IronOCR ハウツー OCR高速設定 最適なパフォーマンスを実現する C#35 での高速 OCR 構成 カーティス・チャウ 更新日:1月 10, 2026 IronOCR をダウンロード NuGet ダウンロード DLL ダウンロード Windows 版 無料トライアル LLM向けのコピー LLM向けのコピー LLM 用の Markdown としてページをコピーする ChatGPTで開く このページについてChatGPTに質問する ジェミニで開く このページについてGeminiに問い合わせる Grokで開く このページについてGrokに質問する 困惑の中で開く このページについてPerplexityに問い合わせる 共有する Facebook で共有 Xでシェア(Twitter) LinkedIn で共有 URLをコピー 記事をメールで送る This article was translated from English: Does it need improvement? Translated View the article in English IronOCRの高速設定は、EnglishFast言語モードを使用し、バーコード読み取りなどの不要な機能を無効にすることで、精度を落とすことなくOCR処理速度を最大17%高速化します。 この最適化は、時間が重要な大量処理に最適です。 IronOCRはすぐに効果的に機能します。 絶対的な正確さよりもスピードが優先される場合、IronOCRは迅速な設定を提供します。 この設定により、スキャン パフォーマンスが大幅に向上し、精度への影響が最小限に抑えられるため、標準の OCR 設定よりもはるかに速くなります。 この記事では、高速コンフィギュレーションの設定方法を示し、高速IronOCRコンフィギュレーションと標準IronOCRコンフィギュレーションのベンチマーク結果を比較します。 スキャンされたドキュメント、PDF、画像を処理しているかどうかにかかわらず、これらの最適化によってアプリケーションのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。 IronOCR を使い始める OCR高速設定のセットアップ方法 IronOCRをセットアップするには、NuGetを使用してOCRライブラリをインストールします。 OCRエンジンを初期化 Language英語に設定する ReadBarCodesプロパティをfalseに設定する 画像を読み込み、テキストを抽出する クイックスタート: C#でFast OCRを設定する 迅速な設定のための主なコンポーネントは、Languageプロパティです。 LanguageプロパティをOcrLanguage.EnglishFastに設定することで、正確さにおけるわずかな潜在的コストよりもスピードを優先させることができます。 これにより、IronOCRはより迅速に一括して読むことができ、これは特に時間が重要なミッションクリティカルなアプリケーションで役立ちます。 高速言語の設定とともに、ReadBarCodesのような不要な設定を無効にすることで、さらに速度を上げることができます。 IronOCRはページ分割を自動検出し、設定をシンプルに保ちます。 より高度な設定オプションについては、Tesseract 詳細設定ガイドをご覧ください。 以下のコード例は、次の入力画像を処理します: どのような入力形式を使用すればよいですか? 高速コンフィギュレーションにはどのようなコードが必要ですか? 今すぐ NuGet で PDF を作成してみましょう: NuGet パッケージ マネージャーを使用して IronOCR をインストールします PM > Install-Package IronOcr このコード スニペットをコピーして実行します。 /* :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/ocr-fast-configuration.cs */ using IronOcr; using System; var ocrTesseract = new IronTesseract(); // Fast Dictionary ocrTesseract.Language = OcrLanguage.EnglishFast; // Turn off unneeded options ocrTesseract.Configuration.ReadBarCodes = false; // Assume text is laid out neatly in an orthogonal document ocrTesseract.Configuration.PageSegmentationモード = TesseractPageSegmentationモード.Auto; using var ocrInput = new OcrInput(); ocrInput.LoadImage("image.png"); var ocrResult = ocrTesseract.Read(ocrInput); Console.WriteLine(ocrResult.Text); 実際の環境でテストするためにデプロイする 今すぐ無料トライアルでプロジェクトに IronOCR を使い始めましょう 30日間無料トライアル どのようなアウトプットを期待できますか? . これは上記から抽出されたテキスト出力です。 OCRエンジンは、原文の書式と構造を維持しながら、文字テキストを正確にキャプチャします。 この例のような明瞭でコントラストの高いテキストには、高速な設定が優れた結果をもたらします。 高速コンフィギュレーションは標準と比較してどうですか? 実世界への影響を実証するために、標準のパフォーマンスと高速設定のベンチマークを行いました。 それぞれ数段落を含む10セットのサンプル画像を使用して、パフォーマンスを比較し、高速コンフィギュレーションを使用した場合のトレードオフを視覚化します。 標準的な設定では、IronTesseractをデフォルトの設定で初期化し、速度重視のプロパティは適用しません。 このベンチマーク アプローチは、パフォーマンス追跡ガイドに似ており、OCR 操作をリアルタイムで監視する方法を示しています。 テストの実行に使用するサンプル入力です。これらの画像は、複数ページのドキュメントやバッチ操作を処理するときに遭遇する可能性のある典型的なドキュメントのシナリオを表しています。 ベンチマークを実行するには? :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/ocr-fast-configuration-benchmark.cs using IronOcr; using System; using System.Diagnostics; using System.IO; // --- Tesseract Engine Setup --- var ocrTesseract = new IronTesseract(); ocrTesseract.Language = OcrLanguage.EnglishFast; ocrTesseract.Configuration.ReadBarCodes = false; ocrTesseract.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.Auto; // --- 1. Define folder and get files --- string folderPath = @"images"; // IMPORTANT: Set this to your image directory string filePattern = "*.png"; // Change to "*.jpg", "*.bmp", etc. as needed string outputFilePath = "ocr_results.txt"; // The new results file // Get all image files in the directory var imageFiles = Directory.GetFiles(folderPath, filePattern); Console.WriteLine($"Found {imageFiles.Length} total images to process..."); Console.WriteLine($"Results will be written to: {outputFilePath}"); // --- 2. Start timer and process images, writing to file --- // Open the output file *before* the loop for efficiency using (StreamWriter writer = new StreamWriter(outputFilePath)) { var stopwatch = Stopwatch.StartNew(); foreach (var file in imageFiles) { string fileName = Path.GetFileName(file); using var ocrInput = new OcrInput(); ocrInput.LoadImage(file); var ocrResult = ocrTesseract.Read(ocrInput); // Check if any text was actually found if (!string.IsNullOrEmpty(ocrResult.Text)) { // Write to Console Console.WriteLine($"--- Text found in: {fileName} ---"); Console.WriteLine(ocrResult.Text.Trim()); Console.WriteLine("------------------------------------------"); // Write to File writer.WriteLine($"--- Text found in: {fileName} ---"); writer.WriteLine(ocrResult.Text.Trim()); writer.WriteLine("------------------------------------------"); writer.WriteLine(); // Add a blank line for readability } else { // Write to Console Console.WriteLine($"No text found in: {fileName}"); // Write to File writer.WriteLine($"No text found in: {fileName}"); writer.WriteLine(); } } stopwatch.Stop(); // --- 3. Print and write final benchmark summary --- string lineSeparator = "\n========================================"; string title = "Batch OCR Processing Complete"; string summary = $"Fast configuration took {stopwatch.Elapsed.TotalSeconds:F2} seconds"; // Write summary to Console Console.WriteLine(lineSeparator); Console.WriteLine(title); Console.WriteLine("========================================"); Console.WriteLine(summary); // Write summary to File writer.WriteLine(lineSeparator); writer.WriteLine(title); writer.WriteLine("========================================"); writer.WriteLine(summary); if (imageFiles.Length > 0) { string avgTime = $"Average time per image: {(stopwatch.Elapsed.TotalSeconds / (double)imageFiles.Length):F3} seconds"; Console.WriteLine(avgTime); writer.WriteLine(avgTime); } } Console.WriteLine($"\nSuccessfully saved results to {outputFilePath}"); $vbLabelText $csharpLabel このベンチマーク・コードは、いくつかの重要な概念を示しています: 1.バッチ処理: コードは、マルチスレッド OCR の例と同様に、1 回の操作で複数の画像を処理します。これは、並列処理を活用して速度をさらに向上させる方法を示しています。 2.パフォーマンス測定:Stopwatchクラスを使用すると、異なる構成を比較するために不可欠な、ミリ秒単位の正確なタイミング測定ができます。 3.結果ロギング:コンソールとファイル出力の両方で、後で結果を分析し、構成間の精度の違いを確認できるようにします。 どのようなパフォーマンスの向上が期待できますか? モード 合計時間 平均時間 / 画像 標準に対する時間獲得 標準に対する精度の向上 標準です。 10.40秒 1.040秒 ベースライン ベースライン 速い。 8.60秒 0.860秒 +17.31% (より速い) +0% (同一) 標準構成と高速構成のベンチマーク比較では、高速構成に大きな性能上の利点があることを示しています。 標準モードをベースライン(合計時間10.40秒)に設定することで、高速コンフィギュレーションは10枚の同じバッチをわずか8.60秒で完了させました。 これは 17.31% という大幅な時間節約を意味します。 重要なのは、このスピードの向上が品質を損なわないことでした; どちらのモードでも精度は同じで、どちらの構成でも同じテキストが出力されました。 結果を確認するには、高速テキスト出力と標準テキスト出力の両方をダウンロードできます。 どのような場合に Fast Configuration を使用すべきですか? 高速コンフィギュレーションは、特に次のような場合に有効です: 何千ページもの迅速な処理が必要な、大量の文書処理。 応答時間が重要なリアルタイムアプリケーション。 レスポンシブなユーザー体験を維持する必要があるWebアプリケーション。 タイトなスケジュールで稼働するバッチ処理システム。 複数の言語、低品質スキャン、ライセンスプレートやパスポートのような特殊なドキュメントタイプを含む、より複雑なシナリオの場合は、最大限の精度を確保するために標準設定を使用することをお勧めします。 IronOCRはコンフィギュレーションの切り替えを簡単にします - いくつかのプロパティを変更するだけで、アプリケーションはコードを大きく変更することなく、異なるパフォーマンス要件に対応できます。 よくある質問 高速OCR設定は、標準設定と比べてどのくらい高速ですか? IronOCRの高速設定は、精度への影響を最小限に抑えながら、標準的なOCR設定と比較して最大17%の処理速度向上を達成することができます。この性能向上は、EnglishFast言語モードと不要な機能を無効にすることで達成されます。 高速OCR処理を可能にする主な設定は何ですか? IronOcrの高速コンフィギュレーションの主な要素は、LanguageプロパティをOcrLanguage.EnglishFastに設定することです。これは、正確さにおけるわずかな潜在的コストよりもスピードを優先させるもので、一括処理やタイムクリティカルなアプリケーションに最適です。 EnglishFastモードを使用する以外に、OCR速度をさらに最適化する方法はありますか? IronOCRの不要な機能を無効にすることで、さらに速度を向上させることができます。例えば、バーコード検出が不要な場合はReadBarCodesをfalseに設定します。また、TesseractPageSegmentationMode.Autoを使用することで、IronOCRにページ分割を自動検出させることができます。 標準設定ではなく、高速OCR設定を使用するのはどのような場合ですか? IronOCRの高速OCRコンフィギュレーションは、時間が非常に重要であり、精度の多少のトレードオフが許容される大量処理シナリオに最適です。特に、スキャンした文書、PDF、画像を迅速に処理する必要のあるミッションクリティカルなアプリケーションに有効です。 高速コンフィギュレーションは、すべてのドキュメントタイプに対応していますか? IronOCRの高速設定は、スキャン文書、PDF、画像など様々なタイプの文書に効果的に対応します。最適化の利点は、処理する入力フォーマットに関係なく適用されます。 高速OCRモードを使用した場合、精度は落ちますか? IronOCRの高速コンフィギュレーションは、スキャンのパフォーマンスを大幅に向上させ、精度への影響を最小限に抑えます。EnglishFastモードを使用する場合、精度に若干のコストがかかる可能性がありますが、スピードを優先するアプリケーションでは、トレードオフの価値はしばしばあります。 カーティス・チャウ 今すぐエンジニアリングチームとチャット テクニカルライター Curtis Chauは、カールトン大学でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、Node.js、TypeScript、JavaScript、およびReactに精通したフロントエンド開発を専門としています。直感的で美しいユーザーインターフェースを作成することに情熱を持ち、Curtisは現代のフレームワークを用いた開発や、構造の良い視覚的に魅力的なマニュアルの作成を楽しんでいます。開発以外にも、CurtisはIoT(Internet of Things)への強い関心を持ち、ハードウェアとソフトウェアの統合方法を模索しています。余暇には、ゲームをしたりDiscordボットを作成したりして、技術に対する愛情と創造性を組み合わせています。 準備はできましたか? Nuget ダウンロード 5,299,091 | バージョン: 2025.12 リリース NuGet 無料版 総ダウンロード数: 5,299,091 ライセンスを見る