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AWS OCR対Azure OCR(OCR機能の比較)

光学文字認識(OCR)は、スキャンされた画像、PDF、およびその他のデジタル文書を機械判読可能なテキストに変換するための重要な技術です。 これは、ドキュメント処理、自動化ワークフロー、および人間が読みやすいテキストを解釈する必要があるAI搭載システムで広く使用されています。 OCRサービスに関しては、多くのOCRツールがOCRTタスクを管理するために存在しています。 これには、強力なクラウドソリューションを提供するAmazon Web Services(AWS)、Microsoft Azure、およびGoogle Cloud Platform上のGoogle Cloud Vision APIなどのクラウドプロバイダー、および特定のユースケースまたは頻繁なOCR使用のための強力なOCRライブラリが必要な方に対する実行可能な代替手段を提示するIronOCRなど、サードパーティのライブラリが含まれます。

In this article, we’ll compare AWS OCR, Azure OCR, and IronOCR, focusing on features, performance, pricing, and developer usability to help you determine which tool best suits your project’s needs.

AWS OCR

AWS OCRの概要

AWS Textractは、スキャンされた文書、フォーム、テーブルなどからテキストを抽出するために設計されたAmazonの完全に管理されたOCRサービスです。 AWSエコシステム内に深く統合されており、Textractは大規模なクラウドソリューションでの利用に最適化され、リアルタイムとバッチドキュメント処理の両方をサポートしています。

核心的な機能

  • ドキュメントのテキスト検出と抽出: AWS Textractは、特にフォームやテーブルなどの構造化された文書において非常に高精度です。 生テキストを抽出するだけでなく、チェックボックス、テーブル、キーと値のペアなどの要素も特定します。
  • サポートされているファイルタイプ: AWS Textractは、PNG、JPEG、TIFFなどのさまざまな画像形式に加えてPDFをサポートしています。
  • テーブルおよびフォームデータの抽出: Textractの最も注目すべき機能の1つは、スケールでデータを抽出する際に理想的な精度で表形式データとフォームフィールドを特定し抽出する機能です。

パフォーマンスと速度

AWS Textractは、特に大規模なバッチ処理で素晴らしい性能を発揮します。 ただし、リアルタイム処理では、文書の量に応じてわずかな遅延が見られる場合があります。

統合とAPIの使いやすさ

TextractはAWS環境で開発する際に一貫したエクスペリエンスを提供するために、S3LambdaRekognitionなどの他のAWSサービスとシームレスに統合します。 AWS SDKを使用してTextractを使う方法の基本的なC#の例は次のとおりです。

// Import necessary AWS Textract and other AWS SDK packages
using Amazon.Textract;
using Amazon.Textract.Model;
using Amazon;

public async Task DetectTextFromDocumentAsync(string bucketName, string documentName)
{
    // Create an Amazon Textract client
    var textractClient = new AmazonTextractClient(RegionEndpoint.USEast1);

    // Prepare the request with the document location in S3
    var request = new DetectDocumentTextRequest
    {
        Document = new Document
        {
            S3Object = new S3Object
            {
                Bucket = bucketName,
                Name = documentName
            }
        }
    };

    // Send request to Textract and await response
    var response = await textractClient.DetectDocumentTextAsync(request);

    // Iterate through the detected blocks of text and print them
    foreach (var block in response.Blocks)
    {
        if (block.BlockType == BlockType.LINE)
        {
            Console.WriteLine($"Detected text: {block.Text}");
        }
    }
}
// Import necessary AWS Textract and other AWS SDK packages
using Amazon.Textract;
using Amazon.Textract.Model;
using Amazon;

public async Task DetectTextFromDocumentAsync(string bucketName, string documentName)
{
    // Create an Amazon Textract client
    var textractClient = new AmazonTextractClient(RegionEndpoint.USEast1);

    // Prepare the request with the document location in S3
    var request = new DetectDocumentTextRequest
    {
        Document = new Document
        {
            S3Object = new S3Object
            {
                Bucket = bucketName,
                Name = documentName
            }
        }
    };

    // Send request to Textract and await response
    var response = await textractClient.DetectDocumentTextAsync(request);

    // Iterate through the detected blocks of text and print them
    foreach (var block in response.Blocks)
    {
        if (block.BlockType == BlockType.LINE)
        {
            Console.WriteLine($"Detected text: {block.Text}");
        }
    }
}
' Import necessary AWS Textract and other AWS SDK packages
Imports Amazon.Textract
Imports Amazon.Textract.Model
Imports Amazon

Public Async Function DetectTextFromDocumentAsync(ByVal bucketName As String, ByVal documentName As String) As Task
	' Create an Amazon Textract client
	Dim textractClient = New AmazonTextractClient(RegionEndpoint.USEast1)

	' Prepare the request with the document location in S3
	Dim request = New DetectDocumentTextRequest With {
		.Document = New Document With {
			.S3Object = New S3Object With {
				.Bucket = bucketName,
				.Name = documentName
			}
		}
	}

	' Send request to Textract and await response
	Dim response = Await textractClient.DetectDocumentTextAsync(request)

	' Iterate through the detected blocks of text and print them
	For Each block In response.Blocks
		If block.BlockType = BlockType.LINE Then
			Console.WriteLine($"Detected text: {block.Text}")
		End If
	Next block
End Function
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価格設定

AWS Textractは、処理されるページ数に基づいて請求される使用量ベースの料金モデルに従っています。 大規模プロジェクトでは価格がすぐに増加する可能性がありますが、オンデマンド使用にはコスト効率が高いです。

Azure OCR

Azure OCRの概要

AWS OCRとAzure OCRの比較: 図2

Azure Cognitive ServicesのOCRソリューションは、画像やPDFからのテキストを抽出するために設計されており、Azureベースのアプリケーションに簡単に統合できます。 クラウドおよびハイブリッド環境でのドキュメントワークフローに適しており、大規模な展開を管理するように調整できます。

核心的な機能

  • テキスト抽出の精度: Azure OCRは、特に請求書、領収書、IDカードなどの複雑な文書で高い精度を誇ります。 25以上の言語をサポートしており、多言語アプリケーションに最適です。
  • サポートされているファイルタイプ: Azure OCRは、JPEG、PNG、BMP、PDF、TIFF形式の画像を処理します。
  • 多言語サポート: Azure OCR は多くの異なる言語のテキストを認識できるため、グローバルプロジェクトやアプリケーションにおける優れた利点となります。
  • フォームリコグナイザー: Azure Cognitive Services内の強力なツールであるAzure Form Recognizerは、開発者がフォーム、請求書、その他の文書から構造化データを抽出することを可能にし、自動化やデータ処理能力を強化します。

パフォーマンスと速度

Azure OCRは効率的なアーキテクチャを備えたリアルタイム処理に優れており、迅速なテキスト抽出をサポートします。 バッチ処理能力も非常に優れており、Azureのスケーラブルなクラウドインフラストラクチャにより、ピーク負荷時でもスムーズな操作を確保します。

統合とAPIの使いやすさ

Azure OCRは、Azure Blob StorageAzure Functionsなどの他のAzureサービスと緊密に統合されており、エンドツーエンドのワークフローを簡単に構築できます。 サービスはREST APIを介してアクセス可能であり、以下はC#での例です。

// Import necessary Azure Cognitive Services packages
using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision;
using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision.Models;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;

public async Task RecognizeTextInImageAsync(Stream imageStream, string endpoint, string apiKey)
{
    // Create a Computer Vision client
    var client = new ComputerVisionClient(new ApiKeyServiceClientCredentials(apiKey))
    {
        Endpoint = endpoint
    };

    // Call the API with the image stream and read printed text
    var ocrResult = await client.RecognizePrintedTextInStreamAsync(true, imageStream);

    // Iterate over the OCR result regions, lines, and words, printing them
    foreach (var region in ocrResult.Regions)
    {
        foreach (var line in region.Lines)
        {
            foreach (var word in line.Words)
            {
                Console.WriteLine(word.Text);
            }
        }
    }
}
// Import necessary Azure Cognitive Services packages
using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision;
using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision.Models;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;

public async Task RecognizeTextInImageAsync(Stream imageStream, string endpoint, string apiKey)
{
    // Create a Computer Vision client
    var client = new ComputerVisionClient(new ApiKeyServiceClientCredentials(apiKey))
    {
        Endpoint = endpoint
    };

    // Call the API with the image stream and read printed text
    var ocrResult = await client.RecognizePrintedTextInStreamAsync(true, imageStream);

    // Iterate over the OCR result regions, lines, and words, printing them
    foreach (var region in ocrResult.Regions)
    {
        foreach (var line in region.Lines)
        {
            foreach (var word in line.Words)
            {
                Console.WriteLine(word.Text);
            }
        }
    }
}
' Import necessary Azure Cognitive Services packages
Imports Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision
Imports Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision.Models
Imports System.IO
Imports System.Threading.Tasks

Public Async Function RecognizeTextInImageAsync(ByVal imageStream As Stream, ByVal endpoint As String, ByVal apiKey As String) As Task
	' Create a Computer Vision client
	Dim client = New ComputerVisionClient(New ApiKeyServiceClientCredentials(apiKey)) With {.Endpoint = endpoint}

	' Call the API with the image stream and read printed text
	Dim ocrResult = Await client.RecognizePrintedTextInStreamAsync(True, imageStream)

	' Iterate over the OCR result regions, lines, and words, printing them
	For Each region In ocrResult.Regions
		For Each line In region.Lines
			For Each word In line.Words
				Console.WriteLine(word.Text)
			Next word
		Next line
	Next region
End Function
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価格設定

Azure OCRはトランザクション数に基づいて段階的な料金モデルを提供しており、既にAzureインフラストラクチャを活用している企業には費用効果が高いとされています。ただし、大規模データセットでは価格が大幅に上昇する可能性があります。 ### IronOCRの概要

IronOCRの概要

AWS OCRとAzure OCRの比較: 図3

IronOCRは、.NET 開発者向けに設計された堅牢なサードパーティ OCR ツール ライブラリです。

オンプレミスとクラウドベースの実装の両方を可能にし、OCRツールを細かく制御する必要がある開発者に、AWSやAzureよりも多くの柔軟性を提供します。 * テキスト抽出の品質: この堅牢なツールを使用すると、画像ファイルやPDFファイルからデータを容易に抽出できます。

核心的な機能

印刷テキストのOCRにおいて高い正確性を持ち、PDFテキスト抽出に優れています。 * 画像フィルタ: IronOCRの画像補正フィルタで、読み取りが難しいスキャン文書や画像を編集します。これにより、ノイズを除去し、鮮明化し、強化することができます。

  • ファイルタイプと言語のサポート: IronOCRは、複数の100を超える言語を広範にサポートしています。
  • File type and language support: IronOCR supports multiple image formats (JPG, GIF, TIFF, BMP) and PDFs, with extensive support for over 100 languages. IronOCRは専用ハードウェア上で実行されるときに、迅速なテキスト抽出のために最適化されています。

パフォーマンスと速度

ローカルまたはハイブリッドクラウドシナリオでデータを処理する必要がある開発者にとって、IronOCRは素晴らしい選択肢であり、リソースが限られた環境でも高いパフォーマンスを提供します。 IronOCRは非常に多用途で使用が簡単であり、C#で非常に高い使いやすさを持ちます。

統合とAPIの使いやすさ

以下に単純な例を示します。 AWS OCR と Azure OCR の比較: 図4

// Import IronOcr namespace
using IronOcr;

public class OCRDemo
{
    public void PerformOCR(string imagePath)
    {
        // Create a new instance of IronTesseract
        var ocr = new IronTesseract();

        // Create a new IronOCR image input from the specified image filepath
        using var input = new OcrInput(imagePath);

        // Setting the OCR language (for example, English)
        ocr.Language = OcrLanguage.English;

        // Reads the text from the provided OcrImageInput object and returns an OcrResult object containing the extracted text
        OcrResult result = ocr.Read(input);

        // Writing all of the text to a new text file and saving it
        File.WriteAllText("result.txt", result.Text);
    }
}
// Import IronOcr namespace
using IronOcr;

public class OCRDemo
{
    public void PerformOCR(string imagePath)
    {
        // Create a new instance of IronTesseract
        var ocr = new IronTesseract();

        // Create a new IronOCR image input from the specified image filepath
        using var input = new OcrInput(imagePath);

        // Setting the OCR language (for example, English)
        ocr.Language = OcrLanguage.English;

        // Reads the text from the provided OcrImageInput object and returns an OcrResult object containing the extracted text
        OcrResult result = ocr.Read(input);

        // Writing all of the text to a new text file and saving it
        File.WriteAllText("result.txt", result.Text);
    }
}
' Import IronOcr namespace
Imports IronOcr

Public Class OCRDemo
	Public Sub PerformOCR(ByVal imagePath As String)
		' Create a new instance of IronTesseract
		Dim ocr = New IronTesseract()

		' Create a new IronOCR image input from the specified image filepath
		Dim input = New OcrInput(imagePath)

		' Setting the OCR language (for example, English)
		ocr.Language = OcrLanguage.English

		' Reads the text from the provided OcrImageInput object and returns an OcrResult object containing the extracted text
		Dim result As OcrResult = ocr.Read(input)

		' Writing all of the text to a new text file and saving it
		File.WriteAllText("result.txt", result.Text)
	End Sub
End Class
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IronOCRのライセンスモデルは、AWSやAzureよりも柔軟です。

価格設定

永続ライセンスに対して一回限りの料金を支払うことで、小規模から中規模のプロジェクトに対してよりコスト効率が良くなります。 ボーナスとして、IronOCRは無料トライアルを提供しており、企業向けのオプションもあります。 ## 比較サマリー

AWS OCR と Azure OCR の比較: 図5

比較表は、AWS TextractAzure OCR および IronOCR の間の核心的な違いを、精度、サポートされる形式、特別な機能、パフォーマンス、統合、および価格のような重要な要因に焦点を当てて強調します。

AWS Textractは、スキャン文書から詳細なデータを抽出する必要のある企業にとって、フォームやテーブルなどの構造化文書の処理に優れており、強力な選択肢です。

一方でAzure OCRは、その優れた多言語サポートで際立っており、多様な言語からのテキスト抽出を必要とするグローバルアプリケーションに理想的です。 バーコードの処理を提供し、これはクラウドベースのソリューションには常に存在しません。

IronOCR differentiates itself with its on-premise and local processing capabilities, offering advanced features such as specialized processing of passports and さらに、その一回限りのライセンス料金に基づく価格モデルは、より小規模なプロジェクトやチームに対して長期的なコスト削減を提供します。 各ソリューションにはそれぞれの強みがありますので、適切なものを選択するには、プロジェクトのスケール、必要な機能、および展開環境に依存します。 この記事を通して、いくつかの人気があり強力なOCRツールを見ました。

結論

AWS TextractとAzure OCRの両方が、特にそれぞれのクラウドエコシステムに既に投資している企業に対して、強力でスケーラブルなOCR機能を提供します。 AWSは構造化ドキュメントの処理に優れており、Azureの多言語サポートは大きな利点です。 しかし、IronOCRは、柔軟でオンプレミスのソリューションが必要であるか、または永続ライセンスモデルを好む開発者にとって際立っています。

今日見たような純粋にクラウドベースのOCRツールや他のGoogle OCRツールなども、頻度の少ない基本的なOCR使用を考えている人には人気がありますが、IronPDFは、より頻繁にOCRを使用する必要がある利用者にほぼあらゆるOCR関連のタスクを扱うための強力なツールを提供しようと心がけています。 高いOCR精度、.NETプロジェクトへの統合の容易さ、および高度な機能により、強力なOCRツールを探している.NET開発者にとって強力な競争相手となっています。 最終的に、AWS、Azure、IronOCRのどれを選ぶかは、プロジェクトの規模、予算、および特定のOCRニーズに依存します。

ご注意AWS TextractとAzure OCRはそれぞれの所有者の登録商標です。

このサイトは、AWS TextractまたはAzure OCRに関連付けられていない、推奨されていない、または後援されていません。 This site is not affiliated with, endorsed by, or sponsored by AWS Textract or Azure OCR. すべての製品名、ロゴ、およびブランドは各所有者の所有物です。 比較は情報提供のみを目的としており、執筆時点で公開されている情報を反映しています。

よくある質問

OCRを使用してスキャンしたドキュメントをテキストに変換するにはどうすればよいですか?

IronOCRを使用すると、スキャンした画像やPDFを機械可読のテキストに変換できます。その高度なOCR機能はさまざまなファイルタイプと言語をサポートしており、文書処理や自動化ワークフローに効果的なツールとなります。

AWS TextractとAzure OCRの違いは何ですか?

AWS Textractは、フォームやテーブルなどの構造化された文書からテキストを抽出するために最適化されており、AWSエコシステム内でシームレスに統合されます。Azure OCRは多言語サポートとリアルタイム処理に優れており、グローバルアプリケーションに最適で、他のAzureサービスともよく統合されます。

IronOCRはクラウドベースのOCRソリューションとどのように比較されますか?

IronOCRはPDF OCRやバーコード読み取りなどの機能を備えたオンプレミスおよびクラウド機能を提供します。その永久ライセンスは、小規模なプロジェクトにとってコスト効果が高く、AWS TextractやAzure OCRのペイパーユースモデルの代替となります。

多言語の文書処理に最適なOCRツールはどれですか?

Azure OCRは25以上の言語でのテキスト認識をサポートしており、多言語アプリケーションに適しています。IronOCRも強力な言語サポートを提供しており、ローカリゼーションが必要な開発者にとって多用途の選択肢となります。

OCRツールを選択する際のコスト考慮事項は何ですか?

AWS TextractとAzure OCRは、ペイパーユースまたは階層型の価格モデルを利用しており、オンデマンド使用には経済的です。IronOCRは一度の永久ライセンスを提供し、頻繁な使用には長期的な節約を提供する可能性があります。

IronOCRを使用してPDF文書にOCRを実行できますか?

はい、IronOCRはPDF OCRをサポートしており、PDFファイルからテキストを効果的に抽出できます。他のファイルタイプもサポートしており、バーコード読み取りなどの機能も提供しているため、総合的なOCRソリューションとなっています。

AWS Textractの統合機能は何ですか?

AWS Textractは、S3、Lambda、RekognitionなどのAWSサービスとシームレスに統合され、AWSエコシステム内で開発者に統一された体験を提供します。

開発者がサードパーティのOCRライブラリを検討する理由は何ですか?

開発者は、オンプレミス展開の柔軟性、バーコード読み取りなどの高度な機能、継続的な使用に対する永久ライセンスモデルのコスト効果を理由にIronOCRを選ぶかもしれません。

Azure OCRのリアルタイム処理能力はどの程度ですか?

Azure OCRは、効率的なアーキテクチャにより、迅速なテキスト抽出をサポートし、迅速な対応が必要な環境に適しています。

.NETアプリケーションにOCR機能を統合するにはどうすればよいですか?

IronOCRを使用して.NETアプリケーションにOCR機能を統合できます。これにより、さまざまなファイル形式と言語をサポートし、あなたのアプリケーションの文書処理能力を強化します。

Kannaopat Udonpant
ソフトウェアエンジニア
ソフトウェアエンジニアになる前に、Kannapatは北海道大学で環境資源の博士号を修了しました。博士号を追求する間に、彼はバイオプロダクションエンジニアリング学科の一部である車両ロボティクスラボラトリーのメンバーになりました。2022年には、C#のスキルを活用してIron Softwareのエンジニアリングチームに参加し、IronPDFに注力しています。Kannapatは、IronPDFの多くのコードを執筆している開発者から直接学んでいるため、この仕事を大切にしています。同僚から学びながら、Iron Softwareでの働く社会的側面も楽しんでいます。コードやドキュメントを書いていない時は、KannapatはPS5でゲームをしたり、『The Last of Us』を再視聴したりしていることが多いです。