Integración de OCR C# en GitHub: cree aplicaciones de reconocimiento de texto con IronOCR

¿Qué método de instalación debo utilizar?

Empieza instalando IronOCR a través del Administrador de paquetes NuGet:

Install-Package IronOcr

Ventana del Administrador de paquetes NuGet en Visual Studio que muestra los resultados de la búsqueda de paquetes de IronOCR con varios paquetes de idioma disponibles para su instalación.

Instalar con NuGet

PM >  Install-Package IronOcr

Echa un vistazo a IronOCR en NuGet para una instalación rápida. Con más de 10 millones de descargas, está transformando el desarrollo de PDF con C#. También puede descargar el DLL o el instalador de Windows.

Para escenarios de instalación avanzados, consulte la guía de paquetes NuGet . Si está realizando implementaciones en plataformas específicas, consulte las guías para Windows , Linux , macOS o incluso contenedores Docker .

¿Dónde puedo encontrar un código de ejemplo?

IronOCR mantiene varios repositorios en GitHub con ejemplos y tutoriales. El repositorio de Ejemplos de IronOCR oficial proporciona implementaciones del mundo real, mientras que el repositorio de tutoriales de Imagen a Texto demuestra casos de uso prácticos que puedes clonar y modificar. Estos repositorios muestran OCR con lectura de códigos de barras, soporte para múltiples idiomas, y procesamiento de PDF. Gracias a los paquetes frecuentes publicados en NuGet, siempre tendrás acceso a las últimas compilaciones estables. La sección de demostraciones proporciona ejemplos interactivos adicionales.

Diagrama de flujo que muestra el proceso de procesamiento de OCR: Repositorio de OCR de GitHub → Proyecto IronOCR → Procesamiento de OCR → Salida de texto extraído

¿Qué estructura de proyecto debo utilizar?

MyOcrProject/
├── src/
│   └── OcrProcessor.cs
├── images/
│   └── sample-invoice.jpg
├── .gitignore
├── README.md
└── MyOcrProject.csproj

Esta estructura admite varios formatos de entrada, incluidos JPG, PNG, TIFF y BMP . Para procesar archivos TIFF o GIF de varias páginas , IronOCR los maneja automáticamente.

¿Cómo implemento el código de procesamiento OCR?

A continuación se muestra un ejemplo completo de código C# de un procesador de OCR que demuestra las características clave de IronOCR, incluido el preprocesamiento de imágenes , la extracción de texto y la detección de códigos de barras :

using IronOcr;
using System;
using System.IO;
namespace MyOcrProject
{
    public class OcrProcessor
    {
        private readonly IronTesseract _ocr;
        public OcrProcessor()
        {
            _ocr = new IronTesseract();
            // Configure for optimal accuracy
            _ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;
            _ocr.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.Auto;
            _ocr.Language = OcrLanguage.English;
        }
        public void ProcessDocument(string imagePath)
        {
            using var input = new OcrInput();
            // Load and preprocess the image
            input.LoadImage(imagePath);
            input.Deskew();  // Straighten rotated images
            input.DeNoise(); // Remove digital noise
            input.EnhanceResolution(225); // Optimize DPI for OCR
            // Perform OCR
            var result = _ocr.Read(input);
            // Output results
            Console.WriteLine($"Confidence: {result.Confidence}%");
            Console.WriteLine($"Text Found:\n{result.Text}");
            // Process any barcodes found
            foreach (var barcode in result.Barcodes)
            {
                Console.WriteLine($"Barcode: {barcode.Value} ({barcode.Format})");
            }
            // Save as searchable PDF
            result.SaveAsSearchablePdf("output.pdf");
        }
    }
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var processor = new OcrProcessor();
            processor.ProcessDocument("images/sample-invoice.jpg");
        }
    }
}

using IronOcr;
using System;
using System.IO;
namespace MyOcrProject
{
    public class OcrProcessor
    {
        private readonly IronTesseract _ocr;
        public OcrProcessor()
        {
            _ocr = new IronTesseract();
            // Configure for optimal accuracy
            _ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;
            _ocr.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.Auto;
            _ocr.Language = OcrLanguage.English;
        }
        public void ProcessDocument(string imagePath)
        {
            using var input = new OcrInput();
            // Load and preprocess the image
            input.LoadImage(imagePath);
            input.Deskew();  // Straighten rotated images
            input.DeNoise(); // Remove digital noise
            input.EnhanceResolution(225); // Optimize DPI for OCR
            // Perform OCR
            var result = _ocr.Read(input);
            // Output results
            Console.WriteLine($"Confidence: {result.Confidence}%");
            Console.WriteLine($"Text Found:\n{result.Text}");
            // Process any barcodes found
            foreach (var barcode in result.Barcodes)
            {
                Console.WriteLine($"Barcode: {barcode.Value} ({barcode.Format})");
            }
            // Save as searchable PDF
            result.SaveAsSearchablePdf("output.pdf");
        }
    }
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var processor = new OcrProcessor();
            processor.ProcessDocument("images/sample-invoice.jpg");
        }
    }
}

Este ejemplo integral muestra varias capacidades de IronOCR. El constructor configura el motor de OCR con lectura de códigos de barras habilitada y segmentación automática de páginas. El método ProcessDocument demuestra el preprocesamiento de imágenes a través de la corrección de la rotación , la eliminación de ruido (eliminación de artefactos) y la mejora de la resolución . Después del procesamiento, extrae texto en inglés con puntuaciones de confianza, identifica códigos de barras y genera un PDF buscable.

Para escenarios avanzados, puede aprovechar la clase OcrInput para obtener más control, usar el procesamiento asincrónico para un mejor rendimiento o implementar el seguimiento del progreso para operaciones de larga duración. La clase OcrResult proporciona datos de salida detallados, incluidas posiciones de texto y resultados de OCR .

Los desarrolladores también pueden configurar fácilmente IronOCR para leer otros idiomas, como chino, español o francés, lo que lo convierte en una opción versátil para proyectos multilingües en GitHub. Para obtener referencias sobre la instalación de paquetes de idiomas adicionales, consulte la guía de 125 idiomas internacionales . Incluso puedes utilizar archivos de idioma personalizados o entrenar fuentes personalizadas .

Pantalla dividida que muestra una demostración de OCR: el lado izquierdo muestra texto Lorem Ipsum sesgado sobre fondo blanco; el lado derecho muestra la consola de depuración de Visual Studio con la salida de texto extraído y un índice de confianza del 87,34 %.

¿Qué debo incluir en mi archivo .gitignore?

Para tu archivo .gitignore, incluye:

# IronOCR runtime files
runtimes/
# Test images and outputs
*.pdf
test-images/
output/
# License keys
appsettings.*.json

Obtenga más información sobre la carpeta de tiempos de ejecución de IronOCR y la administración adecuada de la clave de licencia .

¿Qué hace que IronOCR sea diferente de otras soluciones de OCR?

IronOCR es lo suficientemente flexible como para reconocer palabras individuales, líneas y párrafos completos, dándote control sobre cuánto detalle extraes de cada escaneo. La biblioteca se destaca en tipos de documentos especializados, incluidas matrículas , pasaportes , cheques MICR , textos escritos a mano , capturas de pantalla , documentos escaneados e incluso tablas en documentos .

La licencia comercial proporciona claridad legal para repositorios públicos. Se le permite explícitamente incluir IronOCR en aplicaciones comerciales. Los filtros de preprocesamiento de imágenes integrados incluyen opciones avanzadas como corrección de color , mejora de la calidad y el poderoso Asistente de filtros que encuentra automáticamente configuraciones óptimas.

¿Por qué es importante la arquitectura de DLL única?

La arquitectura de un solo DLL de IronOCR significa que los colaboradores pueden clonar tu repositorio y comenzar a desarrollar de inmediato, sin tener que lidiar con dependencias nativas o configuraciones específicas de la plataforma que plagan otras soluciones OCR. Esta simplicidad es la razón por la que los desarrolladores eligen IronOCR en lugar del formato Tesseract . La biblioteca incluye Tesseract 5 con numerosas mejoras de rendimiento y soporte multihilo .

¿Cómo manejo archivos grandes en Git?

git lfs track "*.jpg" "*.png" "*.tiff"
git add .gitattributes

git lfs track "*.jpg" "*.png" "*.tiff"
git add .gitattributes

Esto es especialmente importante cuando se trabaja con imágenes de alta resolución o archivos TIFF de varias páginas . Para escaneos de baja calidad , el preprocesamiento de IronOCR puede mejorar significativamente los resultados.

¿Cómo debo gestionar las claves de licencia y la documentación?

Almacena las claves de licencia de IronOCR de manera segura utilizando variables de entorno o secretos de usuario, nunca las envíes directamente. Siga la guía de claves de licencia de IronOCR para una implementación adecuada. También puede configurar licencias en web.config para aplicaciones ASP.NET. Documenta los formatos de imagen compatibles y la precisión esperada en tu README. Incluye imágenes de muestra en una carpeta de datos de prueba para que los colaboradores puedan verificar la funcionalidad de OCR. Para desarrollo multiplataforma, consulte la guía de configuración de IronOCR en Linux o instrucciones de instalación de macOS. Los desarrolladores móviles deben consultar la guía de Android y la guía de iOS .

Para obtener funciones avanzadas, documente el uso de visión artificial para detección de texto, detección de rotación de páginas , exportación hOCR y configuración de tiempo de espera para operaciones de larga duración. Considere implementar tokens de aborto para operaciones cancelables.

¿Por qué el OCR no funciona en Windows?

Los problemas de configuración más comunes incluyen la falta de archivos redistribuibles de Visual C++ en Windows. IronOCR requiere la versión 2019. Para obtener instrucciones detalladas, consulte la guía de solución de problemas de Visual C++ Redistributable . Para implementaciones de Linux, asegúrese de que libgdiplus esté instalado . Si el reconocimiento de texto parece deficiente, verifique que sus imágenes tengan al menos 200 DPI utilizando la guía de configuración de DPI . La comunidad de C# OCR en Stack Overflow también proporciona soluciones útiles para problemas comunes de proyectos de GitHub.

Para problemas específicos, consulte las guías sobre solución de problemas generales , implementación de Azure Functions , problemas de AWS Lambda o alternativas de System.Drawing para .NET 7+. La herramienta de utilidad IronOCR puede ayudar a diagnosticar problemas de configuración.

¿Dónde puedo obtener ayuda adicional?

Para una solución de problemas detallada, consulte la guía de solución de problemas de IronOCR. El equipo de soporte de IronOCR proporciona asistencia rápida para usuarios licenciados que trabajan en aplicaciones de OCR alojadas en GitHub. Consulte el registro de cambios del producto para obtener las últimas actualizaciones y la referencia de API para obtener documentación completa.