Como Encontrar Texto com Visão Computacional em C#

Por Que o IronOCR Exige um Pacote de Visão Computacional Separado?

Usar esses métodos requer a instalação do NuGet do IronOcr.ComputerVision na solução. Você será solicitado a baixá-lo se não tiver instalado. A funcionalidade de visão computacional aproveita algoritmos OpenCV que melhoram significativamente a precisão da detecção de texto, semelhante às técnicas usadas em nosso reconhecimento de placa de veículo e escaneamento de passaportes.

Qual Pacote Específico de Plataforma Devo Instalar?

• Windows: IronOcr.ComputerVision.Windows - Veja nosso guia de configuração do Windows
• Linux: IronOcr.ComputerVision.Linux - Confira nosso tutorial de instalação no Linux
• macOS: IronOcr.ComputerVision.MacOS - Revise nossas instruções de configuração do macOS
• macOS ARM: IronOcr.ComputerVision.MacOS.ARM

Como Instalar Usando o Console do Gerenciador de Pacotes?

Instale usando o NuGet Package Manager ou cole o seguinte no Console do Gerenciador de Pacotes:

Install-Package IronOcr.ComputerVision.Windows

Isso fornece os assemblies necessários para usar o IronOCR Visão Computacional com nosso arquivo modelo.

Qual é o Uso Básico do FindTextRegion?

: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;

Como Posso Personalizar os Parâmetros do FindTextRegion?

Chamare este método com parâmetros personalizados para ajustar a detecção de texto. Estes parâmetros funcionam de forma semelhante às nossas configurações de filtro de imagem:

: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;

Como é o FindTextRegion na Prática?

Neste exemplo, eu uso a seguinte imagem para um método que precisa recortar para áreas que contêm texto, mas as imagens de entrada podem variar quanto à localização do texto. Eu uso FindTextRegion para restringir a digitalização a uma área em que a visão computacional detectou texto. Essa abordagem é semelhante às técnicas usadas no nosso tutorial de áreas de conteúdo e regiões de recorte. Esta é uma imagem de exemplo:

: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);

Como Faço para Depurar e Verificar a Detecção de Região de Texto?

Este código tem duas saídas. O primeiro é um arquivo .png salvo por StampCropRectangleAndSaveAs usado para depuração. Essa técnica também é abordada no nosso guia de realce de textos para depuração. Podemos ver onde o IronCV (Visão Computacional) detectou o texto:

A detecção identifica com precisão a área de texto. A segunda saída é o próprio texto:

IRONSOFTWARE

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NuGet downloads Support tickets resolved
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Engineering Team growth Support Team growth
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Qual é o Uso Básico do FindMultipleTextRegions?

: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;

Como Posso Personalizar os Parâmetros do FindMultipleTextRegions?

Chame este método com parâmetros personalizados para controlar como as regiões são detectadas e separadas:

: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;

Como Processar Páginas Individuais com o FindMultipleTextRegions?

Outro método de sobrecarga do FindMultipleTextRegions pega uma Página OCR e retorna uma lista de Páginas OCR, uma para cada região de texto nela. Esta abordagem ajuda a lidar com layouts complexos, semelhante às técnicas descritas no nosso guia de processamento de TIFF multipágina:

: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();

Quando Devo Usar o GetTextRegions em Vez do FindTextRegion?

/* :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}");
}

Quais São os Casos de Uso Comuns para a Visão Computacional em OCR?

A visão computacional melhora significativamente a precisão do OCR em cenários desafiadores. Aqui estão aplicações práticas:

1. Análise de Layout de Documento: Identifique e processe automaticamente diferentes seções de documentos complexos. Especialmente útil com documentos escaneados.

2. Texto em Múltiplas Colunas: Separe e leia colunas independentemente para jornais ou revistas. Use processamento multithread para resultados mais rápidos.

3. Conteúdo Misto: Distinguir entre regiões de texto e gráficos em documentos. Útil ao processar fotos com texto embutido.

4. Otimização de Desempenho: Focar o processamento OCR apenas em áreas que contêm texto. Veja nosso guia de configuração rápida de OCR.

5. Controle de Qualidade: Verifique a detecção de texto antes do processamento completo de OCR. Nossa função de rastreamento de progresso monitora cada estágio.

Com as configurações corretas e arquivos de entrada, o OCR pode alcançar uma capacidade de leitura quase humana. Para resultados ótimos, combine visão computacional com nossos filtros de otimização de imagem para alcançar a melhor precisão possível do OCR. Ao trabalhar com imagens de baixa qualidade, nosso guia sobre corrigir digitalizações de baixa qualidade fornece técnicas de pré-processamento valiosas.

Técnicas Avançadas de Visão Computacional

Para desenvolvedores que buscam ultrapassar os limites de precisão do OCR, considere essas abordagens avançadas:

• Treinamento Personalizado: Treine o motor OCR para fontes especializadas usando nosso guia de arquivos de linguagem personalizados
• Suporte a Múltiplos Idiomas: Processe documentos multilíngues com nossa função de múltiplos idiomas
• Integração de Código de Barras: Combine reconhecimento de texto com leitura de código de barras usando nossa capacidade de leitura de código de barras com OCR