與其他組件比較

ABBYY FineReader 與 Tesseract:OCR 比較

Kannaopat Udonpant
坎納帕特·烏頓潘
2024年4月3日
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在光學字符識別(OCR)軟體領域中,ABBYY FineReader、IronOCR 和 Tesseract 脫穎而出,提供先進的文字識別功能。 雖然它們的目標是將掃描文件和掃描圖像轉換為可編輯和可搜索的格式,如 PDF 文件,但在功能、準確性、易用性和價格方面有所不同。 本文深入探討OCR工具的詳細比較及其他OCR引擎,包含ABBYY FineReader、Tesseract及IronOCR

1. 光學字符識別(OCR)軟體介紹

光學字符識別 (OCR) 軟體革新了我們與文本密集的文件互動的方式。 通過利用先進的算法和機器學習技術,OCR軟體可以識別並提取來自各種來源的文本,包括掃描文件、圖像和PDF文件。 這項技術不僅便利了數位化,還增強了文件管理、數據識別文本提取,並提升了視障人士的可接觸性。

2. ABBYY FineReader:概述與功能

ABBYY FineReader 是一款市場領先的 OCR 解決方案,以其卓越的準確性和全面的功能集而聞名。 由全球文檔處理技術領導者ABBYY開發,FineReader提供了一個用戶友好的界面和強大的OCR功能,適合個人用戶和企業級應用程序。

2.1. ABBYY FineReader 的主要功能

  • 高精確度:ABBYY FineReader 擁有業界領先的文字識別精確度,確保將掃描的文件和圖像精準轉換為可編輯格式。
  • 文件佈局保留:FineReader 保留文件的原始佈局、格式和結構,包括表格、欄位和圖形,確保轉換後的輸出忠實於原文。
  • 多語言支援:FineReader 支援多語言文字識別,非常適合各種國際應用。
  • 批次處理:FineReader 支援文件的批次處理,使用戶能夠同時轉換多個文件,從而提高生產力和效率。
  • 整合能力:FineReader 無縫整合至流行的文件管理系統、雲端存儲平台和生產力軟體,促進工作流程的順暢化和協作的增強。

2.2. 安裝 ABBYY FineReader

您可以輕鬆地從ABBYY FineReader的網站下載並安裝該軟體,點擊此處下載。

Abbyy Finereader vs Tesseract(OCR 功能比較):圖1 - ABBY FineReader

當您點擊免費試用下載按鈕時,會重定向到一個新頁面,您需要填寫一個表單以獲得為期7天的免費試用。

Abbyy Finereader 與 Tesseract(OCR 功能比較):圖 2 - Abby FineReader - 免費試用 7 天

2.3. 使用 ABBYY FineReader 對影像執行光學字符識別(OCR)

下載後,打開 ABBYY FineReader,然後點擊 OCR 編輯器以對圖像文件執行 OCR 校正。

Abbyy Finereader 與 Tesseract (OCR 功能比較):圖3 - ABBY FineReader PDF Corporate

當按下 OCR 編輯器選項卡時,將彈出一個窗口,在此窗口中選擇要打開的圖像文件並在其上執行 OCR 過程。

Abbyy Finereader 對比 Tesseract(OCR 功能比較):圖 4 - 點擊 OCR 編輯器選項卡時,將彈出一個窗口,在此窗口中選擇圖像文件以打開並執行 OCR 處理。

當您點擊打開按鈕時,它會加載圖像並對其執行 OCR 操作,然後在 OCR 編輯器的右側顯示可編輯的提取文本,圖像顯示在左側。

![Abbyy Finereader 與 Tesseract(OCR 功能比較):圖 5 - 點擊「Open」按鈕將圖片載入 OCR 編輯器並執行 OCR。] 可編輯的提取文本將顯示在OCR編輯器的右側,圖像顯示在左側。 ](/static-assets/ocr/blog/abbyy-finereader-vs-tesseract/abbyy-finereader-vs-tesseract-5.webp)

3. Tesseract:概覽與功能

Tesseract,是由 Google 開發的開源 OCR 引擎,提供由機器學習算法支持的強大文字識別能力。 Tesseract 最初由惠普公司於 1980 年代開發,現已發展成為一個多功能的 OCR 解決方案,支持多種語言和平台。 儘管Tesseract可能缺乏像FineReader這樣的商業OCR工具和軟體的精緻介面和廣泛功能集,但它仍然是尋求免費且可自訂OCR解決方案的開發人員和愛好者的熱門選擇。

3.1. Tesseract 的主要功能

  • 開源:Tesseract 根據 Apache 2.0 許可證分發,允許開發人員和組織自由使用、修改和分發。
  • 語言支援:Tesseract 支援辨識超過 100 種語言的文字,包括使用非拉丁字母的語言,如中文、日文和阿拉伯文,使其適合多語言的 OCR 任務。
  • 命令列介面:Tesseract 提供命令列介面 (CLI) 用於文件的批次處理以及與腳本語言和自動化工具的整合。
  • 訓練與自訂:Tesseract 提供了訓練自訂語言模型和提高特定字體、腳本或文件類型識別準確性的工具,使使用者能夠根據其特定需求進行 OCR 引擎的量身定制。
  • 平台相容性:Tesseract 可用於各種作業系統,包括 Windows、macOS 和 Linux,以及 Android 和 iOS 平台,確保廣泛的相容性和可存取性。

3.2. 安裝 Tesseract OCR Engine .NET。

您可以透過 NuGet 套件管理器輕鬆安裝 Tesseract .NET SDK。 以下是方法:

  1. 打開 Visual Studio,然後導航至「工具」>「NuGet 套件管理員」>「為解決方案管理 NuGet 套件」。

    Abbyy Finereader 與 Tesseract 比較(OCR 功能比較):圖 6 - 安裝 Tesseract:開啟 Visual Studio,導航至「工具」-「NuGet 套件管理員」-「為方案管理 NuGet 套件」。

  1. 在「瀏覽」標籤中,搜索「Tesseract.NET SDK」。

  2. 從搜尋結果中選擇「Tesseract.NET SDK」,然後繼續安裝。

    Abbyy Finereader 與 Tesseract (OCR 功能比較): 圖 7 - 使用 NuGet 套件管理器中的「管理 NuGet 套件」安裝 Tesseract .NET SDK,通過在 NuGet 套件管理器的搜索欄中搜尋「tesseract」,然後選擇專案並點擊「安裝」按鈕。

  3. 安裝完成後,您將能在您的程式中無縫利用 Tesseract.NET SDK。

3.3. 使用 Tesseract OCR 引擎對圖像進行光學字符識別 (OCR)

安裝完成後,在 Program.cs 文件中撰寫以下代碼。

using Patagames.Ocr;
using System;
using (var api = OcrApi.Create())
{
    api.Init(Patagames.Ocr.Enums.Languages.English);
    string plainText = api.GetTextFromImage(@"C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png");
    Console.WriteLine(plainText);
}
using Patagames.Ocr;
using System;
using (var api = OcrApi.Create())
{
    api.Init(Patagames.Ocr.Enums.Languages.English);
    string plainText = api.GetTextFromImage(@"C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png");
    Console.WriteLine(plainText);
}
Imports Patagames.Ocr
Imports System
Using api = OcrApi.Create()
	api.Init(Patagames.Ocr.Enums.Languages.English)
	Dim plainText As String = api.GetTextFromImage("C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png")
	Console.WriteLine(plainText)
End Using
$vbLabelText   $csharpLabel

該代碼片段使用 Tesseract.NET SDK 對圖像文件執行光學字符識別 (OCR) 以提取文本。 它初始化了OCR引擎以進行英語語言處理,使用GetTextFromImage()方法從指定的圖像文件中提取文本,並將結果存儲在plainText變量中。 最後,它將擷取的文字打印到控制台。 此簡潔的實現展示了如何將 Tesseract OCR 無縫集成到 C# 應用程式中,以輕鬆從圖像中提取文字。

輸出

Abbyy Finereader與Tesseract比較(OCR功能比較):圖8 - 主控台輸出:使用Tesseract OCR從圖像中提取的文本。

4. IronOCR 概述和功能

IronOCR處於光學字符識別(OCR)技術的前沿,提供了一個強大且多功能的解決方案,用於將掃描的文檔、PDF文件和圖像轉換為機器可讀和可搜索的文本。 由 Iron Software 開發的 IronOCR 利用先進的算法、雲端視覺和人工智慧來準確提取文字。 憑藉其直觀的介面和強大的功能,IronOCR 已成為尋求高效文件管理和數據提取解決方案的開發人員和企業的首選。

4.1. IronOCR 的主要特點

  1. 內部部署 OCR:IronOCR 使內部部署文本提取成為可能,允許開發者將 OCR 功能直接整合到他們的應用程序中,而不依賴外部服務。

  2. 多語言支援: IronOCR 支援超過 127 種國際語言,滿足全球用戶的需求,確保能夠準確識別多種語言和字母系統的文本。

  3. 高級文字識別:IronOCR 提供先進的文字識別功能,包括字體和樣式檢測,確保從具有多樣化佈局和格式的文件中準確提取文字。

  4. 靈活的授權選項:IronOCR 提供一系列的授權選項,包括免費試用和根據個別應用伺服器使用和部署需求而量身定制的付費授權,確保成本效益和可擴展性。

  5. 無縫整合:IronOCR 與流行的開發框架和平台無縫整合,包括 .NET、Java、Python 等,使開發人員能夠輕鬆將 OCR 功能集成到其應用程式中。

4.2. 安裝 IronOCR

使用 Visual Studio 和 NuGet 套件管理器安裝 IronOCR 非常容易。 只需打開 Visual Studio,進入工具並點擊方案的 NuGet 套件管理器,將顯示一個新窗口。 在新窗口中,轉到瀏覽標籤並搜尋 IronOCR,將出現套件列表。 選擇 IronOCR 最新版本並點擊安裝。

Abbyy Finereader 對比 Tesseract(OCR 功能比較):圖 9 - 使用「管理 NuGet 套件」來為解決方案安裝 IronOCR,方法是在 NuGet 套件管理員的搜尋欄位中輸入「IronOCR」,然後選擇專案並點擊安裝按鈕。

4.3. 使用IronOCR在圖像上執行OCR

以下源代码将对图像文件进行光学字符识别 (OCR),并使用IronOCR从中提取文本。

using Google.Protobuf.WellKnownTypes;
using IronOcr;
using System;
var Ocr = new IronTesseract(); // nothing to configure            
Ocr.Language = OcrLanguage.EnglishBest;
using (var Input = new OcrInput())
{
    Input.LoadImage(@"C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png");
    Input.Deskew();
    Input.DeNoise();
    var Result = Ocr.Read(Input);
    Console.WriteLine(Result.Text);
}
using Google.Protobuf.WellKnownTypes;
using IronOcr;
using System;
var Ocr = new IronTesseract(); // nothing to configure            
Ocr.Language = OcrLanguage.EnglishBest;
using (var Input = new OcrInput())
{
    Input.LoadImage(@"C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png");
    Input.Deskew();
    Input.DeNoise();
    var Result = Ocr.Read(Input);
    Console.WriteLine(Result.Text);
}
Imports Google.Protobuf.WellKnownTypes
Imports IronOcr
Imports System
Private Ocr = New IronTesseract() ' nothing to configure
Ocr.Language = OcrLanguage.EnglishBest
Using Input = New OcrInput()
	Input.LoadImage("C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png")
	Input.Deskew()
	Input.DeNoise()
	Dim Result = Ocr.Read(Input)
	Console.WriteLine(Result.Text)
End Using
$vbLabelText   $csharpLabel

提供的程式碼片段演示了使用 IronOCR 這個強大的光學字元辨識(OCR)庫,從圖像文件中提取文本。首先,它透過創建 IronTesseract 類的實例來初始化 IronOCR。

將 OCR 處理的語言設置為英文,使用 Ocr.Language = OcrLanguage.EnglishBest。 您還可以選擇其他語言。 然後,創建一個 OcrInput 對象來加載圖像文件以進行 OCR 處理,接著應用傾斜校正和去噪操作以提高圖像質量。 最後,它使用 IronOCR 的 Read() 方法對處理過的圖片進行 OCR,將結果存儲在 Result 變數中,並將提取的文本檔案打印到控制台。 這個簡潔的實現展示了如何將IronOCR無縫整合到C#應用程式中,以從圖像中準確提取文本。

輸出

Abbyy Finereader 與 Tesseract(OCR 功能比較):圖10 - 主控台輸出:使用 IronOCR 從圖像中提取的文字。

5. OCR 工具的比較評估

讓我們根據幾個重要方面來評估ABBYY FineReaderTesseractIronOCR

a.

使用者友善性與無縫整合

ABBYY FineReader 提供用户友好的界面,并与流行的文件管理系统、云端存储平台和生产力软件无缝集成。 由於 Tesseract 是開源的,可能需要更多的努力才能通過其命令行介面將其整合到專案中。

IronOCR 提供順暢的整合,並且可以輕鬆地整合到任何 .NET 專案中,且可以輕鬆使用自訂程式碼。

b.

可擴展性

ABBYY FineReader 和 Tesseract 的擴展性取決於應用程式的基礎架構及其處理 OCR 過程的能力。

IronOCR 具有高度的擴展性,這歸功於其內部的 OCR 處理和詳盡的文件記錄。

c.

財務考量

ABBYY FineReader 通常涉及一次性購買或訂閱制的模式,提供長期的成本效益優勢。 Tesseract 是開源且免費使用的,對開發者來說是一個具成本效益的選擇。

IronOCR 可能需要一次性購買或基於訂閱的模式,但其先進的功能可能會使許多應用程式的費用物有所值。

6. 結論

總結來說,在這篇關於ABBYY FineReader、Tesseract和IronOCR的比較中,我們已經討論了它們的介紹、功能和代碼範例。 ABBYY FineReader 在使用者介面上有優勢,而 Tesseract 則具有命令行介面,並且可以被整合到專案中。 IronOCR 使用最先進的 Tesseract 版本來執行 OCR 功能。

IronOCR 擁有最先進的文字識別能力,如上例所示,只有 IronOCR 能夠毫無錯誤地成功提取文字。 除了優先考慮OCR精準度,IronOCR還支持超過125種國際語言。 它提供額外的OCR語言包,允許一次添加多種語言。

如需了解更多關於IronOCR的信息以及如何開始使用IronOCR,請造訪文件頁面。 如需更多代碼範例,請訪問代碼範例頁面。 在以下連結可以查看ABBYY FineReader與IronOCR的比較,IronOCR與Tesseract的比較則可參考這裡

IronOCR 提供免費試用許可,這是一個深入了解 IronOCR 及其功能的絕佳機會。 IronOCR 的 Lite 套件起價為 $749。 如需詳細授權資訊,請造訪授權頁面

Kannaopat Udonpant
坎納帕特·烏頓潘
軟體工程師
在成為軟體工程師之前,Kannapat 在日本北海道大學完成了環境資源博士學位。在攻讀學位期間,Kannapat 也成為了車輛機器人實驗室的成員,該實驗室隸屬於生物生產工程學系。2022 年,他利用自己的 C# 技能,加入了 Iron Software 的工程團隊,專注於 IronPDF 的開發。Kannapat 珍視這份工作,因為他可以直接向負責撰寫大部分 IronPDF 程式碼的開發人員學習。除了同儕學習外,Kannapat 還享受在 Iron Software 工作的社交方面。當他不在撰寫程式碼或文件時,Kannapat 通常會在 PS5 上玩遊戲或重看《最後生還者》。
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