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OCRツール

最高のOCRソフトウェア比較(長所と短所)

光学文字認識 (OCR) は、画像をテキストに変換する技術です。 ドキュメントの変換、検索可能なPDFの作成、スキャンされたドキュメントを編集可能なテキストに変換するなど、さまざまな目的で使用できます。

OCRはビジネス界の人々にとって仕事生活の重要な部分となっています。 物理的な紙のドキュメントをデジタル形式に変換したり、スキャンされたドキュメントのインデックスファイルをページ番号やキーワード検索用語で作成したりするなど、さまざまな方法で使用されます。

障害を持つ人々に対するアクセシビリティも、企業がOCR技術に目を向ける理由です。 視力が悪いか読めない人にとって、フォーマットされていないドキュメント(PDF​​など)を読む課題を考えてみてください。 OCRソフトウェアは、これらのドキュメントをオーディオファイルやHTMLやWordのようなテキストベースの形式に変換して、アクセスしやすさを大幅に向上させることができます。 テキスト形式は普遍的に受け入れられており、インターネットや電子メールを介した情報共有を簡素化します。 これは、視力が悪いか読めない人々でもドキュメントにアクセスできることを意味します。

紙ベースのドキュメントをデジタル化したい場合は、画像からテキストを抽出したり、PDFファイルを編集可能な形式に変換できる適切なOCRソフトウェアを選択することが重要です。

目次

  • AWS Textract
    • AWS Textractの利点
    • AWS Textractの欠点
  • Adobe Acrobat Pro DC
    • Adobe Acrobat Pro DCの利点
    • Adobe Acrobat Pro DCの欠点
  • Nanonets
    • Nanonetsの利点
    • Nanonetsの欠点
  • SimpleOCR
    • SimpleOCRの利点
    • SimpleOCRの欠点
  • IronOCR
    • IronOCRの利点
    • IronOCRの欠点
    • コード例
  • 結論

AWS Textract

最良のOCRソフトウェア比較、図1: AWS Textract

AWS Textractは、ディープラーニングを使用してさまざまな種類のドキュメントを編集可能な形式に変換するサービスです。 異なる企業からの請求書のハードコピーを持ち、デバイス上のスプレッドシートにすべての情報を保存していると想像してください。この作業は通常手動で行われ、非効率的で誤りを引き起こす可能性があります。 Textractは、入力として請求書を受け取り、構造化された出力に変換できます。 請求書をTextractにアップロードすると、ドキュメントを解読してくれます。

AWS Textractの利点

  • 使った分だけ支払う課金方法は、予算に配慮した購入に役立ちます。
  • 他の統合モデルを必要とせずに簡単に使用できます。
  • テストのための無料試用版を提供します。

AWS Textractの欠点

  • 解像度や形式によって精度が異なります。
  • ユーザーデータを使用してトレーニングをサポートするのが理想的だが、現在はサポートしていません。

Adobe Acrobat Pro DC

最良のOCRソフトウェア比較、図2: Adobe Acrobat Pro DC

Adobe Acrobat Pro DCは、テキストを抽出し、スキャンされたドキュメントを編集可能なPDFファイルに変換するOCRソフトウェアです。 そのOCRツールに加えて、アプリから直接PDFを共有、署名、印刷、または圧縮できます。Adobe Acrobat Pro DCは、画像をテキストに変換し、コンピューター上の適切なフォントと一致させることもできます。 コメントや編集などの機能を提供し、ページの並び替え、ファイルの結合、画像の修正が可能です。

Adobe Acrobat Pro DCの利点

  • デスクトップ、ウェブ、モバイルで利用できるマルチプラットフォームアプリケーション。
  • 複数の言語に対応。
  • バッチ処理をサポート。

Adobe Acrobat Pro DCの欠点

  • 一般ユーザーには高価です。
  • 専用のハードウェアが必要です。

Nanonets

最良のOCRソフトウェア比較、図3: Nanonets

Nanonetsは、人工知能と機械学習を使用してスキャンされたドキュメントを編集可能かつ検索可能なPDFに変換するAIベースのOCRソフトウェアです。 PDFドキュメントをWordファイル形式に変換し、複数の言語をサポートできます。 Nanonetsはディープラーニングを使用して抽出されたデータを検証し、多くのデータが処理されるにつれて改善します。

Nanonetsの利点

  • シームレスなWeb接続デバイスからのデータ入力スキャンを許可。
  • 複数の言語やファイル形式をサポート。

Nanonetsの欠点

  • 高価です。
  • ぼやけた画像やドキュメントに対するパフォーマンス問題。

SimpleOCR: 無料のOCRソフトウェア

SimpleOCRは、スキャンされたテキスト画像を編集可能なテキストドキュメントに変換するためのシンプルなライブラリです。 無料のOCRオプションとして最も知られており、100以上の言語をサポートし、精度を向上させるためのデスペックル機能を備えています。

SimpleOCRの利点

  • バッチ処理をサポート。
  • 簡単なUIでシンプルなナビゲーション。
  • 無料で使用可能。

SimpleOCRの欠点

  • 結果の精度が欠ける場合があります。
  • 処理速度が遅いです。

IronOCR: .NET OCRライブラリ

最良のOCRソフトウェア比較、図4: IronOCR

IronOCR はOCRタスク向けに設計された.NETライブラリで、開発者がテキストデータを簡単に処理できるようにします。 画像やPDFドキュメントをテキストに効率的に変換し、自動文字認識を提供し、125の言語をサポートしています。 Windows、Mac、Linuxなどのプラットフォームと互換性があり、個人的な開発用途には無料です。

長所

  • 簡単なインストールプロセス。
  • 外部アドオンが不要。
  • 豊富な機能とカスタマイズを提供。
  • Iron Softwareのウェブサイトでチュートリアルが利用可能な、よくドキュメントされた資料。
  • 125の言語をサポート。

短所

商用利用には無料ではありません。

コード例

IronOCRのコード例をいくつか見てみましょう:

using IronOcr;
// Instantiate the IronTesseract class
var Ocr = new IronTesseract();

using (var Input = new OcrInput(@"images\image.png"))
{
    // Deskew the image to correct any tilt
    Input.Deskew();
    // DeNoise the image if accuracy is below 97% (commented here by default)
    // Input.DeNoise();
    // Read the text from the image
    var Result = Ocr.Read(Input);
    // Output the extracted text
    Console.WriteLine(Result.Text);
}
using IronOcr;
// Instantiate the IronTesseract class
var Ocr = new IronTesseract();

using (var Input = new OcrInput(@"images\image.png"))
{
    // Deskew the image to correct any tilt
    Input.Deskew();
    // DeNoise the image if accuracy is below 97% (commented here by default)
    // Input.DeNoise();
    // Read the text from the image
    var Result = Ocr.Read(Input);
    // Output the extracted text
    Console.WriteLine(Result.Text);
}
Imports IronOcr
' Instantiate the IronTesseract class
Private Ocr = New IronTesseract()

Using Input = New OcrInput("images\image.png")
	' Deskew the image to correct any tilt
	Input.Deskew()
	' DeNoise the image if accuracy is below 97% (commented here by default)
	' Input.DeNoise();
	' Read the text from the image
	Dim Result = Ocr.Read(Input)
	' Output the extracted text
	Console.WriteLine(Result.Text)
End Using
$vbLabelText   $csharpLabel

上記のコードは、低品質の画像ファイルからテキストを抽出します。

using IronOcr;
// Instantiate the IronTesseract class
var Ocr = new IronTesseract();

using (var Input = new OcrInput())
{
    // OCR entire document
    // Add a PDF using file path and optional password
    Input.AddPdf("example.pdf", "password");

    // Alternatively, OCR specific pages of a PDF
    Input.AddPdfPages("example.pdf", new[] { 1, 2, 3 }, "password");

    // Read and extract text from the input document
    var Result = Ocr.Read(Input);
    // Output the extracted text from the PDF
    Console.WriteLine(Result.Text);
}
using IronOcr;
// Instantiate the IronTesseract class
var Ocr = new IronTesseract();

using (var Input = new OcrInput())
{
    // OCR entire document
    // Add a PDF using file path and optional password
    Input.AddPdf("example.pdf", "password");

    // Alternatively, OCR specific pages of a PDF
    Input.AddPdfPages("example.pdf", new[] { 1, 2, 3 }, "password");

    // Read and extract text from the input document
    var Result = Ocr.Read(Input);
    // Output the extracted text from the PDF
    Console.WriteLine(Result.Text);
}
Imports IronOcr
' Instantiate the IronTesseract class
Private Ocr = New IronTesseract()

Using Input = New OcrInput()
	' OCR entire document
	' Add a PDF using file path and optional password
	Input.AddPdf("example.pdf", "password")

	' Alternatively, OCR specific pages of a PDF
	Input.AddPdfPages("example.pdf", { 1, 2, 3 }, "password")

	' Read and extract text from the input document
	Dim Result = Ocr.Read(Input)
	' Output the extracted text from the PDF
	Console.WriteLine(Result.Text)
End Using
$vbLabelText   $csharpLabel

上記のコードは、PDFドキュメント全体または選択したページからデータを抽出します。

結論

すべてのOCRソフトウェアオプションを比較した後、この冊子に掲載されているその他のオプションよりもIronOCRが優れていますと結論付けています。 IronOCRはさまざまな機能で高度にカスタマイズ可能であり、開発者や企業にとって効果的かつ手頃な価格です。 IronOCRの価格に関する詳細は、こちらのリンクから確認できます。

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。