OCRの読み取りを向上させる画像補正フィルター

なぜシャープにすると OCR の精度が向上するのですか?

シャープフィルタは、エッジのコントラストを強調することで、テキストと背景の境界を強調します。文字認識アルゴリズムが正しく機能するためには、明確ではっきりした文字の形が必要です。 スキャンした文書や低品質の写真によく見られる、エッジがぼやけたテキストは、OCRエンジンが文字の境界を誤認識する原因となります。 OCR 用の最適な画像処理についての詳細は、OCR 画像最適化フィルターの包括的なガイドをご覧ください。

シャープフィルターを適用するには、OcrImageInputオブジェクトのSharpenメソッドを呼び出します：

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/image-quality-correction-sharpen-filter.cs

using IronOcr;

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

// Add image
using var imageInput = new OcrImageInput("sample.jpg");
// Apply sharpen filter
imageInput.Sharpen();

// Export filtered image
imageInput.SaveAsImages("sharpen.jpg");

Imports IronOcr

' Instantiate IronTesseract
Private ocrTesseract As New IronTesseract()

' Add image
Private imageInput = New OcrImageInput("sample.jpg")
' Apply sharpen filter
imageInput.Sharpen()

' Export filtered image
imageInput.SaveAsImages("sharpen.jpg")

シャープ フィルターはいつ使用すべきですか?

少しピントのずれた画像や、テキストのエッジが柔らかいスキャン文書、照明が弱い場所で撮影された写真には、シャープネス処理を使用してください。 明確なテキストをシャープにしすぎることは避けてください。 極端にぼやけたスキャン画像については、シャープネス処理と他のフィルタを組み合わせるか、低画質スキャンと画像の修正のガイドを参照してください。

SaveAsImagesメソッドを使用して、フィルタリングされた画像をエクスポートします。 以下は、翻訳前と翻訳後の比較です。

ビフォー

アフター

OCRはどのDPIをターゲットにすべきですか?

OCRエンジンは、300 DPI（ドット/インチ）で最高のパフォーマンスを発揮します。 解像度が低いと、文字の誤認識が発生します； 解像度が高いと、精度が上がらずに処理が遅くなります。 IronOCRのエンハンスメントフィルターは、画像を最適なDPIレベルにインテリジェントにアップスケールします。 詳細なガイダンスについては、DPI 設定ガイドを参照してください。

このフィルタを適用するには、EnhanceResolutionメソッドを呼び出します。 デフォルトのターゲットは225DPIです：

using IronOcr;

// Create OCR input
var imageInput = new OcrImageInput("low-res-scan.jpg");

// Apply enhance resolution filter with default 225 DPI
imageInput.EnhanceResolution();

// Or specify a custom DPI
imageInput.EnhanceResolution(300);

// Combine with OCR reading
var ocr = new IronTesseract();
var result = ocr.Read(imageInput);
Console.WriteLine($"Extracted text: {result.Text}");

using IronOcr;

// Create OCR input
var imageInput = new OcrImageInput("low-res-scan.jpg");

// Apply enhance resolution filter with default 225 DPI
imageInput.EnhanceResolution();

// Or specify a custom DPI
imageInput.EnhanceResolution(300);

// Combine with OCR reading
var ocr = new IronTesseract();
var result = ocr.Read(imageInput);
Console.WriteLine($"Extracted text: {result.Text}");

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解像度の向上が最も重要なのはいつですか?

解像度の向上は、以下の点で非常に重要です：

• スクリーンショットは画面解像度（72-96 DPI）でキャプチャしてください。
• インターネットからダウンロードしたウェブ画像
• 低解像度でスキャンされた歴史的文書
• 解像度の低いファックス送信

OCR Tesseract Image DPIの例は、DPIがドキュメントの種類によって精度にどのように影響するかについての洞察を提供します。

ビフォー

アフター

2x2形態素と3x3形態素の違いは何ですか?

モルフォロジーのサイズはノイズ除去の強さを決定する。 2x2モルフォロジーを使用することで、繊細なテキストを保持しながらも、アーチファクトを最小限に抑えるための穏やかなノイズリダクションが適用されます。 3x3形態素は、劣化の激しい文書に対して積極的なノイズ除去を行いますが、非常に小さなテキストに影響を与える可能性があります。

ノイズ除去フィルターを適用するには、 DeNoiseメソッドを使用します。 デフォルトの形態素は2x2です。3x3の形態素には'true'を渡してください：

using IronOcr;

// Load noisy document
var imageInput = new OcrImageInput("noisy-scan.pdf");

// Apply denoise filter with default 2x2 morphology
imageInput.DeNoise();

// Apply stronger denoising with 3x3 morphology
imageInput.DeNoise(true);

// Combine with other filters for severely degraded images
imageInput.DeNoise()
         .Sharpen()
         .EnhanceResolution(300);

// Process with OCR
var ocr = new IronTesseract();
var result = ocr.Read(imageInput);

// Check confidence levels
foreach (var page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Page confidence: {page.Confidence}%");
}

using IronOcr;

// Load noisy document
var imageInput = new OcrImageInput("noisy-scan.pdf");

// Apply denoise filter with default 2x2 morphology
imageInput.DeNoise();

// Apply stronger denoising with 3x3 morphology
imageInput.DeNoise(true);

// Combine with other filters for severely degraded images
imageInput.DeNoise()
         .Sharpen()
         .EnhanceResolution(300);

// Process with OCR
var ocr = new IronTesseract();
var result = ocr.Read(imageInput);

// Check confidence levels
foreach (var page in result.Pages)
{
    Console.WriteLine($"Page confidence: {page.Confidence}%");
}

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自分の画像にノイズ除去が必要かどうかを知るにはどうすればよいですか?

これらのノイズ指標を探してください：

• 背景のランダムな斑点またはドット
• スキャン不良による塩・コショウノイズ
• 高ISO撮影による粒状感
• 再生紙を使用した背景テクスチャ

自動ノイズ検出については、フィルタウィザードをご覧ください。

ビフォー

アフター

テキストにディレーションを適用するのはいつですか?

ダイレーションは、以下のような薄い文字や改行文字に最適です：

• インクが安定しない古いタイプライター文書
• 色あせたレシートや感熱紙の印刷物
• ヘアラインフォントを使用した文書
• 画像形式の圧縮されすぎたテキスト

ダイレーションは、文字内の小さな隙間を埋め、弱いストロークのつながりを強化します。 これは、OCRエンジンが壊れた文字を複数の記号と誤認するのを防ぐためです。

拡張フィルターを適用するには、 Dilateメソッドを使用します。 デフォルトの形態素は2x2です； 3x3には"true"を渡してください：

using IronOcr;

// Create OCR engine
var ocrTesseract = new IronTesseract();

// Apply dilate filter
var imageInput = new OcrImageInput("thin-text.jpg");
imageInput.Dilate();

// For more aggressive dilation
imageInput.Dilate(true);

// Practical example for faded receipt processing
var receiptInput = new OcrImageInput("faded-receipt.jpg");
receiptInput.Dilate()
           .DeNoise()
           .EnhanceResolution(300);

// Configure for better receipt reading
ocrTesseract.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.SingleBlock;
ocrTesseract.Configuration.ReadBarCodes = true;

// Perform OCR
var result = ocrTesseract.Read(receiptInput);

using IronOcr;

// Create OCR engine
var ocrTesseract = new IronTesseract();

// Apply dilate filter
var imageInput = new OcrImageInput("thin-text.jpg");
imageInput.Dilate();

// For more aggressive dilation
imageInput.Dilate(true);

// Practical example for faded receipt processing
var receiptInput = new OcrImageInput("faded-receipt.jpg");
receiptInput.Dilate()
           .DeNoise()
           .EnhanceResolution(300);

// Configure for better receipt reading
ocrTesseract.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.SingleBlock;
ocrTesseract.Configuration.ReadBarCodes = true;

// Perform OCR
var result = ocrTesseract.Read(receiptInput);

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オーバーダイレーションでよくある問題とは

過度な拡張は、以下を引き起こす可能性があります：

• 隣接する文字が合体する文字化け
• 内部詳細の損失（'e'または'8'の穴）
• 太字テキストの精度低下

結果をモニターし、適宜調整してください。 テキストの重みが混在する文書には、画質補正フィルターを選択的に使用してください。

ビフォー

アフター

なぜ侵食は分厚いテキストに役立つのでしょうか

浸食は、テキストのストロークを細くし、触れている文字を分離します。 このフィルターが得意とする分野

• 墨塗り印刷物
• 文字にじみのあるコピー
• マージされた太字テキスト
• 低品質のファックス送信

文字区切りを復元し、個々の文字の認識を向上させることで、単語全体の誤読を防ぎます。

このフィルタを適用するには、Erodeメソッドを使用してください。 デフォルトの形態素は2x2です； 3x3には"true"を渡してください：

using IronOcr;

// Create OCR instance
var ocrTesseract = new IronTesseract();

// Load image with thick text
var imageInput = new OcrImageInput("thick-text.jpg");

// Apply erode filter
imageInput.Erode();

// Stronger erosion for heavily bleeding text
imageInput.Erode(true);

// Example: Processing a poor-quality photocopy
var photocopyInput = new OcrImageInput("thick-text-photocopy.pdf");

// Apply erosion followed by sharpening for best results
photocopyInput.Erode()
              .Sharpen()
              .EnhanceResolution(300);

// Configure OCR for better accuracy
ocrTesseract.Configuration.BlackListCharacters = "~`@#$%^&*()_+-={}[]|\\:\";<>?,./";
ocrTesseract.Configuration.WhiteListCharacters = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789 ";

var ocrResult = ocrTesseract.Read(photocopyInput);

// Extract with confidence check
var highConfidenceText = ocrResult.Blocks
    .Where(b => b.Confidence > 90)
    .Select(b => b.Text);

using IronOcr;

// Create OCR instance
var ocrTesseract = new IronTesseract();

// Load image with thick text
var imageInput = new OcrImageInput("thick-text.jpg");

// Apply erode filter
imageInput.Erode();

// Stronger erosion for heavily bleeding text
imageInput.Erode(true);

// Example: Processing a poor-quality photocopy
var photocopyInput = new OcrImageInput("thick-text-photocopy.pdf");

// Apply erosion followed by sharpening for best results
photocopyInput.Erode()
              .Sharpen()
              .EnhanceResolution(300);

// Configure OCR for better accuracy
ocrTesseract.Configuration.BlackListCharacters = "~`@#$%^&*()_+-={}[]|\\:\";<>?,./";
ocrTesseract.Configuration.WhiteListCharacters = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789 ";

var ocrResult = ocrTesseract.Read(photocopyInput);

// Extract with confidence check
var highConfidenceText = ocrResult.Blocks
    .Where(b => b.Confidence > 90)
    .Select(b => b.Text);

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浸食とテキストの読みやすさのバランスはどうすればよいですか?

適切な侵食レベルを見つけるには、入念なテストが必要です：

• デフォルトの2x2形態素で開始
• 代表的な文書サンプルでのテスト
• 句読点が見えるようにする
• 細いフォントが壊れないようにする

テキストのウェイトが混在する文書については、高度な設定オプションを参照してください。

ビフォー

アフター

フィルタの変更を保持する利点は何ですか?

フィルタの変更を保持することには、いくつかの利点があります：

• よりクリーンで読みやすいドキュメントを作成
• 文書バッチ間の一貫性を維持
• テキストの品質向上を視覚的に確認
• 品質管理の比較が可能

検索可能なPDFを作成するには、視覚的な外観を維持しながら、OCRテキストレイヤーを埋め込みます。 詳しくは、検索可能なPDFの作成に関するガイドをご覧ください。

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();
var ocrInput = new OcrInput();

// Load a PDF file
ocrInput.LoadPdf("invoice.pdf");

// Apply multiple filters for comprehensive improvement
ocrInput.ToGrayScale()
        .DeNoise()
        .Sharpen()
        .EnhanceResolution(300);

// Perform OCR
OcrResult result = ocr.Read(ocrInput);

// Save the result as a searchable PDF with filters applied
result.SaveAsSearchablePdf("outputFiltered.pdf", true);

// Or save without filters to preserve original appearance
result.SaveAsSearchablePdf("outputOriginal.pdf", false);

// Export to other formats
result.SaveAsTextFile("extracted-text.txt");
result.SaveAsHocrFile("output.html");

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();
var ocrInput = new OcrInput();

// Load a PDF file
ocrInput.LoadPdf("invoice.pdf");

// Apply multiple filters for comprehensive improvement
ocrInput.ToGrayScale()
        .DeNoise()
        .Sharpen()
        .EnhanceResolution(300);

// Perform OCR
OcrResult result = ocr.Read(ocrInput);

// Save the result as a searchable PDF with filters applied
result.SaveAsSearchablePdf("outputFiltered.pdf", true);

// Or save without filters to preserve original appearance
result.SaveAsSearchablePdf("outputOriginal.pdf", false);

// Export to other formats
result.SaveAsTextFile("extracted-text.txt");
result.SaveAsHocrFile("output.html");

IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.com

フィルタリングされたPDFとオリジナルのPDFのどちらを選べばよいですか?

フィルターで保存（true）する場合:

• 原文の品質が低い
• 文書間で一貫した外観が必要です。
• フィルタリングされたバージョンは読みやすさを大幅に改善
• ドキュメントの長期保存

フィルターなしで保存（false）する場合:。

• 原文の体裁を保つことが法的に義務付けられています。
• 色情報は重要です
• 文書の信頼性を維持すること
• フィルターは、OCRの精度のためにのみ必要です。

高度な PDF 処理オプションについては、PDF OCR テキスト抽出ガイドを参照してください。 最適なフィルタの組み合わせについては、フィルタウィザードチュートリアルを参照してください。