AWS 与 Google Vision（OCR 功能比较）

在快速发展的数字化转型领域，光学字符识别（OCR）技术在智能内容自动化中发挥着至关重要的作用，自动化数据提取并提升业务流程或任何文档管理系统的效率。 包括AWS Textract、Google Vision 和 IronOCR 在内的OCR领域主要参与者提供独特的功能和能力。

本文试图对这些不同的 OCR 服务和解决方案进行全面的比较分析，阐明它们的优缺点和应用，以帮助企业根据其特定需求做出明智的选择。

1.OCR 简介

光学字符识别 (OCR) 技术是一种功能强大的工具，可将各种文档格式（如扫描的纸质文档、PDF 文件存储文档或数码相机拍摄的图像）转换为可编辑和可搜索的数据。 通过利用OCR，计算机获得识别和解释字符的能力，从而使其能够从文档中提取文本信息。

然后，可以对提取的数据进行全面分析和处理，为改进决策、简化文档管理和工作流程提供大量有价值的见解和机会。

2.AWS Textract

Amazon Web Services (AWS) Textract 是亚马逊提供的一项全面的光学字符识别和手写识别服务解决方案，作为一项精心设计的全托管服务而存在。 这项高级服务利用机器学习模型的强大功能，实现从扫描文件中自动、精确地提取表格和表单。 AWS Textract 所达到的准确度非常高，这表明它能有效地将扫描文档转化为有价值的结构化数字数据。

2.1.AWS Textract 的主要功能

• 文本提取：Textract 准确提取来自不同类型文档的文本，例如扫描的纸质文档、表单和发票。
• 表单和表格提取：它识别并提取表单和表格中的结构化数据，保留原始布局和格式。
• 与其他 AWS 服务的集成：Textract 无缝集成与各种 AWS 服务，促进了自动化工作流程和增强的数据处理。

2.2.许可

AWS Textract 基于按需付费的定价模式运营，用户根据处理的页数进行计费。

2.3.安装

在首次使用 Amazon Textract 之前，请遵循以下步骤：

1. 注册 AWS 服务：

• 注册 AWS 账户，访问 Amazon Textract 和相关服务。

2. 建立 IAM 用户：

• 创建一个具有适当权限的 IAM（身份与访问管理）用户以访问 Amazon Textract。

  完成账户设置和 IAM 用户创建后，继续在 AWS 控制台内配置访问密钥，以便使用 C# 以编程方式访问 API。 您需要具备以下条件：

• 访问键标识
• 秘密访问密钥
• 区域终端（您的访问区域）

• 在本例中，请使用PKISB1

  现在创建一个新的Visual Studio项目。 然后转到 "工具 "菜单，选择 "NuGet 包管理器"，再选择 "解决方案的 NuGet 包管理器"。

  ![AWS与Google Vision（OCR功能比较）：图1 - 在Visual Studio中创建新项目。 进入工具菜单，选择NuGet包管理器，然后选择管理解决方案的NuGet包。

  在搜索框中输入 "AWSSDK "并安装最新版本。

  

2.4.代码示例（使用 AWS SDK for .NET）

    using Amazon;
    using Amazon.Textract;
    using Amazon.Textract.Model;

    var client = = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);

    var request = new AnalyzeDocumentRequest
    {
        Document = new Document
        {
            S3Object = new S3Object
            {
                Bucket = "your-bucket-name",
                Name = "your-document-key"
            }
        },
        FeatureTypes = new List<string> { "FORMS", "TABLES" }
    };

    var response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request);

    using Amazon;
    using Amazon.Textract;
    using Amazon.Textract.Model;

    var client = = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);

    var request = new AnalyzeDocumentRequest
    {
        Document = new Document
        {
            S3Object = new S3Object
            {
                Bucket = "your-bucket-name",
                Name = "your-document-key"
            }
        },
        FeatureTypes = new List<string> { "FORMS", "TABLES" }
    };

    var response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request);

Imports Amazon
	Imports Amazon.Textract
	Imports Amazon.Textract.Model

'INSTANT VB TODO TASK: The following line contains an assignment within expression that was not extracted by Instant VB:
'ORIGINAL LINE: var client = = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);
	Private client = = New AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1)

	Private request = New AnalyzeDocumentRequest With {
		.Document = New Document With {
			.S3Object = New S3Object With {
				.Bucket = "your-bucket-name",
				.Name = "your-document-key"
			}
		},
		.FeatureTypes = New List(Of String) From {"FORMS", "TABLES"}
	}

	Private response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request)

3.谷歌愿景

Google Vision API 是 Google Cloud AI 套件的重要组成部分，代表了图像分析和计算机视觉领域的尖端平台。 利用先进的机器学习、算法和深度神经网络，Google Vision API 拥有理解和解释视觉内容（包括图像和视频）的卓越能力。

这项复杂的技术可以进行物体检测、面部识别、文本提取和图像标注，在各行各业都有广泛的应用。 在本文中，我们将对 Google OCR 进行深入探讨，揭示其功能、应用以及如何在图像分析和自然语言处理工具的竞争格局中脱颖而出。

3.1.Google Vision 的主要功能

• OCR 和文本检测：Google Vision 准确地检测和提取图像和文档中的文本，支持多种语言。
• 图像分析： 它提供各种图像分析功能，包括标签检测、人脸检测和地标检测。
• 与 Google 云服务的集成：Google Vision 可与其他 Google 云服务无缝集成，以创建全面的解决方案。

3.2.许可

Google Vision 使用按需付费的定价模式，用户根据处理的单位数量（例如，数据输入图像、文本等）进行计费。

3.3.安装

为了将 Vision API 集成到您的 C# 项目中，请确保完成以下必要步骤

1. 建立 Google 账户。

2. 通过 Google 云控制台生成一个新项目。

3. 启动项目计费。

4. 启用 Vision API。

5. 生成服务帐户并配置相关凭证。

6. 下载 JSON 文件格式的服务帐户密钥凭证。

   下载凭据后，只需在 Visual Studio 中创建一个新项目，并使用 NuGet 包管理器安装 Google cloud platform（Google Vision）。

   ![AWS与Google Vision（OCR功能比较）：图3 - 在Visual Studio中创建一个新项目。 转到“为解决方案管理 NuGet 包”并安装最新版本的 Google.Cloud.Vision。

3.4.代码示例（使用 Google 云客户端库）

    using Google.Cloud.Vision.V1;
    using Google.Protobuf;
    using System.IO;
    using Google.Apis.Auth.OAuth2;

    var credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json");
    var clientBuilder = new ImageAnnotatorClientBuilder { CredentialsPath = "path-to-credentials.json" };
    var client = clientBuilder.Build();

    var image = Image.FromFile("path-to-your-image.jpg");
    var response = client.DetectText(image);

    foreach (var annotation in response)
    {
        Console.WriteLine(annotation.Description);
    }

    using Google.Cloud.Vision.V1;
    using Google.Protobuf;
    using System.IO;
    using Google.Apis.Auth.OAuth2;

    var credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json");
    var clientBuilder = new ImageAnnotatorClientBuilder { CredentialsPath = "path-to-credentials.json" };
    var client = clientBuilder.Build();

    var image = Image.FromFile("path-to-your-image.jpg");
    var response = client.DetectText(image);

    foreach (var annotation in response)
    {
        Console.WriteLine(annotation.Description);
    }

Imports Google.Cloud.Vision.V1
	Imports Google.Protobuf
	Imports System.IO
	Imports Google.Apis.Auth.OAuth2

	Private credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json")
	Private clientBuilder = New ImageAnnotatorClientBuilder With {.CredentialsPath = "path-to-credentials.json"}
	Private client = clientBuilder.Build()

	Private image = System.Drawing.Image.FromFile("path-to-your-image.jpg")
	Private response = client.DetectText(image)

	For Each annotation In response
		Console.WriteLine(annotation.Description)
	Next annotation

4.IronOCR

IronOCR 是光学字符识别 (OCR) 领域的一大重要角色，代表了一种强大而多功能的技术，旨在将扫描的文档或图像转换为机器可读和可搜索的文本，并且也是一种强大的企业文档管理软件。

由Iron Software公司开发的IronOCR利用高级算法、云视觉和人工智能从多种来源中准确提取文本。 该 OCR 解决方案因其准确性、速度以及处理各种语言和字体的能力而获得认可。

在本文中，我们全面探索了IronOCR，考察其特性、使用案例，以及它如何通过低代码自动化工具在竞争激烈的OCR市场中脱颖而出。

4.1.IronOCR 的主要功能

• 本地OCR：IronOCR通过将OCR功能集成到应用程序中，实现本地文本提取。
• 多功能语言支持：支持超过127种国际语言。
• 高级文本识别：IronOCR 提供高级文本识别功能，包括字体和样式检测，并支持多种图像格式。

4.2.许可

IronOCR 提供完整的服务器框架和多种许可选项，包括免费试用和基于应用服务器使用及部署需求的付费许可。

4.3.安装

安装 IronOCR 的过程非常简单，只需创建一个新的 Visual Studio 项目，然后打开 NuGet Package Manager for Solutions 并搜索 "IronOCR "即可。 将出现一个列表，选择最新版本的 IronOCR 并点击安装即可。

![AWS 对比 Google Vision (OCR 功能比较)：图 4 - 在 Visual Studio 中创建新项目。 打开“为解决方案管理 NuGet 包”并安装最新版本的 IronOCR。

4.4.代码示例（C&num；

    using IronOcr;

    var ocr = new IronTesseract();
    ocr.Language = OcrLanguage.English;
    var result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg");

    Console.WriteLine(result.Text);

    using IronOcr;

    var ocr = new IronTesseract();
    ocr.Language = OcrLanguage.English;
    var result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg");

    Console.WriteLine(result.Text);

Imports IronOcr

	Private ocr = New IronTesseract()
	ocr.Language = OcrLanguage.English
	Dim result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg")

	Console.WriteLine(result.Text)

5.比较评估

让我们根据几个重要方面来评估AWS Textract、Google Vision和IronOCR：

a.

精确高效

• AWS Textract 和 Google Vision 作为以云为中心的解决方案，利用了强大的机器学习模型，在文本提取方面的精度值得称道。
• IronOCR 是一个强大的软件库，只要将其有效地集成到应用程序中，就能在精确度和效率方面脱颖而出。

b.

用户友好性和无缝集成

• AWS Textract 和 Google Vision 可通过 API 轻松集成，确保为开发人员简化流程。
• 不过，IronOCR 虽然功能特别多，但必须集成到应用程序的代码库中，这就需要更多的定制开发工作。

c.

可扩展性

• AWS Textract 和 Google Vision 作为云服务具有出色的可扩展性，可以毫不费力地管理大量请求。
• 相比之下，IronOCR 的可扩展性取决于应用程序的基础设施及其在应用程序内部处理 OCR 处理的能力。

d.

财务方面的考虑

• AWS Textract 和 Google Vision 采用现收现付的定价模式，可能会根据使用情况提高成本效益。
• 与此形成鲜明对比的是，IronOCR 通常采用一次性购买或基于订阅的模式，具有长期的成本效益优势，因此脱颖而出。

6. 结论

总之，对 AWS Textract、Google Vision 和 IronOCR 的综合比较分析凸显了每个 OCR 解决方案的独特优势。 AWS Textract 可精确提取文本和表单，并与 AWS 生态系统紧密集成，给人留下深刻印象。 Google Vision 展示了先进的图像分析和无缝的 Google 云集成。

然而，IronOCR 因其内部部署 OCR 功能、多语言支持以及灵活许可的成本效益而脱颖而出。 IronOCR 具有卓越的精度和效率，再加上令人信服的许可模式，对于追求最佳 OCR 性能和长期经济效益的企业来说，IronOCR 是一个强有力的竞争者，使其成为动态 OCR 领域和企业内容管理领域值得关注的选择。

要了解更多关于IronOCR及其工作原理的信息，请访问这个文档页面。 IronOCR和Google云平台之间的详细比较可以在这里找到。 此外，可以通过这个链接查看IronOCR与AWS tesseract的比较。 IronOCR 为用户提供免费30天试用，获取试用许可证请访问试用许可证页面。