컴퓨터 비전을 이용하여 C#에서 텍스트 찾기

IronOCR이 별도의 컴퓨터 비전 패키지를 필요로 하는 이유는?

이러한 방법을 사용하려면 솔루션에 IronOcr.ComputerVision의 NuGet 설치가 필요합니다. 설치되어 있지 않으면 다운로드 요청이 표시됩니다. 컴퓨터 비전 기능은 OpenCV 알고리즘을 활용하여 텍스트 감지 정확도를 크게 향상시킵니다. 이는 번호판 인식 및 여권 스캔 기능에 사용된 기술과 유사합니다.

어떤 플랫폼 특정 패키지를 설치해야 하나요?

• Windows: IronOcr.ComputerVision.Windows - Windows 설치 가이드를 참조하세요.
• Linux: IronOcr.ComputerVision.Linux - Linux 설치 튜토리얼을 확인하세요
• macOS: IronOcr.ComputerVision.MacOS - macOS 설정 지침을 참조하십시오.
• macOS ARM: IronOcr.ComputerVision.MacOS.ARM

패키지 관리자 콘솔을 사용해 설치하는 방법은?

NuGet 패키지 관리자를 사용하여 설치하거나 패키지 관리자 콘솔에 다음을 붙여 넣으세요:

Install-Package IronOcr.ComputerVision.Windows

이 구성 요소는 IronOCR 컴퓨터 비전을 모델 파일과 함께 사용하는 데 필요한 어셈블리를 제공합니다.

기본 FindTextRegion 사용법은 무엇인가요?

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-findtextregion-1.cs

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("/path/file.png");

input.FindTextRegion();
OcrResult result = ocr.Read(input);
string resultText = result.Text;

FindTextRegion 매개변수를 사용자 지정할 수 있는 방법은?

텍스트 감지를 세분화하기 위해 사용자 정의 매개변수를 사용하여 이 메서드를 호출하세요. 이 매개변수는 이미지 필터 구성과 유사하게 작동합니다:

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-findtextregion-2.cs

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("/path/file.png");

input.FindTextRegion(Scale: 2.0, DilationAmount: 20, Binarize: true, Invert: true);
OcrResult result = ocr.Read(input);
string resultText = result.Text;

FindTextRegion이 실제로 어떤 모습인가요?

이 예제에서, 나는 텍스트를 포함한 영역으로 자를 필요가 있는 메서드를 위해 다음 이미지를 사용하지만 입력 이미지의 텍스트 위치는 다를 수 있습니다. 저는 FindTextRegion를 사용하여 컴퓨터 비전이 텍스트를 감지한 영역으로 스캔 범위를 좁힙니다. 이 방법은 콘텐츠 영역과 자르기 영역 튜토리얼에서 사용된 기술과 유사합니다. 예제 이미지 이다:

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-findtextregion-3.cs

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;
using System;
using System.Linq;

var ocr = new IronTesseract();
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("wh-words-sign.jpg");

// Find the text region using Computer Vision
Rectangle textCropArea = input.GetPages().First().FindTextRegion();

// For debugging and demonstration purposes, lets see what region it found:
input.StampCropRectangleAndSaveAs(textCropArea, Color.Red, "image_text_area", AnyBitmap.ImageFormat.Png);

// Looks good, so let us apply this region to hasten the read:
var ocrResult = ocr.Read("wh-words-sign.jpg", textCropArea);
Console.WriteLine(ocrResult.Text);

텍스트 영역 탐지를 디버그하고 확인하는 방법은?

이 코드는 두 가지 출력을 가집니다. 첫 번째는 디버깅을 위해 StampCropRectangleAndSaveAs가 저장한 .png 파일입니다. 이 기술은 디버깅을 위한 텍스트 강조 표시 가이드에서도 다루어집니다. IronCV (컴퓨터 비전)가 텍스트를 감지한 위치를 볼 수 있습니다:

탐지 기능은 텍스트 영역을 정확히 식별합니다. 두 번째 출력은 텍스트 자체입니다:

IRONSOFTWARE

50,000+

Developers in our active community

10,777,061 19,313
NuGet downloads Support tickets resolved
50%+ 80%+
Engineering Team growth Support Team growth
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기본 FindMultipleTextRegions 사용법은 무엇인가요?

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-findmultipletextregions-1.cs

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("/path/file.png");

input.FindMultipleTextRegions();
OcrResult result = ocr.Read(input);
string resultText = result.Text;

FindMultipleTextRegions 매개변수를 사용자 지정할 수 있는 방법은?

영역이 감지되고 분리되는 방식을 제어하기 위해 사용자 정의 매개변수를 사용하여 이 메서드를 호출하세요:

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-findmultipletextregions-2.cs

using IronOcr;

var ocr = new IronTesseract();
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("/path/file.png");

input.FindMultipleTextRegions(Scale: 2.0, DilationAmount: -1, Binarize: true, Invert: false);
OcrResult result = ocr.Read(input);
string resultText = result.Text;

FindMultipleTextRegions으로 개별 페이지를 처리하는 방법은?

FindMultipleTextRegions의 또 다른 오버로드 메서드는 OCR 페이지를 받아서 해당 페이지의 각 텍스트 영역에 대한 OCR 페이지 목록을 반환합니다. 이는 다중 페이지 TIFF 처리 가이드에 설명된 기술과 유사하게 복잡한 레이아웃을 다룰 때 도움이 됩니다:

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-findmultipletextregions-3.cs

using IronOcr;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

int pageIndex = 0;
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("/path/file.png");

var selectedPage = input.GetPages().ElementAt(pageIndex);
List<OcrInputPage> textRegionsOnPage = selectedPage.FindMultipleTextRegions();

FindTextRegion 대신 GetTextRegions을 사용할 때는?

/* :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-gettextregions.cs */
using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

// Create a new IronTesseract object for OCR
var ocr = new IronTesseract();

// Load an image into OcrInput
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("/path/file.png");

// Get the first page from the input
var firstPage = input.GetPages().First();

// Get all text regions detected on this page
List<Rectangle> textRegions = firstPage.GetTextRegions();

// Display information about each detected region
Console.WriteLine($"Found {textRegions.Count} text regions:");
foreach (var region in textRegions)
{
    Console.WriteLine($"Region at X:{region.X}, Y:{region.Y}, Width:{region.Width}, Height:{region.Height}");
}

// You can also process each region individually
foreach (var region in textRegions)
{
    var regionResult = ocr.Read(input, region);
    Console.WriteLine($"Text in region: {regionResult.Text}");
}

/* :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-gettextregions.cs */
using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

// Create a new IronTesseract object for OCR
var ocr = new IronTesseract();

// Load an image into OcrInput
using var input = new OcrInput();
input.LoadImage("/path/file.png");

// Get the first page from the input
var firstPage = input.GetPages().First();

// Get all text regions detected on this page
List<Rectangle> textRegions = firstPage.GetTextRegions();

// Display information about each detected region
Console.WriteLine($"Found {textRegions.Count} text regions:");
foreach (var region in textRegions)
{
    Console.WriteLine($"Region at X:{region.X}, Y:{region.Y}, Width:{region.Width}, Height:{region.Height}");
}

// You can also process each region individually
foreach (var region in textRegions)
{
    var regionResult = ocr.Read(input, region);
    Console.WriteLine($"Text in region: {regionResult.Text}");
}

OCR에서 컴퓨터 비전의 일반적인 사용 사례는?

컴퓨터 비전은 까다로운 시나리오에서 OCR 정확도를 크게 향상시킵니다. 다음은 실제 응용 프로그램입니다:

1. 문서 레이아웃 분석: 복합 문서의 다른 섹션을 자동으로 식별하고 처리합니다. 스캔된 문서와 함께 특히 유용합니다 .

2. 다중 열 텍스트: 신문이나 잡지를 위해 열을 독립적으로 분리하고 읽습니다. 멀티 스레드 처리를 사용하여 결과를 빠르게 얻습니다.

3. 혼합된 콘텐츠: 문서에 있는 텍스트 영역과 그래픽을 구별합니다. 텍스트가 내장된 사진 처리를 할 때 도움이 됩니다.

4. 성능 최적화: 텍스트가 포함된 영역에만 OCR 처리를 집중시킵니다. 빠른 OCR 구성 가이드를 참조하세요.

5. 품질 관리: 전체 OCR 처리를 시작하기 전에 텍스트 탐지를 확인합니다. 각 단계를 모니터링하는 진행 추적 기능을 사용할 수 있습니다 查看進度追踪功能.

올바른 설정과 입력 파일로, OCR은 사람 수준의 읽기 기능에 가까운 결과를 제공합니다. 최적의 결과를 위해 컴퓨터 비전과 이미지 최적화 필터를 결합하여 가능한 최고의 OCR 정확도를 달성하세요. 저품질 이미지를 처리할 때, 저품질 스캔 수정 가이드가 유용한 전처리 기술을 제공합니다.

고급 컴퓨터 비전 기법

OCR 정확도 경계를 밀기 위해 아래의 고급 접근법을 고려하세요:

• 사용자 정의 학습: 전용 폰트를 위한 OCR 엔진 훈련을 우리 사용자 정의 언어 파일 가이드와 함께 제공합니다
• 다국어 지원: 다국어 문서를 여러 언어 기능으로 처리합니다
• 바코드 통합: 바코드 읽기를 통한 텍스트 인식을 OCR과 결합하십시오