與其他組件比較

AWS 與 Google Vision（OCR 功能比較）

發佈 2023年11月13日

在數位轉型迅速發展的環境中，光學字符識別(光學字符識別)技術在智能內容自動化中扮演著關鍵角色，自動化數據提取並提升業務流程或任何文件管理系統。 OCR 領域的主要參與者，包括 AWS Textract、Google Vision 和IronOCR，提供獨特的功能和性能。

本文旨在對這些各種 OCR 服務和解決方案進行全面的比較分析，揭示其優勢、劣勢和應用，以協助企業根據其特定需求做出明智的選擇。

1. 光學字符識別簡介

光學字符識別(光學字符識別)技術是一個強大的工具，可將各種文件格式，如掃描的紙質文件、PDF檔案或數碼相機拍攝的圖像，轉換為可編輯和搜索的數據。透過使用 OCR，電腦獲得了識別和解讀字符的能力，從而可以從文件中提取文字資訊。

這些提取的數據隨後可以進行徹底分析和處理，從而揭示大量有價值的見解和機會，以改善決策制定和簡化文件管理和工作流程。

2. AWS Textract

亞馬遜網路服務(AWS)Textract，由亞馬遜提供的一個全面的 OCR 服務解決方案，是一項專為在光學字符和手寫識別中表現出色而精心設計的完全託管服務。這項先進服務利用機器學習模型的強大功能，使得可以自動精確地從掃描文件中提取表格和數據。 AWS Textract 所達成的準確性顯著地高，突顯其在將掃描文件轉化為有價值且結構化的數位資料方面的有效性。

2.1. AWS Textract 的主要功能

文字擷取： Textract 能夠精準地從多種類型的文件中擷取文字，如掃描紙本文件、表單和發票。
表單和表格提取： 它識別並提取表單和表格中的結構化數據，保留原始佈局和格式。
與其他 AWS 服務的整合： Textract 與各種 AWS 服務無縫整合，促進自動化工作流程和增強數據處理。

2.2. 授權

AWS Textract 以按需付费方式運營定價模型，根據處理的頁數計費。

2.3. 安裝

在首次使用 Amazon Textract 之前，請按照以下步驟操作：

註冊 AWS 服務：

註冊 AWS 帳戶以訪問 Amazon Textract 和相關服務。

建立 IAM 使用者：

建立 IAM(身份和訪問管理)具有適當權限以訪問 Amazon Textract 的使用者。

完成帳戶設置和 IAM 使用者創建後，繼續在 AWS 控制台中配置訪問密鑰，以便使用 C# 程式化訪問 API。您將需要以下內容：
存取金鑰 ID
秘密訪問密鑰
RegionEndPoint(您的訪問區域)
在此範例中，使用：PKISB1

現在建立一個新的Visual Studio專案。然後前往工具選單，選擇 NuGet 封裝管理員，然後選擇解決方案的 NuGet 封裝管理員。

在搜索框中輸入「AWSSDK」，並安裝最新版本。

2.4. 代碼範例（使用 AWS SDK for .NET）


    using Amazon;
    using Amazon.Textract;
    using Amazon.Textract.Model;

    var client = = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);

    var request = new AnalyzeDocumentRequest
    {
        Document = new Document
        {
            S3Object = new S3Object
            {
                Bucket = "your-bucket-name",
                Name = "your-document-key"
            }
        },
        FeatureTypes = new List<string> { "FORMS", "TABLES" }
    };

    var response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request);


    using Amazon;
    using Amazon.Textract;
    using Amazon.Textract.Model;

    var client = = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);

    var request = new AnalyzeDocumentRequest
    {
        Document = new Document
        {
            S3Object = new S3Object
            {
                Bucket = "your-bucket-name",
                Name = "your-document-key"
            }
        },
        FeatureTypes = new List<string> { "FORMS", "TABLES" }
    };

    var response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request);

Imports Amazon
	Imports Amazon.Textract
	Imports Amazon.Textract.Model

'INSTANT VB TODO TASK: The following line contains an assignment within expression that was not extracted by Instant VB:
'ORIGINAL LINE: var client = = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);
	Private client = = New AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1)

	Private request = New AnalyzeDocumentRequest With {
		.Document = New Document With {
			.S3Object = New S3Object With {
				.Bucket = "your-bucket-name",
				.Name = "your-document-key"
			}
		},
		.FeatureTypes = New List(Of String) From {"FORMS", "TABLES"}
	}

	Private response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request)

$vbLabelText $csharpLabel

3. Google Vision

Google Vision API，作為 Google Cloud AI 套件的重要組成部分，是影像分析和計算機視覺領域的尖端平台。利用先進的機器學習、演算法和深度神經網絡，Google Vision API 擁有顯著的能力來理解和解釋視覺內容，包括圖像和視頻。

這項先進技術可實現物體檢測、人臉識別、文本提取和圖像標記，促進了各行業的多種應用。在本文中，我們深入探討 Google OCR，揭示其特性、應用，以及它在影像分析和自然語言處理工具的競爭環境中如何脫穎而出。

3.1. Google Vision 的主要功能

OCR 和文字偵測： Google Vision 能夠準確偵測並提取圖像和文件中的文字，支援多種語言。
影像分析： 提供各種影像分析功能，包括標籤檢測、人臉檢測和地標檢測。
與 Google Cloud 服務整合： Google Vision 可以與其他 Google Cloud 服務無縫整合，從而創建綜合解決方案。

3.2. 授權

Google Vision 依照即用即付的計價模式運作，用戶會根據使用單位數量進行計費。(例如，數據輸入圖像、文本等。)處理。

3.3. 安裝

為了將 Vision API 整合到您的 C# 專案中，請確保完成以下必要步驟。

建立 Google 帳戶。
通過 Google Cloud Console 產生新專案。
為專案啟動計費。
啟用 Vision API。
生成服務帳戶並配置相關憑證。
下載以 JSON 文件格式的服務帳戶密鑰憑證。

一旦下載了憑證，只需在 Visual Studio 中創建一個新項目並安裝 Google Cloud Platform。(Google Vision)使用 NuGet 套件管理器。

3.4. 代碼示例（使用 Google Cloud 客戶端庫）


    using Google.Cloud.Vision.V1;
    using Google.Protobuf;
    using System.IO;
    using Google.Apis.Auth.OAuth2;

    var credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json");
    var clientBuilder = new ImageAnnotatorClientBuilder { CredentialsPath = "path-to-credentials.json" };
    var client = clientBuilder.Build();

    var image = Image.FromFile("path-to-your-image.jpg");
    var response = client.DetectText(image);

    foreach (var annotation in response)
    {
        Console.WriteLine(annotation.Description);
    }


    using Google.Cloud.Vision.V1;
    using Google.Protobuf;
    using System.IO;
    using Google.Apis.Auth.OAuth2;

    var credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json");
    var clientBuilder = new ImageAnnotatorClientBuilder { CredentialsPath = "path-to-credentials.json" };
    var client = clientBuilder.Build();

    var image = Image.FromFile("path-to-your-image.jpg");
    var response = client.DetectText(image);

    foreach (var annotation in response)
    {
        Console.WriteLine(annotation.Description);
    }

Imports Google.Cloud.Vision.V1
	Imports Google.Protobuf
	Imports System.IO
	Imports Google.Apis.Auth.OAuth2

	Private credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json")
	Private clientBuilder = New ImageAnnotatorClientBuilder With {.CredentialsPath = "path-to-credentials.json"}
	Private client = clientBuilder.Build()

	Private image = System.Drawing.Image.FromFile("path-to-your-image.jpg")
	Private response = client.DetectText(image)

	For Each annotation In response
		Console.WriteLine(annotation.Description)
	Next annotation

$vbLabelText $csharpLabel

4. IronOCR

IronOCR在光學字符識別領域中，一個顯著的參與者(光學字符識別)景觀，代表一種強大且多功能的技術，旨在將掃描文件或圖像轉換為機器可讀且可搜索的文本，同時也是一款強大的企業文件管理軟件。

由Iron Software公司開發的IronOCR利用先進的算法、雲視技術和人工智慧，精確地從多種來源中提取文本。這款 OCR 解決方案因其準確性、速度，以及處理多種語言和字體的能力而受到認可。

在本文中，我們將展開一場全面的探索IronOCR，檢視其功能、使用案例，以及如何使用低代碼自動化工具在競爭激烈的OCR市場中脫穎而出。

4.1. IronOCR 的主要特點

內部部署OCR： IronOCR 可以透過將OCR功能整合到應用程式中來實現內部部署的文字提取。
多功能語言支援： 支援超過127種國際語言。
先進文本識別： IronOCR 提供先進的文本識別功能，包括字體和樣式檢測，並處理各種圖像格式。

4.2. 授權

IronOCR 提供完整的伺服器框架和多樣化的授權選項，包括免費的

4.3. 安裝

安裝 IronOCR 是一個簡單的過程，只需創建一個新的 Visual Studio 專案，然後打開 NuGet 封裝管理器，搜尋「IronOCR」。會出現一個列表，只需選擇最新版本的IronOCR，然後點擊「安裝」。

AWS vs Google Vision(OCR 功能比較)：圖 4 - 在 Visual Studio 中建立新專案。打開「解決方案的 NuGet 套件管理」並安裝最新版本的 IronOCR。

4.4. 代码示例 (C


    using IronOcr;

    var ocr = new IronTesseract();
    ocr.Language = OcrLanguage.English;
    var result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg");

    Console.WriteLine(result.Text);


    using IronOcr;

    var ocr = new IronTesseract();
    ocr.Language = OcrLanguage.English;
    var result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg");

    Console.WriteLine(result.Text);

Imports IronOcr

	Private ocr = New IronTesseract()
	ocr.Language = OcrLanguage.English
	Dim result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg")

	Console.WriteLine(result.Text)

$vbLabelText $csharpLabel

5. 比較評估

讓我們評估AWS Textract, Google Vision，和IronOCR基於幾個重要方面：

a.

精確與效率

AWS Textract 和 Google Vision 是以雲為核心的解決方案，利用強大的機器學習模型，在文字提取方面提供了可觀的精確度。
IronOCR 是一個強大的軟體庫，因其精確性和效率而脫穎而出，只要它能夠有效地整合到應用程式中即可。

b.

使用者友善性與無縫整合

AWS Textract 和 Google Vision 提供通過 API 的簡單整合，確保開發人員的流程順暢。
然而，IronOCR 雖然具有極高的靈活性，但需要整合到應用程式的程式碼庫中，這需要一些額外的開發自訂化工作。

c.

可擴展性

作為雲端服務，AWS Textract 和 Google Vision 展示了卓越的可擴展性，能夠輕鬆處理大量的請求量。
相比之下，IronOCR 的可擴展性取決於應用程式的基礎設施及其在應用程式內處理 OCR 的能力。

d.

財務考量

AWS Textract 和 Google Vision 採用按使用量計費的定價模式，根據使用情況可能具有成本效益。
相較之下，IronOCR 通常涉及一次性購買或訂閱制模式，呈現出長期成本效益的優勢，使其成為顯著的贏家。

6. 結論

總結來說，對 AWS Textract、Google Vision 和 IronOCR 的全面比較分析突顯了每個 OCR 解決方案的不同優勢。 AWS Textract 在 AWS 生態系統中展現出色的文字和表單提取功能，精確度令人印象深刻。 Google Vision 展示了先進的影像分析和無縫的 Google Cloud 整合。

然而，IronOCR 因其本地 OCR 功能、多樣化的語言支持以及具有彈性授權的成本效益而脫穎而出。憑藉卓越的精確性和效率，結合引人注目的授權模式，IronOCR 成為尋求最佳 OCR 性能和長期財務效率的企業的強力競爭者，使其在動態的 OCR 領域和企業內容管理中成為值得關注的選擇。

要了解有關 IronOCR 的更多信息及其運作方式，請訪問此頁面。文檔頁面. IronOCR 與 Google Cloud Platform 之間的詳細比較可以找到這裡. 此外，IronOCR 與 AWS Tesseract 的比較可在此找到連結. IronOCR 提供免費的 30 天試用期，若要獲取試用許可證，請訪問試用授權頁面.

喬迪·巴迪亞

軟體工程師

LinkedIn | Website

Jordi 最擅長 Python、C# 和 C++，當他不在 Iron Software 發揮技能時，他會進行遊戲編程。他負責產品測試、產品開發和研究，為持續產品改進增添了巨大的價值。多樣化的經驗使他感到挑戰和投入，他說這是與 Iron Software 合作的最喜歡的方面之一。Jordi 在佛羅里達州邁阿密長大，並在佛羅里達大學學習計算機科學和統計學。

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