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C# OCR Image to Text Tutorial: Convert Images to Text Without Tesseract

Jacob Mellor、Ironチームの最高技術責任者(CTO)
Jacob Mellor
Updated: 2026年6月4日

複雑な Tesseract 構成の手間をかけずに、C# で画像をテキストに変換したいとお考えですか? この包括的な IronOCR C# チュートリアルでは、わずか数行のコードで .NET アプリケーションに強力な光学式文字認識を実装する方法を説明します。

クイックスタート:1行で画像からテキストを抽出する

この例では、IronOCR を理解するのがいかに簡単かを示しています。たった 1 行の C# で画像がテキストに変換されます。 OCR エンジンを初期化し、複雑な設定なしですぐにテキストを読み取って取得する方法を示します。

  1. 1Install IronOCR with NuGet Package Manager

    PM > Install-Package IronOcr

  2. 2このコード スニペットをコピーして実行します。

    string text = new IronTesseract().Read("image.png").Text;
    C#
  3. 3実際の環境でテストするためにデプロイする

    今日プロジェクトで IronOCR を使い始めましょう無料トライアル
    arrow pointer

.NET アプリケーションで画像からテキストを読み取るにはどうすればよいでしょうか?

.NET アプリケーションで C# OCR 画像からテキストへの機能を実現するには、信頼性の高い OCR ライブラリが必要です。 IronOCRはIronOcr.IronTesseractクラスを使用して、外部依存なしで最大限の精度と速度を実現する管理されたソリューションを提供します。

まず、Visual Studio プロジェクトに IronOCR をインストールします。 IronOCR DLL を直接ダウンロードするか、 NuGet パッケージ マネージャーを使用することができます。

PM > Install-Package IronOcr

なぜC# OCRにTesseractを使わずにIronOCRを選ぶべきか?

C# で画像をテキストに変換する必要がある場合、IronOCR は従来の Tesseract 実装に比べて大きな利点を提供します。

  • 純粋な.NET環境ですぐに動作します
  • Tesseractのインストールや設定は不要
  • 最新のエンジンを実行: Tesseract 5 (および Tesseract 4 と 3)
  • .NET Framework 4.6.2 以降、.NET Standard 2 以降、および .NET Core 2、3、5、6、7、8、9、10 に対応
  • バニラのTesseractと比較して精度と速度が向上します
  • Xamarin、Mono、Azure、Docker のデプロイメントをサポート
  • NuGet パッケージを通じて複雑な Tesseract 辞書を管理します
  • PDF、マルチフレームTIFF、およびすべての主要な画像形式を自動的に処理します
  • 低品質や歪んだスキャンを補正して最適な結果を実現します

基本的なOCRのためのIronOCR C#チュートリアルを使用する方法?

この Iron Tesseract C# の例では、IronOCR を使用して画像からテキストを読み取る最も簡単な方法を示します。 IronOcr.IronTesseract クラスはテキストを抽出し、文字列として返します。

using IronOcr;

IronTesseract ocr = new IronTesseract();
using OcrInput input = new OcrInput();
var pageindices = new int[] { 1, 2 };
input.LoadImageFrames(@"img\Potter.LowQuality.tiff", pageindices);
input.Deskew(); // removes rotation and perspective
OcrResult result = ocr.Read(input);
Console.WriteLine(result.Text);

このコードは鮮明な画像に対して 100% の精度を実現し、表示されているとおりにテキストを抽出します。

IronOCR Simple Example

In this simple example we test the accuracy of our C# OCR library to read text from a PNG Image. This is a very basic test, but things will get more complicated as the tutorial continues.

The quick brown fox jumps over the lazy dog
Text

IronTesseract クラスは複雑なOCR操作を内部で処理します。 自動的に位置合わせをスキャンし、解像度を最適化し、AI を使用して IronOCR で人間レベルの精度で画像からテキストを読み取ります。

画像分析、エンジン最適化、インテリジェントなテキスト認識などの高度な処理がバックグラウンドで行われているにもかかわらず、OCR プロセスは人間の読み取り速度に匹敵し、並外れた精度レベルを維持しています。

C# OCR画像からテキストへの変換を100%の精度で示すIronOCR簡単な例 IronOCR が PNG 画像から完璧な精度でテキストを抽出できることを示すスクリーンショット

Tesseractの設定なしで高度なC# OCRを実装する方法?

C#で画像をテキストに変換する際に最適なパフォーマンスを求める製品アプリケーションに対しては、IronTesseractクラスを一緒に使用してください。 このアプローチにより、OCR プロセスをきめ細かく制御できます。

OcrInput クラスの特長

  • 複数の画像形式を処理: JPEG、TIFF、GIF、BMP、PNG
  • PDF全体または特定のページをインポートします
  • コントラスト、解像度、画質を自動的に向上します
  • 回転、スキャンノイズ、傾き、ネガティブイメージを修正します

IronTesseract クラスの特長

  • 127以上のプリパッケージされた言語へのアクセス
  • Tesseract 5、4、3エンジン搭載
  • ドキュメントタイプの指定(スクリーンショット、スニペット、または完全なドキュメント)
  • 統合バーコード読み取り機能
  • 複数の出力形式: 検索可能なPDF、HOCR HTML、DOMオブジェクト、文字列

IronTesseractで始めましょうか?

ほとんどのドキュメント タイプで適切に機能する、この IronOCR C# チュートリアルの推奨構成は次のとおりです。

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;

IronTesseract ocr = new IronTesseract();
using OcrInput input = new OcrInput();
// restrict OCR to a content area for faster processing
Rectangle contentArea = new Rectangle(x: 215, y: 1250, height: 280, width: 1335);
input.LoadImage("img/ComSci.png", contentArea);
OcrResult result = ocr.Read(input);
Console.WriteLine(result.Text);
C#

この構成では、中品質のスキャンでほぼ完璧な精度が一貫して達成されます。 LoadImageFrames メソッドは効率的に複数ページのドキュメントを処理できるため、バッチ処理のシナリオに最適です。


C# OCR 処理に適したハリー ポッターのテキストを表示する複数ページの TIFF ドキュメント

IronOCR の複数ページテキスト抽出機能を示すサンプル TIFF ドキュメント

TIFF などのスキャンされたドキュメント内の画像やバーコードからテキストを読み取る機能は、IronOCR が複雑な OCR タスクをいかに簡素化するかを示しています。 このライブラリは実際のドキュメントに優れており、複数ページの TIFF とPDF テキスト抽出をシームレスに処理します。

IronOCR は低品質のスキャンをどのように処理しますか?


IronOCR の画像強化機能を示す、デジタルノイズのある低品質のスキャン

IronOCRが画像フィルターを使用して正確に処理できるノイズのある低解像度の文書

歪みやデジタル ノイズを含む不完全なスキャンを処理する場合、 IronOCR は他の C# OCR ライブラリよりも優れたパフォーマンスを発揮します。 これは、純粋なテスト画像ではなく、現実世界のシナリオ向けに特別に設計されています。

// PM> Install IronOcr.Languages.Arabic
using IronOcr;

IronTesseract ocr = new IronTesseract();
ocr.Language = OcrLanguage.Arabic;

using OcrInput input = new OcrInput();
input.LoadImageFrame("img/arabic.gif", 1);
// add image filters if needed
// In this case, even thought input is very low quality
// IronTesseract can read what conventional Tesseract cannot.

OcrResult result = ocr.Read(input);

// Console can't print Arabic on Windows easily.
// Let's save to disk instead.
result.SaveAsTextFile("arabic.txt");

Input.Deskew() を使用することで、低品質なスキャンでも精度は99.8%まで向上し、ほぼ高品質の結果に匹敵します。 これは、Tesseract の複雑さがなく、C# OCR に IronOCR が最適な選択肢である理由を示しています。

画像フィルターにより処理時間がわずかに長くなる可能性がありますが、全体的な OCR の所要時間が大幅に短縮されます。 適切なバランスを見つけるには、ドキュメントの品質が重要になります。

ほとんどのシナリオにおいて、Input.Deskew()Input.DeNoise() はOCRパフォーマンスの信頼できる向上を提供します。 画像前処理技術について詳しく学びます。

OCR のパフォーマンスと速度を最適化するにはどうすればよいでしょうか?

C# で画像をテキストに変換するときに OCR 速度に影響を与える最も重要な要素は、入力品質です。 ノイズが最小限で DPI がより高い (約 200 dpi) 場合、最も高速かつ正確な結果が得られます。

IronOCR は不完全な文書の修正に優れていますが、この機能強化には追加の処理時間が必要になります。

圧縮アーティファクトが最小限の画像形式を選択します。 TIFF と PNG は通常、デジタル ノイズが少ないため、JPEG よりも結果が速くなります。

どの画像フィルターが OCR 速度を向上させるのでしょうか?

次のフィルターを使用すると、C# OCR 画像からテキストへのワークフローのパフォーマンスを大幅に向上できます。

  • OcrInput.Rotate(double degrees): イメージを時計回りに回転(反時計回りには負の数)します
  • OcrInput.Binarize(): 白黒に変換し、低コントラストシナリオでの性能を向上
  • OcrInput.ToGrayScale(): グレースケールに変換し、速度向上の可能性を探る
  • OcrInput.Contrast(): コントラストを自動調整し、精度を向上させます
  • OcrInput.DeNoise(): ノイズが予想される場合、デジタルアーティファクトを除去します
  • OcrInput.Invert(): 白地に黒文字のテキストを色反転します
  • OcrInput.Dilate(): テキストの境界を拡大します
  • OcrInput.Erode(): テキストの境界を縮小します
  • OcrInput.Deskew(): 整列を修正 - 傾いたドキュメントに不可欠
  • OcrInput.DeepCleanBackgroundNoise(): 積極的なノイズ除去
  • OcrInput.EnhanceResolution: 解像度の低い画像の品質を向上させます
  • OcrInput.DetectPageOrientation(): ページの回転を検出し、修正します。 OrientationDetectionMode を渡して精度/速度のトレードオフを制御します:ExtremeDetailed (v2025.8.6追加)

Scale()EnhanceResolution()SaveAsSearchablePdf() と互換性がなく、v2025.12.3での既知の問題によるものです。その他のフィルターは検索可能なPDF出力と共に正しく動作します。

IronOCR を最高速度で設定するにはどうすればいいですか?

高品質のスキャンを処理する際の速度を最適化するには、次の設定を使用します。

using IronOcr;

IronTesseract ocr = new IronTesseract();
ocr.Language = OcrLanguage.ChineseSimplified;

// We can add any number of languages.
ocr.AddSecondaryLanguage(OcrLanguage.English);
// Optionally add custom tesseract .traineddata files by specifying a file path

using OcrInput input = new OcrInput();
input.LoadImage("img/MultiLanguage.jpeg");
OcrResult result = ocr.Read(input);
result.SaveAsTextFile("MultiLanguage.txt");

この最適化された設定により、デフォルト設定と比較して35% の速度向上を実現しながら、 99.8% の精度が維持されます。

C# OCRを使用して画像の特定の領域を読み取る方法は?

以下のC#例は、System.Drawing.Rectangleを使用して特定の領域をターゲットにする方法を示します。 この手法は、テキストが予測可能な場所に表示される標準化されたフォームを処理する場合に非常に役立ちます。

IronOCR は切り取られた領域を処理してより速く結果を得ることができますか?

ピクセルベースの座標を使用すると、OCR を特定の領域に制限できるため、速度が大幅に向上し、不要なテキストの抽出を防ぐことができます。

using IronOcr;

IronTesseract ocr = new IronTesseract();

using OcrInput input = new OcrInput();
input.LoadImage("image1.jpeg");
input.LoadImage("image2.png");
var pageindices = new int[] { 1, 2 };
input.LoadImageFrames("image3.gif", pageindices);

OcrResult result = ocr.Read(input);

Console.WriteLine($"{result.Pages.Length} Pages"); // 3 Pages

このターゲットを絞ったアプローチにより、関連するテキストのみを抽出しながら、速度が 41% 向上します請求書、小切手、フォームなどの構造化された文書に最適です。 同じ切り取り手法は、PDF OCR 操作でもシームレスに機能します。

C#でターゲット指定されたOCR領域抽出を示すコンピュータサイエンス ドキュメント IronOCRの長方形選択を使用した正確な領域ベースのテキスト抽出を示すドキュメント

IronOCR はいくつの言語をサポートしていますか?

IronOCRは、便利な言語パックを通じて127の国際言語に対応しています。 当社の Web サイトまたはNuGet パッケージ マネージャーから DLL としてダウンロードします。

NuGet インターフェイス ( "IronOcr.Languages"を検索) を通じて言語パックをインストールするか、完全な言語パックのリストにアクセスしてください。

サポートされている言語には、アラビア語、中国語(簡体字/繁体字)、日本語、韓国語、ヒンディー語、ロシア語、ドイツ語、フランス語、スペイン語など 115 以上の言語があり、それぞれ正確なテキスト認識が最適化されています。

複数の言語で OCR を実装するにはどうすればよいでしょうか?

この IronOCR C# チュートリアルの例では、アラビア語のテキスト認識を示します。

PM > Install-Package IronOcr.Languages.Arabic

IronOCR で処理されたアラビア語のテキストは、多言語 OCR サポートを実証しています。

IronOCRはGIF画像からアラビア語のテキストを正確に抽出します

using IronOcr;

IronTesseract ocr = new IronTesseract();
using OcrInput input = new OcrInput();
input.LoadPdf("example.pdf", Password: "password");
// We can also select specific PDF page numbers to OCR

OcrResult result = ocr.Read(input);

Console.WriteLine(result.Text);
Console.WriteLine($"{result.Pages.Length} Pages");
// 1 page for every page of the PDF

IronOCR は複数言語の文書を処理できますか?

ドキュメントに混合言語が含まれている場合は、IronOCR を多言語サポート用に設定します。

PM > Install-Package IronOcr.Languages.ChineseSimplified

using IronOcr;

IronTesseract ocr = new IronTesseract();

using OcrInput input = new OcrInput();
input.Title = "Pdf Metadata Name";
input.LoadPdf("example.pdf", Password: "password");
OcrResult result = ocr.Read(input);
result.SaveAsSearchablePdf("searchable.pdf");

マルチページドキュメントをC# OCRで処理する方法は?

IronOCRは複数のページまたは画像を単一のOcrResultにシームレスに組み合わせます。 この機能により、検索可能な PDF の作成やドキュメント セット全体からのテキストの抽出などの強力な機能が可能になります。

1 回の OCR 操作で、画像、TIFF フレーム、PDF ページなど、さまざまなソースを組み合わせて使用できます。

using IronOcr;

IronTesseract ocr = new IronTesseract();
using OcrInput input = new OcrInput();
input.Title = "Pdf Title";
var pageindices = new int[] { 1, 2 };
input.LoadImageFrames("example.tiff", pageindices);
OcrResult result = ocr.Read(input);
result.SaveAsSearchablePdf("searchable.pdf");

TIFF ファイルのすべてのページを効率的に処理します。

using IronOcr;

IronTesseract ocr = new IronTesseract();

using OcrInput input = new OcrInput();
input.Title = "Html Title";

// Add more content as required...
input.LoadImage("image2.jpeg");
input.LoadPdf("example.pdf",Password: "password");
var pageindices = new int[] { 1, 2 };
input.LoadImageFrames("example.tiff", pageindices);

OcrResult result = ocr.Read(input);
result.SaveAsHocrFile("hocr.html");

TIFF または PDF を検索可能な形式に変換します。

using IronOcr;

IronTesseract ocr = new IronTesseract();

ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;

using OcrInput input = new OcrInput();
input.LoadImage("img/Barcode.png");

OcrResult result = ocr.Read(input);

foreach (var barcode in result.Barcodes)
{
    Console.WriteLine(barcode.Value);
    // type and location properties also exposed
}

既存の PDF を検索可能なバージョンに変換します。

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;

// We can delve deep into OCR results as an object model of Pages, Barcodes, Paragraphs, Lines, Words and Characters
// This allows us to explore, export and draw OCR content using other APIs

IronTesseract ocr = new IronTesseract();
ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;

using OcrInput input = new OcrInput();
var pageindices = new int[] { 1, 2 };
input.LoadImageFrames(@"img\Potter.tiff", pageindices);

OcrResult result = ocr.Read(input);

foreach (var page in result.Pages)
{
    // Page object
    int pageNumber = page.PageNumber;
    string pageText = page.Text;
    int pageWordCount = page.WordCount;

    // null if we don't set Ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;
    OcrResult.Barcode[] barcodes = page.Barcodes;

    AnyBitmap pageImage = page.ToBitmap(input);
    System.Drawing.Bitmap pageImageLegacy = page.ToBitmap(input);
    double pageWidth = page.Width;
    double pageHeight = page.Height;

    foreach (var paragraph in page.Paragraphs)
    {
        // Pages -> Paragraphs
        int paragraphNumber = paragraph.ParagraphNumber;
        String paragraphText = paragraph.Text;
        System.Drawing.Bitmap paragraphImage = paragraph.ToBitmap(input);
        int paragraphXLocation = paragraph.X;
        int paragraphYLocation = paragraph.Y;
        int paragraphWidth = paragraph.Width;
        int paragraphHeight = paragraph.Height;
        double paragraphOcrAccuracy = paragraph.Confidence;
        var paragraphTextDirection = paragraph.TextDirection;

        foreach (var line in paragraph.Lines)
        {
            // Pages -> Paragraphs -> Lines
            int lineNumber = line.LineNumber;
            String lineText = line.Text;
            AnyBitmap lineImage = line.ToBitmap(input);
            System.Drawing.Bitmap lineImageLegacy = line.ToBitmap(input);
            int lineXLocation = line.X;
            int lineYLocation = line.Y;
            int lineWidth = line.Width;
            int lineHeight = line.Height;
            double lineOcrAccuracy = line.Confidence;
            double lineSkew = line.BaselineAngle;
            double lineOffset = line.BaselineOffset;

            foreach (var word in line.Words)
            {
                // Pages -> Paragraphs -> Lines -> Words
                int wordNumber = word.WordNumber;
                String wordText = word.Text;
                AnyBitmap wordImage = word.ToBitmap(input);
                System.Drawing.Image wordImageLegacy = word.ToBitmap(input);
                int wordXLocation = word.X;
                int wordYLocation = word.Y;
                int wordWidth = word.Width;
                int wordHeight = word.Height;
                double wordOcrAccuracy = word.Confidence;

                if (word.Font != null)
                {
                    // Word.Font is only set when using Tesseract Engine Modes rather than LTSM
                    String fontName = word.Font.FontName;
                    double fontSize = word.Font.FontSize;
                    bool isBold = word.Font.IsBold;
                    bool isFixedWidth = word.Font.IsFixedWidth;
                    bool isItalic = word.Font.IsItalic;
                    bool isSerif = word.Font.IsSerif;
                    bool isUnderlined = word.Font.IsUnderlined;
                    bool fontIsCaligraphic = word.Font.IsCaligraphic;
                }

                foreach (var character in word.Characters)
                {
                    // Pages -> Paragraphs -> Lines -> Words -> Characters
                    int characterNumber = character.CharacterNumber;
                    String characterText = character.Text;
                    AnyBitmap characterImage = character.ToBitmap(input);
                    System.Drawing.Bitmap characterImageLegacy = character.ToBitmap(input);
                    int characterXLocation = character.X;
                    int characterYLocation = character.Y;
                    int characterWidth = character.Width;
                    int characterHeight = character.Height;
                    double characterOcrAccuracy = character.Confidence;

                    // Output alternative symbols choices and their probability.
                    // Very useful for spell checking
                    OcrResult.Choice[] characterChoices = character.Choices;
                }
            }
        }
    }
}

同じ手法を TIFF 変換に適用します。

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();

using (var input = new OcrInput())
{
    // Configure document properties
    input.Title = "Scanned Archive Document";

    // Select pages to process
    var pageIndices = new int[] { 1, 2 };
    input.LoadImageFrames("example.tiff", pageIndices);

    // Create searchable PDF from TIFF
    OcrResult result = ocr.Read(input);
    result.SaveAsSearchablePdf("searchable.pdf");
}

OCR の結果を HOCR HTML としてエクスポートするにはどうすればいいですか?

IronOCR は HOCR HTML エクスポートをサポートしており、レイアウト情報を保持しながら構造化されたPDF から HTMLおよびTIFF から HTML への変換を可能にします。

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();

using (var input = new OcrInput())
{
    // Set HTML title
    input.Title = "Document Archive";

    // Process multiple document types
    input.LoadImage("image2.jpeg");
    input.LoadPdf("example.pdf", "password");

    // Add TIFF pages
    var pageIndices = new int[] { 1, 2 };
    input.LoadImageFrames("example.tiff", pageIndices);

    // Export as HOCR with position data
    OcrResult result = ocr.Read(input);
    result.SaveAsHocrFile("hocr.html");
}

IronOCR はテキストと一緒にバーコードも読み取ることができますか?

IronOCR はテキスト認識とバーコード読み取り機能を独自に組み合わせており、個別のライブラリを必要としません。

// Enable combined text and barcode recognition
using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();

// Enable barcode detection
ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;

using (var input = new OcrInput())
{
    // Load image containing both text and barcodes
    input.LoadImage("img/Barcode.png");

    // Process both text and barcodes
    var result = ocr.Read(input);

    // Extract barcode data
    foreach (var barcode in result.Barcodes)
    {
        Console.WriteLine($"Barcode Value: {barcode.Value}");
        Console.WriteLine($"Format: {barcode.Format}");
    }
}
C#

詳細な OCR 結果とメタデータにアクセスするにはどうすればよいでしょうか?

IronOCR 結果オブジェクトは、上級開発者が高度なアプリケーションに活用できる包括的なデータを提供します。

OcrResultには、階層的なコレクション(ページ、段落、行、単語、文字)が含まれています。 すべての要素には、場所、フォント情報、信頼スコアなどの詳細なメタデータが含まれます。

個々の要素 (段落、単語、バーコード) は、画像またはビットマップとしてエクスポートして、さらに処理することができます。

using System;
using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;

// Configure with barcode support
IronTesseract ocr = new IronTesseract
{
    Configuration = { ReadBarCodes = true }
};

using OcrInput input = new OcrInput();

// Process multi-page document
int[] pageIndices = { 1, 2 };
input.LoadImageFrames(@"img\Potter.tiff", pageIndices);

OcrResult result = ocr.Read(input);

// Navigate the complete results hierarchy
foreach (var page in result.Pages)
{
    // Page-level data
    int pageNumber = page.PageNumber;
    string pageText = page.Text;
    int pageWordCount = page.WordCount;

    // Extract page elements
    OcrResult.Barcode[] barcodes = page.Barcodes;
    AnyBitmap pageImage = page.ToBitmap();
    double pageWidth = page.Width;
    double pageHeight = page.Height;

    foreach (var paragraph in page.Paragraphs)
    {
        // Paragraph properties
        int paragraphNumber = paragraph.ParagraphNumber;
        string paragraphText = paragraph.Text;
        double paragraphConfidence = paragraph.Confidence;
        var textDirection = paragraph.TextDirection;

        foreach (var line in paragraph.Lines)
        {
            // Line details including baseline information
            string lineText = line.Text;
            double lineConfidence = line.Confidence;
            double baselineAngle = line.BaselineAngle;
            double baselineOffset = line.BaselineOffset;

            foreach (var word in line.Words)
            {
                // Word-level data
                string wordText = word.Text;
                double wordConfidence = word.Confidence;

                // Font information (when available)
                if (word.Font != null)
                {
                    string fontName = word.Font.FontName;
                    double fontSize = word.Font.FontSize;
                    bool isBold = word.Font.IsBold;
                    bool isItalic = word.Font.IsItalic;
                }

                foreach (var character in word.Characters)
                {
                    // Character-level analysis
                    string charText = character.Text;
                    double charConfidence = character.Confidence;

                    // Alternative character choices for spell-checking
                    OcrResult.Choice[] alternatives = character.Choices;
                }
            }
        }
    }
}

まとめ

IronOCR は、Windows、Linux、Mac プラットフォームでシームレスに実行される最も高度なTesseract API 実装を C# 開発者に提供します。 IronOCR を使用して、不完全なドキュメントからでも画像からテキストを正確に読み取ることができる機能は、基本的な OCR ソリューションとは一線を画しています。

ライブラリの独自の機能には、統合バーコード読み取り機能や、結果を検索可能な PDF または HOCR HTML としてエクスポートする機能などがあり、これらの機能は標準の Tesseract 実装では利用できません。

前進

IronOCR の習得を続けるには:

-包括的なスタートガイドをご覧ください -実用的なC#コード例を参照する -詳細なAPIドキュメントを参照してください

ソースコードのダウンロード

アプリケーションに C# OCR 画像からテキストへの変換を実装する準備はできていますか? 今すぐIronOCR をダウンロードし無料トライアルを開始してください。

よくある質問

Tesseract を使用せずに C# で画像をテキストに変換するにはどうすればよいですか?

IronOCR を使用して C# で画像をテキストに変換できます。IronOCR は、画像からテキストへの変換を直接処理する組み込みメソッドでこのプロセスを簡素化します。

低品質画像での OCR 精度を向上させるにはどうすればよいですか?

IronOCR には、Input.Deskew() および Input.DeNoise() などの画像フィルターが用意されており、傾きを補正し、ノイズを軽減することで低品質の画像を強化し、OCR の精度を大幅に向上させることができます。

C# で OCR を使用して複数ページのドキュメントからテキストを抽出する手順は何ですか?

複数ページのドキュメントからテキストを抽出するには、IronOCR を使用すると、LoadPdf() などのメソッドを使用して各ページをロードおよび処理し、各ページを効果的にテキストに変換できます。

画像からバーコードとテキストを同時に読み取ることは可能ですか?

はい、IronOCR は 1 つの画像からテキストとバーコードの両方を読み取ることができます。ocr.Configuration.ReadBarCodes = true を有効にすることで、テキストとバーコード データの両方を抽出できます。

複数の言語でドキュメントを処理するための OCR をセットアップするにはどうすればよいですか?

IronOCR は 125 を超える言語をサポートしており、ocr.Language コマンドを使用して主要な言語を設定し、ocr.AddSecondaryLanguage() コマンドを使用して追加言語を追加することで、多言語ドキュメントの処理を可能にします。

OCR 結果をさまざまな形式でエクスポートするために利用可能なメソッドは何ですか?

IronOCR は複数のメソッドを提供して OCR 結果をエクスポートできます。たとえば、PDF の場合は SaveAsSearchablePdf()、プレーンテキストの場合は SaveAsTextFile()、HOCR HTML 形式の場合は SaveAsHocrFile() があります。

大型画像ファイルの OCR 処理速度を最適化するにはどうすればよいですか?

OCR処理速度を最適化するには、IronOCR の OcrLanguage.EnglishFast を使用して高速な言語認識を実現し、System.Drawing.Rectangle を使用して 特定の領域を定義し、処理時間を短縮します。

保護されたPDFファイルのOCR処理をどのように扱うべきですか?

保護された PDF を処理する際は、正しいパスワードと共に LoadPdf() メソッドを使用します。IronOCR は、ページを画像に自動的に変換して、画像ベースの PDF を処理します。

OCR 結果が正確でない場合はどうすればよいですか?

OCR 結果が正確でない場合は、IronOCR の Input.Deskew()Input.DeNoise() などの画像強化機能を使用し、正しい言語パックがインストールされていることを確認してください。

OCR プロセスをカスタマイズして特定の文字を除外することはできますか?

はい、IronOCR を利用して、BlackListCharacters プロパティを使用して特定の文字を除外することにより、精度とプロセス速度を改善し、関連するテキストにのみ焦点を当てるように OCR プロセスをカスタマイズできます。

Jacob Mellor、Ironチームの最高技術責任者(CTO)
最高技術責任者(CTO)

ジェイコブ・メラーはIron Softwareの最高技術責任者(CTO)であり、C# PDFテクノロジーを開拓する先見的なエンジニアです。Iron Softwareのコアコードベースを支えるオリジナル開発者として、彼は創業以来、会社の製品アーキテクチャを形成し、CEOのCameron Rimingtonとともに、会社をNASA、Tesla、および世界的な政府機関にサービスを提供する50人以上の会社に変えました。1999年にロンドンで最初のソフトウェアビジネスを開業し、2005年に最初 for .NETコンポーネントを作成した後、Microsoftのエコシステム全体で複雑な問題を解決することを専門としました。

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