Comment lire à partir de flux en C#35 ; pour l'OCR

Comment lire des flux avec IronOCR?

<TODO : Ajouter une image ici -->

Tout d'abord, instanciez la classe IronTesseract pour effectuer l'OCR. Utilisez la méthode FromFile de AnyBitmap pour importer le fichier image. Cet objet AnyBitmap convertit les données de l'image en un flux. Ensuite, utilisez l'instruction using pour créer l'objet OcrImageInput en transmettant le flux d'images avec la méthode GetStream. Enfin, utilisez la méthode Read pour effectuer la reconnaissance optique de caractères (OCR).

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/input-streams-read-streams.cs

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;

// Instantiate IronTesseract
IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

// Read image file to AnyBitmap
AnyBitmap anyBitmap = AnyBitmap.FromFile("Potter.tiff");

// Import image stream
using var imageInput = new OcrImageInput(anyBitmap.GetStream());
// Perform OCR
OcrResult ocrResult = ocrTesseract.Read(imageInput);

L'OCR basée sur les flux est utile aux applications web qui reçoivent des téléchargements d'images, traitent des images provenant de bases de données ou traitent des données temporaires qui ne doivent pas être écrites sur le disque. L'approche par flux s'intègre parfaitement aux objets System.Drawing et à d'autres bibliothèques de manipulation d'images.

Comment puis-je spécifier une région de numérisation pour l'OCR en flux ?

<TODO : Ajouter une image ici -->

Pour améliorer les performances sur les grandes images et obtenir des lectures spécifiques de certaines régions, utilisez la classe CropRectangle. Le constructeur de l'OcrImageInput accepte un objet CropRectangle comme second paramètre, ce qui vous permet de spécifier quelle région du document image doit être lue. L'exemple de code ci-dessous précise que seuls le numéro de chapitre et la région du titre doivent être lus.

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/input-streams-read-specific-region.cs

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;
using System;

// Instantiate IronTesseract
IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

// Read image file to AnyBitmap
AnyBitmap anyBitmap = AnyBitmap.FromFile("Potter.tiff");

// Specify crop region
Rectangle scanRegion = new Rectangle(800, 200, 900, 400);

// Add image
using var imageInput = new OcrImageInput(anyBitmap.GetStream(), ContentArea: scanRegion);
// Perform OCR
OcrResult ocrResult = ocrTesseract.Read(imageInput);

// Output the result to console
Console.WriteLine(ocrResult.Text);

Cette technique est particulièrement utile lorsque vous devez OCR une région spécifique d'une image ou lorsque vous traitez des documents structurés où le texte apparaît à des endroits prévisibles. Pour des scénarios plus complexes impliquant des tableaux ou des données structurées, découvrez comment lire des tableaux dans des documents.

À quoi ressemble la région de balayage dans la sortie ?

Quelles sont les techniques avancées de traitement des flux que je peux utiliser ?

Lorsque vous travaillez avec des flux, exploitez les fonctionnalités supplémentaires d'IronOCR pour améliorer la précision de la reconnaissance. Les filtres d'optimisation d'image peuvent être appliqués directement aux données de flux avant le traitement OCR :

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;
using System.IO;

// Process stream with filters
public string ProcessStreamWithFilters(Stream imageStream)
{
    IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

    // Configure for better accuracy
    ocrTesseract.Configuration.BlackListCharacters = "~`$#^*_}{][|\\";
    ocrTesseract.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.AutoOsd;

    using var input = new OcrImageInput(imageStream);

    // Apply preprocessing filters
    input.Deskew();
    input.DeNoise();
    input.Sharpen();

    var result = ocrTesseract.Read(input);
    return result.Text;
}

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;
using System.IO;

// Process stream with filters
public string ProcessStreamWithFilters(Stream imageStream)
{
    IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

    // Configure for better accuracy
    ocrTesseract.Configuration.BlackListCharacters = "~`$#^*_}{][|\\";
    ocrTesseract.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.AutoOsd;

    using var input = new OcrImageInput(imageStream);

    // Apply preprocessing filters
    input.Deskew();
    input.DeNoise();
    input.Sharpen();

    var result = ocrTesseract.Read(input);
    return result.Text;
}

Pour améliorer le traitement des images, envisagez d'utiliser l'Assistant de filtrage afin de déterminer automatiquement les meilleures étapes de prétraitement pour vos types de documents spécifiques. En outre, lorsque vous traitez des images tournées ou de travers dans vos flux, la fonctionnalité fixer l'orientation de l'image peut améliorer de manière significative la précision de l'OCR.

// From MemoryStream
byte[] imageBytes = GetImageBytesFromDatabase();
using var memoryStream = new MemoryStream(imageBytes);
using var input = new OcrImageInput(memoryStream);

// From FileStream
using var fileStream = new FileStream("document.png", FileMode.Open);
using var input2 = new OcrImageInput(fileStream);

// From network stream
using var webClient = new WebClient();
using var networkStream = webClient.OpenRead("https://example.com/image.jpg");
using var input3 = new OcrImageInput(networkStream);

// From MemoryStream
byte[] imageBytes = GetImageBytesFromDatabase();
using var memoryStream = new MemoryStream(imageBytes);
using var input = new OcrImageInput(memoryStream);

// From FileStream
using var fileStream = new FileStream("document.png", FileMode.Open);
using var input2 = new OcrImageInput(fileStream);

// From network stream
using var webClient = new WebClient();
using var networkStream = webClient.OpenRead("https://example.com/image.jpg");
using var input3 = new OcrImageInput(networkStream);

Comment traiter les résultats de l'OCR à partir de flux ?

Après avoir traité votre flux, IronOCR fournit des objets de résultat riches qui vont au-delà de la simple extraction de texte. La classe OcrResult contient des informations détaillées sur le texte reconnu, notamment les scores de confiance, le positionnement et la structure :

// Process stream and analyze results
using var input = new OcrImageInput(stream);
var result = new IronTesseract().Read(input);

// Access detailed results
foreach (var page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Page {page.PageNumber} Confidence: {page.Confidence}%");

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

// Export results
string text = result.Text;
string searchablePdf = result.SaveAsSearchablePdf("output.pdf");
string hocrHtml = result.SaveAsHocrHtml("output.html");

// Process stream and analyze results
using var input = new OcrImageInput(stream);
var result = new IronTesseract().Read(input);

// Access detailed results
foreach (var page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Page {page.PageNumber} Confidence: {page.Confidence}%");

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

// Export results
string text = result.Text;
string searchablePdf = result.SaveAsSearchablePdf("output.pdf");
string hocrHtml = result.SaveAsHocrHtml("output.html");

L'objet résultat fournit également des méthodes pour exporter vers des PDF consultables ou hOCR HTML format, ce qui facilite la création d'archives de documents consultables à partir de vos flux d'entrée. À des fins de débogage, vous pouvez utiliser la fonction de mise en évidence des textes pour visualiser ce qu'IronOcr a détecté dans vos images.

Quelles sont les considérations de performance à connaître ?

Lorsque vous traitez plusieurs flux ou que vous mettez en œuvre des solutions d'OCR à haut débit, tenez compte de ces stratégies d'optimisation :

1. Réutiliser les instances IronTesseract : Créez une instance unique et réutilisez-la pour plusieurs opérations
2. Mettre en œuvre le suivi de la progression : Pour les flux importants, utilisez le suivi de la progression pour surveiller l'état du traitement
3. Processus en parallèle : IronOCR prend en charge le traitement simultané de plusieurs flux
4. Optimiser la qualité de l'image : Prétraitez les flux pour garantir une résolution et une clarté optimales

Pour des performances optimales, explorez les options de configuration fast OCR et envisagez de mettre en œuvre le traitement multithread pour les opérations par lots. Lorsque vous travaillez avec des applications sensibles au facteur temps, la compréhension des timeouts peut vous aider à gérer efficacement les opérations d'OCR de longue durée.

Comment résoudre les problèmes courants liés aux flux de données?

Lorsque vous travaillez avec des flux, vous pouvez être confronté à des défis spécifiques. Voici des solutions à des scénarios courants :

• Position du flux : Toujours réinitialiser la position du flux à 0 avant de passer à IronOcr
• Disposition : Utilisez des déclarations utilisant pour assurer un nettoyage correct des ressources
• <Prise en charge des formats : IronOcr prend en charge différents formats d'image, notamment JPEG, PNG, TIFF et BMP par le biais de flux
• Gestion de la mémoire : Pour les flux importants, envisagez le traitement par morceaux ou les approches de diffusion en continu

Pour les documents complexes ou lorsque l'OCR standard ne donne pas de résultats satisfaisants, les fonctions de vision artificielle peuvent aider à localiser et à extraire le texte avec plus de précision. En outre, lorsque vous travaillez avec des flux de faible qualité, consultez le guide fixing low quality scans pour connaître les techniques de prétraitement qui peuvent améliorer de manière significative les taux de reconnaissance.

Pour obtenir des informations plus détaillées sur l'utilisation des flux et d'autres méthodes d'entrée, consultez nos guides pratiques et exemples de code.