Nesta sessão voltada para desenvolvedores, Chipego Kalinda e Darren Steddy, da Iron Software, demonstram como converter PDFs digitalizados em documentos pesquisáveis e compatíveis usando o IronOCR. Veja exemplos em tempo real de acessibilidade PDF/UA, pesquisa de texto completo e extração de dados direcionada - tudo com apenas algumas linhas de código C#.

Participe de uma demonstração ao vivo com o Engenheiro de Software Chipego Kalinda e descubra como o IronOCR pode otimizar seus processos de conversão de documentos. Aprenda técnicas práticas para aumentar a eficiência e a precisão na transformação de documentos.

Aprenda a ler PDFs de forma eficiente com o IronOCR, uma biblioteca C#. Este guia aborda a criação de objetos OcrPdfInput, a execução de OCR em PDFs, a leitura de páginas específicas e a melhoria da precisão especificando DPI e regiões de digitalização.

Este tutorial fornece um guia detalhado sobre como treinar o OCR do Tesseract 5 com fontes personalizadas. Ele abrange a instalação do Iron OCR, a configuração do WSL e do Ubuntu, o download dos pacotes necessários, a configuração de fontes personalizadas e a execução dos processos de treinamento para aprimorar a precisão do OCR com dados de fontes exclusivos.

Descubra por que o IronOCR é a melhor opção para OCR em comparação com ferramentas de reconhecimento de linguagem como o Google Gemini. Saiba mais sobre precisão, saída estruturada e extração de texto eficiente para aplicações .NET.

Em uma sessão ao vivo recente, a equipe da Iron Software demonstrou como extrair dados de tabelas de imagens digitalizadas usando o IronOCR. Shadman Majid, nosso Engenheiro de Vendas, apresentou a implementação do código ao vivo para detecção e extração de tabelas.

Descubra como extrair dados de tabelas estruturadas de imagens digitalizadas de forma eficiente usando C# e IronOCR. Junte-se a Shadman Majid, Engenheiro de Vendas da Iron Software, nesta demonstração ao vivo esclarecedora que o guiará por todo o processo, aprimorando suas capacidades de processamento de dados e a eficiência do seu fluxo de trabalho.

Descubra como usar o Tesseract e o IronOCR para realizar OCR multilíngue em PDFs e imagens. Este tutorial orienta você na configuração dos componentes necessários e demonstra a extração de texto em inglês, russo e japonês, aprimorando suas capacidades de reconhecimento de texto.

Este tutorial explica como usar o Iron OCR para ler códigos de barras e códigos QR de documentos PDF em C. Ele aborda a configuração do mecanismo de OCR, a extração dos códigos e a impressão deles no console, oferecendo uma API simples para integrar esses recursos em aplicativos.

Descubra como detectar e corrigir a rotação de páginas em documentos digitalizados usando o IronOCR na plataforma .NET. Este tutorial orienta você durante todo o processo, garantindo que seus documentos estejam perfeitamente orientados para uma extração e processamento de dados precisos.

Descubra como corrigir automaticamente a orientação de imagens em seus aplicativos .NET usando o IronOCR. Este tutorial orienta você no processo de implementação de uma solução que garante o alinhamento correto das imagens, aprimorando a precisão e a confiabilidade de suas tarefas de processamento de imagens.

O IronOCR 2025.2 aprimora significativamente o desempenho do OCR com processamento mais rápido, melhor gerenciamento de memória e manuseio eficiente de arquivos TIFF grandes com várias páginas. As principais otimizações incluem reutilização de instâncias, processamento simultâneo e renderização de PDF aprimorada, proporcionando processamento até 49% mais rápido e uso de memória 63% menor.

Este tutorial demonstra como realizar o processamento de OCR em C usando o Iron OCR. Aprenda a extrair texto de arquivos de imagem, arrays de bytes e regiões específicas da imagem. O guia aborda a configuração da sua licença, a instanciação do objeto Iron Tesseract e a execução de OCR em diversas entradas de imagem, aprimorando suas capacidades de OCR.

IronOCR é uma poderosa biblioteca de software de Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) que pode ser usada para extrair dados ou texto de faturas a partir de um arquivo digital.

Este tutorial demonstra o uso do Iron OCR para extrair texto de documentos PDF em linguagem de programação C. Ele aborda a configuração do ambiente, a leitura de PDFs inteiros, páginas específicas ou regiões definidas, oferecendo uma abordagem flexível para o gerenciamento programático de dados de PDF.

Este vídeo tutorial fornece um guia completo sobre como usar o Iron OCR para extrair texto de imagens System.Drawing em C#. Ele aborda a configuração do ambiente, a inicialização de objetos OCR e demonstra a extração de texto de diferentes formatos de imagem. Uma abordagem prática é apresentada com trechos de código e análise da saída do console.

Isso inclui provedores de nuvem como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e a API Google Cloud Vision na plataforma Google Cloud.

Este artigo provavelmente abordará exemplos reais de como o IronOCR processa e filtra recibos de supermercado para garantir a precisão dos dados.

Em cenários onde é necessário reconhecer rapidamente informações de passaporte ou em um processo que envolva a automatização da extração de dados de passaporte.

Essa tecnologia de Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) é empregada em aplicações de digitalização de documentos, extração e entrada automatizada de dados em PDFs, processamento de faturas e para tornar PDFs digitalizados pesquisáveis.

Ferramentas e bibliotecas populares de OCR, como EasyOCR, Tesseract OCR, Keras-OCR e IronOCR, são comumente empregadas para integrar essa funcionalidade em aplicações modernas.

Na era digital atual, transformar conteúdo baseado em imagens em texto fácil de ler, editável e pesquisável é essencial.

Uma das vantagens significativas do Tesseract é que ele pode ser treinado para ser sensível a fontes específicas ou a novos idiomas adicionados.

Neste artigo, compararei cinco bibliotecas OCR populares para iOS: Tesseract OCR, Google Cloud Vision OCR, ABBYY FineReader SDK, SwiftOCR e, com foco especial, IronOCR.iOS.