C#でOCRの画像の向きを修正する

画像の回転はいつ使うべきですか?

画像回転は、スキャンまたは撮影された文書の向きが正しくない場合に修正します。 よくあるシナリオは以下のとおりです：

• 逆さままたは横向きにスキャンされた文書
• 向きの変更が必要なモバイル写真
• ページの向きが統一されていない複数ページのドキュメント
• スキャン基準が異なる歴史的アーカイブ
• パスポートのスキャンでは、方向が異なります。
• さまざまなカメラアングルからのナンバープレート認識。

自動回転検出には、テキスト解析によって正しい方向を決定するIronOCRのDetectPageOrientationメソッドを使用してください。

どの程度の値が最適ですか?

一般的な回転値は、90度の倍数（90、180、270）です。 IronOCRは微調整のための度数値をサポートします：

• 90度/-270度：横から縦への変換
• 180度：逆さまドキュメント
• 270度/90度：縦から横への変換
• 小さな角度（1～10度）：デスクウィングは、わずかな傾きに対してよりよく機能することがよくありますが、軽微な調整です。

古い機器からスキャンした文書の場合は、回転を他の前処理ステップと組み合わせてください。

回転は OCR の精度にどのように影響しますか?

OCRの精度を高めるためには、適切な回転が不可欠です。 IronOCRのTesseract 5エンジンは左から右、上から下のテキストフローを想定しています。 テキストがずれる原因

• 文字の誤認識
• 不正確な単語境界
• 段落検出の失敗
• 多言語ドキュメントのパフォーマンスが悪い。
• 結果の信頼度スコアの減少

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/image-orientation-correction-rotate-image.cs

using IronOcr;

// Instantiate IronTesseract
IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

// Add image
using var imageInput = new OcrImageInput("paragraph_skewed.png");

// Rotate the image 180 degrees clockwise
imageInput.Rotate(180);

// Export the modified image
imageInput.SaveAsImages("rotate");

SaveAsImagesメソッドを使用して、変更した画像をエクスポートします。 以下は、回転前と回転後の画像です。

ビフォー

アフター

デスキューにはどのような角度値を使用すればよいですか?

最適なスキュー角度は、文書の品質と要件によって異なります：

• デフォルト（パラメータなし）：ほとんどのドキュメントの自動検出
• 5～15度：正確さとスピードのバランスをとりながら、少し傾けたスキャンを行う。
• 15～30度：著しく歪んだ文書； 20度を超える角度については、回転を考慮してください。
• 30度以上：オーバーコレクトの可能性があります； 画像フィルタを代わりに使用してください。

大きく傾いたドキュメントには、傾き補正と画像最適化フィルタを組み合わせてください。 フィルタウィザードは、最適な前処理ステップを特定するのに役立ちます。

デスキューイングが最も効果的なのはいつですか?

デスキューイングは次のような場合に最適です：

• テキストが多く、水平線がはっきりしている文書
• フォームおよび構造化ドキュメント
• 書籍や雑誌からスキャンしたページ
• 一貫した傾きを持つ複数ページのTIFFファイル。
• 正確な位置合わせが必要な金融文書。

あまり効果的ではありません：

• 不規則なベースラインの手書きテキスト
• テキストの向きが複数ある画像
• 重いグラフィックや表を含む文書。
• すでに適切に配置されているスクリーンショット。

過修正の問題を避けるにはどうすればよいですか?

以下の方法で、デスキュー問題を防いでください： 1.保守的な角度制限（10～15度）から始める。 2.OcrResultの信頼スコアを使用して修正を検証する 3.複合問題のローテーション後のデスキューの適用 4.バッチ処理前のサンプル文書のテスト 5.progress tracking を大規模バッチに使用する 6.abort トークンを長時間実行する操作のために実装する。

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/image-orientation-correction-rotate-image.cs

using IronOcr;

// Instantiate IronTesseract
IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

// Add image
using var imageInput = new OcrImageInput("paragraph_skewed.png");

// Rotate the image 180 degrees clockwise
imageInput.Rotate(180);

// Export the modified image
imageInput.SaveAsImages("rotate");

ビフォー

アフター

最適な比率はどのくらいですか?

最適なスケーリングは、ソースの解像度とOCR要件によって異なります：

• 50～80%：高速処理のための高解像度スキャン（600DPI以上
• 100%：拡大縮小なし、オリジナル寸法
• 120-150%:文字認識を強化するための低解像度画像
• 200%以上：DPI設定の方がうまくいくかもしれませんが、非常に小さなテキストです。

最良の結果を得るために、テキストの高さは20～30ピクセルを目標としてください。 解像度の最適化に関する詳しいガイダンスについては、optimizing image DPI for Tesseractをご覧ください。

スケーリングは OCR のパフォーマンスにどのように影響しますか?

スケーリングは精度とスピードに影響します：

• ダウンスケーリング（100%以下）：処理が速くなりますが、細かいディテールが失われる可能性があります。
• アップスケーリング（100%以上）：小さなテキストの精度が向上しますが、処理が遅くなります。
• メモリ使用量: 画像の大きさによって二次関数的に変化します。
• 処理時間: 次元が大きくなるほど長くなります。

パフォーマンスの最適化については、fast OCR configuration および multithreading for speed を参照してください。

どのような場合に ScaleCropArea を使用すべきですか?

ScaleCropAreaは、次のような場合に使用してください：

• 特定の画像領域で作業する。
• 定義されたフィールドを持つフォームの処理
• アイデンティティ文書データの抽出
• バーコード読み取りのポジションを維持すること。
• MICR 小切手を特定のゾーンで読み取る。

オリジナルのクロップ座標が必要な場合を除き、trueに設定してください。

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/image-orientation-correction-rotate-image.cs

using IronOcr;

// Instantiate IronTesseract
IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

// Add image
using var imageInput = new OcrImageInput("paragraph_skewed.png");

// Rotate the image 180 degrees clockwise
imageInput.Rotate(180);

// Export the modified image
imageInput.SaveAsImages("rotate");

異なるスケール値はどのように比較されますか?

以下の比較は、スケーリングが寸法とテキストの明瞭さにどのように影響するかを示しています。 適度なスケーリングにより、処理要件を調整しながら読みやすさを維持します：

.

どのようにすべての方向修正を組み合わせますか?

包括的な画像準備のために複数の補正を連鎖させること：

/* :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/image-orientation-correction-combined.cs */
using IronOcr;

// Create OCR engine with optimized configuration
IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

// Load and process image with all corrections
using var imageInput = new OcrImageInput("skewed_document.png");

// Apply corrections in optimal sequence
imageInput
    .Rotate(90)           // Fix major orientation
    .Deskew(15)          // Correct minor tilts
    .Scale(150, true);   // Enhance for OCR

// Perform OCR on corrected image
OcrResult result = ocrTesseract.Read(imageInput);

// Access extracted text
string extractedText = result.Text;

/* :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/image-orientation-correction-combined.cs */
using IronOcr;

// Create OCR engine with optimized configuration
IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

// Load and process image with all corrections
using var imageInput = new OcrImageInput("skewed_document.png");

// Apply corrections in optimal sequence
imageInput
    .Rotate(90)           // Fix major orientation
    .Deskew(15)          // Correct minor tilts
    .Scale(150, true);   // Enhance for OCR

// Perform OCR on corrected image
OcrResult result = ocrTesseract.Read(imageInput);

// Access extracted text
string extractedText = result.Text;

結果を向上させる追加の前処理はどれですか?

方向修正だけでなく、以下のような機能強化もご検討ください：

• 色あせた文書の色補正。
• ノイズ除去のための品質フィルタ。
• コンピュータビジョンのテキストロケーション
• ハイライト テキストのデバッグで修正を確認します。

バッチ処理では、asyncサポートを実装し、複数のドキュメントを効率的に処理できるようにします。 タイムアウトを使用して、大規模な処理を監視します。

修正した画像をエクスポートするにはどうすればよいですか?

検証またはさらなる使用のために、処理された画像をエクスポートします：

• 単一の画像：SaveAsImages()メソッド
• テキストを埋め込んだ検索可能なPDF。
• hOCR HTMLエクスポートウェブ統合用
• PDF streams for クラウド・ストレージ

複雑なワークフローを実装する前に、シンプルな1行OCRで修正をテストしてください。