IronOCRとAWS Textract OCRの比較

OCRとは何ですか？

テキストの画像を機械可読なテキスト形式に変換するために使用される手順は、光学式文字認識（Optical Character Recognition）として知られています。(OCR (光学式文字認識)). 例えば、フォーム、請求書、あるいはレシートをスキャンすると、コンピュータはスキャンした結果を画像ファイルとして保存します。画像ファイル内のデータは、テキストエディターを使用して編集、検索、またはカウントすることができません。 しかし、OCRソリューションを使用して、画像ファイルをテキストデータとして保存されたテキストドキュメントに変換することができます。

現代では、多くのビジネスワークフローが印刷メディアから情報を受け取ることを含んでいます。 異なる文書、例えば紙のフォーム、請求書、スキャンされた法的文書、テーブル抽出、手書きテキストおよび印刷されたテキストや契約書などは、すべてビジネスプロセスの一部です。 さらに、このような文書コンテンツをデジタル化すると、テキストが内部に隠されたイメージが作成されます。 画像内のテキストは、テキストドキュメントと同じ方法でワードプロセッシングツールによって処理されることはありません。 OCR技術は、テキスト画像を他のビジネスソフトウェアで分析できるテキストデータに変換することで、この問題を解決します。

OCRの仕組みは？

OCRエンジンは、以下のステップを使用して動作します:

画像取得

このプロセスでは、スキャナーが文書を読み取り、それをバイナリデータに変換します。 OCRソフトウェアはスキャンされた画像を認識し、明るい部分を背景として、暗い部分をテキストとして分類します。

前処理

OCRソフトウェアは、最初に画像を清掃し、エラーを除去して、データの読み取り準備をします。

文字認識

テキスト認識のためのOCRアルゴリズムの主なタイプには、パターンマッチングと特徴抽出の二つがあります。

パターンマッチング

パターンマッチングプロセス全体を通して、文字の画像、つまりグリフが分離され、以前に記録されたグリフと比較されます。

特徴抽出

特徴抽出のプロセスを通して、グリフは線、閉じたループ、線の方向、線の接合点などの特徴に分割されます。

ポストプロセッシング

この技術は、分析後に取得したテキストデータをデジタルファイルに変換します。 一部のOCRシステムは、スキャンされたドキュメントの前と後のバージョンを含む注釈付きPDFドキュメントを作成できます。

この記事では、OCRのための最も普及している2つのアプリケーションとドキュメントライブラリの比較について議論します。 これらは：

IronOCR

• AWS OCR Textract (AWS テキスト抽出).

イントロダクション

IronOCRライブラリ

IronOCRは、画像やPDFのスキャン、検索、読み取りサービスを提供するC# .NETライブラリです。 127以上のグローバル言語パックが付属しています。 出力はテキスト、構造化データ、または検索可能なPDFとして達成されます。 .NETのバージョン6、5、Core、Standard、およびFrameworkをサポートしています。

IronOCRは、不完全にスキャンされた画像や文書からデータを自動的に検出し、抽出する優れた能力を持っています。 「IronTesseract」クラスは最もシンプルなAPIを持っています。 それは、どのプラットフォームでも利用可能な最高度に進化したTesseractのビルドを提供し、速度や精度が向上し、ネイティブのDLLとAPIを備えています。

IronOCRは、すべての画像形式からバーコードやQRコードをスキャンすることもでき、最新のTesseract 5エンジンを使用してテキストを読み取り、PDFスキャンを実行します。

機能

• それは純粋に.NETアプリケーションのために作られています。
• 127の異なる言語をサポートできます。 IronOCRは、アラビア語、中国語、英語、フィンランド語、フランス語、ドイツ語、日本語、その他多数の言語をサポートしています。
• 傾いた画像の位置を修正し、画像のノイズを取り除くことで正確な出力が可能です。
• 低解像度の画像や低DPIで非常に優れた性能を発揮します。
• 複数のタイプのQRコードおよびバーコードを読み取ることができます。
• また、GifおよびTiff形式にも対応しています。
• それは同時に多くのスレッドを許可します。 それは他のOCRライブラリには存在しない優れた機能です。 プロセスをよりスムーズにします。

• PDFファイルに簡単にOCRを実行し、OCRを使用して検索可能なPDF文書をエクスポートできます。

  それでは、AWS OCRを見てみましょう。

AWS OCR Textract (AWS テキスト抽出).

AmazonのAWS Textractは、マシンラーニング(機械学習 (ML))スキャンされたドキュメントからテキスト、手書き文字、およびデータを自動的に抽出するサービス。 それは単純な光学文字認識を超えています(OCR (光学式文字認識))フォームと表からデータを特定し、理解し、抽出するためにディープラーニング技術を使用します。

AWS OCR Textractは、機械学習を使用してあらゆる種類のドキュメントを読み取り処理し、手書き文字、表形式データ、その他のデータを正確に抽出するため、手動の労力を必要としません。 データを抽出するのに数時間または数日かかる代わりに、Textractは迅速に行うことができます。 また、Amazon Augmented Artificial Intelligenceを使用して人間によるレビューを追加することもできます。(AI)モデルの監視と機密データの確認を行うため。

機能

• さまざまな文書、例えば財務報告書、医療記録、表、税フォームなどに含まれる印刷されたテキストや手書きのテキストを検出します。
• 文書分析APIを使用して、構造化データを持つ文書からテキスト、フォーム、および表データを抽出します。
• Analyze Document API内のQueries機能を使用して、ドキュメントから情報を指定および抽出します。
• Analyze Expense APIを使用して請求書や領収書を処理します。
• 米国発行の運転免許証やパスポートなどの身分証明書を処理します。 政府、Analyze ID APIを使用しています。

• 意思決定を加速させることができるスケーラブルな文書解析。

  記事の残りは次のとおりです:

1. Visual Studio プロジェクトの作成

2. IronOCRのインストール

3. AWS OCR Textractのインストール

4. PDFをテキストに変換

5. 画像からテキストへ

6. バーコードおよびQRコードからテキストへ

7. ライセンス

8. 結論

1. Visual Studioプロジェクトの作成

このチュートリアルでは、Visual Studio 2022バージョンを使用しますので、インストールされていることを前提とします。

• Visual Studio 2022を開きます。
• 新しい .NET Core プロジェクトを作成し、コンソール アプリを選択します。
  

  コンソールアプリケーション

• プロジェクトに名前を付けてください。 例: TextReader.

• 最新かつ最も安定したバージョンの.NETフレームワークは6.0です。これを使用します。

  

• 「作成」ボタンをクリックすると、プロジェクトが作成されます。

  次に、使用するためのライブラリを一つずつインストールします。

2. IronOCRのインストール

IronOCRライブラリは4つの方法でダウンロードおよびインストールできます。 以下の通りです:

1. Visual StudioのNuGetパッケージマネージャーを使用する。

2. NuGetウェブサイトからの直接ダウンロード。

3. IronOCRウェブページ経由の直接ダウンロード。

4. Visual Studioでコマンドラインを使用する。

2.1. Visual Studio NuGet マネージャーの使用

Visual StudioのNuGetパッケージマネージャーを使用して、C#プロジェクトにIronOCRを組み込むことができます。

1. ツールを展開するか、ソリューション エクスプローラを右クリックしてください。

2. NuGetパッケージマネージャーを拡張する。

3. ソリューションのNuGetパッケージを管理をクリックするか、ソリューションエクスプローラーでNuGetパッケージを管理をクリックします。
   

   NuGetパッケージの管理

   その後、新しいウィンドウが検索バーに表示されます：IronOCRと入力してください。 右側のプロジェクトボックスにチェックを入れて、「インストール」をクリックしてください。

   

   イオンOCRを閲覧

   この方法を使用することで、開発者はIronOCRライブラリと任意の言語パックをインストールすることができます。

NuGetウェブサイトを通じた直接ダウンロード

IronOCRは、次の手順に従ってNuGetウェブサイトから直接ダウンロードできます:

1. 次のリンクにアクセスしてください「https://www.nuget.org/packages/IronOCR/申し訳ありませんが、翻訳するための具体的なテキストが提供されていません。翻訳するコンテンツを提供していただければ、日本語に翻訳いたします。

2. 右側のメニューからダウンロードパッケージオプションを選択してください。

3. ダウンロードパッケージをダブルクリックしてください。 自動的にインストールされます。

4. 次に、ソリューションをリロードしてプロジェクトで使用を開始します。

2.3. IronOCRウェブページからの直接ダウンロード

ここでのIronOCRライブラリは、ウェブサイトから直接ダウンロードできますリンク.

1. ソリューションウィンドウからプロジェクトを右クリックします。

2. 次に、「リファレンス」オプションを選択し、ダウンロードしたリファレンスの場所を参照します。

3. 次に、「OK」をクリックしてリファレンスを追加します。

2.4. Visual Studioでコマンドラインを使用する

1. Visual Studio で、ツール -> NuGet パッケージ マネージャー -> パッケージ マネージャー コンソール に移動します

2. パッケージマネージャー コンソール タブに次の行を入力してください：

Install-Package IronOcr

パッケージは現在のプロジェクトにダウンロード/インストールされ、使用できる状態になります。

コンソールアプリケーション

コンソールアプリケーション

コマンドを入力した後、Enterキーを押すとインストールされます。

2.5. IronOCR名前空間の追加

プログラムでIronOCRを使用するために、このコード行を含めてください:

using IronOcr;

using IronOcr;

Imports IronOcr

それでは、AWS Textractをインストールしましょう。

AWS Textract OCRのインストール

初めてAmazon Textractを使用する前に、以下のタスクを完了してください：

1. AWSサービスにサインアップします。

2. IAMユーザーを作成します。

   アカウントにサインアップしてIAMユーザーを作成した後、C#を使用してAPIにプログラム的にアクセスするために、AWSコンソールでアクセスキーを設定できます。 必要なもの:

   • アクセスキーID
   • シークレットアクセスキー
   • リージョンエンドポイント(お客様のアクセスエリア)以下の例の場合: AFSouth1

3.1. NuGetパッケージマネージャーの使用

• NuGetパッケージマネージャからAWS Textract SDKをダウンロードしてインストールすることができます。

  

  NuGet パッケージマネージャー

• 「ブラウズ」をクリックして「AWS Textract」を検索してください。
  

  AWS Textract

3.2. AWS OCR 名前空間を追加する

以下の名前空間を含めてAWS Textractを使用します:

using Amazon.Textract;
using Amazon.Textract.Model;

using Amazon.Textract;
using Amazon.Textract.Model;

Imports Amazon.Textract
Imports Amazon.Textract.Model

PDFファイルからテキストへ

両方のライブラリはPDFファイルからテキストを抽出できます。 コードを一つずつ見てみましょう。

4.1. IronOCRを使用する

IronOCRは、先進的なTesseractを使用してPDFドキュメント形式からテキストを認識および読み取ることができます。 以下の簡単なコードは情報を抽出するために使用されます:

var Ocr = new IronTesseract();
using (var input = new OcrInput())
{
    input.AddPdf("example.pdf","password");
    // We can also select specific PDF page numbers to OCR
    var Result = Ocr.Read(input);
    Console.WriteLine(Result.Text);
    Console.WriteLine($"{Result.Pages.Count()} Pages");
    // Read every page of the PDF
}

var Ocr = new IronTesseract();
using (var input = new OcrInput())
{
    input.AddPdf("example.pdf","password");
    // We can also select specific PDF page numbers to OCR
    var Result = Ocr.Read(input);
    Console.WriteLine(Result.Text);
    Console.WriteLine($"{Result.Pages.Count()} Pages");
    // Read every page of the PDF
}

Dim Ocr = New IronTesseract()
Using input = New OcrInput()
	input.AddPdf("example.pdf","password")
	' We can also select specific PDF page numbers to OCR
	Dim Result = Ocr.Read(input)
	Console.WriteLine(Result.Text)
	Console.WriteLine($"{Result.Pages.Count()} Pages")
	' Read every page of the PDF
End Using

コードはシンプルでクリーン、非常に理解しやすく使いやすいです。

入力 PDF ファイル

例PDF

出力

IronOCR 出力

4.2. AWS Textract

AWS Textract

Amazon Textractを使用すると、ドキュメントのテキスト検出と分析をアプリケーションに簡単に追加できます。 次のコードはPDFを読み取り、同じPDFを渡すために使用されます:

public static async void ReturnResult()
{
    AmazonTextractClient client = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.AFSouth1);
    var request = new StartDocumentTextDetectionRequest();
    request.DocumentLocation = new DocumentLocation
    {
        S3Object = new S3Object
                {
                    Bucket = "your_bucket_name",
                    Name = "your_bucket_key"
                }
         };
         var id = await client.StartDocumentTextDetectionAsync(request);
         var jobId = id.JobId;
         var response = client.GetDocumentTextDetectionAsync(new GetDocumentTextDetectionRequest{
             JobId = jobId
         });
         response.Wait();
         if (response.Result.JobStatus.Equals("SUCCEEDED"))
         {
        foreach (var block in response.Result.Blocks)
                {
                    if (block.BlockType == "WORD")
                    {
                        Console.WriteLine(block.Text);
                    }
                    else if (block.BlockType == "PAGE")
                    {
                        Console.WriteLine(block.Text);
                    }
                    else if (block.BlockType == "Line")
                    {
                        Console.WriteLine(block.Text);
                    }
                }
            }
        }
}
static void Main(String [] args)
{
    ReturnResult();
}

public static async void ReturnResult()
{
    AmazonTextractClient client = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.AFSouth1);
    var request = new StartDocumentTextDetectionRequest();
    request.DocumentLocation = new DocumentLocation
    {
        S3Object = new S3Object
                {
                    Bucket = "your_bucket_name",
                    Name = "your_bucket_key"
                }
         };
         var id = await client.StartDocumentTextDetectionAsync(request);
         var jobId = id.JobId;
         var response = client.GetDocumentTextDetectionAsync(new GetDocumentTextDetectionRequest{
             JobId = jobId
         });
         response.Wait();
         if (response.Result.JobStatus.Equals("SUCCEEDED"))
         {
        foreach (var block in response.Result.Blocks)
                {
                    if (block.BlockType == "WORD")
                    {
                        Console.WriteLine(block.Text);
                    }
                    else if (block.BlockType == "PAGE")
                    {
                        Console.WriteLine(block.Text);
                    }
                    else if (block.BlockType == "Line")
                    {
                        Console.WriteLine(block.Text);
                    }
                }
            }
        }
}
static void Main(String [] args)
{
    ReturnResult();
}

Public Shared Async Sub ReturnResult()
	Dim client As New AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.AFSouth1)
	Dim request = New StartDocumentTextDetectionRequest()
	request.DocumentLocation = New DocumentLocation With {
		.S3Object = New S3Object With {
			.Bucket = "your_bucket_name",
			.Name = "your_bucket_key"
		}
	}
		 Dim id = Await client.StartDocumentTextDetectionAsync(request)
		 Dim jobId = id.JobId
		 Dim response = client.GetDocumentTextDetectionAsync(New GetDocumentTextDetectionRequest With {.JobId = jobId})
		 response.Wait()
		 If response.Result.JobStatus.Equals("SUCCEEDED") Then
		For Each block In response.Result.Blocks
					If block.BlockType = "WORD" Then
						Console.WriteLine(block.Text)
					ElseIf block.BlockType = "PAGE" Then
						Console.WriteLine(block.Text)
					ElseIf block.BlockType = "Line" Then
						Console.WriteLine(block.Text)
					End If
		Next block
		 End If
End Sub
}
Shared Sub Main(ByVal args() As String)
	ReturnResult()
End Sub

コードは少し扱いにくく、長く、オブジェクトの渡しと取得には注意が必要です。 まず、3つのパラメータを持つAmazonTextractClientオブジェクトを作成する必要があります： アクセスキーID, シークレットアクセスキーそして 地域. 次に、を使用してリクエストを開始します StartDocumentTextDetectionRequestの開始() method. リクエストオブジェクトは、その後、設定します 文書の場所 バケット名とキーを使用する。 このリクエストは、次に渡されます StartDocumentTextDetectionAsync

スタートドキュメントテキストディテクションアシンク() method. 非同期メソッドであるため、awaitキーワードをその前に使用する必要があります。また、 リターンリザルト (ReturnResult) 非同期関数 成功すると、結果が返され、jobidが保存されます。 ジョブIDは次に渡されます GetDocumentTextDetectionAsync（文書テキスト検出Async）() メソッドを待機します 成功 応答 フォーイーチループは各ブロックをループしてそれが「WORD」、「PAGE」、または「LINE」かどうかをチェックし、テキスト認識を出力します。 最後に、ドキュメント処理のためにMainメソッドでこのメソッドを呼び出します。

出力

結果はIronOCRにとても似ています。

AWS Textract出力

5. 画像からテキストへ

画像からデータを読み取るのは品質が重要な役割を果たすため、情報を抽出する際には非常に難しいです。 両方のライブラリはテキストを抽出する機能を提供します。 ここではpngファイルを使用します。

5.1. IronOCRの使用

コードは前のものにほとんど似ています。 以下に、 AddPDF メソッドは～に置き換えられます AddImage（画像を追加） メソッド。

var Ocr = new IronTesseract();
using (var Input = new OcrInput()){
    Input.AddImage("test-files/redacted-employmentapp.png")
    //... you can add any number of images
    var Result = Ocr.Read(Input);
    Console.WriteLine(Result.Text);
}

var Ocr = new IronTesseract();
using (var Input = new OcrInput()){
    Input.AddImage("test-files/redacted-employmentapp.png")
    //... you can add any number of images
    var Result = Ocr.Read(Input);
    Console.WriteLine(Result.Text);
}

Dim Ocr = New IronTesseract()
Using Input = New OcrInput()
	Input.AddImage("test-files/redacted-employmentapp.png") var Result = Ocr.Read(Input)
	Console.WriteLine(Result.Text)
End Using

入力画像

修正済みの従業員データ

出力

出力はクリーンで、数行のコードだけで技術的な複雑さなしに完璧な結果となり、元の画像と一致しています。

画像出力

5.2. AWS Textractの使用

以下のコードは画像からテキストを検出するのに役立ちます：

public static async void ReturnResult()
{
    AmazonTextractClient client = new   AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.AFSouth1);
    var request = new DetectDocumentTextRequest();
    request.Document = new Document {
            Bytes = new MemoryStream(File.ReadAllBytes(@"test-files/redacted-employmentapp.png"))}; 
    var result = await client.DetectDocumentTextAsync(request);
    foreach (var block in result.Blocks)
    {
        if (block.BlockType == "WORD")
        {
            Console.WriteLine(block.Text);
        }
    }
}

static void Main(String [] args)
{
    ReturnResult();
}

public static async void ReturnResult()
{
    AmazonTextractClient client = new   AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.AFSouth1);
    var request = new DetectDocumentTextRequest();
    request.Document = new Document {
            Bytes = new MemoryStream(File.ReadAllBytes(@"test-files/redacted-employmentapp.png"))}; 
    var result = await client.DetectDocumentTextAsync(request);
    foreach (var block in result.Blocks)
    {
        if (block.BlockType == "WORD")
        {
            Console.WriteLine(block.Text);
        }
    }
}

static void Main(String [] args)
{
    ReturnResult();
}

Public Shared Async Sub ReturnResult()
	Dim client As New AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.AFSouth1)
	Dim request = New DetectDocumentTextRequest()
	request.Document = New Document With {.Bytes = New MemoryStream(File.ReadAllBytes("test-files/redacted-employmentapp.png"))}
	Dim result = Await client.DetectDocumentTextAsync(request)
	For Each block In result.Blocks
		If block.BlockType = "WORD" Then
			Console.WriteLine(block.Text)
		End If
	Next block
End Sub

Shared Sub Main(ByVal args() As String)
	ReturnResult()
End Sub

再度、コードは前のものとほとんど似ています。 以下、リクエストを初期化するために 文書テキスト検出リクエスト() method. 要求オブジェクトは、すべてのバイトを読み取ってドキュメントを設定します。 このリクエストは次に DetectDocumentTextAsync に渡されます。()** メソッド 非同期メソッドであるため、awaitキーワードをその前に使用する必要があります。また、 リターンリザルト (ReturnResult) 非同期関数 成功すると、結果はブロック単位で返されます。 foreachループは、各ブロックをループして「WORD」であるかどうかをチェックし、その後テキスト認識を出力するために使用されます。 最後に、ドキュメント処理のためにMainメソッドでこのメソッドを呼び出します。

出力はIronOCRに似ていますが、最初にファイルをAWSバケットにアップロードする必要があります。

6. バーコードとQRコードをテキストに変換

IronOCRのユニークな機能の一つは、テキストをスキャンしている最中にドキュメントからバーコードやQRコードを読み取ることができる点です。 インスタンス OcrResult.OcrBarcode クラスは、開発者に各スキャンされたバーコードに関する詳細な情報を提供します。 AWS Textractはこの機能を提供していません。

以下にIronOCRのコードを示します：

var Ocr = new IronTesseract();
Ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;
using (var input = new OcrInput())
{
    input.AddImage("test-files/Barcode.png");
    var Result = Ocr.Read(input);
    foreach (var Barcode in Result.Barcodes)
    {
        Console.WriteLine(Barcode.Value);
        // type and location properties also exposed
    }
}

var Ocr = new IronTesseract();
Ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;
using (var input = new OcrInput())
{
    input.AddImage("test-files/Barcode.png");
    var Result = Ocr.Read(input);
    foreach (var Barcode in Result.Barcodes)
    {
        Console.WriteLine(Barcode.Value);
        // type and location properties also exposed
    }
}

Dim Ocr = New IronTesseract()
Ocr.Configuration.ReadBarCodes = True
Using input = New OcrInput()
	input.AddImage("test-files/Barcode.png")
	Dim Result = Ocr.Read(input)
	For Each Barcode In Result.Barcodes
		Console.WriteLine(Barcode.Value)
		' type and location properties also exposed
	Next Barcode
End Using

そのコードは自明であり、理解しやすいです。

7. ライセンス

IronOCR は、開発者ライセンスを無料で提供するライブラリです。 また、独自の価格構造も備えています。 Liteバンドルは隠れた料金なしで$749から始まります。 SaaSやOEM製品の再配布も可能です。 すべてのライセンスには、30日間の返金保証、1年間のソフトウェアサポートおよびアップグレード、開発/ステージング/本番環境の有効性、そして永久ライセンスが含まれています。(一回限りの購入). IronOCRの全価格構造とライセンスの詳細を見るには、 こちら をご覧ください。これ.

IronOCRの価格プラン

SaaSおよびOEM製品の再配布ロイヤリティフリーサービスを、一度のお支払いで$1,599でご利用いただけます。

SAASサービス

AWS Textract API は、開発者に AWS Free Tier サービスを提供します。Amazon Textract を無料で始めることができます。 無料プランは3ヶ月間有効で、料金は以下に示されています。

料金表

価格の詳細についてはこちらをご覧ください リンク. さらに、価格計算機を使用してニーズに応じて価格を調整することもできます。

8. 結論

IronOCRはC#開発者に最先端のツールを提供しますTesseract API (テッセラクト API)私たちが知っている限り、どのプラットフォーム上でも。 IronOCR は Windows、Linux、Mac、Azure、AWS、Lambda でデプロイ可能であり、.NET Framework プロジェクト、.NET Standard または .NET Core をサポートしています。 我々はOCRスキャンの中でバーコードを読み取ることができ、さらにOCR結果をHTMLや検索可能なPDFとしてエクスポートすることもできます。

Amazon Textractを使用すると、ドキュメントのテキスト検出と分析をアプリケーションに簡単に追加できます。 Amazon Textractは、Amazonのコンピュータビジョン科学者によって開発された、日々何十億もの画像と動画を分析するための実績のある高スケーラブルなディープラーニング技術に基づいています。 機械学習の専門知識は必要ありません。 Amazon Textractには、画像ファイルやPDFファイルを解析するためのシンプルで使いやすいAPIが含まれています。 Amazon Textractは常に新しいデータから学習しており、Amazonはこのサービスに新しい機能を継続的に追加しています。

IronOCRのライセンスは開発者ベースであり、製品を使用する開発者の人数に基づいてライセンスを購入する必要があります。 AWS Textractのライセンスは、情報を抽出しデータを分析するためのドキュメントのページ数に基づいています。 ライセンスは月ごとで、大量のページ数になるとIronOCRライセンスと比較して価格が非常に高くなります。 さらに、IronOCRライセンスは一度購入すれば生涯使用でき、OMEおよびSaaS配布をサポートします。

全体的な比較で言うと、IronOCR と AWS OCR はどちらも文書や画像からテキストを検出するための機械学習機能を備えています。 IronOCRは、高速で時間を節約できるため、AWS OCRに対してわずかな優位性があります。 コードはシンプルで、ドキュメントからテキストを検出する際には分かりやすいです。 そのタスクは、いくつかのメソッドで達成されます。 一方、AWS Textractは同じ作業を達成するために多くの方法を使用します。 これはサーバーの応答を増加させ、時間がかかることがあります。 次のように入力した場合でも、IronOCRが約99％の確率で正確に内容を読み取ることができます。documentがひどくフォーマットされておらず、傾いていて、デジタルノイズが含まれていました。IronOCRは、パフォーマンスを調整したり、入力画像を大幅に変更する必要なく、すぐに使用可能です。 速度が格段に向上: IronOCR.2020+ は以前のバージョンと比べて最大10倍速く、エラーを250%以上削減します。

さらに、Iron Softwareは現在、2つの価格で5つのツールパッケージを提供しています。Iron Suiteに含まれるツールは次のとおりです:

IronBarcode

IronXL

IronOCR

IronPDF

• IronWebscraper

  このリンクを訪問して、以下を調べてくださいIRONSUITE.