Comment utiliser les images d'entrée pour le traitement OCR en C# Kannapat Udonpant Mis à jour:août 19, 2025 Télécharger IronOCR Téléchargement NuGet Téléchargement DLL Installateur Windows Essai gratuit Exemplaire pour les LLM Exemplaire pour les LLM Copier la page au format Markdown pour les LLM Ouvrir dans ChatGPT Demandez à ChatGPT à propos de cette page Ouvrir dans les Gémeaux Demandez à Gemini à propos de cette page Ouvrir dans les Gémeaux Demandez à Gemini à propos de cette page Ouvrir dans la perplexité Demandez à Perplexity à propos de cette page Partager Partager sur Facebook Partager sur X (Twitter) Partager sur LinkedIn Copier l'URL Article par courriel Débloquez le plein potentiel de vos projets C# en regardant ce tutoriel, où vous maîtriserez les techniques d'OCR avec IronOCR pour extraire efficacement du texte à partir d'images, de tableaux d'octets et de régions spécifiques, améliorant ainsi les capacités de reconnaissance de texte de votre application ! plus... Dans ce tutoriel vidéo, les spectateurs apprennent à effectuer la reconnaissance optique de caractères (OCR) en C# en utilisant la bibliothèque IronOCR. Le tutoriel commence par la configuration de l'environnement nécessaire, y compris l'installation du package IronOCR et la configuration de la clé de licence. Il guide les utilisateurs à travers le processus d'importation des espaces de noms requis et l'instanciation d'un objet IronTesseract, essentiel pour effectuer l'OCR sur des images.Le tutoriel démontre comment lire du texte à partir d'un fichier image nommé 'label.png' en utilisant une classe d'entrée d'image OCR. Il explique la méthode de lecture, qui traite l'image et extrait le texte, puis l'imprime ensuite sur la console.Le tutoriel montre également comment gérer les images stockées sous forme de tableaux d'octets, ce qui est utile lorsque les images proviennent de flux ou d'autres entrées non-fichier. Il discute plus en détail de l'exécution de l'OCR sur une région spécifique d'une image en définissant la zone avec des coordonnées et des dimensions, permettant une extraction sélective de texte. La vidéo se termine par une démonstration des exemples du tutoriel, montrant les résultats du texte extrait à partir d'images complètes, de tableaux d'octets et de régions spécifiées. Les spectateurs sont encouragés à intégrer ces techniques dans leurs projets pour améliorer les capacités d'OCR. Le tutoriel se termine par un appel à l'action, invitant les spectateurs à télécharger le package IronOCR et à explorer ses fonctionnalités.
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