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画像やスキャンされたファイルからテキストを抽出する自動化(光学文字認識を通じて)(OCR (光学式文字認識))技術は、企業が膨大な文書量を管理する方法に革命的な変革をもたらしました。 OCRの自動化により、データ入力作業の効率と精度が向上し、手動の労力が削減されます。
この記事では、OCR自動化の概念、その利点、およびOCRツールを使用した例を紹介し、その長所と短所を検討します。 最終的に、IronOCRはOCR自動化のための強力なソリューションとして推奨されます。
OCR自動化は、スキャンされた紙の文書、PDF、画像などのさまざまな種類の文書を編集可能で検索可能なデータに変換するためにOCRソフトウェアを使用することを含みます。 また、必要なデータだけを抽出することで非構造化データを整理し、ビジネスプロセスで使用される構造化データに変換するのにも役立ちます。 この技術により、ビジネスプロセスは文書から貴重な情報を迅速に抽出でき、生産性の向上とエラー率の低減につながります。
効率の向上: 手動でのデータ入力は時間がかかり、エラーが発生しやすいです。 OCRは、データキャプチャのプロセスを高速化し、文書から情報を抽出し、データ入力作業に必要な時間を大幅に削減するロボティック・プロセス・オートメーションのようなものです。
精度の向上:自動化により、手動データ入力に伴う人為的なエラーのリスクを排除します。 OCR技術は高精度で文字を認識し、正確なデータ抽出を実現します。
コスト削減: OCR技術により、繰り返し行われる時間のかかる作業を自動化することで、手動データ入力に関連する労働コストを削減します。 この費用対効果に優れたソリューションにより、組織はデータ抽出のためにリソースをより効率的に割り当てることができます。
企業が毎日大量の請求書を受け取るシナリオを考えてみましょう。 これらの請求書からデータを手動でデータベースに入力するのは、時間がかかり、エラーが発生しやすいです。 これらの請求書は主に適切に構造化されたデータです。 ロボティックプロセスオートメーションを使用すると、会社は請求書番号、日付、金額などの関連情報を自動的に抽出できます。
テッセラクト OCR (テッセラクト OCR (Tesseract OCR))は、テキスト認識によく使われるオープンソースのOCRエンジンです。 それは画像やスキャンされた文書からテキストを認識する精度で有名です。 TesseractはC++で書かれていますが、さまざまなプログラミング言語用のバインディングがあり、開発者が異なるプラットフォームでアクセスできるようになっています。
画像前処理:
Tesseract OCRは、スキャンされたドキュメントおよび画像を含むさまざまな画像形式に対応できます。
ページレイアウト分析:
Tesseractはページレイアウト分析を実行して、ドキュメント内のテキスト領域、列、ブロックを特定します。
文字認識
テッセラクトは、ニューラルネットワークとパターンマッチングを組み合わせて文字を認識します。
出力フォーマット:
WindowsでTesseract OCRを使用するには、いくつかの手順が必要です。 基本ガイドはこちらです:
Tesseract OCRをインストール:
公式GitHub UB MannheimリポジトリからWindows用のTesseractインストーラーをダウンロードしてください:Tesseract OCR エグゼ.
Tesseract OCR Windowsアプリケーションのインストール
インストールパスを更新する
環境変数の設定:
環境変数に移動
PATH環境変数にアクセスする
PATH環境変数の変更
コマンドラインの使用法:
コマンドプロンプトを開き、画像またはスキャンされたドキュメントが含まれているディレクトリに移動します。
tesseract input_image.png output_text.txt
tesseract input_image.png output_text.txt
'INSTANT VB TODO TASK: The following line uses invalid syntax:
'tesseract input_image.png output_text.txt
入力画像ファイルの名前を input_image.png から指定する画像ファイル名に変更し、出力テキストファイルの名前を output_text.txt から希望する出力テキストファイル名に変更してください。
請求書処理の例:
例えば、「Invoices」という名前のフォルダーに複数の請求書画像が含まれているとします。
コマンドプロンプトを開き、Invoicesフォルダーが含まれているディレクトリに移動してください。
for %i in (Invoices\*.png) do tesseract %i Output\%~ni.txt
for %i in (Invoices\*.png) do tesseract %i Output\%~ni.txt
for Mod i in (Invoices\*.png)
Do
'INSTANT VB TODO TASK: The following line uses invalid syntax:
' tesseract %i Output\%~ni.txt
このコマンドは、Invoicesフォルダー内の各画像を処理し、認識されたテキストをOutputフォルダー内の対応するテキストファイルに出力します。
IronOCR使いやすさ、精度、および堅牢な機能で際立つ包括的なOCRソリューションです。 OCRを.NETアプリケーションに統合する作業を簡略化するために設計されたIronOCRは、テキスト認識の自動化において強力なツールとなる包括的な機能セットを提供します。
IronOCRには高度な画像処理機能が含まれており、開発者がOCR処理の前に画像を最適化することができます。 画像前処理機能は、画像品質が変動するシナリオにおいて、特にテキスト認識精度の向上に寄与します。
次のシナリオを考えてみましょう。C#アプリケーションで請求書画像からテキストを抽出する必要がある場合、IronOCRを使用します。Tesseract 5 for .NET. 以下はそれを達成する方法を示す簡単なコード例です:
using IronOcr;
var ocr = new IronTesseract();
using (var input = new OcrInput())
{
input.LoadImage("invoice_image.png");
input.AddPdf("invoice_pdf.pdf");
OcrResult result = ocr.Read(input);
string text = result.Text;
}
using IronOcr;
var ocr = new IronTesseract();
using (var input = new OcrInput())
{
input.LoadImage("invoice_image.png");
input.AddPdf("invoice_pdf.pdf");
OcrResult result = ocr.Read(input);
string text = result.Text;
}
Imports IronOcr
Private ocr = New IronTesseract()
Using input = New OcrInput()
input.LoadImage("invoice_image.png")
input.AddPdf("invoice_pdf.pdf")
Dim result As OcrResult = ocr.Read(input)
Dim text As String = result.Text
End Using
OCR自動化プロジェクトに関する詳細情報は、IronOCRのウェブサイトをご覧ください。C#でナンバープレートをOCRするチュートリアル.
IronOCRドキュメントページ開発者にとって包括的なリソースとして、IronOCRライブラリを.NETアプリケーションにシームレスに統合、設定、最適化するための明確かつ詳細なガイダンスを提供します。 充実したドキュメント、例、およびAPIリファレンスを使用することで、開発者はIronOCRの力を効率的に活用し、テキスト認識の精度を高め、ドキュメント処理ワークフローを効率化することができます。
OCRの自動化は、ドキュメント処理を効率化し、手動の作業を減らし、精度を向上させたい企業にとって強力なツールです。 利用可能なOCRソリューションはさまざまですが、それぞれに強みと弱みがあります。 オープンソースのオプションとして、Tesseract OCRは強力ですが、ユーザーフレンドリーさに欠ける場合があります。 一方、IronOCRは、簡単な統合、高精度、そして多用途な機能を備えた総合的なソリューションを提供します。
結論として、OCRツールの選択はユーザーや組織の具体的なニーズや好みに依存します。 高度な機能を備えた堅牢で使いやすいOCRソリューションを求めている方には、IronOCRがOCR自動化分野で魅力的な選択肢として際立っています。
IronOCRは無料試用ライセンスその機能を探索して評価するためにユーザーに提供します。 ただし、商業利用の場合は、$749から始まるライセンス料金が必要です。 ソフトウェアをダウンロードして商用ライセンスを取得するにはライセンス以下にアクセスしてください:公式IronOCRウェブサイト.
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