如何在 Blazor 中从图像中读取文本

前提条件

1.拥有最新版本的 Visual Studio。 您可以从链接下载。 2.ASP.NET 和 Web 开发工作量。 安装Visual Studio时，选择ASP.NET和Web开发工作负载进行安装，因为它是此项目所需的。

3. IronOCR C#库. 我们将使用 IronOCR 将图像数据转换为机器可读文本。 您可以直接从Iron网站下载IronOCR包的.DLL文件，或从NuGet网站下载它。 下载并安装IronOCR的更便捷方式是在Visual Studio中的NuGet包管理器。

创建 Blazor 服务器应用程序

打开Visual Studio并按照步骤创建Blazor Server应用程序：

1. 点击创建新项目，然后从列出的项目模板中选择"Blazor Server App"。

！如何在 Blazor 中从图像读取文本，图 1：在 Visual Studio 中创建新的 Blazor 服务器应用程序。 在 Visual Studio 中创建新的 Blazor 服务器应用程序

2.接下来，为您的项目取一个恰当的名称。 在此，我们将其命名为 BlazorReadText。

!a href="/static-assets/ocr/blog/read-text-from-image-blazor-tutorial/read-text-from-image-blazor-tutorial-2.webp">如何在 Blazor 中从图像读取文本，图 2：配置 Blazor 项目。 配置 Blazor 项目

3.最后，设置附加信息并单击创建。

!a href="/static-assets/ocr/blog/read-text-from-image-blazor-tutorial/read-text-from-image-blazor-tutorial-3.webp">如何在 Blazor 中从图像读取文本，图 3：选择长期支持 .NET Framework 和项目的其他信息。 选择长期支持 .NET Framework 和项目的其他信息

Blazor 服务器应用程序现已创建。 现在，在使用 IronOCR 提取图像数据之前，我们需要安装必要的软件包。

添加必要的包

<script src="_content/BlazorInputFile/inputfile.js"></script>

<script src="_content/BlazorInputFile/inputfile.js"></script>

@using BlazorInputFile

@using BlazorInputFile

@using IronOCR

@using IronOCR

创建 Blazor UI 组件

一个组件代表一个具有业务逻辑的用户界面，以展示动态行为。 Blazor 使用 Razor 组件来构建应用程序。这些组件可以嵌套、重复使用并在项目间共享。 默认情况下，应用程序中会提供 Counter 和 FetchData 页面； 去掉那些简单的词语。

右键单击 BlazorReadText 应用程序下的 pages 文件夹，然后选择 Add > Razor Component。 如果找不到 Razor Component，请点击 新建项目，然后从 C# 组件中选择 "Razor Component"。 将组件命名为 "OCR.razor"，然后单击 "添加"。

添加新的Razor组件

最佳做法是将该剃刀页面的代码与其他类分开。 再次右键单击页面文件夹，选择 Add > Class。 将该类命名为与页面名称相同的名称，然后单击添加。 Blazor 是一个智能框架，它会将这个类与同名的页面进行标记。

!a href="/static-assets/ocr/blog/read-text-from-image-blazor-tutorial/read-text-from-image-blazor-tutorial-8.webp">如何在 Blazor 中从图像读取文本，图 8：为 OCR.razor Razor 组件创建 OCR.razor.cs 代码文件。 为OCR.razor Razor组件创建一个OCR.razor.cs代码文件

现在，让我们进入使用 IronOCR 读取图像数据的实际代码实现。

读取图像数据的 Blazor OCR.razor UI 组件源代码

要识别图像中的文本，请上传图像，将其转换为二进制数据，然后应用 IronOCR 方法提取文本。

打开 OCR.razor.cs 类并编写以下示例源代码：

using BlazorInputFile;
using Microsoft.AspNetCore.Components;
using IronOcr;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;

namespace BlazorReadText.Pages
{
    public class OCRModel : ComponentBase
    {
        // Holds the extracted text from the image
        protected string imageText;

        // Holds the base64 string preview of the image
        protected string imagePreview;

        // Byte array to store uploaded image data
        private byte[] imageFileBytes;

        // Default status message for file upload
        const string DefaultStatus = "Maximum size allowed for the image is 4 MB";
        protected string status = DefaultStatus;

        // Maximum file size allowed (4MB)
        const int MaxFileSize = 4 * 1024 * 1024;

        // Method to handle image preview and size/type validation
        protected async Task ViewImage(IFileListEntry[] files)
        {
            var file = files.FirstOrDefault();
            if (file == null)
            {
                return;
            }

            if (file.Size > MaxFileSize)
            {
                status = $"The file size is {file.Size} bytes, which exceeds the allowed limit of {MaxFileSize} bytes.";
                return;
            }

            if (!file.Type.Contains("image"))
            {
                status = "Please upload a valid image file.";
                return;
            }

            using (var memoryStream = new MemoryStream())
            {
                await file.Data.CopyToAsync(memoryStream);
                imageFileBytes = memoryStream.ToArray();
                string base64String = Convert.ToBase64String(imageFileBytes, 0, imageFileBytes.Length);
                imagePreview = $"data:image/png;base64,{base64String}";
                status = DefaultStatus;
            }
        }

        // Method to extract text from the uploaded image using IronOCR
        protected private async Task GetText()
        {
            if (imageFileBytes != null)
            {
                using (var ocr = new IronTesseract())
                using (var input = new OcrInput(imageFileBytes))
                {
                    OcrResult result = ocr.Read(input);
                    imageText = result.Text;
                }
            }
        }
    }
}

using BlazorInputFile;
using Microsoft.AspNetCore.Components;
using IronOcr;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;

namespace BlazorReadText.Pages
{
    public class OCRModel : ComponentBase
    {
        // Holds the extracted text from the image
        protected string imageText;

        // Holds the base64 string preview of the image
        protected string imagePreview;

        // Byte array to store uploaded image data
        private byte[] imageFileBytes;

        // Default status message for file upload
        const string DefaultStatus = "Maximum size allowed for the image is 4 MB";
        protected string status = DefaultStatus;

        // Maximum file size allowed (4MB)
        const int MaxFileSize = 4 * 1024 * 1024;

        // Method to handle image preview and size/type validation
        protected async Task ViewImage(IFileListEntry[] files)
        {
            var file = files.FirstOrDefault();
            if (file == null)
            {
                return;
            }

            if (file.Size > MaxFileSize)
            {
                status = $"The file size is {file.Size} bytes, which exceeds the allowed limit of {MaxFileSize} bytes.";
                return;
            }

            if (!file.Type.Contains("image"))
            {
                status = "Please upload a valid image file.";
                return;
            }

            using (var memoryStream = new MemoryStream())
            {
                await file.Data.CopyToAsync(memoryStream);
                imageFileBytes = memoryStream.ToArray();
                string base64String = Convert.ToBase64String(imageFileBytes, 0, imageFileBytes.Length);
                imagePreview = $"data:image/png;base64,{base64String}";
                status = DefaultStatus;
            }
        }

        // Method to extract text from the uploaded image using IronOCR
        protected private async Task GetText()
        {
            if (imageFileBytes != null)
            {
                using (var ocr = new IronTesseract())
                using (var input = new OcrInput(imageFileBytes))
                {
                    OcrResult result = ocr.Read(input);
                    imageText = result.Text;
                }
            }
        }
    }
}

在上述代码中

• ViewImage 方法用于处理上传的图像文件。它会验证文件是否为图像，并检查大小是否符合指定的限制。 如果文件大小或文件类型出现任何错误，将使用 if-else 块进行处理。 然后将图像复制到 MemoryStream 中，并转换为字节数组，因为 IronOcr.OcrInput 可以接受二进制格式的图像。
• GetText 方法利用 IronOCR 从输入图像中提取文本。 IronOCR采用Tesseract 5引擎并支持125种以上的语言。

提取的文本将存储在 imageText 变量中，以便显示。 该库支持英文文本图像，无需额外配置。 您可以在代码示例页面了解更多有关使用不同语言的信息。

Blazor 前端 UI 组件源代码

接下来，创建应用程序的用户界面。 打开 OCR.razor 文件并编写以下代码：

@page "/IronOCR"
@inherits OCRModel

<h2>Optical Character Recognition (OCR) Using Blazor and IronOCR Software</h2>

<div class="row">
    <div class="col-md-5">
        <textarea disabled class="form-control" rows="10" cols="15">@imageText</textarea>
    </div>
    <div class="col-md-5">
        <div class="image-container">
            <img class="preview-image" width="800" height="500" src=@imagePreview>
        </div>
        <BlazorInputFile.InputFile OnChange="@ViewImage" />
        <p>@status</p>
        <hr />
        <button class="btn btn-primary btn-lg" @onclick="GetText">
            Extract Text
        </button>
    </div>
</div>

在上面的代码中，用户界面包括

• 输入文件标签，用于选择图像文件。
• 显示图片的图片标签。
• 触发 GetText 方法的按钮。
• 文本区域用于显示从图像数据中提取的文本。

在导航菜单中添加链接

最后，在共享文件夹下的 NavMenu.razor 文件中添加指向 OCR.razor 页面的链接：

<div class="nav-item px-3">
    <NavLink class="nav-link" href="IronOCR">
        <span class="oi oi-plus" aria-hidden="true"></span> Read Image Text
    </NavLink>
</div>

<div class="nav-item px-3">
    <NavLink class="nav-link" href="IronOCR">
        <span class="oi oi-plus" aria-hidden="true"></span> Read Image Text
    </NavLink>
</div>

删除指向 Counter 和 FetchData 的链接，因为不需要这些链接。

现在一切都已完成，随时可以使用。 按 F5 运行应用程序。

前台应如下所示：

Blazor Server应用程序的UI

让我们上传一张图片并提取文本，以直观地显示输出结果。

上传的图像和提取的文本

输出文本要干净整洁，可以从文本区复制。