為什麼 IronOCR 是比 LLMs 更優越的 OCR 選擇

1. 幻覺和不準確性

LLM是基於概率來生成文本的，這使其容易產生幻覺——創建在源文檔中從不存在的內容。 這在執行OCR時是一個重大問題，因為即使是微小的錯誤也可能導致數據丟失或誤解。

2. 缺乏結構化輸出

與專用OCR工具不同，LLM難以從文檔中提取結構化數據，使其不適合準確解析發票、表單和其他結構化文件。

3. 計算開銷

使用LLM進行OCR通常需要大量計算資源，因為模型必須處理大量文本數據然後才能生成有意義的輸出。 這導致成本更高和性能較慢，與優化的OCR解決方案相比。

4. 不同類型文檔表現不一致

LLM在簡單的文本文檔上表現得相當不錯，但在掃描的PDF、手寫文本或格式複雜的文件上往往難以處理。 其表現因文檔類型而異，使其對企業應用而言不可靠。

1. 高準確性和可靠性

IronOCR經過優化，可精確地從圖像和PDF中提取文本。 與LLM不同，它不會生成幻覺文本，而是提取文件中確實存在的內容。

2. 支持複雜和結構化文件

IronOCR能夠準確處理如發票、合同和表單等結構化文件，使其成為依賴準確數據提取的企業的理想選擇。

3. 高效且具成本效益

與基於LLM的OCR相比需要大量計算能力不同，IronOCR輕量且經過優化，速度更快。 這使其成為不需要昂貴的基於雲的模型的經濟高效解決方案。

4. 更好處理噪聲以及低質量的掃描

IronOCR具有內建的噪聲減除和圖像增強功能，使其比LLM更有效地從噪聲、低分辨率或畸形掃描中提取文本。

IronOCR的主要特點

IronOCR提供了一系列功能，使其成為業界領先的OCR解決方案：

• 多語言支持： 從多種語言的文檔中識別和提取文本。
• 高級文檔能力： 能夠處理護照和車牌等特定文件。
• PDF and Image OCR: Works with scanned PDFs, TIFFs, JPEGs, and other image formats.
• 可搜索PDF： 將掃描文件轉換為完全可搜索的PDF。
• 條形碼和QR碼識別： 從條形碼和QR碼中檢測並提取數據。

IronOCR代碼示例：

using IronOcr;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Specify the path to the image file
        string imagePath = "example.png";

        // Initialize the IronTesseract OCR engine
        var Ocr = new IronTesseract();

        // Create an OCR image input from the specified image path
        using var imageInput = new OcrInput(imagePath);

        // Perform OCR to read text from the image input
        OcrResult result = Ocr.Read(imageInput);

        // Output the recognized text to the console
        Console.WriteLine(result.Text);
    }
}

using IronOcr;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Specify the path to the image file
        string imagePath = "example.png";

        // Initialize the IronTesseract OCR engine
        var Ocr = new IronTesseract();

        // Create an OCR image input from the specified image path
        using var imageInput = new OcrInput(imagePath);

        // Perform OCR to read text from the image input
        OcrResult result = Ocr.Read(imageInput);

        // Output the recognized text to the console
        Console.WriteLine(result.Text);
    }
}

Imports IronOcr

Friend Class Program
	Shared Sub Main(ByVal args() As String)
		' Specify the path to the image file
		Dim imagePath As String = "example.png"

		' Initialize the IronTesseract OCR engine
		Dim Ocr = New IronTesseract()

		' Create an OCR image input from the specified image path
		Dim imageInput = New OcrInput(imagePath)

		' Perform OCR to read text from the image input
		Dim result As OcrResult = Ocr.Read(imageInput)

		' Output the recognized text to the console
		Console.WriteLine(result.Text)
	End Sub
End Class

範例：使用LLM進行OCR

在這個範例中，我們遵循以下步驟，讓Google的LLM，Gemini，在同一張圖像上執行OCR。

使用Google Gemini執行OCR的步驟

為什麼IronOCR在易用性上是更好的解決方案

AI驅動的OCR的一大局限是提取的文本僅在消息中顯示，難以進行進一步處理。 使用IronOCR，提取的文本可以直接用於.NET應用程序中的自動化、搜索索引、數據處理等。 這使開發人員能夠無縫地將OCR結果整合到他們的工作流程中，而無需從AI聊天機器人中手動復制和粘貼文本。

為什麼IronOCR更好

IronOCR為. NET開發者提供了比谷歌雲視覺API更優越的體驗，原因有幾個：

1. 無外部API調用
   • Google Cloud Vision需要訪問互聯網並使用API鍵進行身份驗證。
   • IronOCR在本地運行，消除了延遲、安全問題以及對外部服務的依賴。
2. 更簡單的設置
   • Google Cloud Vision需要設置憑證、管理API鍵和處理網路請求。
   • IronOCR與簡單的NuGet包（Install-Package IronOcr）一起工作，無需API憑證。
3. 更好的.NET集成
   • Google Cloud Vision是一個為多個平台設計的基於雲的解決方案。
   • IronOCR專為.NET而設，提供更無縫的開發體驗。
4. 對OCR處理有更多控制
   • IronOCR允許自定義（如噪聲去除、灰度轉換、OCR調整的過濾器）。
   • Google Cloud Vision是一個黑箱解決方案，可配置性有限。
5. 更低的本地使用成本
   • Google Cloud Vision按請求收費。
   • IronOCR有一次性永久許可選項，對於大規模應用可能更具成本效益。