C#을 사용하여 스캔한 이미지에서 테이블 데이터를 추출하는 방법은 무엇인가요?

IronOCR의 고급 머신러닝 기능을 사용하여 스캔한 이미지에서 표 데이터를 추출할 수 있습니다. 이 과정은 IronTesseract 엔진을 사용하여 이미지에 OCR을 적용하고 셀 값 및 좌표를 포함한 정보를 추출하는 방식으로 진행됩니다.

스캔한 문서에서 표 데이터를 추출하는 것의 실제 응용 사례는 무엇일까요?

실제 적용 사례로는 팩스 문서에서 표 형식 데이터를 추출하여 보험금 청구 처리를 자동화하는 것과, Opyn Market 및 iPAP와 같은 회사에서 보여준 것처럼 다양한 형식과 일관되지 않은 표 레이아웃을 가진 송장이 제공되는 물류 분야의 고객 주문 관리 등이 있습니다.

IronOCR 테이블 데이터 추출을 위해 어떤 기술적 기능을 제공합니까?

IronOCR 테이블 셀 및 좌표 추출, 스캔 이미지 및 다중 프레임 PDF의 OCR, C#, VB .NET, .NET Standard, .NET Framework 및 .NET Core 와의 호환성과 같은 기능을 제공합니다.

IronOCR 사용하여 테이블 데이터를 추출하는 코드에는 어떤 단계가 포함되나요?

이 과정에는 IronTesseract 엔진 초기화, 이미지 로드, OCR을 수행하여 텍스트 데이터 추출, 그리고 감지된 각 테이블과 해당 행을 순회하여 셀 내용을 출력하는 단계가 포함됩니다.

IronOCR 사용하여 테이블 데이터를 추출하는 데 필요한 패키지는 무엇입니까?

테이블 감지 및 정확한 OCR에 필요한 학습된 머신러닝 모델을 사용하려면 IronOCR NuGet 패키지와 IronOcr.Extensions.AdvancedScanning 패키지가 필요합니다.

IronOCR 의료 및 물류 산업의 효율성을 어떻게 향상시키나요?

IronOCR 스캔한 문서에서 복잡한 표 데이터를 자동으로 추출하여 수작업과 인적 오류를 줄여주므로 의료 및 물류와 같은 산업 분야에서 상당한 효율성과 비용 절감을 제공합니다.

IronOCR의 기능을 직접 시연해 볼 수 있을까요?

네, Iron Software의 엔지니어와 함께하는 라이브 데모를 예약하시면 IronOCR 작동 방식을 직접 확인하고 테이블 데이터 추출 기능에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

Can IronOCR be used to automate data entry in various industries?

Yes, IronOCR automates complex table data extraction from scanned documents, making it a valuable tool across industries like healthcare, logistics, finance, and manufacturing.

Is there a way to see IronOCR in action before implementing it?

Yes, you can book a live demo with one of Iron Software's engineers to see IronOCR in action and understand its capabilities better.

What kind of use cases does IronOCR support with its table extraction capabilities?

IronOCR supports use cases such as insurance claim processing and logistics invoice handling by efficiently extracting the necessary data from complex table structures in scanned documents.

C# OCR 라이브러리

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단 한 줄의 코드로 OCR 구현

코드 예제 모두 보기

using IronOcr;

string imageText = new IronTesseract().Read(@"images\image.png").Text;

using IronOcr;

string imageText = new IronTesseract().Read(@"images\image.png").Text;

PM >Install-Package IronOcr

Install-Package IronOcr

IRONOCR 사용

IronOCR 사용하여 스캔 이미지에서 표 데이터 추출하기: 라이브 데모 요약

Kannapat Udonpant

Updated: 2026년 4월 21일

스캔된 이미지에서 데이터를 추출하는 것은 특히 테이블과 같은 구조화된 데이터가 포함된 경우 일반적인 도전 과제입니다. IronOCR의 고급 머신러닝 기능을 통해 셀 값 및 위치를 포함한 표 데이터를 원활하게 추출할 수 있습니다. 이 데모에서는 Shadman Majid, Software Sales Engineer가 단계별로 코드 구현을 안내하고, Anne Lazarakis, Sales and Marketing Director가 Iron Software 고객의 실제 사용 사례를 공유합니다.

실제 사용 사례

Anne Lazarakis, Sales and Marketing Director에 의해 설명됨*

보험 청구 프로세싱 (Opyn Market)

미국의 엄격한 규제를 받는 의료 보험업계에서 Opyn Market과 같은 회사는 여전히 많은 문서를 팩스로 받습니다. 이러한 스캔된 문서에는 종종 내부 시스템에 정확히 추출하고 입력해야 하는 테이블 데이터가 포함되어 있습니다. IronOCR를 사용함으로써 이들은 이 과정을 자동화하여 수작업을 줄이고 인간 오류의 가능성을 없애고 있습니다.

물류 및 식품 유통 (iPAP)

iPAP, 미국 최대 치즈 유통업체는 IronOCR를 사용하여 200개 이상의 고객 주문을 관리합니다. 이들의 송장은 다양한 형식으로 오며 일관되지 않은 표 레이아웃을 가지고 있습니다. IronOCR는 문서의 다양한 형식에도 불구하고 이들이 스캔된 문서에서 구매 주문 번호, 배송 날짜, 항목 세부 정보를 효율적으로 추출할 수 있도록 도와줍니다. 이 자동화는 연간 $40,000에서 $45,000를 절약했습니다.

기술 개요

소프트웨어 영업 엔지니어* Shadman Majid와의 라이브 코딩 세션

IronOCR는 독점적인 기계 학습 모델을 사용하여 스캔된 문서에서 표 데이터를 감지하고 추출합니다. 이 기능은 다음을 지원합니다:

테이블 셀 및 좌표 추출
스캔된 이미지 및 다중 페이지 PDF의 OCR
C#, VB.NET, .NET Standard, .NET Framework, .NET Core와의 호환성

이 기능에 접근하려면 다음이 필요합니다:

IronOCR NuGet package
IronOcr.Extensions.AdvancedScanning ML 모델을 통한 테이블 감지를 위한 NuGet 패키지

이 패키지는 표 구조 감지 및 정확한 OCR에 필요한 학습된 ML 모델을 포함합니다.

표 추출 예제 코드

다음은 IronOCR를 사용하여 이미지에서 표 데이터를 추출하는 방법을 보여주는 C# 코드 예제입니다:

// Import the necessary IronOCR namespaces
using IronOcr;

// Initialize the IronTesseract to handle OCR processes
var Ocr = new IronTesseract();

// Load the image containing the table
using (var input = new OcrInput("invoice.jpg"))
{
    // Perform OCR and extract text data including tables
    var result = Ocr.Read(input);

    // Iterate through each page in the document
    foreach (var page in result.Pages)
    {
        // Iterate through each table found on the page
        foreach (var table in page.Tables)
        {
            Console.WriteLine("Table found:");
            // Iterate through each row in the table
            foreach (var row in table.Rows)
            {
                // Convert the row of cells to a comma-separated string
                var cells = string.Join(", ", row.Cells.Select(cell => cell.Text));
                Console.WriteLine(cells);
            }
        }
    }
}

// Import the necessary IronOCR namespaces
using IronOcr;

// Initialize the IronTesseract to handle OCR processes
var Ocr = new IronTesseract();

// Load the image containing the table
using (var input = new OcrInput("invoice.jpg"))
{
    // Perform OCR and extract text data including tables
    var result = Ocr.Read(input);

    // Iterate through each page in the document
    foreach (var page in result.Pages)
    {
        // Iterate through each table found on the page
        foreach (var table in page.Tables)
        {
            Console.WriteLine("Table found:");
            // Iterate through each row in the table
            foreach (var row in table.Rows)
            {
                // Convert the row of cells to a comma-separated string
                var cells = string.Join(", ", row.Cells.Select(cell => cell.Text));
                Console.WriteLine(cells);
            }
        }
    }
}

' Import the necessary IronOCR namespaces
Imports IronOcr

' Initialize the IronTesseract to handle OCR processes
Private Ocr = New IronTesseract()

' Load the image containing the table
Using input = New OcrInput("invoice.jpg")
	' Perform OCR and extract text data including tables
	Dim result = Ocr.Read(input)

	' Iterate through each page in the document
	For Each page In result.Pages
		' Iterate through each table found on the page
		For Each table In page.Tables
			Console.WriteLine("Table found:")
			' Iterate through each row in the table
			For Each row In table.Rows
				' Convert the row of cells to a comma-separated string
				Dim cells = String.Join(", ", row.Cells.Select(Function(cell) cell.Text))
				Console.WriteLine(cells)
			Next row
		Next table
	Next page
End Using

' Import the necessary IronOCR namespaces
Imports IronOcr

' Initialize the IronTesseract to handle OCR processes
Private Ocr = New IronTesseract()

' Load the image containing the table
Using input = New OcrInput("invoice.jpg")
	' Perform OCR and extract text data including tables
	Dim result = Ocr.Read(input)

	' Iterate through each page in the document
	For Each page In result.Pages
		' Iterate through each table found on the page
		For Each table In page.Tables
			Console.WriteLine("Table found:")
			' Iterate through each row in the table
			For Each row In table.Rows
				' Convert the row of cells to a comma-separated string
				Dim cells = String.Join(", ", row.Cells.Select(Function(cell) cell.Text))
				Console.WriteLine(cells)
			Next row
		Next table
	Next page
End Using

이미지 로딩: 스크립트는 IronTesseract 엔진을 초기화하고 처리하려는 이미지 파일 invoice.jpg을 로드하면서 시작합니다.
OCR 실행: 입력에 대해 텍스트 데이터를 추출하기 위한 OCR을 수행하며, 특히 표에 중점을 둡니다.
표 추출: 스크립트는 감지된 각 표와 그 행을 반복하며 셀 내용을 구조화된 방식으로 출력합니다.

이 스크립트를 실행하기 전에 IronOCR에 필요한 NuGet 패키지를 설치했는지 확인하세요.

결론

IronOCR는 스캔된 문서에서 복잡한 표 데이터를 자동으로 추출하는 것을 쉽게 만듭니다. 의료, 물류, 금융, 제조 등 어느 분야에 있든 이 솔루션은 신뢰성, 정확성, 비용 절감 효율성을 제공합니다. 몇 줄의 코드만으로 수동 데이터 입력을 제거하고 인간 오류를 줄일 수 있습니다.

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