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USING IRONOCR

如何在 C# 中建立 OCR 軟體演示

Kannaopat Udonpant
Kannapat Udonpant
Updated: 2026年4月21日

光學字元識別 (OCR) 是一項技術,可將各種文件格式,包括掃描的紙質文件、PDF、數位文件或用數位相機拍攝的印刷文字圖像,轉換為可編輯和可搜尋的機器編碼文字資料。

IronOCR 是一個出色的OCR引擎程式庫,為開發者提供強大的OCR功能。 在本文中,我們將探索如何使用IronOCR進行OCR操作,並提供帶有 OCR軟體範例 的程式碼範例。

什麼是IronOCR?

IronOCR是一個強大的.NET程式庫,旨在促進C#與VB.NET應用程式中的光學字元識別 (OCR)。 利用先進的演算法和機器學習技術,IronOCR可以準確地從掃描的PDF文件、圖像和PDF中提取文字和內容,使程式化處理、搜尋和分析這些文件更為容易。

憑藉其簡單易用的API和豐富的功能,開發者可以將OCR功能無縫整合到他們的應用程式中,以自動化資料提取、文件處理、資料輸入以及內容管理任務。 無論您是在處理業務、發票、報告、自動化資料提取、可搜尋的PDF還是任何其他富文字文件,IronOCR都提供可靠的解決方案來有效處理OCR需求。

開始使用IronOCR

在深入程式碼範例之前,您需要安裝 通過NuGet程式管理器獲得的IronOCR。 您可以在程式管理控制台中運行以下命令來安裝IronOCR:

PM > Install-Package IronOcr

使用IronOCR進行OCR

基本文字識別

要使用IronOCR進行基本文字識別,您可以使用以下程式碼片段:

using IronOcr;
using System;

class Program
{
    static void Main()
    {
        var ocrTesseract = new IronTesseract();
        using (var ocrInput = new OcrInput("ocr.png"))
        {
            var ocrResult = ocrTesseract.Read(ocrInput);
            string recognizedText = ocrResult.Text;
            Console.WriteLine(recognizedText);
        }
    }
}

此程式碼使用IronOCR對名為 "ocr.png" 的圖像文件進行光學字元識別 (OCR)。 它初始化一個OcrInput物件中。

然後將OCR結果作為recognizedText獲取,並列印到控制台。

輸出
- LOGO SHOP
- LOREM IPSUM
- DOLOR SITAMET CONSECTETUR
- ADIPISCING ELIT
- 1 LOREM IPSUM $3.20
- 2 ORNARE MALESUADA $9.50
- 3 PORTA FERMENTUM $5.90
- 4 SODALES ARCU $6.00
- 5 ELEIFEND $9.00
- 6 SEMNISIMASSA $0.50
- 7 DUIS FAMES DIS $7.60
- 8 FACILISIRISUS $810
- TOTAL AMOUNT $49.80
- CASH $50.00
Text

高級OCR選項

IronOCR提供各種選項,使您可以根據圖像文件和需求自定義OCR過程。 例如,您可以指定OCR語言,調整圖像預處理設置或啟用文字清理。 以下是一個展示這些高級選項的例子:

using IronOcr;
using System;

class Program
{
    static void Main()
    {
        var ocr = new IronTesseract();
        using var ocrInput = new OcrInput();
        ocrInput.LoadImage(@"images\image.png");
        
        // Set OCR language to English
        ocr.Language = OcrLanguage.English;

        // Enable text cleaning and enhance the resolution
        ocrInput.DeNoise();
        ocrInput.EnhanceResolution(225);

        var result = ocr.Read(ocrInput);
        if (!string.IsNullOrEmpty(result.Text))
        {
            Console.WriteLine($"Recognized Text: {result.Text}");
        }
    }
}

程式碼使用IronOCR對位於 "images" 文件夾中的圖像文件 "image.png" 執行OCR。 它將OCR語言設置為英語,清理圖像噪聲,並增強其解析度。 從圖像識別的文字將被提取後列印到控制台。

如何在C#中建立OCR軟體範例:圖1

條碼閱讀

IronOCR還支持條碼閱讀,讓您可以開發軟體以從圖像中提取條碼資訊。 這裡是一個使用IronOCR讀取條碼的程式碼範例:

using IronOcr;
using System;

class Program
{
    static void Main()
    {
        var ocrTesseract = new IronTesseract();
        ocrTesseract.Configuration.ReadBarCodes = true;
        
        using var ocrInput = new OcrInput();
        ocrInput.LoadImage(@"images\imageWithBarcode.png");

        var ocrResult = ocrTesseract.Read(ocrInput);
        foreach (var barcode in ocrResult.Barcodes)
        {
            Console.WriteLine(barcode.Value);
        }
    }
}

該程式碼使用IronOCR從 "images" 文件夾中的圖像文件 "imageWithBarcode.png" 檢測和讀取條碼。 它通過將ReadBarCodes設置為true來配置IronOCR以啟用條碼閱讀。 檢測到的條碼值隨後將被列印到控制台。

如何在C#中建立OCR軟體範例:圖2

PDF文字提取

IronOCR還可以從PDF和掃描文件中提取文字。 以下是一個使用IronOCR從PDF文件中提取文字的程式碼範例:

using IronOcr;
using System;

class Program
{
    static void Main()
    {
        var ocrTesseract = new IronTesseract();
        using var ocrInput = new OcrInput();
        
        // OCR entire document
        ocrInput.LoadPdf("Email_Report.pdf");

        // Alternatively OCR selected page numbers
        int[] pages = { 1, 2, 3, 4, 5 };
        ocrInput.LoadPdfPages("example.pdf", pages, Password: "password");

        var ocrResult = ocrTesseract.Read(ocrInput);
        Console.WriteLine(ocrResult.Text);
    }
}

程式碼使用IronOCR對名為 "Email_Report.pdf" 的PDF文件進行OCR處理。 它可以使用LoadPdfPages加密碼進行 "example.pdf" 文件的特定頁面。 OCR操作識別的文字將列印到控制台。

如何在C#中建立OCR軟體範例:圖3

結論

IronOCR 是一個強大的.NET程式庫,提供先進的OCR軟體功能,讓開發者可以輕鬆地在他們的應用程式中進行OCR任務。 在本文中,我們探索了如何使用IronOCR通過程式碼範例進行基本和高級的OCR軟體範例。

如果您正在開發一個.NET專案並需要整合OCR功能,那麼在考慮不同的OCR引擎時,IronOCR絕對值得考慮。 其易用性、速度、靈活性和豐富的文件使其成為開發者在OCR自動化任務中受歡迎的選擇。

那麼為什麼不試試IronOCR,看看它如何簡化您自己的OCR專案開發過程呢? 它可能是您專案中最佳的OCR引擎。

IronOCR提供免費的試用授權,然後從$999美元開始,這讓您可以持續在專案中充分利用IronOCR。

欲了解更多關於IronOCR的資訊,請存取此處

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