRead("invoice.png");

PaddleOcrResult result = ocr.Run(mat);

// No paragraph or line grouping — must implement manually
// Group regions into lines by proximity on the Y axis
var lineGroups = new Dictionary<int, List<PaddleOcrResultRegion>>();

foreach (var region in result.Regions)
{
    // Round Y center to nearest 15 pixels to approximate line grouping
    int lineKey = (int)(region.Rect.Center.Y / 15) * 15;

    if (!lineGroups.ContainsKey(lineKey))
        lineGroups[lineKey] = new List<PaddleOcrResultRegion>();

    lineGroups[lineKey].Add(region);
}

// Sort lines top to bottom, then regions left to right within each line
foreach (var line in lineGroups.OrderBy(kv => kv.Key))
{
    var lineText = string.Join(" ", line.Value
        .OrderBy(r => r.Rect.Center.X)
        .Select(r => r.Text));

    Console.WriteLine(lineText);
}

using Sdcb.PaddleOCR;
using Sdcb.PaddleOCR.Models.Online;
using OpenCvSharp;
using System.Collections.Generic;

FullOcrModel models = await OnlineFullModels.EnglishV4.DownloadAsync();
using PaddleOcrAll ocr = new PaddleOcrAll(models);
using Mat mat = Cv2.ImRead("invoice.png");

PaddleOcrResult result = ocr.Run(mat);

// No paragraph or line grouping — must implement manually
// Group regions into lines by proximity on the Y axis
var lineGroups = new Dictionary<int, List<PaddleOcrResultRegion>>();

foreach (var region in result.Regions)
{
    // Round Y center to nearest 15 pixels to approximate line grouping
    int lineKey = (int)(region.Rect.Center.Y / 15) * 15;

    if (!lineGroups.ContainsKey(lineKey))
        lineGroups[lineKey] = new List<PaddleOcrResultRegion>();

    lineGroups[lineKey].Add(region);
}

// Sort lines top to bottom, then regions left to right within each line
foreach (var line in lineGroups.OrderBy(kv => kv.Key))
{
    var lineText = string.Join(" ", line.Value
        .OrderBy(r => r.Rect.Center.X)
        .Select(r => r.Text));

    Console.WriteLine(lineText);
}

Imports Sdcb.PaddleOCR
Imports Sdcb.PaddleOCR.Models.Online
Imports OpenCvSharp
Imports System.Collections.Generic

Dim models As FullOcrModel = Await OnlineFullModels.EnglishV4.DownloadAsync()
Using ocr As New PaddleOcrAll(models)
    Using mat As Mat = Cv2.ImRead("invoice.png")
        Dim result As PaddleOcrResult = ocr.Run(mat)

        ' No paragraph or line grouping — must implement manually
        ' Group regions into lines by proximity on the Y axis
        Dim lineGroups As New Dictionary(Of Integer, List(Of PaddleOcrResultRegion))()

        For Each region In result.Regions
            ' Round Y center to nearest 15 pixels to approximate line grouping
            Dim lineKey As Integer = CInt(region.Rect.Center.Y / 15) * 15

            If Not lineGroups.ContainsKey(lineKey) Then
                lineGroups(lineKey) = New List(Of PaddleOcrResultRegion)()
            End If

            lineGroups(lineKey).Add(region)
        Next

        ' Sort lines top to bottom, then regions left to right within each line
        For Each line In lineGroups.OrderBy(Function(kv) kv.Key)
            Dim lineText As String = String.Join(" ", line.Value _
                .OrderBy(Function(r) r.Rect.Center.X) _
                .Select(Function(r) r.Text))

            Console.WriteLine(lineText)
        Next
    End Using
End Using

Enfoque IronOCR:

using IronOcr;

IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY";

var ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("invoice.png");

var result = ocr.Read(input);

// Hierarchical structure: Pages → Paragraphs → Lines → Words → Characters
// All delivered in reading order by the layout engine
foreach (var page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Page {page.PageNumber} — {page.Words.Count} words");

    foreach (var paragraph in page.Paragraphs)
    {
        Console.WriteLine($"  Paragraph at ({paragraph.X}, {paragraph.Y}):");
        Console.WriteLine($"  {paragraph.Text}");
    }
}

using IronOcr;

IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY";

var ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("invoice.png");

var result = ocr.Read(input);

// Hierarchical structure: Pages → Paragraphs → Lines → Words → Characters
// All delivered in reading order by the layout engine
foreach (var page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Page {page.PageNumber} — {page.Words.Count} words");

    foreach (var paragraph in page.Paragraphs)
    {
        Console.WriteLine($"  Paragraph at ({paragraph.X}, {paragraph.Y}):");
        Console.WriteLine($"  {paragraph.Text}");
    }
}

Imports IronOcr

IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY"

Dim ocr As New IronTesseract()

Using input As New OcrInput()
    input.LoadImage("invoice.png")

    Dim result = ocr.Read(input)

    ' Hierarchical structure: Pages → Paragraphs → Lines → Words → Characters
    ' All delivered in reading order by the layout engine
    For Each page In result.Pages
        Console.WriteLine($"Page {page.PageNumber} — {page.Words.Count} words")

        For Each paragraph In page.Paragraphs
            Console.WriteLine($"  Paragraph at ({paragraph.X}, {paragraph.Y}):")
            Console.WriteLine($"  {paragraph.Text}")
        Next
    Next
End Using

La aproximación manual de agrupación de líneas —que consiste en redondear las coordenadas Y al tamaño de un cubo de píxeles— se sustituye por la segmentación de párrafos integrada del motor de maquetación Tesseract. Las coordenadas de cuadro delimitador están disponibles en cada nivel de la jerarquía a través de paragraph.X, paragraph.Y, paragraph.Width y paragraph.Height. Consulte la guía de resultados estructurados y el tutorial sobre cómo leer texto de imágenes para obtener una cobertura completa del árbol de resultados.

Generación de PDF con capacidad de búsqueda

PaddleOCR no genera ningún archivo PDF. Generar un PDF buscable a partir de los resultados de PaddleOCR requiere una biblioteca PDF separada, mapeo manual de coordenadas de region.Rect a unidades de página PDF y una inyección de capa de texto invisible.IronOCR genera un PDF con capacidad de búsqueda directamente a partir del resultado del OCR.

Enfoque PaddleOCR:

using Sdcb.PaddleOCR;
using Sdcb.PaddleOCR.Models.Online;
using OpenCvSharp;
// Requires additional package: PdfSharp, iTextSharp, or similar
// Manual coordinate remapping from OpenCV pixel space to PDF point space

FullOcrModel models = await OnlineFullModels.EnglishV4.DownloadAsync();
using PaddleOcrAll ocr = new PaddleOcrAll(models);
using Mat mat = Cv2.ImRead("scanned-page.png");

PaddleOcrResult paddleResult = ocr.Run(mat);

// No built-in searchable PDF output — must build with external library
// region.Rect coordinates are in pixel space, PDF uses points (1 point = 1/72 inch)
// DPI conversion required for coordinate mapping
float dpiScale = 72.0f / 96.0f;  // Assuming 96 DPI source image

// ... hundreds of lines of PDF construction code using external library ...
// This is permanent maintenance, not a one-time cost
Console.WriteLine("Searchable PDF output requires external PDF library and coordinate mapping.");

using Sdcb.PaddleOCR;
using Sdcb.PaddleOCR.Models.Online;
using OpenCvSharp;
// Requires additional package: PdfSharp, iTextSharp, or similar
// Manual coordinate remapping from OpenCV pixel space to PDF point space

FullOcrModel models = await OnlineFullModels.EnglishV4.DownloadAsync();
using PaddleOcrAll ocr = new PaddleOcrAll(models);
using Mat mat = Cv2.ImRead("scanned-page.png");

PaddleOcrResult paddleResult = ocr.Run(mat);

// No built-in searchable PDF output — must build with external library
// region.Rect coordinates are in pixel space, PDF uses points (1 point = 1/72 inch)
// DPI conversion required for coordinate mapping
float dpiScale = 72.0f / 96.0f;  // Assuming 96 DPI source image

// ... hundreds of lines of PDF construction code using external library ...
// This is permanent maintenance, not a one-time cost
Console.WriteLine("Searchable PDF output requires external PDF library and coordinate mapping.");

Imports Sdcb.PaddleOCR
Imports Sdcb.PaddleOCR.Models.Online
Imports OpenCvSharp
' Requires additional package: PdfSharp, iTextSharp, or similar
' Manual coordinate remapping from OpenCV pixel space to PDF point space

Dim models As FullOcrModel = Await OnlineFullModels.EnglishV4.DownloadAsync()
Using ocr As New PaddleOcrAll(models)
    Using mat As Mat = Cv2.ImRead("scanned-page.png")
        Dim paddleResult As PaddleOcrResult = ocr.Run(mat)
    End Using
End Using

' No built-in searchable PDF output — must build with external library
' region.Rect coordinates are in pixel space, PDF uses points (1 point = 1/72 inch)
' DPI conversion required for coordinate mapping
Dim dpiScale As Single = 72.0F / 96.0F  ' Assuming 96 DPI source image

' ... hundreds of lines of PDF construction code using external library ...
' This is permanent maintenance, not a one-time cost
Console.WriteLine("Searchable PDF output requires external PDF library and coordinate mapping.")

Enfoque IronOCR:

using IronOcr;

IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY";

var ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("scanned-page.png");
input.Deskew();
input.DeNoise();

var result = ocr.Read(input);

// Searchable PDF in one line — no external PDF library, no coordinate mapping
result.SaveAsSearchablePdf("searchable-output.pdf");

Console.WriteLine($"Searchable PDF created. Confidence: {result.Confidence}%");

using IronOcr;

IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY";

var ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("scanned-page.png");
input.Deskew();
input.DeNoise();

var result = ocr.Read(input);

// Searchable PDF in one line — no external PDF library, no coordinate mapping
result.SaveAsSearchablePdf("searchable-output.pdf");

Console.WriteLine($"Searchable PDF created. Confidence: {result.Confidence}%");

Imports IronOcr

IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY"

Dim ocr As New IronTesseract()

Using input As New OcrInput()
    input.LoadImage("scanned-page.png")
    input.Deskew()
    input.DeNoise()

    Dim result = ocr.Read(input)

    ' Searchable PDF in one line — no external PDF library, no coordinate mapping
    result.SaveAsSearchablePdf("searchable-output.pdf")

    Console.WriteLine($"Searchable PDF created. Confidence: {result.Confidence}%")
End Using

El problema del mapeo de coordenadas —convertir las coordenadas de píxeles de OpenCV al espacio de puntos PDF con la resolución DPI correcta— no existe en IronOCR. La guía en formato PDF, que permite realizar búsquedas, abarca la impresión de documentos de varias páginas, los archivos PDF protegidos con contraseña y la configuración de la calidad de impresión. Para los equipos que digitalizan archivos escaneados o que crean sistemas de conversión de fax a PDF con capacidad de búsqueda, esta única llamada a un método sustituye lo que de otro modo sería un proyecto de integración sustancial.

Procesamiento por lotes de TIFF multifotograma

Los archivos TIFF de varias páginas aparecen con frecuencia en los flujos de trabajo de escaneo de documentos. PaddleOCR no tiene soporte directo para múltiples marcos TIFF — cada marco debe extraerse individualmente usando una biblioteca de imágenes externa y cargarse como un Mat separado.IronOCR maneja archivos TIFF multifotograma de forma nativa.

Enfoque PaddleOCR:

using Sdcb.PaddleOCR;
using Sdcb.PaddleOCR.Models.Online;
using OpenCvSharp;
using System.Drawing;  // For multi-frame TIFF extraction
using System.Drawing.Imaging;
using System.Text;

FullOcrModel models = await OnlineFullModels.EnglishV4.DownloadAsync();
using PaddleOcrAll ocr = new PaddleOcrAll(models);

var fullText = new StringBuilder();

// Must use System.Drawing to extract individual TIFF frames
// OpenCvSharp cannot enumerate TIFF frames directly
using var tiff = Image.FromFile("multipage-scan.tiff");
FrameDimension dimension = new FrameDimension(tiff.FrameDimensionsList[0]);
int frameCount = tiff.GetFrameCount(dimension);

for (int i = 0; i < frameCount; i++)
{
    tiff.SelectActiveFrame(dimension, i);

    // Save frame to temp file — OpenCvSharp needs a file path
    string tempPath = Path.GetTempFileName() + ".png";
    tiff.Save(tempPath, ImageFormat.Png);

    try
    {
        using Mat mat = Cv2.ImRead(tempPath);
        PaddleOcrResult result = ocr.Run(mat);
        fullText.AppendLine($"=== Frame {i + 1} ===");
        fullText.AppendLine(result.Text);
    }
    finally
    {
        File.Delete(tempPath);  // Must clean up temp files
    }
}

Console.WriteLine(fullText.ToString());

using Sdcb.PaddleOCR;
using Sdcb.PaddleOCR.Models.Online;
using OpenCvSharp;
using System.Drawing;  // For multi-frame TIFF extraction
using System.Drawing.Imaging;
using System.Text;

FullOcrModel models = await OnlineFullModels.EnglishV4.DownloadAsync();
using PaddleOcrAll ocr = new PaddleOcrAll(models);

var fullText = new StringBuilder();

// Must use System.Drawing to extract individual TIFF frames
// OpenCvSharp cannot enumerate TIFF frames directly
using var tiff = Image.FromFile("multipage-scan.tiff");
FrameDimension dimension = new FrameDimension(tiff.FrameDimensionsList[0]);
int frameCount = tiff.GetFrameCount(dimension);

for (int i = 0; i < frameCount; i++)
{
    tiff.SelectActiveFrame(dimension, i);

    // Save frame to temp file — OpenCvSharp needs a file path
    string tempPath = Path.GetTempFileName() + ".png";
    tiff.Save(tempPath, ImageFormat.Png);

    try
    {
        using Mat mat = Cv2.ImRead(tempPath);
        PaddleOcrResult result = ocr.Run(mat);
        fullText.AppendLine($"=== Frame {i + 1} ===");
        fullText.AppendLine(result.Text);
    }
    finally
    {
        File.Delete(tempPath);  // Must clean up temp files
    }
}

Console.WriteLine(fullText.ToString());

Imports Sdcb.PaddleOCR
Imports Sdcb.PaddleOCR.Models.Online
Imports OpenCvSharp
Imports System.Drawing  ' For multi-frame TIFF extraction
Imports System.Drawing.Imaging
Imports System.Text

Dim models As FullOcrModel = Await OnlineFullModels.EnglishV4.DownloadAsync()
Using ocr As New PaddleOcrAll(models)
    Dim fullText As New StringBuilder()

    ' Must use System.Drawing to extract individual TIFF frames
    ' OpenCvSharp cannot enumerate TIFF frames directly
    Using tiff As Image = Image.FromFile("multipage-scan.tiff")
        Dim dimension As New FrameDimension(tiff.FrameDimensionsList(0))
        Dim frameCount As Integer = tiff.GetFrameCount(dimension)

        For i As Integer = 0 To frameCount - 1
            tiff.SelectActiveFrame(dimension, i)

            ' Save frame to temp file — OpenCvSharp needs a file path
            Dim tempPath As String = Path.GetTempFileName() & ".png"
            tiff.Save(tempPath, ImageFormat.Png)

            Try
                Using mat As Mat = Cv2.ImRead(tempPath)
                    Dim result As PaddleOcrResult = ocr.Run(mat)
                    fullText.AppendLine($"=== Frame {i + 1} ===")
                    fullText.AppendLine(result.Text)
                End Using
            Finally
                File.Delete(tempPath)  ' Must clean up temp files
            End Try
        Next
    End Using

    Console.WriteLine(fullText.ToString())
End Using

Enfoque IronOCR:

using IronOcr;

IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY";

var ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrInput();
input.LoadImageFrames("multipage-scan.tiff");  // All frames in one call

var result = ocr.Read(input);

foreach (var page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"=== Frame {page.PageNumber} ===");
    Console.WriteLine(page.Text);
}

// Optionally save the entire multi-frame result as searchable PDF
result.SaveAsSearchablePdf("multipage-searchable.pdf");

using IronOcr;

IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY";

var ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrInput();
input.LoadImageFrames("multipage-scan.tiff");  // All frames in one call

var result = ocr.Read(input);

foreach (var page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"=== Frame {page.PageNumber} ===");
    Console.WriteLine(page.Text);
}

// Optionally save the entire multi-frame result as searchable PDF
result.SaveAsSearchablePdf("multipage-searchable.pdf");

Imports IronOcr

IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY"

Dim ocr As New IronTesseract()

Using input As New OcrInput()
    input.LoadImageFrames("multipage-scan.tiff")  ' All frames in one call

    Dim result = ocr.Read(input)

    For Each page In result.Pages
        Console.WriteLine($"=== Frame {page.PageNumber} ===")
        Console.WriteLine(page.Text)
    Next

    ' Optionally save the entire multi-frame result as searchable PDF
    result.SaveAsSearchablePdf("multipage-searchable.pdf")
End Using

El bucle de extracción de cuadros, la dependencia System.Drawing, la creación de archivos temporales y la lógica de limpieza son eliminados.IronOCR carga todos los marcos en una sola llamada LoadImageFrames() y expone cada marco como Page en el resultado. La guía de entrada de archivos TIFF y GIF abarca las opciones de carga de múltiples fotogramas, los rangos de fotogramas selectivos y las consideraciones de memoria para archivos TIFF grandes.

Problema 1: Discrepancia en la escala de confianza

PaddleOCR: La confianza de la región es un float de 0.0 a 1.0. Un umbral común es region.Score >= 0.8 para filtrar detecciones de baja calidad.

Solución: La confianza de IronOCR es un porcentaje de int de 0 a 100. Multiplique el umbral de PaddleOCR por 100:

// PaddleOCR: filter at 0.8
var highConfidence = result.Regions.Where(r => r.Score >= 0.8);

//IronOCR equivalent: filter at 80
var highConfidence = result.Pages
    .SelectMany(p => p.Words)
    .Where(w => w.Confidence >= 80);

// PaddleOCR: filter at 0.8
var highConfidence = result.Regions.Where(r => r.Score >= 0.8);

//IronOCR equivalent: filter at 80
var highConfidence = result.Pages
    .SelectMany(p => p.Words)
    .Where(w => w.Confidence >= 80);

' PaddleOCR: filter at 0.8
Dim highConfidence = result.Regions.Where(Function(r) r.Score >= 0.8)

' IronOCR equivalent: filter at 80
Dim highConfidence = result.Pages _
    .SelectMany(Function(p) p.Words) _
    .Where(Function(w) w.Confidence >= 80)

La confianza a nivel de documento está disponible como result.Confidence para un filtrado rápido de calidad. La guía de puntuaciones de confianza abarca umbrales por palabra y a nivel de documento.

Número 2: Supuestos sobre el orden de lectura

PaddleOCR: result.Regions se ordena por secuencia de detección, no por orden de lectura. Cualquier código que consuma result.Text esperando salida de arriba hacia abajo, de izquierda a derecha, depende del patrón de ordenamiento manual utilizado en los ejemplos de PaddleOCR.

Solución: El de IronOCRresult.Text ya está en orden de lectura. Eliminar la clasificación manual. Para los casos donde el ordenamiento se utilizó para construir una salida línea por línea, utilice result.Pages[0].Lines directamente:

// PaddleOCR: manual sort required for reading order
var lines = result.Regions
    .OrderBy(r => r.Rect.Center.Y)
    .ThenBy(r => r.Rect.Center.X)
    .Select(r => r.Text);

// IronOCR: reading order is the default
var lines = result.Pages[0].Lines.Select(l => l.Text);

// PaddleOCR: manual sort required for reading order
var lines = result.Regions
    .OrderBy(r => r.Rect.Center.Y)
    .ThenBy(r => r.Rect.Center.X)
    .Select(r => r.Text);

// IronOCR: reading order is the default
var lines = result.Pages[0].Lines.Select(l => l.Text);

Imports System.Linq

' PaddleOCR: manual sort required for reading order
Dim lines = result.Regions _
    .OrderBy(Function(r) r.Rect.Center.Y) _
    .ThenBy(Function(r) r.Rect.Center.X) _
    .Select(Function(r) r.Text)

' IronOCR: reading order is the default
Dim lines = result.Pages(0).Lines.Select(Function(l) l.Text)

Problema 3: Código de conversión de matriz de OpenCV

PaddleOCR: Algunas bases de código contienen métodos de ayuda que cargan imágenes desde flujos o matrices de bytes primero escribiendo en un archivo temporal y luego llamando a Cv2.ImRead(). Estos patrones existen porque Cv2.ImRead() solo acepta rutas de archivo.

Solución: OcrInput de IronOCR acepta flujos y matrices de bytes directamente. Elimine el archivo intermedio temporal:

// PaddleOCR: stream → temp file → Mat → OCR
string tempPath = Path.GetTempFileName() + ".png";
using (var fs = File.Create(tempPath))
    await imageStream.CopyToAsync(fs);
using Mat mat = Cv2.ImRead(tempPath);
PaddleOcrResult result = ocr.Run(mat);
File.Delete(tempPath);

// IronOCR: stream → OCR (no temp file)
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage(imageStream);
var result = ocr.Read(input);

// PaddleOCR: stream → temp file → Mat → OCR
string tempPath = Path.GetTempFileName() + ".png";
using (var fs = File.Create(tempPath))
    await imageStream.CopyToAsync(fs);
using Mat mat = Cv2.ImRead(tempPath);
PaddleOcrResult result = ocr.Run(mat);
File.Delete(tempPath);

// IronOCR: stream → OCR (no temp file)
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage(imageStream);
var result = ocr.Read(input);

Imports System.IO
Imports OpenCvSharp
Imports IronOcr

' PaddleOCR: stream → temp file → Mat → OCR
Dim tempPath As String = Path.GetTempFileName() & ".png"
Using fs = File.Create(tempPath)
    Await imageStream.CopyToAsync(fs)
End Using
Using mat As Mat = Cv2.ImRead(tempPath)
    Dim result As PaddleOcrResult = ocr.Run(mat)
End Using
File.Delete(tempPath)

' IronOCR: stream → OCR (no temp file)
Using input As New OcrInput()
    input.LoadImage(imageStream)
    Dim result = ocr.Read(input)
End Using

La guía de entrada de flujos abarca la carga de flujos desde respuestas HTTP, blobs de bases de datos y flujos en memoria.

Problema 4: Eliminación del patrón de inicialización asíncrona

PaddleOCR: La inicialización del motor es asíncrona porque la descarga del modelo implica E/S de red. Esto fuerza la asincronía en toda la cadena de llamadas, lo que puede resultar problemático en contextos síncronos como constructores o controladores de eventos no asíncronos.

Solución: La inicialización de IronOCR es síncrona. new IronTesseract() no realiza E/S. Elimine el await y el modificador async de cualquier método cuya única operación asíncrona fuera la descarga del modelo:

// PaddleOCR: async forced by model download
public async Task<string> ExtractTextAsync(string imagePath)
{
    FullOcrModel models = await OnlineFullModels.EnglishV4.DownloadAsync();
    using PaddleOcrAll ocr = new PaddleOcrAll(models);
    using Mat mat = Cv2.ImRead(imagePath);
    return ocr.Run(mat).Text;
}

// IronOCR: synchronous — no async required unless the caller needs it
public string ExtractText(string imagePath)
{
    var ocr = new IronTesseract();
    using var input = new OcrInput();
    input.LoadImage(imagePath);
    return ocr.Read(input).Text;
}

// PaddleOCR: async forced by model download
public async Task<string> ExtractTextAsync(string imagePath)
{
    FullOcrModel models = await OnlineFullModels.EnglishV4.DownloadAsync();
    using PaddleOcrAll ocr = new PaddleOcrAll(models);
    using Mat mat = Cv2.ImRead(imagePath);
    return ocr.Run(mat).Text;
}

// IronOCR: synchronous — no async required unless the caller needs it
public string ExtractText(string imagePath)
{
    var ocr = new IronTesseract();
    using var input = new OcrInput();
    input.LoadImage(imagePath);
    return ocr.Read(input).Text;
}

Imports System.Threading.Tasks

' PaddleOCR: async forced by model download
Public Async Function ExtractTextAsync(imagePath As String) As Task(Of String)
    Dim models As FullOcrModel = Await OnlineFullModels.EnglishV4.DownloadAsync()
    Using ocr As New PaddleOcrAll(models)
        Using mat As Mat = Cv2.ImRead(imagePath)
            Return ocr.Run(mat).Text
        End Using
    End Using
End Function

' IronOCR: synchronous — no async required unless the caller needs it
Public Function ExtractText(imagePath As String) As String
    Dim ocr As New IronTesseract()
    Using input As New OcrInput()
        input.LoadImage(imagePath)
        Return ocr.Read(input).Text
    End Using
End Function

IronOCR también proporciona soporte asíncrono nativo a través de ocr.ReadAsync(input) cuando se necesita ejecución no bloqueante en un contexto asíncrono.

Problema 5: Limpieza del paso de compilación de Docker

PaddleOCR: El Dockerfile contiene apt-get install libopencv-dev, una instrucción COPY models/ /app/models/ y a menudo un paso de pre-descarga del modelo RUN. La imagen base es con frecuencia la imagen NVIDIA CUDA para implementaciones GPU.

Solución: Eliminar todas las instrucciones del Dockerfile específicas de PaddleOCR. La imagen Docker de IronOCR no requiere ninguna imagen base especial ni ningún paso de copia de modelo:

# PaddleOCR Dockerfile (remove all of this)
FROM nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-runtime-ubuntu22.04
RUN apt-get update && apt-get install -y libopencv-dev libgdiplus
COPY models/ /app/models/
COPY . /app

#IronOCR Dockerfile (clean)
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:8.0
COPY . /app
WORKDIR /app
ENTRYPOINT ["dotnet", "YourApp.dll"]

La imagen resultante reduce su tamaño de aproximadamente 1,5 GB a aproximadamente 400 MB. La guía de implementación de Docker cubre los requisitos de las bibliotecas de Linux y las compilaciones multiarquitectura.

Problema 6: Invalidación de la caché del modelo CI/CD

PaddleOCR: Las canalizaciones de CI/CD que almacenan en caché el paso de restauración de NuGet deben gestionar por separado el almacenamiento en caché de los archivos del modelo. Un patrón común es almacenar en caché una carpeta models/ entre ejecuciones. Cuando se actualiza la versión del envoltorio, la clave de caché cambia y los modelos deben volver a descargarse de los servidores de Baidu, lo que añade entre 30 y 60 segundos al proceso.

Solución:IronOCR no tiene directorio de caché de modelos. La única caché necesaria es la caché estándar de paquetes NuGet . Sin paso de caché separado, sin invalidación de caché en actualizaciones de envoltura, sin descarga desde servidores de terceros durante la CI:

# Remove from CI/CD pipeline:
# - name: Cache PaddleOCR models
#   uses: actions/cache@v3
#   with:
#     path: models/
#     key: paddleocr-models-${{env.PADDLEOCR_VERSION}}

#IronOCR only needs standard NuGet caching:
- name: Cache NuGet packages
  uses: actions/cache@v3
  with:
    path: ~/.nuget/packages
    key: nuget-${{hashFiles('**/*.csproj')}}

# Remove from CI/CD pipeline:
# - name: Cache PaddleOCR models
#   uses: actions/cache@v3
#   with:
#     path: models/
#     key: paddleocr-models-${{env.PADDLEOCR_VERSION}}

#IronOCR only needs standard NuGet caching:
- name: Cache NuGet packages
  uses: actions/cache@v3
  with:
    path: ~/.nuget/packages
    key: nuget-${{hashFiles('**/*.csproj')}}

Pre-Migración

Antes de realizar cualquier cambio, revise el código fuente para identificar todos los usos de PaddleOCR:

# Find all PaddleOCR namespace imports
grep -rn "using Sdcb.PaddleOCR" --include="*.cs" .

# Find all OpenCvSharp imports (added as PaddleOCR dependency)
grep -rn "using OpenCvSharp" --include="*.cs" .

# Find all Mat usage patterns
grep -rn "Cv2\.ImRead\|new Mat\|Mat mat" --include="*.cs" .

# Find all async model download calls
grep -rn "DownloadAsync\|OnlineFullModels\|LocalDetectionModel" --include="*.cs" .

# Find all GPU device configuration
grep -rn "PaddleDevice\|EnableUseGpu\|cuda" --include="*.cs" .

# Find all result region access patterns
grep -rn "result\.Regions\|region\.Score\|region\.Rect" --include="*.cs" .

# Locate model directory references in configuration files
grep -rn "PP-OCRv4\|cls_infer\|det_infer\|rec_infer" --include="*.cs" --include="*.json" --include="*.yaml" .

# Find all PaddleOCR namespace imports
grep -rn "using Sdcb.PaddleOCR" --include="*.cs" .

# Find all OpenCvSharp imports (added as PaddleOCR dependency)
grep -rn "using OpenCvSharp" --include="*.cs" .

# Find all Mat usage patterns
grep -rn "Cv2\.ImRead\|new Mat\|Mat mat" --include="*.cs" .

# Find all async model download calls
grep -rn "DownloadAsync\|OnlineFullModels\|LocalDetectionModel" --include="*.cs" .

# Find all GPU device configuration
grep -rn "PaddleDevice\|EnableUseGpu\|cuda" --include="*.cs" .

# Find all result region access patterns
grep -rn "result\.Regions\|region\.Score\|region\.Rect" --include="*.cs" .

# Locate model directory references in configuration files
grep -rn "PP-OCRv4\|cls_infer\|det_infer\|rec_infer" --include="*.cs" --include="*.json" --include="*.yaml" .

Inventarie los directorios del modelo y anote el tamaño total. Identifique qué modelos de idioma están en uso (chino, inglés, japonés, etc.) para determinar qué paquetes IronOcr.Languages.* agregar. Tenga en cuenta si la configuración de la GPU está presente; esos archivos son los que tienen mayor superficie que limpiar.

Migración de código

1. Elimine Sdcb.PaddleOCR, Sdcb.PaddleOCR.Models.Online, Sdcb.PaddleInference.runtime.*, OpenCvSharp4 y OpenCvSharp4.runtime.* del archivo .csproj
2. Agregue IronOcr al archivo .csproj
3. Agregue paquetes IronOcr.Languages.* para cada idioma no inglés descargado previamente como modelo PaddleOCR
4. Reemplace todas las directivas using Sdcb.PaddleOCR* y using OpenCvSharp por using IronOcr
5. Agregue IronOcr.License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY"; al inicio de la aplicación
6. Reemplace FullOcrModel models = await OnlineFullModels.*.DownloadAsync() con nada — elimine completamente la línea
7. Reemplace new PaddleOcrAll(models) con new IronTesseract()
8. Reemplace new PaddleOcrAll(models, PaddleDevice.Gpu(deviceId: 0)) con new IronTesseract()
9. Replace Mat mat = Cv2.ImRead(path) with var input = new OcrInput(); input.LoadImage(ruta);
10. Reemplace ocr.Run(mat) con ocr.Read(input)
11. Reemplace el acceso result.Regions con result.Pages[0].Lines o result.Pages[0].Words
12. Reemplace region.Score >= threshold con word.Confidence >= threshold * 100
13. Reemplace region.Rect.Center.X / .Center.Y con word.X / word.Y
14. Eliminar la lógica de ordenación manual: la salida de IronOCR ya está en orden de lectura.
15. Elimine el directorio models/ y todos los archivos de modelo del repositorio y los scripts de implementación

Posmigración

• Verifique que dotnet build tenga éxito con cero referencias a Sdcb.*, OpenCvSharp o PaddleInference en el resultado de la compilación
• Ejecutar el OCR en el mismo conjunto de documentos representativos utilizado para validar la salida de PaddleOCR y comparar la precisión del texto.
• Confirme que los valores de confianza se estén leyendo como números enteros de 0 a 100 (no como números de coma flotante de 0 a 1) en todos los puntos de filtrado.
• Verifique que el orden de lectura sea correcto sin ordenar manualmente; revise específicamente los diseños de varias columnas y de facturas.
• Pruebe que la compilación de la imagen muy Docker se complete sin la imagen base de CUDA o apt-get install libopencv-dev
• Confirma que el tamaño de la imagen de Docker sea inferior a 500 MB.
• Ejecuta la canalización de CI/CD de principio a fin y verifica que no se produzcan descargas externas durante la compilación.
• Prueba de implementación aislada: verifica que la aplicación se inicie y procese documentos sin conexiones de red salientes.
• Para cualquier entrada TIFF de múltiples fotogramas, verifique que todos los fotogramas se procesen y que el número de fotogramas coincida con el archivo de origen.
• Para cualquier entrada de PDF, verifique que input.LoadPdf() produzca la misma cantidad de páginas y contenido de texto que la conversión anterior basada en PdfiumViewer