如何在 C# 中使用计算机视觉查找文本#。

IronOCR 使用 OpenCV 计算机视觉技术在 OCR 处理之前自动检测图像中的文本区域。 通过将 Tesseract 识别功能仅集中在已识别的文本区域，提高了对嘈杂、多区域或扭曲文本的准确性，与处理整幅图像相比，提取效果显著增强。

快速入门：检测和 OCR 主文本区域

此示例演示了即时文本提取：加载一张图片，使用 IronOCR 的计算机视觉功能通过 FindTextRegion() 自动检测主要文本区域，然后运行 .Read(...) 以一行提取文本。

-如何在 C# 中进行车牌 OCR 识别（教程） -如何在 C# 教程中从发票中获取文本 -如何使用 C# 从屏幕截图中提取文本 -如何在 C# 中进行 OCR 字幕识别（教程）

如何通过 NuGet 软件包安装 IronOCR.ComputerVision? IronOCR 中用于执行计算机视觉的 OpenCV 方法在常规的 IronOCR NuGet 包中可见。 有关详细的安装指导，请参阅我们的 [NuGet 安装指南](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/get-started/advanced-installation-nuget/)。

为什么 IronOCR 需要单独的计算机视觉软件包？ 使用这些方法需要在解决方案中安装 `IronOcr.ComputerVision` 的 NuGet。 如果您尚未安装该软件，系统会提示您下载。 计算机视觉功能利用 OpenCV 算法大大提高了文本检测的准确性，这与我们的 [ 牌照识别](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/read-license-plate/)和 [ 护照扫描](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/read-passport/)功能中使用的技术类似。

我应该安装哪个特定平台的软件包？ - 视窗：`IronOcr.ComputerVision.Windows` - 请参阅我们的 [Windows 设置指南](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/get-started/windows/)。 - Linux：`IronOcr.ComputerVision.Linux` - 请查看我们的 [Linux 安装教程](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/get-started/linux/)。 - macOS：`IronOcr.ComputerVision.MacOS` - 查看我们的 [macOS 设置说明](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/get-started/mac/)。 - macOS ARM： `IronOcr.ComputerVision.MacOS.ARM`

如何使用软件包管理器控制台进行安装？ 使用 NuGet 程序包管理器安装，或者将以下内容粘贴到程序包管理器控制台中： ```shell :InstallCmd Install-Package IronOcr.ComputerVision.Windows ``` 这提供了使用 IronOCR 计算机视觉与我们的模型文件所需的程序集。

IronOCR 中提供了哪些计算机视觉方法？ 本教程后面还包含代码示例。 以下是目前可用方法的总体概述：

方法	解释
查找文本区域	检测包含文本元素的区域，并指示 Tesseract 只在检测到文本的区域内搜索文本。
查找多个文本区域	检测包含文本元素的区域，并根据文本区域将页面分割成单独的图像。
获取文本区域	Scans the image and returns a list of text regions as `List`.

如何使用 FindTextRegion 检测文本区域？ <！--！[屏幕截图演示如何使用 findtextregion 检测文本区域？ in IronPDF](/static-assets/images/TODO/how-do-i-use-findtextregion-to-detect-text-areas-step_screenshot.webp) --> <！-- 说明：显示逐步过程的截图 --> `FindTextRegion` 使用计算机视觉来检测 `OcrInput` 对象每一页上包含文本元素的区域。 在处理带有零散文本的图像时，或者需要通过只关注包含文本的区域来提高性能时，这种方法尤其有用。

FindTextRegion 的基本用法是什么？ ```csharp :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-findtextregion-1.cs ``` [{e:( 此方法重载目前在 `IronOcr 2025.6.x` 中已被弃用，并且不接受自定义参数。

如何自定义 FindTextRegion 参数？ 使用自定义参数调用此方法可对文本检测进行微调。 这些参数的作用类似于我们的 [ 图像过滤器配置](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/image-quality-correction/)： ```csharp :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-findtextregion-2.cs ```

FindTextRegion 在实践中是什么样的？ 在本例中，我使用下图来说明一种需要裁剪包含文本区域的方法，但输入图像的文本位置可能会有所不同。 我使用 `FindTextRegion` 将扫描范围缩小到计算机视觉已检测到文本的区域。 这种方法与我们的[内容区域和裁剪区域教程](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/troubleshooting/crop-regions-rectangles/)中使用的技术类似。 这是一张示例图片：

```csharp :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-findtextregion-3.cs ```

如何调试和验证文本区域检测？ 该代码有两个输出。 首先是 `StampCropRectangleAndSaveAs` 保存的用于调试的 `.png` 文件。 我们的[调试高亮文本指南](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/highlight-texts-for-debugging/)也涵盖了这一技术。 我们可以看到 IronCV（计算机视觉）检测到文本的位置：

检测准确识别文本区域。 第二项输出是文本本身： ```text IRONSOFTWARE 50,000+ Developers in our active community 10,777,061 19,313 NuGet downloads Support tickets resolved 50%+ 80%+ Engineering Team growth Support Team growth $25,000+ Raised with #TEAMSEAS to clean our beaches & waterways ```

如何将 FindMultipleTextRegions 用于多个文本区域？ `FindMultipleTextRegions` 获取 `OcrInput` 对象的所有页面，并使用计算机视觉来检测包含文本元素的区域，然后根据文本区域将输入划分为单独的图像。 这对于处理具有多个不同文本区域的文档特别有用，类似于我们的[在文档中读取表格功能](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/read-table-in-document/)：

FindMultipleTextRegions 的基本用法是什么？ ```csharp :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-findmultipletextregions-1.cs ``` 从 IronOcr v2025.6.x 版本开始， `FindMultipleTextRegions`方法不再支持自定义参数。

如何自定义 FindMultipleTextRegions 参数？ 使用自定义参数调用此方法，以控制区域的检测和分离方式： ```csharp :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-findmultipletextregions-2.cs ```

如何使用 FindMultipleTextRegions 处理单个页面？ `FindMultipleTextRegions` 的另一个重载方法接收一个 OCR 页面并返回一个 OCR 页面列表，其中每个文本区域对应一个 OCR 页面。 这种方法有助于处理复杂的布局，类似于我们的[多页 TIFF 处理指南](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/csharp-tesseract-multipage-tiff/)中描述的技术： ```csharp :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-findmultipletextregions-3.cs ```

如何使用 GetTextRegions 获取文本区域坐标？ `GetTextRegions` 返回在页面上检测到文本的裁剪区域列表。 当您需要文本区域的坐标以便进一步处理或实施自定义 OCR 工作流程时，这种方法尤其有用。 有关使用结果的更多详细信息，请参阅我们的 [OcrResult 类文档](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/results-objects/)：

何时应使用 GetTextRegions 而不是 FindTextRegion？ ```csharp /* :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/computer-vision-gettextregions.cs */ using IronOcr; using IronSoftware.Drawing; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; // Create a new IronTesseract object for OCR var ocr = new IronTesseract(); // Load an image into OcrInput using var input = new OcrInput(); input.LoadImage("/path/file.png"); // Get the first page from the input var firstPage = input.GetPages().First(); // Get all text regions detected on this page List textRegions = firstPage.GetTextRegions(); // Display information about each detected region Console.WriteLine($"Found {textRegions.Count} text regions:"); foreach (var region in textRegions) { Console.WriteLine($"Region at X:{region.X}, Y:{region.Y}, Width:{region.Width}, Height:{region.Height}"); } // You can also process each region individually foreach (var region in textRegions) { var regionResult = ocr.Read(input, region); Console.WriteLine($"Text in region: {regionResult.Text}"); } ```

计算机视觉在 OCR 中的常见用例有哪些？ 计算机视觉可在具有挑战性的场景中大大提高 OCR 的准确性。 以下是实际应用： 1.**文档布局分析**：自动识别和处理复杂文档的不同部分。 尤其适用于 [ 扫描文件](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/read-scanned-document/)。 2.**多栏文本**：为报纸或杂志分栏并独立阅读。 使用[多线程处理](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/csharp-tesseract-multithreading-for-speed/)以获得更快的结果。 3.**混合内容**：区分文档中的文本区域和图形。 在处理[内嵌文本的照片](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/read-photo/)时有帮助。 4.**性能优化**：只对包含文本的区域进行 OCR 处理。 请参阅我们的[快速 OCR 配置指南](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/tune-tesseract-for-speed-in-dotnet/)。 5.**质量控制**：在完全 OCR 处理之前验证文本检测。 我们的[进度跟踪功能](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/progress-tracking/)可监控每个阶段。 通过正确的设置和输入文件，OCR 可以实现接近人类的阅读能力。 为获得最佳效果，请将计算机视觉与我们的[图像优化过滤器](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/ocr-image-filters-for-net-tesseract/)相结合，以实现最佳的 OCR 准确性。 在处理低质量图像时，我们的[修复低质量扫描](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/ocr-low-quality-scans-tesseract/)指南提供了宝贵的预处理技术。 ### 高级计算机视觉技术 对于希望提高 OCR 精确度的开发人员来说，可以考虑这些先进的方法： - **定制培训**：使用我们的[定制语言文件指南](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/ocr-tesseract-custom-languages/)为专用字体培训 OCR 引擎。 - **多语言支持**：使用我们的[多语言功能](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/ocr-tesseract-multiple-languages/)处理多语言文档 - **条形码集成**：使用我们的[具有条形码阅读功能的OCR](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/csharp-ocr-barcodes/)，将文本识别与条形码阅读结合起来