Idiomas intl. 
using IronOcr;
using System;
var ocrTesseract = new IronTesseract();
ocrTesseract.Language = OcrLanguage.Arabic;
using (var ocrInput = new OcrInput())
{
ocrInput.LoadImage(@"images\arabic.gif");
var ocrResult = ocrTesseract.Read(ocrInput);
Console.WriteLine(ocrResult.Text);
}
// Example with a Custom Trained Font Being used:
var ocrTesseractCustomerLang = new IronTesseract();
ocrTesseractCustomerLang.UseCustomTesseractLanguageFile("custom_tesseract_files/custom.traineddata");
ocrTesseractCustomerLang.AddSecondaryLanguage(OcrLanguage.EnglishBest);
using (var ocrInput = new OcrInput())
{
ocrInput.LoadPdf(@"images\mixed-lang.pdf");
var ocrResult = ocrTesseractCustomerLang.Read(ocrInput);
Console.WriteLine(ocrResult.Text);
}
Install-Package IronOcr
IronOCR admite 125 idiomas internacionales. Además del inglés, que se instala por defecto, los paquetes de idiomas adicionales se pueden agregar a su proyecto .NET a través de NuGet o descargarlos de nuestra Página de Idiomas. La mayoría de los idiomas están disponibles en calidad Rápida, Estándar (recomendada) y Mejora. La opción de Mejor calidad puede ofrecer resultados más precisos, pero también será más lenta en tiempo de procesamiento.Compatibilidad con idiomas de IronOCR
Objetos de resultados using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;
// We can delve deep into OCR results as an object model of
// Pages, Barcodes, Paragraphs, Lines, Words and Characters
// This allows us to explore, export and draw OCR content using other APIs/
var ocrTesseract = new IronTesseract();
ocrTesseract.Configuration.ReadBarCodes = true;
using var ocrInput = new OcrInput();
var pages = new int[] { 1, 2 };
ocrInput.LoadImageFrames("example.tiff", pages);
OcrResult ocrResult = ocrTesseract.Read(ocrInput);
foreach (var page in ocrResult.Pages)
{
// Page object
int PageNumber = page.PageNumber;
string PageText = page.Text;
int PageWordCount = page.WordCount;
// null if we dont set Ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;
OcrResult.Barcode[] Barcodes = page.Barcodes;
AnyBitmap PageImage = page.ToBitmap(ocrInput);
double PageWidth = page.Width;
double PageHeight = page.Height;
double PageRotation = page.Rotation; // angular correction in degrees from OcrInput.Deskew()
foreach (var paragraph in page.Paragraphs)
{
// Pages -> Paragraphs
int ParagraphNumber = paragraph.ParagraphNumber;
string ParagraphText = paragraph.Text;
AnyBitmap ParagraphImage = paragraph.ToBitmap(ocrInput);
int ParagraphX_location = paragraph.X;
int ParagraphY_location = paragraph.Y;
int ParagraphWidth = paragraph.Width;
int ParagraphHeight = paragraph.Height;
double ParagraphOcrAccuracy = paragraph.Confidence;
OcrResult.TextFlow paragrapthText_direction = paragraph.TextDirection;
foreach (var line in paragraph.Lines)
{
// Pages -> Paragraphs -> Lines
int LineNumber = line.LineNumber;
string LineText = line.Text;
AnyBitmap LineImage = line.ToBitmap(ocrInput);
int LineX_location = line.X;
int LineY_location = line.Y;
int LineWidth = line.Width;
int LineHeight = line.Height;
double LineOcrAccuracy = line.Confidence;
double LineSkew = line.BaselineAngle;
double LineOffset = line.BaselineOffset;
foreach (var word in line.Words)
{
// Pages -> Paragraphs -> Lines -> Words
int WordNumber = word.WordNumber;
string WordText = word.Text;
AnyBitmap WordImage = word.ToBitmap(ocrInput);
int WordX_location = word.X;
int WordY_location = word.Y;
int WordWidth = word.Width;
int WordHeight = word.Height;
double WordOcrAccuracy = word.Confidence;
foreach (var character in word.Characters)
{
// Pages -> Paragraphs -> Lines -> Words -> Characters
int CharacterNumber = character.CharacterNumber;
string CharacterText = character.Text;
AnyBitmap CharacterImage = character.ToBitmap(ocrInput);
int CharacterX_location = character.X;
int CharacterY_location = character.Y;
int CharacterWidth = character.Width;
int CharacterHeight = character.Height;
double CharacterOcrAccuracy = character.Confidence;
// Output alternative symbols choices and their probability.
// Very useful for spellchecking
OcrResult.Choice[] Choices = character.Choices;
}
}
}
}
}Install-Package IronOcr
IronOCR devuelve un objeto de resultado avanzado para cada página que escanea usando Tesseract 5. Esto contiene datos de ubicación, imágenes, texto, confianza estadística, opciones de símbolos alternativos, nombres de fuentes, tamaños de fuente, decoración, pesos de fuente y posición para cada:
PárrafoBarcode
Ya sean consultas sobre productos, integración o licencias, el equipo de desarrollo de productos Iron está disponible para apoyar todas tus preguntas. Ponerse en contacto y comenzar un diálogo con Iron para aprovechar al máximo nuestra biblioteca en tu proyecto.
Hacer una pregunta
Ya sea páginas de pasaportes, facturas, extractos bancarios, correo, tarjetas de visita o recibos; El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es un área de investigación basada en el reconocimiento de patrones, visión por computadora y aprendizaje automático. Las empresas utilizan OCR de manera transversal para extraer texto en sistemas de contabilidad y finanzas, digitalización empresarial, gestión de contenido empresarial y sistemas de informes de datos.
Además de construir otras historias de éxito. IronOCR agrega valor a Google Tesseract y a los servicios cognitivos de Microsoft 2021 Azure con IronOCR, una biblioteca OCR nativa de C#.
Si está buscando convertir imágenes del mundo real con un 99 por ciento de precisión, siga leyendo para ver cómo IronOCR le permite construir una aplicación de reconocimiento óptico de caracteres eficiente, precisa, escalable y casi humana.
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) se considera un fenómeno resuelto debido a la inmensa confianza que diferentes APIs afirman hacia la protección. Sin embargo, los diversos productos a menudo son rígidos e inexactos, fallando en aplicaciones del mundo real. Del mismo modo, Tesseract OCR funciona con texto impreso por máquina, de alta resolución y perfecto.
Suena bien?
Solo que el mundo real no siempre tiene texto impreso y escrito a mano perfectamente con alta resolución. En su lugar, el texto girado, desalineado, baja DPI, ruido de fondo y todas las desventajas de las imperfecciones digitales son atendidas por IronOCR, incluyendo la extracción de texto escrito a mano de archivos de imágenes. Garantizamos un documento 99.8 - 100 por ciento preciso y buscable con soporte multiplataforma que incluye Windows, Linux, macOS, Microsoft Azure, AWS y Docker; hay una razón por la cual los desarrolladores de C# eligen IronOCR sobre Tesseract OCR (básico): se trata de agregar valor.
¡Prepárese con lo mejor!
Además de lo anterior, IronOCR le equipa para procesar documentos de imágenes rápidamente. Si eso no es todo, las características de la API de IronOCR también incluyen lo siguiente:
Pase de la instalación .dll nativa o ejecutables a una única fuente de verdad: desarrolle utilizando una sola biblioteca de componentes nativa de .NET utilizando simples APIs de C# que soportan:
El arte de la API de IronOCR no termina ahí. Puede seguir explorando nuestra ventaja técnica más. Reducimos las complejidades del negocio, paso a paso, desarrollando soluciones confiables para optimizar aplicaciones de procesamiento de documentos y maximizando los ingresos comerciales al ofrecer características líderes en la industria:
Nuestro proceso de reconocimiento óptico de caracteres comienza con el preprocesamiento automático de imágenes para mejorar el archivo de imagen que mejora la tasa de respuesta de extracción. IronOCR agrega valor a su trabajo al permitir a los usuarios extraer el archivo de imagen base de ejemplo en la versión óptima de sí mismo. IronOCR cubre todas las bases:
Como el servicio IronOCR funciona de forma óptima en archivos de imagen de 300DPI (puntos por pulgada), cualquier imagen que esté significativamente fuera del rango de 200-300 DPI se re-muestrea para ajustarse dentro del rango objetivo.
Esto se traduce en una reducción de muestreo de imágenes de 600 DPI a 300 DPI o un aumento de muestreo de imágenes de 100 DPI a 200 DPI con un 99 por ciento de confianza.
Como los servicios cognitivos de IronOCR están diseñados para funcionar en imágenes monocromáticas, cualquier imagen en color o en escala de grises se convierte a monocromática, utilizando un algoritmo de binarización adaptativa.
El algoritmo compara las densidades de píxeles dentro de un área para determinar el umbral a utilizar para convertir píxeles a monocromáticos.
IronOCR busca líneas de texto y patrones de caracteres para alinear automáticamente y rotar los recursos de imagen de entrada a la orientación deseada.
Con IronOCR, los archivos de imagen se analizan automáticamente para detectar la presencia y cantidad de ruido. El ruido son básicamente las 'motas' que se encuentran en las imágenes escaneadas. Nuestro algoritmo adaptativo luego elimina el ruido basado en el tamaño de las partículas de ruido.
Tan pronto como el archivo de imagen de muestra se preprocesa, IronOCR divide el archivo de imagen de entrada en diferentes zonas de procesamiento.
Otra etapa de pre-preparación implica dividir la imagen de referencia en diferentes zonas lógicas. IronOCR inicialmente localiza texto e imágenes dentro de la imagen con la ayuda del espacio en blanco y patrones; la región del texto se separa de las imágenes.
Luego se particiona en zonas: párrafos, columnas y bloques de texto. Las imágenes y los píxeles restantes no textuales se identifican para ser omitidos durante el reconocimiento de texto e incluidos en la salida inteligente. IronOCR luego marca las zonas de texto como tablas con la ayuda de líneas de cuadrícula y bloques de texto.
Realice múltiples pasos interconectados que convierten parches de píxeles en hilos de texto de una línea que los usuarios pueden buscar. Esto incluye segmentación de caracteres, clasificación adaptativa, referencias de diccionario y otros procesos relacionados que contribuyen al texto extraído óptimo.
Con el servicio API de IronOCR, hemos probado nuestra herramienta a través de múltiples ejemplos de archivos de datos en varios idiomas que incluyen niveles de palabras, precisión de símbolos y retención de diseño en formatos de Microsoft Office. Aunque algunos parámetros se prueban automáticamente; otros incluyen verificaciones visuales.
IronOCR le permite agregar capacidades OCR multiplataforma con múltiples formatos de entrada a una cadena de texto plano que puede buscar. Para aumentar su productividad con IronOCR, comience con nuestra documentación gratuita de tutorial que le guiará a través del uso de IronOCR. Descargue nuestro instalador de paquetes NuGet hoy, y explore con una clave de prueba gratuita o conéctese con soporte personal 24/7. Escale sus necesidades con nuestra licencia de por vida, sin importar el tamaño de su equipo.
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C# Tesseract OCR
Jim ha sido una figura líder en el desarrollo de IronOCR. Jim diseña y construye algoritmos de procesamiento de imágenes y métodos de lectura para OCR.
Ver comparación
C# OCR ASP.NET
Aprenda cómo el equipo de Gemma usa IronOCR para leer texto de imágenes para su software de archivo. Gemma comparte sus propios ejemplos de código.
Imagen a texto tutorial de .NET
El equipo de Iron tiene más de 10 años de experiencia en el mercado de componentes de software .NET.
Install-Package IronOcr
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