IronOCRで手書き画像を読み取る方法

手書き画像入力

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/read-handwritten-image.cs

using IronOcr;

// Instantiate OCR engine
var ocr = new IronTesseract();

// Load handwriting image
var inputHandWriting = new OcrInput();
inputHandWriting.LoadImage("handwritten.png");

// Perform OCR on the handwriting image
OcrHandwritingResult result = ocr.ReadHandwriting(inputHandWriting);

// Output the recognized handwritten text
Console.WriteLine(result.Text);
// Output the confidence score of the OCR result
Console.WriteLine(result.Confidence);

IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.com

出力

ReadHandWritingメソッドは90.6%という高い信頼スコアを達成し、テキストの大部分と、冒頭のフレーズ "My name is Erin Fish." などの主要なアイデアを正しく識別しました。

これは、入力が単純な印刷テキストではなく、難易度の高い手書きスクリプトであるため、強力な結果となりました。 このエンジンは、文字間隔や文字のつながりに苦労しましたが、段落の核となるメッセージは見事に抽出されました。 これはIronOCRが複雑で非標準的なテキストを扱う能力が高いことを示しています。

ReadHandwritingの非同期例

IronOCRはさらにReadHandwritingメソッドの非同期バージョン、ReadHandwritingAsyncをサポートしています。 これは、操作を実行する前に入力画像を取得する必要がある非同期コードを扱う場合に非常に便利です。 先ほどと同じ入力を使って、asyncメソッドを使って同じ結果を出力する方法を示すコード例を示します：

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/read-handwritten-image-async.cs

using IronOcr;
using System.Threading.Tasks;

// Instantiate OCR engine
var ocr = new IronTesseract();

// Load handwriting image
var inputHandWriting = new OcrInput();
inputHandWriting.LoadImage("handwritten.png");

// Perform OCR using the async method with 'await'.
// The compiler automatically infers this top-level code block as an 'async Task Main()' method.
OcrHandwritingResult result = await ocr.ReadHandwritingAsync(inputHandWriting);

// Output the recognized handwriting text
Console.WriteLine(result.Text);
// Output the confidence score of the OCR result
Console.WriteLine(result.Confidence);

IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.com

また、オプションの2番目のパラメータtimeoutMsに整数を指定すると、操作が自動的にキャンセルされるまでの指定されたミリ秒数を待つことができます。 デフォルトでは、このパラメータの値は-1で、時間制限がなく、操作が完了するまで実行されることを意味します。

手書き画像の読み取りの課題

IronOCRは全体的な構造とテキストを保持する高い信頼性を達成することができますが、OCR全体としてはまだ手書き文字に苦戦しており、局所的なエラーにつながります。 ここでは、抽出されたアウトプットを検証する必要がある一般的な課題をいくつか紹介します：

不規則なスペーシング：印刷の間隔に関しては、文字と文字の間の距離は均一です。 しかし、手書き文字では、筆の間隔や文字のつなぎ方が大きく異なることがあります。 この不均一性により、OCRエンジンが文字を誤って分割してしまい、上記のようなエラーが発生します。ununiformedという単語は、1つの単語ではなく、個々の文字（u n u n i f o c m e d）に分割されてしまいます。

筆跡のバリエーション: 人にはそれぞれ独特の筆跡があり、一人の人でも同じ文字を書くたびに微妙に異なります。文字のつながり方や全体的なパターン自体も大きく異なります。 エンジンは、ストロークの傾き、筆圧、フォルムのばらつきが大きいため、パターンマッチングの信頼性が標準化されたフォントに比べて本質的に低くなる。

あいまいな文字の形：手書き文字では、簡略化されたストロークや急いで書かれたストロークが使われることが多いため、文字の形があいまいになります。たとえば、すばやく書かれた"e"が"C#"のように見えたり、つながった"l"と"i"が誤認されたりすることがあります。

そのため、この方法を使用する場合は、出力が意図された入力と一致していることを確認してください。

ReadHandwritingメソッドは、筆記体に関しては低い精度のOCR抽出しか達成できません。 ブラケットを閉じる