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使用 IRONOCR

如何使用 IronOCR 创建 .NET OCR SDK

Kannaopat Udonpant
Kannapat Udonpant
已更新:

假设您曾经需要从扫描文档、PDF或图片中提取文本。 在这种情况下，您会知道处理不同的文件格式、多种语言和低质量扫描是多么棘手。 这就是光学字符识别（OCR）发挥作用的地方，将扫描的图像和文档文件转换为可编程处理的可编辑文本。

在本指南中，我们将探讨如何使用IronOCR构建高性能的.NET OCR SDK，展示如何执行OCR、提取结构化数据，以及在多种文档类型中生成可搜索的PDF。您将学习如何以快速、可靠的方式处理扫描的PDF、图像和其他文本文件，并无缝整合到桌面、网络或移动设备上的.NET应用程序中。

是什么使得IronOCR成为理想的.NET OCR SDK？

从头构建一个OCR库需要数月的开发、图像预处理和大量测试。 IronOCR通过提供全面的.NET OCR SDK，支持多种格式，并无缝集成到.NET应用程序中，从而消除这种开销。

SDK处理文本识别的繁重工作，同时提供通常仅在企业解决方案中找到的功能：

  • 高性能支持各种文档格式和扫描图像
  • 125+语言和手写文本识别支持
  • 自适应二值化、字体信息及区域OCR的边界框支持
  • 能处理扫描PDF、图像格式和文本块
  • 即时创建具有隐藏文本层的可搜索文档

与原始的Tesseract实现不同，IronOCR可立即在Windows、Linux、macOS和云平台上工作，支持OCR API、AI辅助识别，并能无缝集成而无需额外配置。

IronOCR 入门

通过NuGet包管理器安装只需几秒钟。 运行：

Install-Package IronOcr

有关详细的安装说明，请参阅IronOCR文档。 一旦安装完毕，从扫描文档中提取文本就变得很简单：

using IronOcr;
public class OcrService
{
    private readonly IronTesseract _ocr;
    public OcrService()
    {
        _ocr = new IronTesseract();
    }
    public string ExtractText(string imagePath)
    {
        using var input = new OcrInput();
        input.LoadImage(imagePath);
        var result = _ocr.Read(input);
        return result.Text;
    }
}
using IronOcr;
public class OcrService
{
    private readonly IronTesseract _ocr;
    public OcrService()
    {
        _ocr = new IronTesseract();
    }
    public string ExtractText(string imagePath)
    {
        using var input = new OcrInput();
        input.LoadImage(imagePath);
        var result = _ocr.Read(input);
        return result.Text;
    }
}
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此代码创建一个可重用的OCR服务，能够自动处理多种图像格式，包括JPEG、PNG、TIFF和BMP，以及PDF文档和其他文档格式。

为了测试它，我们将通过主类运行这个示例图像：

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        var ocrService = new OcrService();
        string imagePath = "test.png"; // Replace with your image path
        string extractedText = ocrService.ExtractText(imagePath);
        Console.WriteLine(extractedText);
    }
}
class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        var ocrService = new OcrService();
        string imagePath = "test.png"; // Replace with your image path
        string extractedText = ocrService.ExtractText(imagePath);
        Console.WriteLine(extractedText);
    }
}
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输出

如何使用IronOCR创建.NET OCR SDK：图2 - 示例控制台输出

构建核心OCR功能

实际应用需要的不仅仅是基本的文本提取。 IronOCR提供全面的文档处理能力：

// Async document processing with barcodes
 public async Task<ProcessedDocument> ProcessDocumentAsync(string filePath)
 {
     using var input = new OcrInput();
     LoadFile(input, filePath);
     input.DeNoise();
     input.Deskew();
     var result = await _ocr.ReadAsync(input);
     return new ProcessedDocument
     {
         Text = result.Text,
         Confidence = result.Confidence,
         Barcodes = result.Barcodes.Select(b => b.Value).ToList()
     };
 }
// Helper to load image or PDF
private void LoadFile(OcrInput input, string filePath)
{
    if (filePath.EndsWith(".pdf", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
        input.LoadPdf(filePath);
    else
        input.LoadImage(filePath);
}
// Model for processed documents with barcodes
public class ProcessedDocument
{
    public string Text { get; set; }
    public double Confidence { get; set; }
    public List<string> Barcodes { get; set; }
}
// Async document processing with barcodes
 public async Task<ProcessedDocument> ProcessDocumentAsync(string filePath)
 {
     using var input = new OcrInput();
     LoadFile(input, filePath);
     input.DeNoise();
     input.Deskew();
     var result = await _ocr.ReadAsync(input);
     return new ProcessedDocument
     {
         Text = result.Text,
         Confidence = result.Confidence,
         Barcodes = result.Barcodes.Select(b => b.Value).ToList()
     };
 }
// Helper to load image or PDF
private void LoadFile(OcrInput input, string filePath)
{
    if (filePath.EndsWith(".pdf", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
        input.LoadPdf(filePath);
    else
        input.LoadImage(filePath);
}
// Model for processed documents with barcodes
public class ProcessedDocument
{
    public string Text { get; set; }
    public double Confidence { get; set; }
    public List<string> Barcodes { get; set; }
}
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这个实现处理多个文档，应用图像预处理，并从同一文档中提取条形码和文本。 异步模式确保了.NET应用程序中的高性能。

输出

如何使用IronOCR创建.NET OCR SDK：图3 - OCR输入图像与输出文本

通过内置功能提升准确性

IronOCR的预处理功能显著提高了真实文档的识别准确性：

// OCR optimized for low-quality images
    public string ProcessLowQualityDocument(string filePath)
    {
        using var input = new OcrInput();
        LoadFile(input, filePath);
        // Preprocessing for low-quality documents
        input.DeNoise();
        input.Deskew();
        input.Scale(150);
        input.Binarize();
        input.EnhanceResolution(300);
        var result = _ocr.Read(input);
        return result.Text;
    }
// OCR optimized for low-quality images
    public string ProcessLowQualityDocument(string filePath)
    {
        using var input = new OcrInput();
        LoadFile(input, filePath);
        // Preprocessing for low-quality documents
        input.DeNoise();
        input.Deskew();
        input.Scale(150);
        input.Binarize();
        input.EnhanceResolution(300);
        var result = _ocr.Read(input);
        return result.Text;
    }
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每个过滤器目标均具体针对文档质量的问题。 DeNoise()移除扫描的伪影，Deskew()纠正倾斜页面，EnhanceResolution()锐化模糊文本。

这些过滤器共同工作，即使在低质量来源中也能实现准确的文本提取。 根据在Stack Overflow上的讨论，适当的预处理可以使OCR准确性提高40%。

高级数据提取SDK能力

IronOCR超越了基本的文本提取，提供了现代.NET OCR SDK应用所需的功能：

// Create a searchable PDF from an image or PDF
  public void CreateSearchablePdf(string inputPath, string outputPath)
  {
      using var input = new OcrInput();
      LoadFile(input, inputPath);
      _ocr.Read(input).SaveAsSearchablePdf(outputPath);
  }
  // Extract structured data (phone numbers, emails, amounts) from text
  public List<string> ExtractStructuredData(string filePath)
  {
      using var input = new OcrInput();
      LoadFile(input, filePath);
      var result = _ocr.Read(input);
      var text = result.Text;
      var phoneNumbers = Regex.Matches(text, @"\+?\d[\d\s\-]{7,}\d")
                              .Select(m => m.Value).ToList();
      var emails = Regex.Matches(text, @"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-z]{2,}")
                        .Select(m => m.Value).ToList();
      var amounts = Regex.Matches(text, @"\$\d+(?:\.\d{2})?")
                         .Select(m => m.Value).ToList();
      return phoneNumbers.Concat(emails).Concat(amounts).ToList();
  }
// Create a searchable PDF from an image or PDF
  public void CreateSearchablePdf(string inputPath, string outputPath)
  {
      using var input = new OcrInput();
      LoadFile(input, inputPath);
      _ocr.Read(input).SaveAsSearchablePdf(outputPath);
  }
  // Extract structured data (phone numbers, emails, amounts) from text
  public List<string> ExtractStructuredData(string filePath)
  {
      using var input = new OcrInput();
      LoadFile(input, filePath);
      var result = _ocr.Read(input);
      var text = result.Text;
      var phoneNumbers = Regex.Matches(text, @"\+?\d[\d\s\-]{7,}\d")
                              .Select(m => m.Value).ToList();
      var emails = Regex.Matches(text, @"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-z]{2,}")
                        .Select(m => m.Value).ToList();
      var amounts = Regex.Matches(text, @"\$\d+(?:\.\d{2})?")
                         .Select(m => m.Value).ToList();
      return phoneNumbers.Concat(emails).Concat(amounts).ToList();
  }
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我们在这里编写的代码展示了两个关键的OCR操作。 CreateSearchablePdf将输入的扫描PDF或图像转换为可搜索的文档，具有可编辑的文本，便于在多种文档格式中实现文本识别。

ExtractStructuredData处理同一扫描文档，以从多种文档类型中提取数据，如电话号码、电子邮件和金额，使.NET应用程序能够有效处理扫描图像、文本文件和PDF文档。

生产就绪的实现

自信地使用IronOCR进行部署，内置生产功能：

public class ProductionOcrService
{
    private readonly IronTesseract _ocr;
    private readonly ILogger _logger;
    public ProductionOcrService(ILogger logger)
    {
        _logger = logger;
        _ocr = new IronTesseract();
        // Production configuration
        _ocr.Configuration.RenderSearchablePdfsAndHocr = true;
        _ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;
    }
    public async Task<string> ProcessBatchAsync(string[] documents)
    {
        var results = new List<string>();
        // Parallel processing for performance
        await Parallel.ForEachAsync(documents, async (doc, ct) =>
        {
            try
            {
                var text = await ExtractTextAsync(doc);
                results.Add(text);
                _logger.LogInformation($"Processed: {doc}");
            }
            catch (Exception ex)
            {
                _logger.LogError(ex, $"Failed: {doc}");
            }
        });
        return string.Join("\n", results);
    }
}
public class ProductionOcrService
{
    private readonly IronTesseract _ocr;
    private readonly ILogger _logger;
    public ProductionOcrService(ILogger logger)
    {
        _logger = logger;
        _ocr = new IronTesseract();
        // Production configuration
        _ocr.Configuration.RenderSearchablePdfsAndHocr = true;
        _ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;
    }
    public async Task<string> ProcessBatchAsync(string[] documents)
    {
        var results = new List<string>();
        // Parallel processing for performance
        await Parallel.ForEachAsync(documents, async (doc, ct) =>
        {
            try
            {
                var text = await ExtractTextAsync(doc);
                results.Add(text);
                _logger.LogInformation($"Processed: {doc}");
            }
            catch (Exception ex)
            {
                _logger.LogError(ex, $"Failed: {doc}");
            }
        });
        return string.Join("\n", results);
    }
}
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此模式展示了批处理操作的并行处理、结构化日志记录以便监控，以及防止单个文档故障停止整个批处理的优雅错误处理。

实际应用：发票处理

以下是组织如何使用IronOCR作为其.NET OCR SDK自动化发票处理：

// Extract structured invoice data
    public Invoice ExtractInvoiceData(string invoicePath)
    {
        using var input = new OcrInput();
        LoadFile(input, invoicePath);
        // Preprocessing for documents
        input.DeNoise();
        input.Deskew();
        var result = _ocr.Read(input);
        var text = result.Text;
        return new Invoice
        {
            InvoiceNumber = ExtractInvoiceNumber(text),
            Date = ExtractDate(text),
            TotalAmount = ExtractAmount(text),
            RawText = text
        };
    }
    // --- Helper methods for invoice parsing ---
    private string ExtractInvoiceNumber(string text)
    {
        // Example: Invoice #: 12345
        var match = Regex.Match(text, @"Invoice\s*#?:?\s*(\S+)");
        return match.Success ? match.Groups[1].Value : null;
    }
    private DateOnly? ExtractDate(string text)
    {
        // Numeric dates
        var numericMatch = Regex.Match(text, @"\b(\d{1,2}/\d{1,2}/\d{2,4})\b");
        if (numericMatch.Success && DateTime.TryParse(numericMatch.Groups[1].Value, out var numericDate))
            return DateOnly.FromDateTime(numericDate);
        // Written-out dates
        var writtenMatch = Regex.Match(text,
            @"\b(January|February|March|April|May|June|July|August|September|October|November|December)\s+(\d{1,2}),?\s+(\d{4})\b",
            RegexOptions.IgnoreCase);
        if (writtenMatch.Success && DateTime.TryParse(writtenMatch.Value, out var writtenDate))
            return DateOnly.FromDateTime(writtenDate);
        return null;
    }
    private decimal? ExtractAmount(string text)
    {
        var match = Regex.Match(text, @"\$\s*(\d+(?:\.\d{2})?)");
        if (match.Success && decimal.TryParse(match.Groups[1].Value, out var amount))
            return amount;
        return null;
    }
// Extract structured invoice data
    public Invoice ExtractInvoiceData(string invoicePath)
    {
        using var input = new OcrInput();
        LoadFile(input, invoicePath);
        // Preprocessing for documents
        input.DeNoise();
        input.Deskew();
        var result = _ocr.Read(input);
        var text = result.Text;
        return new Invoice
        {
            InvoiceNumber = ExtractInvoiceNumber(text),
            Date = ExtractDate(text),
            TotalAmount = ExtractAmount(text),
            RawText = text
        };
    }
    // --- Helper methods for invoice parsing ---
    private string ExtractInvoiceNumber(string text)
    {
        // Example: Invoice #: 12345
        var match = Regex.Match(text, @"Invoice\s*#?:?\s*(\S+)");
        return match.Success ? match.Groups[1].Value : null;
    }
    private DateOnly? ExtractDate(string text)
    {
        // Numeric dates
        var numericMatch = Regex.Match(text, @"\b(\d{1,2}/\d{1,2}/\d{2,4})\b");
        if (numericMatch.Success && DateTime.TryParse(numericMatch.Groups[1].Value, out var numericDate))
            return DateOnly.FromDateTime(numericDate);
        // Written-out dates
        var writtenMatch = Regex.Match(text,
            @"\b(January|February|March|April|May|June|July|August|September|October|November|December)\s+(\d{1,2}),?\s+(\d{4})\b",
            RegexOptions.IgnoreCase);
        if (writtenMatch.Success && DateTime.TryParse(writtenMatch.Value, out var writtenDate))
            return DateOnly.FromDateTime(writtenDate);
        return null;
    }
    private decimal? ExtractAmount(string text)
    {
        var match = Regex.Match(text, @"\$\s*(\d+(?:\.\d{2})?)");
        if (match.Success && decimal.TryParse(match.Groups[1].Value, out var amount))
            return amount;
        return null;
    }
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这种方法每天处理成千上万的发票，提取关键字段以便自动输入到会计系统中。

输出

如何使用IronOCR创建.NET OCR SDK：图4 - 发票OCR输出

结论

IronOCR将.NET应用程序转变为成熟的文档处理解决方案，而无需从头构建OCR的复杂性。 凭借广泛的语言支持、卓越的准确性和生产就绪的功能，它是开发人员信赖的完整.NET OCR SDK，用于企业应用程序。

IronOCR提供灵活的许可选项，起价为$liteLicense供单一开发者使用，并有扩展到企业部署的选项。 免版税模式意味着在将您的OCR SDK应用程序分发给客户时无需额外费用。

准备好构建您的.NET OCR SDK了吗？ 开始您的免费试用，今天就开始构建生产应用程序。

NuGet 使用 NuGet 安装

PM >  Install-Package IronOcr

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常见问题解答

.NET OCR SDK是什么?

IronOCR的.NET OCR SDK是一个设计用于将光学字符识别功能集成到C#应用中的库，使开发人员能够从图像、PDF和扫描文档中提取文本。

IronOCR的.NET SDK的关键特性是什么?

IronOCR的.NET SDK提供简单的API、支持多种语言、跨平台兼容性，以及处理各种文件格式和低质量扫描的高级功能。

IronOCR如何处理不同语言？

IronOCR的.NET SDK支持多种语言，从而能够从各种语言的文档中提取和识别文本，而无需额外配置。

IronOCR能处理低质量扫描吗?

是的，IronOCR设计用于有效处理低质量扫描，采用高级算法来增强文本识别精度，即使在具有挑战性的情况下也是如此。

IronOCR的.NET SDK是跨平台的吗?

IronOCR的.NET SDK是跨平台的，这意味着它可以在不同的操作系统上使用，使其适用于各种开发环境。

IronOCR支持哪些文件格式?

IronOCR支持包括图像、PDF和扫描文档在内的多种文件格式，为不同媒体的文本识别任务提供灵活性。

开发人员如何将IronOCR集成到他们的项目中?

开发人员可以轻松地将IronOCR集成到他们的C#项目中，其直观的API简化了为应用添加OCR功能的过程。

IronOCR有哪些使用案例?

IronOCR可以用于文档管理系统、自动数据录入、内容数字化，以及任何需要从图像或PDF中提取文本的应用程序。

Kannaopat Udonpant
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  立即与工程团队聊天
软件工程师
在成为软件工程师之前，Kannapat 在日本北海道大学完成了环境资源博士学位。在攻读学位期间，Kannapat 还成为了车辆机器人实验室的成员，隶属于生物生产工程系。2022 年，他利用自己的 C# 技能加入 Iron Software 的工程团队，专注于 IronPDF。Kannapat 珍视他的工作，因为他可以直接从编写大多数 IronPDF 代码的开发者那里学习。除了同行学习外，Kannapat 还喜欢在 Iron Software 工作的社交方面。不撰写代码或文档时，Kannapat 通常可以在他的 PS5 上玩游戏或重温《最后生还者》。

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