如何使用 IronOCR 辨識手寫影像

我應該使用哪種輸入格式？

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/read-handwritten-image.cs

using IronOcr;

// Instantiate OCR engine
var ocr = new IronTesseract();

// Load handwriting image
var inputHandWriting = new OcrInput();
inputHandWriting.LoadImage("handwritten.png");

// Perform OCR on the handwriting image
OcrHandwritingResult result = ocr.ReadHandwriting(inputHandWriting);

// Output the recognized handwritten text
Console.WriteLine(result.Text);
// Output the confidence score of the OCR result
Console.WriteLine(result.Confidence);

我可以期待什麼樣的結果？

ReadHandwriting方法的置信度達到了 90.6%，正確識別了大部分文本，包括開頭短語"我的名字是艾琳·菲什"。

這一優異的結果證明了 IronOCR 在識別複雜手寫字體方面的能力。 雖然引擎在處理空格和連寫字母時遇到了困難，但它成功提取了核心訊息。 這顯示 IronOCR 能有效處理複雜的、非標準的文字。

對於 OCR 新手來說，可以先從我們簡單的 OCR 教學入手，了解基礎知識，然後再學習手寫辨識。

如何使用非同步版本？

IronOCR 支援非同步版本： ReadHandwritingAsync 。 這在處理需要先取得輸入影像再處理的非同步程式碼時非常有用。 非同步支援文件提供了有關實現非同步 OCR 操作的全面指導。

使用相同的輸入，以下是如何使用非同步方法：

:path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/read-handwritten-image-async.cs

using IronOcr;
using System.Threading.Tasks;

// Instantiate OCR engine
var ocr = new IronTesseract();

// Load handwriting image
var inputHandWriting = new OcrInput();
inputHandWriting.LoadImage("handwritten.png");

// Perform OCR using the async method with 'await'.
// The compiler automatically infers this top-level code block as an 'async Task Main()' method.
OcrHandwritingResult result = await ocr.ReadHandwritingAsync(inputHandWriting);

// Output the recognized handwriting text
Console.WriteLine(result.Text);
// Output the confidence score of the OCR result
Console.WriteLine(result.Confidence);

您可以提供一個可選的timeoutMs參數，用於指定自動取消前的毫秒數。 預設值為-1 ，表示沒有時間限制－操作將一直運行直到完成。

高級加工技術

對於複雜的筆跡辨識場景，可以考慮以下進階技術：

區域特定 OCR ：處理表單或結構化文件時，使用基於區域的 OCR來專注於包含手寫文字的特定區域。 這種方法透過限制處理區域來提高精度：

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;

var ocrTesseract = new IronTesseract();
using var ocrInput = new OcrInput();

// Define a specific region for signature area
var signatureRegion = new CropRectangle(x: 100, y: 500, width: 300, height: 100);
ocrInput.LoadImage("form-with-signature.png", signatureRegion);

var signatureResult = ocrTesseract.ReadHandwriting(ocrInput);
Console.WriteLine($"Signature text: {signatureResult.Text}");

using IronOcr;
using IronSoftware.Drawing;

var ocrTesseract = new IronTesseract();
using var ocrInput = new OcrInput();

// Define a specific region for signature area
var signatureRegion = new CropRectangle(x: 100, y: 500, width: 300, height: 100);
ocrInput.LoadImage("form-with-signature.png", signatureRegion);

var signatureResult = ocrTesseract.ReadHandwriting(ocrInput);
Console.WriteLine($"Signature text: {signatureResult.Text}");

進度追蹤：對於批次處理多個手寫文檔，實施進度追蹤以監控 OCR 操作：

ocrTesseract.OcrProgress += (sender, e) => 
{
    Console.WriteLine($"Processing: {e.ProgressPercent}% complete");
};

ocrTesseract.OcrProgress += (sender, e) => 
{
    Console.WriteLine($"Processing: {e.ProgressPercent}% complete");
};

我該注意哪些挑戰？

儘管 IronOCR 在保留整體結構和文字方面取得了很高的準確率，但 OCR 在處理手寫文字時仍然存在困難，導致局部錯誤。 常見挑戰需要對提取的輸出進行驗證：

不規則間距：印刷文本中字母之間的間距均勻。 手寫體筆畫間距和字母連接間距差異很大。 這會導致字元分割錯誤，如 ununifocmed 被分割成ununiformed字元而不是單字時所示。

筆畫差異：每個人的筆跡都獨一無二，即使是同一個字母，每次書寫的方式也會有所不同。字母的連接方式和模式也存在顯著差異。 這就避免了"一刀切"的模式，因為引擎必須處理衝程傾斜度、壓力和形狀的高度變化，使得模式匹配不如使用標準化字體可靠。

字形歧義：手寫體經常使用簡化的筆畫或匆忙的筆畫，從而產生字形歧義。例如，快速書寫的e可能看起來像c ，或連在一起的l和i可能被誤認。

品質和解析度問題：掃描品質差、解析度低或墨跡褪色會嚴重影響辨識準確度。 遇到此類問題時，請參考我們的通用故障排除指南以取得解決方案。

使用此方法時，請檢查輸出是否與預期輸入相符，尤其要注意間距過近或拼字錯誤的單字。 考慮實現後處理邏輯來處理您用例中常見的錯誤識別。

[{w:( ReadHandwriting方法在辨識草書時只能實現較低的 OCR 提取準確率。 @@--括號關閉--@@