Comment utiliser la vision par ordinateur pour trouver du texte en C#
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Comment utiliser la vision par ordinateur pour trouver du texte en C#
Kannapat Udonpant
juin 11, 2024
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Dans ce tutoriel, nous explorons comment utiliser la vision par ordinateur pour détecter du texte dans des images en utilisant la bibliothèque Iron OCR en C. Nous commençons par configurer une application console C dans Visual Studio, en nous assurant que les packages Iron OCR et Iron Doomu Vision sont installés via le gestionnaire de packages NuGet. Tout d'abord, nous importons la bibliothèque IronOCR pour accéder aux fonctionnalités OCR et créons une instance de la classe Iron Tesa pour les opérations OCR. Nous ouvrons un fichier image en entrée et définissons un objet d'entrée OCR, en utilisant la vision par ordinateur pour détecter les régions de texte. La méthode read de l'objet Iron Tesa est ensuite utilisée pour effectuer la reconnaissance optique de caractères (OCR), en stockant les résultats dans une variable pour l'affichage.
Le tutoriel couvre également l'utilisation de la classe de rectangle de découpe pour se concentrer sur les régions de texte identifiées, l'application d'un tampon rouge pour l'inspection visuelle, et un traitement supplémentaire avec la méthode de lecture. De plus, nous montrons comment détecter plusieurs régions de texte, diviser l'entrée en images distinctes et utiliser la méthode get text regions pour une extraction de texte complète. Avec les bons paramètres et fichiers d'entrée, Iron OCR combiné à la vision par ordinateur peut devenir un outil puissant pour la détection de texte. Le didacticiel se termine en encourageant les spectateurs à télécharger une version d'essai de IronOCR pour une exploration plus approfondie.
Avant de devenir ingénieur logiciel, Kannapat a obtenu un doctorat en ressources environnementales à l'université d'Hokkaido au Japon. Tout en poursuivant ses études, Kannapat est également devenu membre du Vehicle Robotics Laboratory, qui fait partie du Department of Bioproduction Engineering (département d'ingénierie de la bioproduction). En 2022, il a mis à profit ses compétences en C# pour rejoindre l'équipe d'ingénieurs d'Iron Software, où il se concentre sur IronPDF. Kannapat apprécie son travail car il apprend directement auprès du développeur qui écrit la majeure partie du code utilisé dans IronPDF. Outre l'apprentissage par les pairs, Kannapat apprécie l'aspect social du travail chez Iron Software. Lorsqu'il n'écrit pas de code ou de documentation, Kannapat peut généralement être trouvé en train de jouer sur sa PS5 ou de revoir The Last of Us.
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