如何使用 IronOCR 閱讀手寫影像。

IronOCR 提供專門的 ReadHandwriting 方法，能夠可靠地將影像中的手寫文字數位化，儘管面對不規則間距和筆劃變化的固有挑戰，英文手寫文字的準確率仍可達到 90% 左右。

快速入門：使用 IronOCR 閱讀手寫影像。

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1.安裝 IronOCR 和 IronOcr.Extensions.AdvancedScan 套件 2.建立 IronTesseract 範例 3.使用 LoadImage() 載入您的手寫圖像 4.呼叫 ReadHandwriting() 方法 5.從 OcrResult 存取擷取的文字

從影像中自動讀取手寫文字極為困難，因為人們的書寫方式各不相同。 這種大量的不一致使得 OCR 具有挑戰性。 舊記錄、病人入院表格和客戶調查等重要文件仍然需要手動處理，導致容易出錯的工作流程，損害資料的完整性。

IronOCR 藉由引進可靠理解手寫影像並將其數位化的專門方法，解決了這個問題。 IronOCR 建基於功能強大的 Tesseract 5 引擎，結合先進的影像處理與機器學習，提供領先業界的手寫辨識能力。

本指南將逐步說明如何在您的 .NET 應用程式中實作手寫 OCR。無論您是將歷史文件數位化、處理醫療表單或轉換手寫筆記，您都將學到如何使用 IronOCR 達到可靠的結果。

IronOCR 入門指南

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若要使用此功能，您必須先安裝 IronOcr.Extensions.AdvancedScan 套件。 請注意 ReadHandwriting 方法目前僅支援英文。 對於 多語言 OCR，請使用標準 Read() 方法與適當的語言套件。

如何使用 IronOCR 閱讀手寫影像？ --> <！--說明：顯示程式碼執行輸出或結果的截圖 --> 使用 IronOCR 閱讀手寫影像非常簡單直接。 首先實體化 OCR 引擎，然後以 `LoadImage` 載入影像，最後再使用專門為手寫辨識設計的 `ReadHandwriting` 方法。 列印擷取的文字以驗證正確性與內容。 在處理之前，請考慮套用 [影像品質修正篩選器](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/image-quality-correction/)，以提高可讀性。 這些濾鏡可以顯著提高辨識準確度，特別是對於對比度或解析度較差的掃描文件。

我應該使用何種輸入格式？

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

我可以期待什麼結果？

`ReadHandwriting` 方法的置信度達到了 90.6%，正確辨識了大部分的文字，包括開頭的短語 "My name is Erin Fish"。 這個強大的結果證明了 IronOCR 處理具有挑戰性的手寫腳本的能力。 雖然引擎在間距和連接字母方面有困難，但它成功地提取了核心訊息。 這顯示 IronOCR 能有效處理複雜、非標準的文字。 對於 OCR 的新手，請先從我們的 [simple OCR tutorial](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/simple-csharp-ocr-tesseract/) 開始瞭解基本知識，然後再處理手寫辨識。

如何使用 Async 版本？ IronOCR 支援異步版本：`ReadHandwritingAsync`。 這在處理需要在處理前取得輸入影像的異步程式碼時非常有用。 [async 支援文件](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/async/)提供實施異步 OCR 作業的全面指導。 使用相同的輸入，以下是如何使用 async 方法： ```csharp :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/read-handwritten-image-async.cs ``` 您可以提供可選的 `timeoutMs` 參數，指定自動取消前的毫秒數。 預設值為 `-1`，表示沒有時間限制 - 作業會一直執行到完成為止。 ### 進階處理技術 <！--說明：顯示進階處理選項的視覺指南 --> 對於複雜的手寫辨識情境，請考慮這些先進的技術： **特定區域的 OCR**：在處理表格或結構化文件時，請使用 [ 區域特定 OCR](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/ocr-region-of-an-image/) 來集中處理包含手寫文字的特定區域。 此方法可透過限制處理範圍來提高精確度： ```csharp 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($"Signature text: {signatureResult.Text}"); ``` **進度追蹤**：針對多份手寫文件的批次處理，實施 [ 進度追蹤](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/progress-tracking/) 以監控 OCR 作業： ```csharp ocrTesseract.OcrProgress += (sender, e) => { Console.WriteLine($"Processing: {e.ProgressPercent}% complete"); }; ```

我應該注意哪些挑戰？ 雖然 IronOCR 在保留整體結構和文字方面達到了很高的置信度，但 OCR 在處理手寫文字時仍有困難，導致局部錯誤。 常見的挑戰需要對提取的輸出進行驗證： **不規則的間距**：印刷文字的字母間距一致。 手寫筆劃間的間距和字母連接有很大的差異。 這會造成不正確的字元分割，如 `ununiformed` 分割成個別字元 (u n u n i f o c m e d) 而非單一字元所示。 **筆劃變化**： 每個人都有獨特的筆跡，每個人每次書寫同一個字母的方式都不同。字母的連接和模式也有顯著的差異。 這可以避免"一刀切"的模式，因為引擎必須處理筆劃斜度、壓力和形狀的高變化性，使得模式匹配的可靠性比標準字型低。 **模糊的字形**：手寫字體經常使用簡化或匆忙的筆觸，造成模糊的字形。快速書寫的 `e` 可能與 `c` 相似，或者連接的 `l` 和 `i` 可能會被誤認。 **品質與解析度問題**：掃描品質差、解析度低或油墨褪色會嚴重影響辨識的準確性。 遇到此類問題時，請參閱我們的 [一般疑難排解指南](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/troubleshooting/general-troubleshooting-ocr/)，以獲得解決方案。 使用此方法時，請確認輸出與預期的輸入相符，並特別注意間距較近或格式不佳的字詞。 考慮實施後處理邏輯，以處理特定於您的使用個案的常見錯誤辨識。 [{w:( `ReadHandwriting` 方法在處理草書時只能達到低準確度的 OCR 擷取。 @@--括號關閉--@@