如何使用 IronOCR 在 C# 中读取图像。

IronOCR 使用光学字符识别技术从 JPG, PNG, GIF, TIFF 和 BMP 格式的图像中提取文本。 安装 NuGet 软件包后，只需一行代码即可完成基本的文本提取。

OCR（光学字符识别）技术可识别和提取图像中的文本。 它通过从扫描页面、照片或其他图像文件中提取文本内容，将印刷文件数字化。 IronOCR 使用Tesseract 5的先进机器学习算法，并结合专有的图像预处理技术，实现了业界领先的准确度。

该库支持 jpg, png, gif, tiff 和 bmp 格式。 图像过滤器通过自动纠正常见的质量问题来提高阅读能力。 IronOCR 将Tesseract 5与先进的预处理技术相结合，可对不同图像质量和格式（从高分辨率扫描到压缩的 Web 图像）提供准确的结果。

快速入门：使用 IronOCR 读取图像文件

用一行代码从图像中提取文本。 此示例使用 IronTesseract 上的 Read 方法加载图像并读取其文本。 该库可自动处理图像预处理和文本提取。

如何使用 IronOCR 阅读图像？ 首先实例化 `IronTesseract` 类。 使用 "using "语句创建一个包含图像文件路径的 `OcrImageInput` 对象。 这样才能确保资源的妥善处理。 IronOCR 支持 jpg、png、gif、tiff 和 bmp 格式。 使用 `Read` 方法执行 OCR。 该库可自动检测图像格式并进行适当的预处理。 对于新用户，请参阅[Windows 安装指南](/csharp/ocr/get-started/windows/)或探索[NuGet 软件包选项](/csharp/ocr/get-started/Advanced-installation-nuget/)。 有关跨平台开发，请查看 [Linux 安装](/csharp/ocr/get-started/linux/) 或 [macOS 安装](/csharp/ocr/get-started/mac/)。 [{i:( 从 2025.6 版开始： - 现在加载 TIFF 图像的性能稳定提升。 - 阅读 TIFF 图像时，性能的提高取决于机器的 GPU。 一些用户可能会体验到两倍的速度，而另一些用户可能会看到与以前版本类似的性能 @@--bracket-close--@@@ ```csharp /* :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/input-images-read.cs */ using IronOcr; // Instantiate IronTesseract IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract(); // Add image using var imageInput = new OcrImageInput("Potter.png"); // Perform OCR OcrResult ocrResult = ocrTesseract.Read(imageInput); // Display the extracted text Console.WriteLine(ocrResult.Text); // Get confidence level double confidence = ocrResult.Confidence; Console.WriteLine($"Confidence: {confidence}%"); ```

请访问[如何读取多帧/页 GIF 和 TIFF](/csharp/ocr/how-to/input-tiff-gif/) 以读取 TIFF 和 GIF 图像。 对于多页面，请参阅 [多页面 TIFF 处理示例](/csharp/ocr/examples/csharp-tesseract-multipage-tiff/)。

置信度为何重要？ 置信度表示 IronOCR 对提取文本准确性的把握。 85% 以上的数值通常表示结果可靠。 分数较低的译文可能需要进行图像预处理或人工审核。 使用置信度分数自动标记文档以供人工验证，或触发额外的[图像优化过滤器](/csharp/ocr/features/filters/)。

何时应使用不同的图像格式？ 由于采用无损压缩，PNG 和 TIFF 格式可提供最佳 OCR 效果。 单页文件使用 PNG，多页扫描文件使用 TIFF。 JPEG 可以很好地处理照片，但可能会产生压缩伪影。 BMP 可提供未压缩的质量，但文件大小较大。 GIF 适合色彩有限的简单图形。 了解有关[特定格式优化](/csharp/ocr/features/compatibility/)的更多信息。

常见的图像阅读错误有哪些？ 常见错误包括图像分辨率低（低于 200 DPI）、文本歪斜、对比度差或不支持的语言。 IronOCR 可自动纠正许多问题，但严重问题可能需要人工预处理。 有关解决方案，请参见我们的 [ 故障排除指南](/csharp/ocr/troubleshooting/general-troubleshooting-ocr/)。

如何以字节形式导入图像？ <！--！[屏幕截图演示如何以字节形式导入图像？ in IronPdf](/static-assets/images/TODO/how-can-i-import-images-as-bytes-step_screenshot.webp) --> <！-- 说明：显示逐步过程的截图 --> `OcrImageInput` 类接受文件路径、字节、`AnyBitmap`、流或图像对象形式的图像。 `AnyBitmap` 是来自 [IronSoftware.Drawing.AnyBitmap](/open-source/csharp/drawing/examples/bitmap-to-stream/)的位图对象。 这种灵活性可实现与数据库、网络 API 和云存储等各种数据源的无缝集成。 这种灵活性有助于处理数据库、网络服务或内存流中的图像。 有关高级流处理，请参阅 [使用输入流的OCR](/csharp/ocr/how-to/input-streams/)。 [System.Drawing集成指南](/csharp/ocr/how-to/input-system-drawing/)提供了更多示例，以实现传统代码的兼容性。 ```csharp :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/input-images-import-byte.cs ```

什么情况下应使用字节数组而不是文件路径？ 当图片来自数据库、网络服务或加密来源时，字节数组的效果最佳。 它们提供了更好的安全性，因为文件不需要临时磁盘存储。 在云应用程序、微服务或处理敏感文档时使用字节数组。 文件路径对于本地批量处理大型图像集仍然更有效率。 ```csharp using IronOcr; using IronSoftware.Drawing; using System.IO; // Method 1: From URL var imageFromUrl = AnyBitmap.FromUri("https://example.com/document.jpg"); using var urlInput = new OcrImageInput(imageFromUrl); // Method 2: From Stream using var fileStream = File.OpenRead("document.png"); using var streamInput = new OcrImageInput(fileStream); // Method 3: From System.Drawing (with IronSoftware.Drawing) var bitmap = AnyBitmap.FromFile("scan.bmp"); using var bitmapInput = new OcrImageInput(bitmap); // Process any of these inputs IronTesseract ocr = new IronTesseract(); OcrResult result = ocr.Read(bitmapInput); ```

为什么内存管理对图像字节很重要？ 大图像会消耗大量内存，尤其是在同时处理多个文档时。 使用 "using "语句可确保适当的资源处理。 对于批处理，可考虑实施一个队列系统，限制并发操作。 [多线程指南](/csharp/ocr/how-to/async/)展示了高效的内存管理技术。

不同输入类型对性能有何影响？ 文件路径可为本地文件提供最快的性能，因为 IronOCR 可直接读取数据。 字节阵列需要将整个图像加载到内存中，但具有灵活性。 流通过增量读取数据来平衡内存使用和性能。 要获得大批量运行时的最佳性能，请参阅我们的[性能调优指南](/csharp/ocr/examples/tune-tesseract-for-speed-in-dotnet/)。

如何指定扫描区域？ 在实例化 `OcrImageInput` 时传递 `CropRectangle` 以指定要处理的图像区域。 限制扫描区域可显著提高性能。 下面的示例只翻译了章节号和标题。 在针对特定文档区域进行翻译时，这项技术最多可将处理时间缩短 90%。 对于复杂布局或多个区域，请参阅 [图像的OCR 区域](/csharp/ocr/how-to/ocr-region-of-an-image/)。 [ 内容区域指南](/csharp/ocr/troubleshooting/crop-regions-rectangles/)解释了高级区域选择技术。 ```csharp :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/input-images-read-specific-region.cs ```

为什么指定区域可以提高性能？ 只处理相关图像区域可减少 60-90% 的计算开销。 OCR 引擎会分析输入区域的每个像素，因此区域越小，处理速度越快。 这种方法还可以消除目标文本区域之外的页眉、页脚或装饰元素的潜在干扰，从而提高准确性。

何时应使用多个扫描区域？ 对于具有不同文本区域的文档，如表单、发票或多栏布局，可使用多个区域。 对每个区域进行单独处理，以保持合理的文本流。 这种方法适用于 [ 提取表格数据](/csharp/ocr/how-to/read-table-in-document/)或从结构化文档中读取特定字段。

坐标系有哪些约定？ IronOCR 使用标准像素坐标，原点（0,0）位于左上角。 X 向右增加，Y 向下增加。 矩形参数为（X、Y、宽度、高度）。 要精确选择区域，可使用图像编辑工具来识别像素坐标，或在应用程序中实施可视化区域选择器。

如何应用高级图像处理？ IronOCR 提供全面的图像预处理功能，以提高 OCR 的准确性。 在处理低质量图像、扫描文件或具有挑战性的条件时应用过滤器。 [滤镜向导](/csharp/ocr/how-to/filter-wizard/)可帮助确定特定图像的最佳滤镜组合。 ```csharp using IronOcr; IronTesseract ocr = new IronTesseract(); using var input = new OcrImageInput("low-quality-scan.jpg"); // Apply image enhancement filters input.Deskew(); // Correct image rotation input.DeNoise(); // Remove background noise input.Binarize(); // Convert to black and white input.EnhanceResolution(300); // Adjust DPI for better accuracy // Configure for better accuracy ocr.Configuration.WhiteListCharacters = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789"; ocr.Configuration.Language = OcrLanguage.English; OcrResult result = ocr.Read(input); ``` 了解[图像优化过滤器](/csharp/ocr/examples/ocr-image-filters-for-net-tesseract/)和[修复低质量扫描](/csharp/ocr/examples/ocr-low-quality-scans-tesseract/)。 有关色彩校正需求，请参阅[图像色彩校正指南](/csharp/ocr/how-to/image-color-correction/)。

何时应用图像预处理过滤器？ 在处理扫描文件、文本照片或存在质量问题的图像时，应用过滤器。 常见的情况包括修复倾斜的页面、去除复印件中的背景噪音或增强褪色文本。 [DPI设置指南](/csharp/ocr/how-to/dpi-setting/)有助于优化分辨率相关问题。

为什么过滤器顺序很重要？ 筛选序列对结果有很大影响。 首先应用旋转校正（`Deskew`），然后去除噪点，最后增强对比度。 二值化通常应放在最后。不正确的排序会放大问题，例如，先锐化再去噪会增加噪点的可见度。 测试不同的序列，以获得最佳效果。

常见的预处理错误有哪些？ 过度处理是最常见的错误。 过度锐化会产生伪影，激进的去噪会去除文本细节，而不恰当的二值化阈值则会丢失信息。 从最少的预处理开始，只在需要时添加过滤器。 [图像质量校正指南](/csharp/ocr/how-to/image-quality-correction/)提供了详细的最佳实践。

如何优化性能？ 在处理多张图片或大批量图片时，请考虑这些优化措施： 1.**重复使用 `IronTesseract` 实例**：为多个操作创建一个实例 2.**指定扫描区域**：将 OCR 限制在相关图像区域，以获得 60-90% 的收益 3.**使用适当的图像格式**：PNG 和 TIFF 比 JPEG 效果更好 4.**有选择地应用预处理**：仅在必要时使用过滤器 5.**实施并行处理**：利用多核 CPU 进行批处理操作 有关高性能应用场景，请参阅[多线程指南](/csharp/ocr/examples/csharp-tesseract-multithreading-for-speed/)和[快速 OCR 配置](/csharp/ocr/examples/tune-tesseract-for-speed-in-dotnet/)。 [进度跟踪功能](/csharp/ocr/how-to/progress-tracking/)有助于监控长期运行的操作。

为什么实例重用可以提高性能？ `IronTesseract`初始化加载语言数据并配置 OCR 引擎，耗时 200-500ms。 重复使用实例可以消除后续操作的开销。 为网络应用程序创建单例实例，或为批处理创建共享实例，以最大限度地提高效率。

何时应使用并行处理？ 并行处理有利于使用多个独立图像的场景。 同时处理不同的页面或文档，但避免对同一图像进行并行操作。 现代 CPU 可有效处理 4-8 次并发 OCR 操作。 监控内存使用情况，因为每次操作需要 100-500MB 的内存，具体取决于图像大小。

内存使用注意事项有哪些？ OCR 操作在 RAM 中通常需要 10-20 倍的图像文件大小。 一张 5MB 的图片在处理过程中可能会占用 50-100MB 的空间。 对于大批量生产，采用生产者-消费者模式，限制并发操作。 [abort 标记示例](/csharp/ocr/examples/abort-token/)演示了取消内存密集型操作。

下一步是什么？ 使用这些资源从更复杂的场景中提取文本： - [ 从 PDF 中读取文本](/csharp/ocr/how-to/input-pdfs/) - 使用 OCR 处理 PDF 文档 - [ 从屏幕截图中提取数据](/csharp/ocr/examples/read-screenshot/) - 捕捉和读取屏幕内容 - [ 处理扫描文档](/csharp/ocr/examples/read-scanned-document/) - 处理多页扫描文件 - [使用 System.Drawing 对象](/csharp/ocr/how-to/input-system-drawing/) - 与现有 .NET 图像代码集成 - [ 阅读多种语言](/csharp/ocr/how-to/ocr-multiple-languages/) - 提取 125 种以上语言的文本 - [处理特定文档类型](/csharp/ocr/tutorials/read-specific-document/) - 优化护照、发票等文档类型