Como Obter a Confiança de Leitura de Texto ao Converter Imagem em Texto com IronOCR em C

Atualizado:janeiro 10, 2026

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A pontuação de confiança do IronOCR indica quão precisa é a leitura de texto ao converter imagem em texto, com valores de 0 a 100 onde pontuações mais altas significam maior confiabilidade no reconhecimento óptico de caracteres — acessível através da propriedade Confidence em qualquer objeto OcrResult.

A confiança de leitura em OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres) refere-se ao nível de certeza ou confiabilidade que o sistema OCR atribui à precisão do texto que reconheceu em uma imagem ou documento. É uma medida do grau de confiança que o sistema OCR tem de que o texto reconhecido está correto. Essa métrica torna-se particularmente importante ao processar documentos digitalizados , fotos ou quaisquer imagens onde a qualidade do texto possa variar.

Uma pontuação de confiança alta indica um alto grau de certeza de que o reconhecimento é preciso, enquanto uma pontuação de confiança baixa sugere que o reconhecimento pode ser menos confiável. Compreender esses níveis de confiança ajuda os desenvolvedores a implementar a lógica de validação e o tratamento de erros adequados em seus aplicativos.

Início Rápido: Aumente sua Confiança em Leitura OCR em Uma Linha

Use o método Read do IronTesseract com um caminho de arquivo de imagem, depois acesse a propriedade Confidence no OcrResult retornado para ver quão certo o IronOCR está sobre seu reconhecimento de texto. É uma maneira simples e confiável de começar a avaliar a precisão da saída do OCR.

Instale IronOCR com o Gerenciador de Pacotes NuGet
PM > Install-Package IronOcr

Copie e execute este trecho de código.

double confidence = new IronOcr.IronTesseract().Read("input.png").Confidence;

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Comece a usar IronOCR em seu projeto hoje com uma avaliação gratuita

### Fluxo de trabalho mínimo (5 etapas)

Baixe uma biblioteca C# para acessar a confiança de leitura.
Prepare a imagem e o documento PDF desejados.
Access the **`Confidence`** property of the OCR result
Recupere a confiança de páginas, parágrafos, linhas, palavras e caracteres.
Check the **`Choices`** property for alternative word choices

Como posso obter confiança de leitura em C#?

Após realizar o OCR na imagem de entrada, o nível de confiança do texto é armazenado na propriedade Confidence . Utilize a instrução 'using' para descartar objetos automaticamente após o uso. Adicione documentos como imagens e PDFs com as classes OcrImageInput e OcrPdfInput, respectivamente. O método Read retornará um objeto OcrResult que permite acesso à propriedade Confidence.

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/tesseract-result-confidence-get-confidence.cs

using IronOcr;

// Instantiate IronTesseract
IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

// Add image
using var imageInput = new OcrImageInput("sample.tiff");
// Perform OCR
OcrResult ocrResult = ocrTesseract.Read(imageInput);

// Get confidence level
double confidence = ocrResult.Confidence;

Imports IronOcr

' Instantiate IronTesseract
Private ocrTesseract As New IronTesseract()

' Add image
Private imageInput = New OcrImageInput("sample.tiff")
' Perform OCR
Private ocrResult As OcrResult = ocrTesseract.Read(imageInput)

' Get confidence level
Private confidence As Double = ocrResult.Confidence

$vbLabelText $csharpLabel

O valor de confiança retornado varia de 0 a 100, onde:

90-100 : Excelente nível de confiança - O texto é altamente confiável.
80-89 : Boa confiança - O texto é geralmente preciso, com pequenas incertezas.
70-79 : Confiança moderada - O texto pode conter alguns erros
Abaixo de 70 : Baixa confiança - O texto deve ser revisado ou reprocessado

Como posso obter confiança em diferentes níveis?

Você pode obter não apenas o nível de confiança de todo o documento, mas também acessar os níveis de confiança de cada página, parágrafo, linha, palavra e caractere. Além disso, você pode obter a confiança de um bloco, que representa uma coleção de um ou mais parágrafos localizados próximos uns dos outros.

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/tesseract-result-confidence-confidence-level.cs

// Get page confidence level
double pageConfidence = ocrResult.Pages[0].Confidence;

// Get paragraph confidence level
double paragraphConfidence = ocrResult.Paragraphs[0].Confidence;

// Get line confidence level
double lineConfidence = ocrResult.Lines[0].Confidence;

// Get word confidence level
double wordConfidence = ocrResult.Words[0].Confidence;

// Get character confidence level
double characterConfidence = ocrResult.Characters[0].Confidence;

// Get block confidence level
double blockConfidence = ocrResult.Blocks[0].Confidence;

' Get page confidence level
Dim pageConfidence As Double = ocrResult.Pages(0).Confidence

' Get paragraph confidence level
Dim paragraphConfidence As Double = ocrResult.Paragraphs(0).Confidence

' Get line confidence level
Dim lineConfidence As Double = ocrResult.Lines(0).Confidence

' Get word confidence level
Dim wordConfidence As Double = ocrResult.Words(0).Confidence

' Get character confidence level
Dim characterConfidence As Double = ocrResult.Characters(0).Confidence

' Get block confidence level
Dim blockConfidence As Double = ocrResult.Blocks(0).Confidence

$vbLabelText $csharpLabel

Exemplo prático: Filtragem por confiança

Ao processar documentos com qualidade variável, como digitalizações de baixa qualidade , você pode usar índices de confiança para filtrar os resultados:

using IronOcr;
using System.Linq;

// Instantiate IronTesseract
IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

// Configure for better accuracy
ocrTesseract.Configuration.ReadBarCodes = false;
ocrTesseract.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.AutoOsd;

// Add image
using var imageInput = new OcrImageInput("invoice.png");
// Apply filters to improve quality
imageInput.Deskew();
imageInput.DeNoise();

// Perform OCR
OcrResult ocrResult = ocrTesseract.Read(imageInput);

// Filter words with confidence above 85%
var highConfidenceWords = ocrResult.Words
    .Where(word => word.Confidence >= 85)
    .Select(word => word.Text)
    .ToList();

// Process only high-confidence text
string reliableText = string.Join(" ", highConfidenceWords);
Console.WriteLine($"High confidence text: {reliableText}");

// Flag low-confidence words for manual review
var lowConfidenceWords = ocrResult.Words
    .Where(word => word.Confidence < 85)
    .Select(word => new { word.Text, word.Confidence })
    .ToList();

foreach (var word in lowConfidenceWords)
{
    Console.WriteLine($"Review needed: '{word.Text}' (Confidence: {word.Confidence:F2}%)");
}

using IronOcr;
using System.Linq;

// Instantiate IronTesseract
IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

// Configure for better accuracy
ocrTesseract.Configuration.ReadBarCodes = false;
ocrTesseract.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.AutoOsd;

// Add image
using var imageInput = new OcrImageInput("invoice.png");
// Apply filters to improve quality
imageInput.Deskew();
imageInput.DeNoise();

// Perform OCR
OcrResult ocrResult = ocrTesseract.Read(imageInput);

// Filter words with confidence above 85%
var highConfidenceWords = ocrResult.Words
    .Where(word => word.Confidence >= 85)
    .Select(word => word.Text)
    .ToList();

// Process only high-confidence text
string reliableText = string.Join(" ", highConfidenceWords);
Console.WriteLine($"High confidence text: {reliableText}");

// Flag low-confidence words for manual review
var lowConfidenceWords = ocrResult.Words
    .Where(word => word.Confidence < 85)
    .Select(word => new { word.Text, word.Confidence })
    .ToList();

foreach (var word in lowConfidenceWords)
{
    Console.WriteLine($"Review needed: '{word.Text}' (Confidence: {word.Confidence:F2}%)");
}

Imports IronOcr
Imports System.Linq

' Instantiate IronTesseract
Dim ocrTesseract As New IronTesseract()

' Configure for better accuracy
ocrTesseract.Configuration.ReadBarCodes = False
ocrTesseract.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.AutoOsd

' Add image
Using imageInput As New OcrImageInput("invoice.png")
    ' Apply filters to improve quality
    imageInput.Deskew()
    imageInput.DeNoise()

    ' Perform OCR
    Dim ocrResult As OcrResult = ocrTesseract.Read(imageInput)

    ' Filter words with confidence above 85%
    Dim highConfidenceWords = ocrResult.Words _
        .Where(Function(word) word.Confidence >= 85) _
        .Select(Function(word) word.Text) _
        .ToList()

    ' Process only high-confidence text
    Dim reliableText As String = String.Join(" ", highConfidenceWords)
    Console.WriteLine($"High confidence text: {reliableText}")

    ' Flag low-confidence words for manual review
    Dim lowConfidenceWords = ocrResult.Words _
        .Where(Function(word) word.Confidence < 85) _
        .Select(Function(word) New With {Key .Text = word.Text, Key .Confidence = word.Confidence}) _
        .ToList()

    For Each word In lowConfidenceWords
        Console.WriteLine($"Review needed: '{word.Text}' (Confidence: {word.Confidence:F2}%)")
    Next
End Using

$vbLabelText $csharpLabel

O que são escolhas de personagens em OCR?

Além do nível de confiança, existe outra propriedade interessante chamada Escolhas . A seção "Opções" contém uma lista de palavras alternativas e sua relevância estatística. Essa informação permite ao usuário acessar outros caracteres possíveis. Essa funcionalidade é particularmente útil ao trabalhar com vários idiomas ou fontes especializadas.

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/tesseract-result-confidence-get-choices.cs

using IronOcr;
using static IronOcr.OcrResult;

// Instantiate IronTesseract
IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

// Add image
using var imageInput = new OcrImageInput("Potter.tiff");
// Perform OCR
OcrResult ocrResult = ocrTesseract.Read(imageInput);

// Get choices
Choice[] choices = ocrResult.Characters[0].Choices;

Imports IronOcr
Imports IronOcr.OcrResult

' Instantiate IronTesseract
Private ocrTesseract As New IronTesseract()

' Add image
Private imageInput = New OcrImageInput("Potter.tiff")
' Perform OCR
Private ocrResult As OcrResult = ocrTesseract.Read(imageInput)

' Get choices
Private choices() As Choice = ocrResult.Characters(0).Choices

$vbLabelText $csharpLabel

Como escolhas alternativas de personagens ajudam?

A escolha de personagens alternativos oferece diversas vantagens:

Resolução de Ambiguidade : Quando caracteres como 'O' e '0', ou 'l' e '1' são confundidos.
Variações de fontes : Diferentes interpretações para fontes estilizadas ou decorativas.
Problemas de qualidade : Múltiplas possibilidades ao lidar com texto degradado
Contexto linguístico : Interpretações alternativas baseadas em regras da língua.

Trabalhando com Escolhas de Personagem

Aqui está um exemplo completo que demonstra como usar opções de caracteres para melhorar a precisão:

using IronOcr;
using System;
using System.Linq;
using static IronOcr.OcrResult;

// Configure IronTesseract for detailed results
IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

// Process image with potential ambiguities
using var imageInput = new OcrImageInput("ambiguous_text.png");
OcrResult ocrResult = ocrTesseract.Read(imageInput);

// Analyze character choices for each word
foreach (var word in ocrResult.Words)
{
    Console.WriteLine($"\nWord: '{word.Text}' (Confidence: {word.Confidence:F2}%)");

    // Check each character in the word
    foreach (var character in word.Characters)
    {
        if (character.Choices != null && character.Choices.Length > 1)
        {
            Console.WriteLine($"  Character '{character.Text}' has alternatives:");

            // Display all choices sorted by confidence
            foreach (var choice in character.Choices.OrderByDescending(c => c.Confidence))
            {
                Console.WriteLine($"    - '{choice.Text}': {choice.Confidence:F2}%");
            }
        }
    }
}

using IronOcr;
using System;
using System.Linq;
using static IronOcr.OcrResult;

// Configure IronTesseract for detailed results
IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract();

// Process image with potential ambiguities
using var imageInput = new OcrImageInput("ambiguous_text.png");
OcrResult ocrResult = ocrTesseract.Read(imageInput);

// Analyze character choices for each word
foreach (var word in ocrResult.Words)
{
    Console.WriteLine($"\nWord: '{word.Text}' (Confidence: {word.Confidence:F2}%)");

    // Check each character in the word
    foreach (var character in word.Characters)
    {
        if (character.Choices != null && character.Choices.Length > 1)
        {
            Console.WriteLine($"  Character '{character.Text}' has alternatives:");

            // Display all choices sorted by confidence
            foreach (var choice in character.Choices.OrderByDescending(c => c.Confidence))
            {
                Console.WriteLine($"    - '{choice.Text}': {choice.Confidence:F2}%");
            }
        }
    }
}

Imports IronOcr
Imports System
Imports System.Linq
Imports IronOcr.OcrResult

' Configure IronTesseract for detailed results
Dim ocrTesseract As New IronTesseract()

' Process image with potential ambiguities
Using imageInput As New OcrImageInput("ambiguous_text.png")
    Dim ocrResult As OcrResult = ocrTesseract.Read(imageInput)

    ' Analyze character choices for each word
    For Each word In ocrResult.Words
        Console.WriteLine(vbCrLf & $"Word: '{word.Text}' (Confidence: {word.Confidence:F2}%)")

        ' Check each character in the word
        For Each character In word.Characters
            If character.Choices IsNot Nothing AndAlso character.Choices.Length > 1 Then
                Console.WriteLine($"  Character '{character.Text}' has alternatives:")

                ' Display all choices sorted by confidence
                For Each choice In character.Choices.OrderByDescending(Function(c) c.Confidence)
                    Console.WriteLine($"    - '{choice.Text}': {choice.Confidence:F2}%")
                Next
            End If
        Next
    Next
End Using

$vbLabelText $csharpLabel

Estratégias Avançadas de Confiança

Ao trabalhar com documentos especializados , como passaportes , placas de veículos ou cheques MICR , os índices de confiança tornam-se cruciais para a validação:

using IronOcr;

public class DocumentValidator
{
    private readonly IronTesseract ocr = new IronTesseract();

    public bool ValidatePassportNumber(string imagePath, double minConfidence = 95.0)
    {
        using var input = new OcrImageInput(imagePath);

        // Configure for passport reading
        ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;
        ocr.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.SingleLine;

        // Apply preprocessing
        input.Deskew();
        input.Scale(200); // Upscale for better accuracy

        var result = ocr.Read(input);

        // Find passport number pattern
        var passportLine = result.Lines
            .Where(line => line.Text.Contains("P<") || IsPassportNumberFormat(line.Text))
            .FirstOrDefault();

        if (passportLine != null)
        {
            Console.WriteLine($"Passport line found: {passportLine.Text}");
            Console.WriteLine($"Confidence: {passportLine.Confidence:F2}%");

            // Only accept if confidence meets threshold
            return passportLine.Confidence >= minConfidence;
        }

        return false;
    }

    private bool IsPassportNumberFormat(string text)
    {
        // Simple passport number validation
        return System.Text.RegularExpressions.Regex.IsMatch(text, @"^[A-Z]\d{7,9}$");
    }
}

using IronOcr;

public class DocumentValidator
{
    private readonly IronTesseract ocr = new IronTesseract();

    public bool ValidatePassportNumber(string imagePath, double minConfidence = 95.0)
    {
        using var input = new OcrImageInput(imagePath);

        // Configure for passport reading
        ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;
        ocr.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.SingleLine;

        // Apply preprocessing
        input.Deskew();
        input.Scale(200); // Upscale for better accuracy

        var result = ocr.Read(input);

        // Find passport number pattern
        var passportLine = result.Lines
            .Where(line => line.Text.Contains("P<") || IsPassportNumberFormat(line.Text))
            .FirstOrDefault();

        if (passportLine != null)
        {
            Console.WriteLine($"Passport line found: {passportLine.Text}");
            Console.WriteLine($"Confidence: {passportLine.Confidence:F2}%");

            // Only accept if confidence meets threshold
            return passportLine.Confidence >= minConfidence;
        }

        return false;
    }

    private bool IsPassportNumberFormat(string text)
    {
        // Simple passport number validation
        return System.Text.RegularExpressions.Regex.IsMatch(text, @"^[A-Z]\d{7,9}$");
    }
}

Imports IronOcr

Public Class DocumentValidator
    Private ReadOnly ocr As New IronTesseract()

    Public Function ValidatePassportNumber(imagePath As String, Optional minConfidence As Double = 95.0) As Boolean
        Using input As New OcrImageInput(imagePath)

            ' Configure for passport reading
            ocr.Configuration.ReadBarCodes = True
            ocr.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.SingleLine

            ' Apply preprocessing
            input.Deskew()
            input.Scale(200) ' Upscale for better accuracy

            Dim result = ocr.Read(input)

            ' Find passport number pattern
            Dim passportLine = result.Lines _
                .Where(Function(line) line.Text.Contains("P<") OrElse IsPassportNumberFormat(line.Text)) _
                .FirstOrDefault()

            If passportLine IsNot Nothing Then
                Console.WriteLine($"Passport line found: {passportLine.Text}")
                Console.WriteLine($"Confidence: {passportLine.Confidence:F2}%")

                ' Only accept if confidence meets threshold
                Return passportLine.Confidence >= minConfidence
            End If

            Return False
        End Using
    End Function

    Private Function IsPassportNumberFormat(text As String) As Boolean
        ' Simple passport number validation
        Return System.Text.RegularExpressions.Regex.IsMatch(text, "^[A-Z]\d{7,9}$")
    End Function
End Class

$vbLabelText $csharpLabel

Otimizando para uma Maior Confiança

Para obter níveis de confiança mais elevados, considere usar filtros de imagem e técnicas de pré-processamento:

using IronOcr;

// Create an optimized OCR workflow
IronTesseract ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrImageInput("low_quality_scan.jpg");

// Apply multiple filters to improve confidence
input.Deskew();           // Correct rotation
input.DeNoise();          // Remove noise
input.Sharpen();          // Enhance edges
input.Dilate();           // Thicken text
input.Scale(150);         // Upscale for clarity

// Configure for accuracy over speed
ocr.Configuration.TesseractVersion = TesseractVersion.Tesseract5;
ocr.Configuration.EngineMode = TesseractEngineMode.TesseractOnly;

var result = ocr.Read(input);

Console.WriteLine($"Document confidence: {result.Confidence:F2}%");

// Generate confidence report
var confidenceReport = result.Pages
    .Select((page, index) => new
    {
        PageNumber = index + 1,
        Confidence = page.Confidence,
        WordCount = page.Words.Length,
        LowConfidenceWords = page.Words.Count(w => w.Confidence < 80)
    });

foreach (var page in confidenceReport)
{
    Console.WriteLine($"Page {page.PageNumber}: {page.Confidence:F2}% confidence");
    Console.WriteLine($"  Total words: {page.WordCount}");
    Console.WriteLine($"  Low confidence words: {page.LowConfidenceWords}");
}

using IronOcr;

// Create an optimized OCR workflow
IronTesseract ocr = new IronTesseract();

using var input = new OcrImageInput("low_quality_scan.jpg");

// Apply multiple filters to improve confidence
input.Deskew();           // Correct rotation
input.DeNoise();          // Remove noise
input.Sharpen();          // Enhance edges
input.Dilate();           // Thicken text
input.Scale(150);         // Upscale for clarity

// Configure for accuracy over speed
ocr.Configuration.TesseractVersion = TesseractVersion.Tesseract5;
ocr.Configuration.EngineMode = TesseractEngineMode.TesseractOnly;

var result = ocr.Read(input);

Console.WriteLine($"Document confidence: {result.Confidence:F2}%");

// Generate confidence report
var confidenceReport = result.Pages
    .Select((page, index) => new
    {
        PageNumber = index + 1,
        Confidence = page.Confidence,
        WordCount = page.Words.Length,
        LowConfidenceWords = page.Words.Count(w => w.Confidence < 80)
    });

foreach (var page in confidenceReport)
{
    Console.WriteLine($"Page {page.PageNumber}: {page.Confidence:F2}% confidence");
    Console.WriteLine($"  Total words: {page.WordCount}");
    Console.WriteLine($"  Low confidence words: {page.LowConfidenceWords}");
}

Imports IronOcr

' Create an optimized OCR workflow
Dim ocr As New IronTesseract()

Using input As New OcrImageInput("low_quality_scan.jpg")

    ' Apply multiple filters to improve confidence
    input.Deskew()           ' Correct rotation
    input.DeNoise()          ' Remove noise
    input.Sharpen()          ' Enhance edges
    input.Dilate()           ' Thicken text
    input.Scale(150)         ' Upscale for clarity

    ' Configure for accuracy over speed
    ocr.Configuration.TesseractVersion = TesseractVersion.Tesseract5
    ocr.Configuration.EngineMode = TesseractEngineMode.TesseractOnly

    Dim result = ocr.Read(input)

    Console.WriteLine($"Document confidence: {result.Confidence:F2}%")

    ' Generate confidence report
    Dim confidenceReport = result.Pages _
        .Select(Function(page, index) New With {
            .PageNumber = index + 1,
            .Confidence = page.Confidence,
            .WordCount = page.Words.Length,
            .LowConfidenceWords = page.Words.Count(Function(w) w.Confidence < 80)
        })

    For Each page In confidenceReport
        Console.WriteLine($"Page {page.PageNumber}: {page.Confidence:F2}% confidence")
        Console.WriteLine($"  Total words: {page.WordCount}")
        Console.WriteLine($"  Low confidence words: {page.LowConfidenceWords}")
    Next
End Using

$vbLabelText $csharpLabel

Resumo

Compreender e utilizar os índices de confiança do OCR é essencial para criar aplicações robustas de processamento de documentos. Ao aproveitar as propriedades de confiança e as opções de caracteres do IronOCR, os desenvolvedores podem implementar mecanismos inteligentes de validação, tratamento de erros e garantia de qualidade em seus fluxos de trabalho de OCR. Seja para processar capturas de tela , tabelas ou documentos especializados, os índices de confiança fornecem as métricas necessárias para garantir uma extração de texto precisa.

Perguntas frequentes

O que é confiança em OCR e por que ela é importante?

A confiança do OCR é uma medida de 0 a 100 que indica o grau de certeza do sistema de OCR quanto à precisão do reconhecimento de texto. O IronOCR fornece essa métrica por meio da propriedade Confidence em qualquer objeto OcrResult, auxiliando os desenvolvedores a avaliar a confiabilidade do texto reconhecido, especialmente ao processar documentos digitalizados, fotos ou imagens com qualidade de texto variável.

Como posso verificar rapidamente a confiança do OCR em C#?

Com o IronOCR, você pode obter a confiança do OCR em apenas uma linha de código: `double confidence = new IronOcr.IronTesseract().Read("input.png").Confidence;` Isso retorna uma pontuação de confiança entre 0 e 100, indicando o grau de certeza do IronOCR em relação ao seu reconhecimento de texto.

O que significam os diferentes intervalos de pontuação de confiança?

Os índices de confiança do IronOCR indicam: 90-100 (Excelente) significa que o texto é altamente confiável; 80-89 (Bom) significa que o texto é geralmente preciso, com pequenas incertezas; 70-79 (Moderado) significa que o texto pode conter alguns erros; abaixo de 70 (Baixo) significa que o texto deve ser revisado ou reprocessado.

Como posso acessar os níveis de confiança para diferentes elementos de texto?

O IronOCR permite recuperar níveis de confiança em múltiplas granularidades — páginas, parágrafos, linhas, palavras e caracteres individuais. Após realizar o OCR, você pode acessar a propriedade Confidence em cada nível através da estrutura do objeto OcrResult.

Posso obter sugestões de palavras alternativas com pontuações de confiança?

Sim, o IronOCR oferece uma propriedade chamada "Escolhas" que apresenta opções de palavras alternativas juntamente com seus respectivos níveis de confiança. Esse recurso é útil quando o mecanismo de OCR identifica múltiplas interpretações possíveis para o mesmo texto, permitindo a implementação de uma lógica de validação inteligente.

Como posso implementar a validação baseada em confiança na minha aplicação?

Após usar o método Read do IronOCR, verifique a propriedade Confidence do OcrResult. Implemente lógica condicional com base em limites de confiança — por exemplo, aceite automaticamente resultados acima de 90, sinalize resultados entre 70 e 90 para revisão e reprocesse ou verifique manualmente resultados abaixo de 70.

Curtis Chau

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Redator Técnico

Curtis Chau é bacharel em Ciência da Computação (Universidade Carleton) e se especializa em desenvolvimento front-end, com experiência em Node.js, TypeScript, JavaScript e React. Apaixonado por criar interfaces de usuário intuitivas e esteticamente agradáveis, Curtis gosta de trabalhar com frameworks modernos e criar manuais ...

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Perguntas frequentes

O que é confiança em OCR e por que ela é importante?

Como posso verificar rapidamente a confiança do OCR em C#?

O que significam os diferentes intervalos de pontuação de confiança?

Como posso acessar os níveis de confiança para diferentes elementos de texto?

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Como posso implementar a validação baseada em confiança na minha aplicação?

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