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How to Read Photos Using IronOCR

Curtis Chau
Curtis Chau
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Lorsque l'on traite de gros volumes de documents, en particulier des images numérisées comme les fichiers TIFF, l'extraction manuelle du texte peut prendre beaucoup de temps et être sujette à des erreurs humaines. C'est là qu'intervient la reconnaissance optique de caractères (ROC), qui offre une méthode automatisée pour convertir avec précision le texte des images en données numériques. La technologie OCR permet de gérer la complexité des images, telles que les documents scannés ou les photographies, et de les transformer en texte consultable et modifiable. Cela permet non seulement d'accélérer le traitement des documents, mais aussi de garantir une extraction des données plus précise qu'avec une transcription manuelle.

L'utilisation de l'OCR sur des formats comme le TIFF, qui peuvent être difficiles à lire en raison de leur taille, de la profondeur des couleurs ou de la compression, permet aux entreprises et aux développeurs de numériser et de gérer rapidement de grandes quantités de données. Avec des solutions d'OCR telles que la fonction ReadPhoto d'IronOcr, les développeurs peuvent extraire du texte à partir d'images et même effectuer des opérations avancées telles que la recherche de mots-clés ou la conversion de données numérisées en PDF consultables. Cette technologie est particulièrement utile pour les industries qui traitent des documents juridiques, des archives ou des reçus, où la récupération efficace des données est essentielle.

Dans ce tutoriel, nous fournirons brièvement une entrée et un exemple sur la façon d'utiliser ReadPhoto et sur la façon de manipuler l'objet de résultats. Nous aborderons également des scénarios dans lesquels les développeurs pourraient préférer utiliser ReadPhoto au lieu du Read standard d'IronOcr.

Pour utiliser cette fonction, vous devez également installer le paquet IronOcr.Extension.AdvancedScan.

Démarrage rapide : utiliser ReadPhoto pour extraire du texte à partir d'images complexes

Commencez rapidement : utilisez la méthode ReadPhoto d'IronOcr sur un OcrInput chargé de votre image pour extraire tout le texte et les régions en une seule fois. Elle est optimisée pour les formats TIFF, GIF et autres formats similaires à forte teneur en photos, pour une expérience d'OCR fluide.

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  1. Install IronOCR with NuGet Package Manager

    PM > Install-Package IronOcr

  2. Copy and run this code snippet.

    var result = new IronTesseract().ReadPhoto(new OcrInput().LoadImageFrame("photo.tiff", 0));

  3. Deploy to test on your live environment

    Start using IronOCR in your project today with a free trial
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Flux de travail minimal (5 étapes)

  1. Téléchargez la bibliothèque C# pour lire les photos
  2. Importez les images pour les traiter
  3. Utiliser la méthode d'importation appropriée en fonction du type d'image
  4. Utilisez la méthode ReadPhoto pour extraire les données de l'image
  5. Accéder à la propriété OcrPhotoResult pour visualiser et manipuler les données extraites

Lire les photos Exemple

La lecture des formats de photos de haute qualité tels que tiff et gif est relativement simple à l'aide d'IronOCR. Tout d'abord, nous créons une nouvelle variable et l'assignons comme OcrInput, puis nous chargeons l'image à l'aide de LoadImageFrame. Enfin, nous utilisons la méthode ReadPhoto et obtenons les résultats.

[{i :(

  • Étant donné que Tiff contient plusieurs images dans une seule image, le paramètre PageNumber est nécessaire. En outre, l'index commence à 0, au lieu de 1.
  • La méthode ne fonctionne actuellement que pour l'anglais, le chinois, le japonais, le coréen et l'alphabet latin.
  • L'utilisation d'un scan avancé sur .NET Framework nécessite que le projet soit exécuté sur une architecture x64. )}]

Entrée

Étant donné que la plupart des navigateurs ne prennent pas en charge le format TIFF de manière native, vous pouvez télécharger l'entrée TIFF ici. Pour afficher le fichier TIFF, je l'ai converti en WEBP.

Input

Code

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/read-photo-read-photo.cs
using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;
using System;

// Instantiate OCR engine
var ocr = new IronTesseract();

using var inputPhoto = new OcrInput();
inputPhoto.LoadImageFrame("ocr.tiff", 0);

// Read photo
OcrPhotoResult result = ocr.ReadPhoto(inputPhoto);

// Index number refer to region order in the page
int number = result.TextRegions[0].PageNumber;

// Extract the text in the first region
string textinregion = result.TextRegions[0].TextInRegion;

//Extract the co_ordinates of the first text region
Rectangle region = result.TextRegions[0].Region;

var output = $"Text in First Region: {textinregion}\n"
             + $"Text Region:\n"
             + $"Starting X: {region.X}\n"
             + $"Starting Y: {region.Y}\n"
             + $"Region Width: {region.Width}\n"
             + $"Region Height: {region.Height}\n"
             + $"Result Confidence: {result.Confidence}\n\n"
             + $"Full Scnned Photo Text: {result.Text}";

Console.WriteLine(output);
Imports Microsoft.VisualBasic
Imports IronOcr
Imports IronSoftware.Drawing
Imports System

' Instantiate OCR engine
Private ocr = New IronTesseract()

Private inputPhoto = New OcrInput()
inputPhoto.LoadImageFrame("ocr.tiff", 0)

' Read photo
Dim result As OcrPhotoResult = ocr.ReadPhoto(inputPhoto)

' Index number refer to region order in the page
Dim number As Integer = result.TextRegions(0).PageNumber

' Extract the text in the first region
Dim textinregion As String = result.TextRegions(0).TextInRegion

'Extract the co_ordinates of the first text region
Dim region As Rectangle = result.TextRegions(0).Region

Dim output = $"Text in First Region: {textinregion}" & vbLf & $"Text Region:" & vbLf & $"Starting X: {region.X}" & vbLf & $"Starting Y: {region.Y}" & vbLf & $"Region Width: {region.Width}" & vbLf & $"Region Height: {region.Height}" & vbLf & $"Result Confidence: {result.Confidence}" & vbLf & vbLf & $"Full Scnned Photo Text: {result.Text}"

Console.WriteLine(output)
$vbLabelText   $csharpLabel

Sortie

output

Texte : Le texte extrait de l'entrée OCR. Confiance : Une propriété "double" qui indique la confiance en la précision statistique d'une moyenne de chaque caractère, 1 étant la valeur la plus élevée et 0 la valeur la plus faible. TextRegions : Une liste de la propriété "TextRegions" indiquant où se trouve le texte OCR et son emplacement dans l'entrée. Dans l'exemple ci-dessus, nous avons imprimé le numéro du cadre ainsi que le rectangle contenant le texte.

Différence entre ReadPhoto et Read

La principale différence entre la méthode ReadPhoto et la méthode standard Read est l'objet résultat et le format de fichier qu'il prend. LoadImageFrame ne prend en charge que les formats tiff et gif et ne prend pas en charge les formats tels que jpeg pour plusieurs raisons.

Comparaison entre les images TIFF et JPEG

Le format de fichier TIFF est sans perte et est généralement utilisé pour condenser plusieurs pages et plusieurs images en un seul format. Il est généralement utilisé pour le stockage d'images multiples de haute qualité (par exemple, des documents juridiques, des images médicales). Le format JPEG est beaucoup plus complexe que les formats JPEG standard et nécessite donc une méthode différente pour en extraire tout le texte.

En outre, les images TIFF utilisent une méthode de compression différente, de sorte qu'IronOcr doit utiliser une méthode spécialisée pour déchiffrer le texte.

Voici, à titre de comparaison, une analyse plus détaillée des formats TIFF et JPEG.

### Scénarios différents Les développeurs devront prendre en compte chaque cas d'utilisation en production afin d'optimiser et de permettre à leurs applications de fonctionner efficacement. Bien que `ReadPhoto` soit adapté aux images complexes telles que `TIFF` comme ci-dessus, le résultat serait traité lentement. En revanche, `JPEG` peut être de moindre qualité, mais l'opération est généralement plus rapide. Cependant, la qualité de l'image, par exemple la présence de bruit, entraînerait un faible taux de confiance avec l'OCR. L'utilisation de la propriété `confidence` dans `OcrPhotoResults` ou toute classe qui utilise l'interface `IOcrResult` vous donnerait une idée de la précision des résultats, ce qui permettrait aux développeurs de tester, de réitérer et d'optimiser comme ils le souhaitent. Les développeurs doivent trouver un juste équilibre entre efficacité et précision, en veillant à ce que les images respectent un certain seuil de cohérence.

Questions Fréquemment Posées

Qu'est-ce que la méthode ReadPhoto en C# ?

La méthode ReadPhoto d'IronOCR pour C# est conçue pour extraire du texte à partir de formats d'image complexes comme TIFF et GIF, les convertissant en données numériques consultables à l'aide de la reconnaissance optique de caractères (OCR).

Pourquoi devrais-je utiliser ReadPhoto au lieu de la fonction Read standard ?

ReadPhoto est optimisé pour gérer les formats d'image complexes comme TIFF et GIF, nécessitant un traitement spécial en raison de leurs caractéristiques de compression et de qualité, ce qui le rend plus adapté à ces types d'images par rapport à la fonction Read standard.

Comment puis-je assurer une extraction de texte optimale en utilisant l'OCR en C# ?

Pour assurer une extraction de texte optimale avec l'OCR en C#, considérez la qualité et le format de l'image. L'utilisation de la méthode ReadPhoto d'IronOCR pour les formats complexes et de haute qualité comme TIFF peut améliorer la précision et l'efficacité.

Quels formats d'image la méthode ReadPhoto supporte-t-elle ?

La méthode ReadPhoto d'IronOCR supporte des formats d'image complexes tels que TIFF et GIF, qui sont idéaux pour des tâches d'extraction de texte de haute qualité.

Quels sont les avantages de convertir des fichiers TIFF en utilisant l'OCR ?

La conversion des fichiers TIFF à l'aide de la méthode ReadPhoto de IronOCR permet la transformation d'images de haute qualité en données numériques consultables et éditables, ce qui est bénéfique pour la gestion et l'archivage de documents.

Comment la technologie OCR améliore-t-elle le traitement des documents ?

La technologie OCR automatise la conversion du texte à partir d'images en données numériques, augmentant considérablement la vitesse de traitement et la précision, notamment dans la gestion de grands volumes de documents.

Quels facteurs influencent le choix des méthodes de traitement d'image en OCR ?

Les facteurs influençant le choix incluent le format et la qualité de l'image, la vitesse de traitement et les exigences des cas d'utilisation spécifiques. ReadPhoto d'IronOCR est idéal pour les images complexes et de haute qualité, tandis que d'autres méthodes pourraient être plus efficaces pour des formats plus simples.

La méthode ReadPhoto d'IronOCR peut-elle être utilisée pour des images en couleur ?

Oui, la méthode ReadPhoto d'IronOCR peut traiter des images en couleur, notamment dans des formats comme TIFF et GIF, permettant une extraction précise du texte dans des documents en couleur.

Quel rôle joue la propriété 'confidence' dans les résultats de l'OCR ?

La propriété 'confidence' dans les résultats de l'OCR fournit une mesure statistique de l'exactitude de l'extraction de texte, aidant les développeurs à évaluer la fiabilité des données numérisées.

Comment les développeurs peuvent-ils utiliser les résultats OCR de ReadPhoto dans leurs applications ?

Les développeurs peuvent utiliser les résultats OCR de ReadPhoto d'IronOCR en accédant à la propriété OcrPhotoResult, qui inclut le texte extrait, les scores de confiance et les régions de texte, permettant un traitement ultérieur des données et une intégration dans les applications.

Curtis Chau
Curtis Chau
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Rédacteur technique

Curtis Chau détient un baccalauréat en informatique (Université de Carleton) et se spécialise dans le développement front-end avec expertise en Node.js, TypeScript, JavaScript et React. Passionné par la création d'interfaces utilisateur intuitives et esthétiquement plaisantes, Curtis aime travailler avec des frameworks modernes ...

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Caractéristique TIFF (Tagged Image File Format) JPG/JPEG (Joint Photographic Experts Group)
Compression Sans perte ou non compressé (préserve la qualité) Compression à perte (réduit la qualité pour une taille de fichier plus petite)
Taille du fichier Grande (en raison de la qualité élevée et de l'absence facultative de compression) Plus petit, optimisé pour une utilisation sur le web et un chargement rapide
Qualité de l'image Haute (idéale pour un usage professionnel, conserve tous les détails) Basse (en raison de la compression avec perte, une partie de la qualité est sacrifiée)
Profondeur de couleur Prise en charge d'une profondeur de couleur élevée (jusqu'à 16 bits ou 32 bits par canal) Couleur 24 bits (16,7 millions de couleurs)
Cas d'utilisation Photographie professionnelle, édition, numérisation, archivage Images web, médias sociaux, photos de tous les jours
Transparence Prise en charge de la transparence et des canaux alpha Ne prend pas en charge la transparence
Édition Bien pour les éditions multiples (pas de perte de qualité avec le réenregistrement) La qualité se dégrade avec des éditions et des sauvegardes répétées
Compatibilité Généralement pris en charge dans les logiciels professionnels Une prise en charge universelle sur toutes les plateformes et tous les appareils
Animation Ne prend pas en charge l'animation Ne prend pas en charge l'animation
Métadonnées Store extensive metadata (EXIF, layers, etc.) Conserve les métadonnées EXIF, mais de manière plus limitée