Jak odczytywać obrazy pisma ręcznego za pomocą IronOCR

Jakiego formatu pliku użyć?

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

using IronOcr;
using System;

// 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);

Imports IronOcr
Imports System

' Instantiate OCR engine
Dim ocr As New IronTesseract()

' Load handwriting image
Dim inputHandWriting As New OcrInput()
inputHandWriting.LoadImage("handwritten.png")

' Perform OCR on the handwriting image
Dim result As OcrHandwritingResult = ocr.ReadHandwriting(inputHandWriting)

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

Jakich rezultatów mogę się spodziewać?

Metoda ReadHandwriting osiągnęła wynik zaufania 90,6%, poprawnie identyfikując większość tekstu, w tym wprowadzające zdanie "Nazywam się Erin Fish."

Ten doskonały wynik pokazuje możliwości IronOCR w zakresie trudnych tekstów pisanych odręcznie. Chociaż silnik miał trudności z odstępami i połączonymi literami, udało mu się wydobyć sedno przekazu. To pokazuje, że IronOCR skutecznie radzi sobie ze złożonymi, niestandardowymi tekstami.

Osoby, które dopiero zaczynają przygodę z OCR, powinny zapoznać się z naszym prostym samouczkiem dotyczącym OCR, aby zrozumieć podstawy przed przystąpieniem do rozpoznawania pisma ręcznego.

Jak korzystać z wersji asynchronicznej?

IronOCR wspiera asynchroniczną wersję: ReadHandwritingAsync. Jest to przydatne w przypadku kodu asynchronicznego, który wymaga pobrania obrazów wejściowych przed przetworzeniem. Dokumentacja dotycząca obsługi asynchronicznej zawiera wyczerpujące wskazówki dotyczące wdrażania asynchronicznych operacji OCR.

Korzystając z tych samych danych wejściowych, oto jak użyć metody async:

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

using IronOcr;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class read_handwritten_image_async
{
    public async Task codeAsync()
    {
        // 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'.
        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);
    }
}

Imports IronOcr
Imports System
Imports System.Threading.Tasks

Public Class ReadHandwrittenImageAsync
    Public Async Function CodeAsync() As Task
        ' Instantiate OCR engine
        Dim ocr As New IronTesseract()

        ' Load handwriting image
        Dim inputHandWriting As New OcrInput()
        inputHandWriting.LoadImage("handwritten.png")

        ' Perform OCR using the async method with 'await'.
        Dim result As OcrHandwritingResult = 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)
    End Function
End Class

Możesz podać opcjonalny parametr timeoutMs, aby określić liczbę milisekund przed automatycznym anulowaniem. Wartość domyślna to -1, co oznacza brak limitu czasu - operacja trwa do ukończenia.

Zaawansowane techniki przetwarzania

W przypadku złożonych scenariuszy rozpoznawania pisma ręcznego warto rozważyć następujące zaawansowane techniki:

OCR dostosowane do regionu: Podczas pracy z formularzami lub dokumentami ustrukturyzowanymi należy używać OCR dostosowanego do regionu, aby skupić się na konkretnych obszarach zawierających tekst pisany odręcznie. Takie podejście poprawia dokładność poprzez ograniczenie obszaru przetwarzania:

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/read-handwritten-image-4.cs

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;

var ocrTesseract = new IronTesseract();
using var ocrInput = new OcrInput();

// Define a specific region for signature area
var signatureRegion = new CropRectangle(x: 100, y: 500, width: 300, height: 100);
ocrInput.LoadImage("form-with-signature.png", signatureRegion);

var signatureResult = ocrTesseract.ReadHandwriting(ocrInput);
Console.WriteLine($"Signature text: {signatureResult.Text}");

Imports IronOcr
Imports IronSoftware.Drawing

Dim ocrTesseract As New IronTesseract()
Using ocrInput As New OcrInput()

    ' Define a specific region for signature area
    Dim signatureRegion As New CropRectangle(x:=100, y:=500, width:=300, height:=100)
    ocrInput.LoadImage("form-with-signature.png", signatureRegion)

    Dim signatureResult = ocrTesseract.ReadHandwriting(ocrInput)
    Console.WriteLine($"Signature text: {signatureResult.Text}")

End Using

Śledzenie postępów: W przypadku przetwarzania wsadowego wielu dokumentów pisanych odręcznie należy wdrożyć śledzenie postępów w celu monitorowania operacji OCR:

ocrTesseract.OcrProgress += (sender, e) => 
{
    Console.WriteLine($"Processing: {e.ProgressPercent}% complete");
};

ocrTesseract.OcrProgress += (sender, e) => 
{
    Console.WriteLine($"Processing: {e.ProgressPercent}% complete");
};

ocrTesseract.OcrProgress += Sub(sender, e)
    Console.WriteLine($"Processing: {e.ProgressPercent}% complete")
End Sub

O jakich wyzwaniach powinienem pamiętać?

Chociaż IronOCR osiąga wysoki poziom pewności w zachowaniu ogólnej struktury i tekstu, OCR nadal ma trudności z rozpoznawaniem pisma ręcznego, co prowadzi do lokalnych błędów. Typowe wyzwania wymagają weryfikacji wyodrębnionych wyników:

Nieregularne odstępy: Tekst drukowany ma jednolite odstępy między literami. Odstępy między pociągnięciami pióra i połączeniami liter w piśmie odręcznym są bardzo zróżnicowane. To powoduje błędne segmentowanie znaków, jak pokazano, gdy ununiformed dzielone jest na pojedyncze znaki (u n u n i f o c m e d) zamiast jednego słowa.

Różnice w pismie: Każda osoba ma unikalne pismo, a poszczególne osoby piszą tę samą literę za każdym razem inaczej. Połączenia między literami i wzory pisma znacznie się różnią. Uniemożliwia to stosowanie modelu "jednego rozmiaru dla wszystkich", ponieważ silnik musi radzić sobie z dużą zmiennością nachylenia, nacisku i kształtu pociągnięć, co sprawia, że dopasowywanie wzorców jest mniej niezawodne niż w przypadku standardowych czcionek.

Niejednoznaczne kształty znaków: Pismo odręczne często używa uproszczonych lub pospiesznych kresek, tworząc niejednoznaczne kształty. Szybko napisane e może przypominać c, lub połączone l i i mogą być błędnie zidentyfikowane.

Problemy z jakością i rozdzielczością: Słaba jakość skanu, niska rozdzielczość lub wyblakły tusz mają znaczący wpływ na dokładność rozpoznawania. W przypadku napotkania takich problemów, zapoznaj się z naszym ogólnym przewodnikiem rozwiązywania problemów, aby znaleźć rozwiązania.

Korzystając z tej metody, sprawdź, czy wynik odpowiada zamierzonemu tekstowi źródłowemu, zwracając szczególną uwagę na słowa położone blisko siebie lub nieprawidłowo sformułowane. Rozważ wdrożenie logiki przetwarzania końcowego w celu obsługi typowych błędów rozpoznawania charakterystycznych dla Twojego przypadku użycia.