OCR C# GitHub 集成：使用 IronOCR 构建文本识别应用程序

我应该使用哪种安装方法？

首先通过 NuGet 软件包管理器安装 IronOCR：

Install-Package IronOcr

Visual Studio 中的 NuGet 包管理器窗口显示了 IronOCR 包的搜索结果，其中包含可供安装的各种语言包。

使用 NuGet 安装

PM >  Install-Package IronOcr

在 IronOCR 上查看 NuGet 快速安装。超过 1000 万次下载，它正以 C# 改变 PDF 开发。 您也可以下载 DLL 或 Windows 安装程序。

对于高级安装场景，请参阅NuGet 包指南。 如果您要部署到特定平台，请查看Windows 、 Linux 、 macOS甚至Docker 容器的指南。

哪里可以找到示例代码？

IronOCR 在 GitHub 上维护了多个示例和教程库。 官方的IronOCR 示例库提供了实际应用实现，而图像到文本教程库展示了您可以克隆和修改的实用用例。 这些仓库展示了带条码读取的 OCR、多语言支持和PDF 处理。 由于 NuGet 上经常发布软件包，您将始终能够访问最新的稳定版本。 演示部分提供了更多交互式示例。

流程图展示了 OCR 处理流程：GitHub OCR 代码库 → IronOCR 项目 → OCR 处理 → 提取的文本输出

我应该采用哪种项目结构？

MyOcrProject/
├── src/
│   └── OcrProcessor.cs
├── images/
│   └── sample-invoice.jpg
├── .gitignore
├── README.md
└── MyOcrProject.csproj

该结构支持多种输入格式，包括JPG、PNG、TIFF 和 BMP 。 IronOCR 可以自动处理多页 TIFF或GIF 文件。

如何实现OCR处理代码？

以下是一个完整的 C# 代码示例，展示了 IronOCR 处理器的关键功能，包括图像预处理、文本提取和条形码检测：

using IronOcr;
using System;
using System.IO;
namespace MyOcrProject
{
    public class OcrProcessor
    {
        private readonly IronTesseract _ocr;
        public OcrProcessor()
        {
            _ocr = new IronTesseract();
            // Configure for optimal accuracy
            _ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;
            _ocr.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.Auto;
            _ocr.Language = OcrLanguage.English;
        }
        public void ProcessDocument(string imagePath)
        {
            using var input = new OcrInput();
            // Load and preprocess the image
            input.LoadImage(imagePath);
            input.Deskew();  // Straighten rotated images
            input.DeNoise(); // Remove digital noise
            input.EnhanceResolution(225); // Optimize DPI for OCR
            // Perform OCR
            var result = _ocr.Read(input);
            // Output results
            Console.WriteLine($"Confidence: {result.Confidence}%");
            Console.WriteLine($"Text Found:\n{result.Text}");
            // Process any barcodes found
            foreach (var barcode in result.Barcodes)
            {
                Console.WriteLine($"Barcode: {barcode.Value} ({barcode.Format})");
            }
            // Save as searchable PDF
            result.SaveAsSearchablePdf("output.pdf");
        }
    }
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var processor = new OcrProcessor();
            processor.ProcessDocument("images/sample-invoice.jpg");
        }
    }
}

using IronOcr;
using System;
using System.IO;
namespace MyOcrProject
{
    public class OcrProcessor
    {
        private readonly IronTesseract _ocr;
        public OcrProcessor()
        {
            _ocr = new IronTesseract();
            // Configure for optimal accuracy
            _ocr.Configuration.ReadBarCodes = true;
            _ocr.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.Auto;
            _ocr.Language = OcrLanguage.English;
        }
        public void ProcessDocument(string imagePath)
        {
            using var input = new OcrInput();
            // Load and preprocess the image
            input.LoadImage(imagePath);
            input.Deskew();  // Straighten rotated images
            input.DeNoise(); // Remove digital noise
            input.EnhanceResolution(225); // Optimize DPI for OCR
            // Perform OCR
            var result = _ocr.Read(input);
            // Output results
            Console.WriteLine($"Confidence: {result.Confidence}%");
            Console.WriteLine($"Text Found:\n{result.Text}");
            // Process any barcodes found
            foreach (var barcode in result.Barcodes)
            {
                Console.WriteLine($"Barcode: {barcode.Value} ({barcode.Format})");
            }
            // Save as searchable PDF
            result.SaveAsSearchablePdf("output.pdf");
        }
    }
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var processor = new OcrProcessor();
            processor.ProcessDocument("images/sample-invoice.jpg");
        }
    }
}

这个全面的例子展示了 IronOCR 的若干功能。 构造函数配置 OCR 引擎，启用了条码读取以及自动页面分段。 ProcessDocument方法演示了图像预处理，包括去斜（校正旋转）、去噪（去除伪影）和分辨率增强。 处理后，它以置信度分数提取英文文本，识别条码，并生成可搜索 PDF。

对于高级场景，您可以利用OcrInput 类进行更多控制，使用异步处理以获得更好的性能，或者为长时间运行的操作实现进度跟踪。 OcrResult 类提供详细的输出数据，包括文本位置和OCR 结果。

开发人员还可以轻松配置 IronOCR 以读取其他语言，如中文、西班牙语或法语，使其成为多语言 GitHub 项目的多才之选。 有关安装其他语言包的参考资料，请参阅125 种国际语言指南。 您甚至可以使用自定义语言文件或训练自定义字体。

分屏显示 OCR 演示：左侧显示白色背景上的倾斜 Lorem Ipsum 文本，右侧显示 Visual Studio 调试控制台，其中包含提取的文本输出和 87.34% 的置信度得分。

我应该在 .gitignore 文件中添加哪些内容？

对于您的 .gitignore 文件，包含以下内容：

# IronOCR runtime files
runtimes/
# Test images and outputs
*.pdf
test-images/
output/
# License keys
appsettings.*.json

了解更多关于IronOCR 运行时文件夹和正确的许可证密钥管理的信息。

IronOCR 与其他 OCR 解决方案有何不同？

IronOCR 足够灵活，可以识别单个字、行和完整段落，让您能控制从每次扫描中提取多少细节。 该图书馆擅长处理各种特殊文档类型，包括车牌、护照、 MICR支票、手写文本、屏幕截图、扫描文档，甚至文档中的表格。

商业许可证为公共仓库提供法律清晰。 您被明确允许在商业应用中包含 IronOCR。 内置图像预处理滤镜包括高级选项，例如颜色校正、质量增强，以及功能强大的滤镜向导，可自动找到最佳设置。

单 DLL 架构为何如此重要？

IronOCR 的单 DLL 架构意味着贡献者可以克隆您的仓库并立即开始开发，而不必处理其他 OCR 解决方案中困扰的本地依赖项或特定平台配置。 正是这种简洁性使得开发者选择IronOCR 而不是原始的 Tesseract 。 该库包含Tesseract 5 ，具有多项性能改进和多线程支持。

如何在 Git 中处理大文件？

git lfs track "*.jpg" "*.png" "*.tiff"
git add .gitattributes

git lfs track "*.jpg" "*.png" "*.tiff"
git add .gitattributes

在处理高分辨率图像或多页 TIFF 文件时，这一点尤其重要。 对于低质量扫描，IronOCR 的预处理可以显著改善结果。

我应该如何管理许可证密钥和文档？

使用环境变量或用户机密安全存储 IronOCR 许可证密钥，切忌直接提交它们。 遵循IronOCR 许可证密钥指南以实现正确的实现。 您也可以在 ASP.NET 应用程序的web.config 文件中配置许可证。 在 README 中记录支持的图像格式和预期的准确性。 在 test-data 文件夹中包含示例图像，供贡献者验证 OCR 功能。 对于跨平台开发，请参考IronOCR Linux 设置指南或macOS 安装说明。 移动开发者应该查看Android 指南和iOS 指南。

对于高级功能，文档中介绍了计算机视觉在文本检测、页面旋转检测、 hOCR 导出以及长时间运行操作的超时配置方面的应用。 考虑为可取消的操作实现中止令牌。

为什么Windows系统上的OCR功能无法正常工作？

常见的安装问题包括 Windows 系统缺少Visual C++ 可再发行组件包。 IronOCR 需要 2019 版本。 有关详细指导，请参阅Visual C++ Redistributable 故障排除指南。 对于 Linux 部署，请确保已安装 libgdiplus 。 如果文本识别效果不佳，请使用DPI 设置指南验证您的图像是否至少为 200 DPI。 C# OCR 社区在Stack Overflow上也为常见的 GitHub 项目问题提供了有用的解决方案。

对于具体问题，请参阅有关一般故障排除、 Azure Functions 部署、 AWS Lambda 问题或 .NET 7+ 的System.Drawing 替代方案的指南。 IronOCR实用工具可以帮助诊断配置问题。

我可以在哪里获得更多帮助？

有关详细故障排除，请查阅IronOCR 故障排除指南。 IronOCR 支持团队为在 GitHub 上托管 OCR 应用程序的授权用户提供快速支持。 请查看产品变更日志以获取最新更新，并查看API 参考文档以获取完整文档。

下一步是什么？ IronOCR 简化了 C# GitHub 项目中的 OCR 实现，通过其直观的 API、全面的预处理和可靠的准确性。 从上面的代码示例开始，探索官方仓库，并构建利用 GitHub 协作功能的强大文档处理应用程序。 无论您是构建[MAUI 应用程序](/csharp/ocr/get-started/net-maui-ocr-tutorial/)、处理[专用文档](/csharp/ocr/tutorials/read-specific-document/)，还是[用一行代码实现 OCR](/csharp/ocr/examples/simple-csharp-ocr-tesseract/) ，IronOCR 都能为您提供所需的工具。 下载[IronOCR 的免费试用版](trial-license)以进行商业部署。 探索[各种许可选项，](/csharp/ocr/licensing/)包括[扩展](/csharp/ocr/licensing/extensions/)和[升级，](/csharp/ocr/licensing/upgrades/)以满足您团队的需求。