AWS vs Google Vision（OCR 功能比較）

2.1. AWS Textract 的主要特性

-文字提取： Textract 可以準確地從各種文件類型中提取文字，例如掃描的紙本文件、表格和發票。 -表單和表格提取：它可以識別並提取表單和表格中的結構化資料，同時保留原始佈局和格式。 -與其他 AWS 服務的整合： Textract 可與各種 AWS 服務無縫整合，從而實現自動化工作流程和增強資料處理。

2.2 許可

AWS Textract 採用按需付費的定價模式，使用者根據處理的頁面數量付費。

2.3 安裝

首次使用 Amazon Textract 之前，請依照下列步驟操作：

1.註冊 AWS 服務：

• 註冊 AWS 帳戶以存取 Amazon Textract 及相關服務。

2.建立 IAM 使用者：

• 建立一個具有存取 Amazon Textract 的適當權限的 IAM（身分和存取管理）使用者。

完成帳戶設定和 IAM 使用者建立後，請繼續在 AWS 控制台中配置存取金鑰，以便使用 C# 以程式設計方式存取 API。 你需要以下物品：

• AccessKeyId
• SecretAccessKey
• RegionEndPoint（您的造訪區域）

在這個例子中，使用了端點 PKISB1。

現在建立一個新的Visual Studio專案。 然後轉到"工具"選單，選擇"NuGet 套件管理員"，然後選擇"管理解決方案的 NuGet 套件"。

![AWS 與 Google Vision（OCR 功能比較）：圖 1 - 在 Visual Studio 中建立一個新專案。 前往"工具"選單，選擇"NuGet 套件管理員"，然後選擇"管理解決方案的 NuGet 套件"。

在搜尋框中輸入"AWSSDK"，然後安裝最新版本。

! AWS 與 Google Vision（OCR 功能比較）：圖 2 - 在搜尋框中輸入"AWSSDK"並安裝最新版本的 AWS SDK。

2.4. 程式碼範例（使用適用於 .NET 的 AWS 開發工具包）

// Import necessary AWS SDK namespaces
using Amazon;
using Amazon.Textract;
using Amazon.Textract.Model;

// Create a new Textract client using your AWS credentials and region
var client = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);

// Prepare a request to analyze a document in an S3 bucket
var request = new AnalyzeDocumentRequest
{
    Document = new Document
    {
        S3Object = new S3Object
        {
            Bucket = "your-bucket-name",
            Name = "your-document-key"
        }
    },
    FeatureTypes = new List<string> { "FORMS", "TABLES" }
};

// Call the AnalyzeDocumentAsync method to asynchronously analyze the document
var response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request);

// Import necessary AWS SDK namespaces
using Amazon;
using Amazon.Textract;
using Amazon.Textract.Model;

// Create a new Textract client using your AWS credentials and region
var client = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);

// Prepare a request to analyze a document in an S3 bucket
var request = new AnalyzeDocumentRequest
{
    Document = new Document
    {
        S3Object = new S3Object
        {
            Bucket = "your-bucket-name",
            Name = "your-document-key"
        }
    },
    FeatureTypes = new List<string> { "FORMS", "TABLES" }
};

// Call the AnalyzeDocumentAsync method to asynchronously analyze the document
var response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request);

' Import necessary AWS SDK namespaces
Imports Amazon
Imports Amazon.Textract
Imports Amazon.Textract.Model

' Create a new Textract client using your AWS credentials and region
Private client = New AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1)

' Prepare a request to analyze a document in an S3 bucket
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"}
}

' Call the AnalyzeDocumentAsync method to asynchronously analyze the document
Private response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request)

3.1. Google Vision 的主要特性

• OCR 和文字檢測： Google Vision 可以準確地從圖像和文件中檢測和提取文字，支援多種語言。 -影像分析：它提供各種影像分析功能，包括標籤偵測、臉部偵測和地標偵測。 -與 Google Cloud 服務整合： Google Vision 可以與其他 Google Cloud 服務無縫集成，從而創建全面的解決方案。

3.2 許可

Google Vision 採用按需付費的定價模式，使用者根據處理的單元數量（例如，資料輸入圖像、文字等）付費。

3.3 安裝

若要將 Vision API 整合到您的 C# 專案中，請確保完成以下必要步驟：

1. 建立谷歌帳號。
2. 透過 Google Cloud 控制台建立一個新專案。
3. 啟用項目計費功能。
4. 啟用 Vision API。
5. 產生服務帳戶並配置相關憑證。
6. 下載 JSON 檔案格式的服務帳戶金鑰憑證。

下載憑證後，在 Visual Studio 中建立一個新項目，並使用 NuGet 套件管理器安裝 Google Cloud Platform (Google Vision) SDK。

![AWS 與 Google Vision（OCR 功能比較）：圖 3 - 在 Visual Studio 中建立一個新專案。 前往解決方案的 NuGet 套件管理頁面，並安裝最新版本的 Google.Cloud.Vision。

3.4 程式碼範例（使用 Google Cloud 用戶端程式庫）

// Import necessary Google Cloud Vision namespaces
using Google.Cloud.Vision.V1;
using Google.Protobuf;
using System.IO;
using Google.Apis.Auth.OAuth2;

// Load the service account credentials from the JSON file
var credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json");
var clientBuilder = new ImageAnnotatorClientBuilder { CredentialsPath = "path-to-credentials.json" };

// Build the ImageAnnotatorClient using the credentials
var client = clientBuilder.Build();

// Load an image file for text detection
var image = Image.FromFile("path-to-your-image.jpg");

// Perform text detection on the image
var response = client.DetectText(image);

// Output the detected text descriptions
foreach (var annotation in response)
{
    Console.WriteLine(annotation.Description);
}

// Import necessary Google Cloud Vision namespaces
using Google.Cloud.Vision.V1;
using Google.Protobuf;
using System.IO;
using Google.Apis.Auth.OAuth2;

// Load the service account credentials from the JSON file
var credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json");
var clientBuilder = new ImageAnnotatorClientBuilder { CredentialsPath = "path-to-credentials.json" };

// Build the ImageAnnotatorClient using the credentials
var client = clientBuilder.Build();

// Load an image file for text detection
var image = Image.FromFile("path-to-your-image.jpg");

// Perform text detection on the image
var response = client.DetectText(image);

// Output the detected text descriptions
foreach (var annotation in response)
{
    Console.WriteLine(annotation.Description);
}

' Import necessary Google Cloud Vision namespaces
Imports Google.Cloud.Vision.V1
Imports Google.Protobuf
Imports System.IO
Imports Google.Apis.Auth.OAuth2

' Load the service account credentials from the JSON file
Private credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json")
Private clientBuilder = New ImageAnnotatorClientBuilder With {.CredentialsPath = "path-to-credentials.json"}

' Build the ImageAnnotatorClient using the credentials
Private client = clientBuilder.Build()

' Load an image file for text detection
Private image = System.Drawing.Image.FromFile("path-to-your-image.jpg")

' Perform text detection on the image
Private response = client.DetectText(image)

' Output the detected text descriptions
For Each annotation In response
	Console.WriteLine(annotation.Description)
Next annotation

4.1 IronOCR 的主要特點

-本地部署 OCR： IronOCR 透過將 OCR 功能整合到應用程式中，實現本機文字擷取。 -多種語言支援：支援多種語言（125+ 種國際語言）。 -進階文字辨識： IronOCR 提供進階文字辨識功能，包括字型和樣式偵測，並可處理各種影像格式。

4.2 許可

IronOCR 提供完整的伺服器框架和各種授權選項，包括免費試用版和根據您的應用程式伺服器使用情況和部署需求提供的付費許可證。

4.3 安裝

安裝 IronOCR 的過程很簡單。 建立一個新的 Visual Studio 項目，開啟 NuGet 解決方案套件管理器，搜尋"IronOCR"。 螢幕上將顯示一個清單； 選擇最新版本的 IronOCR，然後點選"安裝"。

![AWS 與 Google Vision（OCR 功能比較）：圖 4 - 在 Visual Studio 中建立一個新專案。 開啟解決方案的 NuGet 套件管理器，安裝最新版本的 IronOCR。

4.4. 程式碼範例（C#）

// Import the IronOcr namespace
using IronOcr;

// Initialize the IronTesseract OCR engine
var ocr = new IronTesseract();
ocr.Language = OcrLanguage.English;

// Read and extract text from an image file
var result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg");

// Output the extracted text
Console.WriteLine(result.Text);

// Import the IronOcr namespace
using IronOcr;

// Initialize the IronTesseract OCR engine
var ocr = new IronTesseract();
ocr.Language = OcrLanguage.English;

// Read and extract text from an image file
var result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg");

// Output the extracted text
Console.WriteLine(result.Text);

' Import the IronOcr namespace
Imports IronOcr

' Initialize the IronTesseract OCR engine
Private ocr = New IronTesseract()
ocr.Language = OcrLanguage.English

' Read and extract text from an image file
Dim result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg")

' Output the extracted text
Console.WriteLine(result.Text)

一個。 精準與效率

• AWS Textract 和 Google Vision 作為以雲端為中心的解決方案，利用強大的機器學習模型，在文字擷取方面擁有令人稱讚的精確度。 IronOCR 是一個功能強大的軟體庫，如果能有效地整合到應用程式中，它在精度和效率方面將脫穎而出，成為贏家。

b. 使用者友善性和無縫集成

• AWS Textract 和 Google Vision 透過 API 提供輕鬆集成，確保開發人員的流程簡化。
• 然而，IronOCR 雖然功能非常全面，但需要整合到應用程式的程式碼庫中，這需要更多的客製化開發工作。

c. 可擴展性

• AWS Textract 和 Google Vision 作為雲端服務展現出卓越的可擴展性，能夠輕鬆管理大量的請求。 相較之下，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部處理 OCR 處理的能力。

d. 財務考量

• AWS Textract 和 Google Vision 採用按需付費的定價模式，根據使用情況，它們可能具有成本效益。 相較之下，IronOCR 通常採用一次性購買或訂閱模式，具有長期成本效益優勢，使其成為脫穎而出的贏家。