如何使用 C# 中的篩選精靈以獲得更好的 OCR。

IronOCR 篩選精靈會自動測試影像上的所有預處理篩選器組合，以找出最佳的 OCR 設定，並同時傳回最高置信度分數和重現結果所需的精確 C# 程式碼。

為 OCR 預先處理影像可能是一項挑戰。 多重篩選器可以提高辨識度，但找到正確的組合需要大量的試誤。 每張圖片都有其獨特的挑戰，因此手動測試非常耗時。 在處理 低品質掃描或具有不同雜訊和失真程度的影像時，這一點尤其重要。

IronOCR 的 OcrInputFilterWizard 解決了這個問題。 篩選精靈會自動評估篩選器組合，以最大化 OCR 的可信度和精確度。 它會針對最佳設定執行徹底的測試，並將最佳的篩選器組合以程式碼片段的方式傳回，讓您輕鬆複製結果。 此功能可與 OcrInput 類別無縫整合，簡化濾波器對圖像的應用。

本指南說明篩選精靈如何運作，並展示其使用的程式碼片段和參數。 如需進一步的 OCR 工作流程最佳化，請參閱我們的 影像品質修正指南。

快速入門：自動發現理想的影像濾鏡鏈

使用 IronOCR 的篩選精靈測試所有的預處理篩選器組合，並取得表現最佳的程式碼片段。 一行回傳您的最高信心分數，以及類似圖片的精確 C# 篩選鏈。

```cs :title=立即獲得最佳的 OCR 過濾器 string code = OcrInputFilterWizard.Run("image.png", out double confidence, new IronTesseract())；

<div class="hsg-featured-snippet">
    <h3>最小工作流程（5 個步驟）</h3>
    <ol>
        <li>下載 C# 庫以使用篩選嚮導</li>
        <li>實例化 IronTesseract 引擎</li>
        <li>將輸入影像載入到<code>OcrInputFilterWizard</code>中</li>
        <li><code>Run</code>篩選精靈並查看輸出結果，例如置信度。</li>
        <li>使用提供的程式碼並將其應用於輸入影像，然後驗證結果。</li>
    </ol>
</div>

<h2>篩選精靈如何運作？

`OcrInputFilterWizard.Run` 方法需要三個參數：輸入影像、結果置信度的輸出參數，以及 Tesseract 引擎實例。 如需進階引擎控制，請參閱我們的 [Tesseract 詳細配置](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/csharp-configure-setup-tesseract/)指南。

它測試多種預處理過濾器的組合，以達到最佳的置信度分數。 最高的置信度分數會決定哪個濾鏡集適用於您的輸入影像。 此方法可有效處理需要 [ 影像方向修正](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/image-orientation-correction/)或其他複雜預處理步驟的高難度影像。

篩選精靈沒有預設或組合限制。 其重點在於透過全面的篩選測試，達到最佳的置信度分數。 針對處理過程中的即時回饋，實施 [ 進度追蹤](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/progress-tracking/) 以監控精靈作業。

組合測試中的可用篩選條件：

- `input.Contrast()` - 調整對比度以使文字更清晰
- `input.Sharpen()` - 加強邊緣定義
- `input.Binarize()` - 轉換為黑白圖像
- `input.ToGrayScale()` - 移除顏色資訊
- `input.Invert()` - 反轉顏色
- `input.Deskew()` - 修正歪斜的文字
- `input.Scale(...)`-調整大小至最佳尺寸
- `input.Denoise()` - 移除像素雜訊
- `input.DeepCleanBackgroundNoise()` - 進階噪音移除
- `input.EnhanceResolution()` - 改善低品質的解析度
- `input.Dilate()`, `input.Erode()` - 文本精煉操作

如需詳細的濾鏡資訊，請參閱此[影像濾鏡教學](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/tutorials/c-sharp-ocr-image-filters/)。 [影像修正濾鏡](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/image-correction-filters/)指南中提供了其他的預處理技巧。

這種鉅細無遺的測試方法需要處理時間。若要進行大規模作業，請使用 [ 多執行緒支援](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/async/) 來同時處理多個影像。

<h3>我應該使用何種類型的圖片進行測試？

本範例使用人工雜訊較重的截圖來展示過濾精靈的功能。 篩選精靈能有效處理各種影像類型，從 [ 掃描的文件](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/read-scanned-document/)到 [有文字的照片](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/read-photo/)。

<div class="content-img-align-center">
    <div class="center-image-wrapper" style="width=50%">
         <img src="/static-assets/ocr/how-to/filter-wizard/filter-wizard-sample.webp" alt="嚴重損壞的測試影像，雜訊模式顯示濾鏡精靈示範的劣化文字" class="img-responsive add-shadow">
    </div>
</div>

在選擇測試影像時，請考慮這些因素：
- **影像解析度**：較高 DPI 的影像通常會產生較好的結果。 請參閱我們的 [DPI 設定指南](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/dpi-setting/)，以取得最佳化技巧。
- **文件類型**：不同的文件類型受益於特定的篩選器組合。 [身分文件](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/troubleshooting/identity-documents/)可能需要與標準文字文件不同的預先處理。
- **來源品質**：篩選精靈擅長處理有問題的圖片，但在可能的情況下，會從最高品質的來源開始。

<h3>如何在我的程式碼中執行篩選精靈？

```csharp
:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/filter-wizard-process.cs

篩選精靈會處理各種輸入格式。 如需支援的格式資訊，請參閱我們的 輸入影像指南。 您也可以處理 PDF 檔案，或直接處理動態影像來源的 streams 。

針對批次處理情境，請考慮此擴充範例：

/* :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/filter-wizard-batch.cs */
using IronOcr;
using System;
using System.IO;

// Process multiple similar images
var ocr = new IronTesseract();
string[] imageFiles = Directory.GetFiles(@"C:\Images", "*.png");

// Run Filter Wizard on first image to discover optimal settings
string optimalCode = OcrInputFilterWizard.Run(imageFiles[0], out double baselineConfidence, ocr);
Console.WriteLine($"Baseline confidence: {baselineConfidence:P2}");
Console.WriteLine($"Optimal filter sequence discovered");

// Apply discovered filters to all images
foreach (string imagePath in imageFiles)
{
    using (var input = new OcrImageInput(imagePath))
    {
        // Apply the filter sequence discovered by the wizard
        // The actual filters would be applied here based on the wizard output
        var result = ocr.Read(input);
        Console.WriteLine($"Processed: {Path.GetFileName(imagePath)} - Confidence: {result.Confidence:P2}");
    }
}

/* :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/filter-wizard-batch.cs */
using IronOcr;
using System;
using System.IO;

// Process multiple similar images
var ocr = new IronTesseract();
string[] imageFiles = Directory.GetFiles(@"C:\Images", "*.png");

// Run Filter Wizard on first image to discover optimal settings
string optimalCode = OcrInputFilterWizard.Run(imageFiles[0], out double baselineConfidence, ocr);
Console.WriteLine($"Baseline confidence: {baselineConfidence:P2}");
Console.WriteLine($"Optimal filter sequence discovered");

// Apply discovered filters to all images
foreach (string imagePath in imageFiles)
{
    using (var input = new OcrImageInput(imagePath))
    {
        // Apply the filter sequence discovered by the wizard
        // The actual filters would be applied here based on the wizard output
        var result = ocr.Read(input);
        Console.WriteLine($"Processed: {Path.GetFileName(imagePath)} - Confidence: {result.Confidence:P2}");
    }
}

IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.com

篩選精靈會傳回哪些結果？

篩選精靈的輸出顯示 65% 的置信度是此特定影像的最佳結果。 信心分數是評估 OCR 準確度的重要指標。 在我們的專用指南中了解更多關於 [ 結果信心](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/tesseract-result-confidence/)的資訊。 輸入的影像包含極度扭曲和人工雜訊。這展示了濾鏡精靈在具有挑戰性的情況下的能力。 對於生產用途，請儘可能使用品質較高的原始圖片。 產生的程式碼片段提供： - **精確的篩選順序**：操作順序對最佳結果很重要 - **方法鏈**：乾淨、可讀的代碼，容易實作 - **無須猜測參數**：每個篩選器都已設定為最佳效能

如何套用建議的篩選器組合？ 執行篩選精靈後，將提供的程式碼片段設定套用至輸入的影像，以驗證結果與信心。 這可確保在您的文件處理管道中，類似影像的結果可重現。

如何執行建議的程式碼？ ```csharp :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/filter-wizard-best-combination.cs ``` 篩選應用程式的順序非常重要。 篩選精靈可決定要使用的篩選器及其最佳順序。 這種智慧型的排序方式，使得篩選精靈在複雜的預處理情境中非常有價值。 為了增強對 OCR 流程的控制，請考慮實施錯誤處理和驗證： ```csharp /* :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/filter-wizard-validation.cs */ using IronOcr; using System; var ocrEngine = new IronTesseract(); try { using (var input = new OcrImageInput(@"C:\Images\document.png")) { // Apply Filter Wizard recommended sequence input.Invert(); input.DeNoise(); input.Contrast(); input.AdaptiveThreshold(); // Configure additional OCR settings ocrEngine.Configuration.ReadBarCodes = false; ocrEngine.Configuration.RenderSearchablePdf = true; // Perform OCR with timeout protection var result = ocrEngine.Read(input); // Validate results if (result.Confidence >= 0.6) { Console.WriteLine("OCR successful with high confidence"); // Process the extracted text } else { Console.WriteLine("Low confidence result - consider manual review"); } } } catch (Exception ex) { Console.WriteLine($"OCR processing error: {ex.Message}"); } ```

套用篩選條件後的最終 OCR 結果為何？

即使在嚴重扭曲的情況下，IronOCR 仍能擷取大部分的文字。 置信度符合篩選精靈的報告。 有關詳細的 OCR 結果處理，請參閱我們的 [ 資料輸出](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/read-results/)指南。

我應該考慮哪些進階使用技巧？ 在生產中使用篩選精靈時，請考慮這些最佳實務： 1.**批次處理**：在具代表性的樣本上進行測試，然後將篩選鏈套用到類似的影像上。 2.**效能最佳化**：篩選精靈雖然徹底但耗時。 如需更快的 OCR，請參閱 [快速 OCR 配置](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/tune-tesseract-for-speed-in-dotnet/)。 3.**自訂語言支援**：針對非英文文字，探索 [多種語言](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/ocr-multiple-languages/)，以最佳化辨識度。 4.**API 整合**：請造訪我們的 [API 參考資料](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/object-reference/api/)，以取得完整的說明文件。 5.**特定文件最佳化**：不同的文件類型受益於專門的方法： - 對於表格，請考慮 [閱讀表格](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/read-table-in-document/)。 - 對於混合內容，請啟用 [ BarCode 閱讀](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/barcodes/)。 - 對於多頁文件，請探索 [TIFF 處理](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/input-tiff-gif/)。 6.**記憶體管理**：使用 `using` 語句正確處置 `OcrInput` 物件。 7.**錯誤復原**：針對低置信度的結果實施後備策略。 考慮對關鍵文件進行人工審核。 篩選精靈提供強大的自動預處理發現功能，以獲得最佳的 OCR 結果。 透過自動尋找特定圖像的最佳預處理管道，它可以消除圖像準備過程中的猜測，並確保在您的應用程式中進行一致、高品質的文字萃取。