如何使用 IronOCR 获得 C# OCR 阅读信心。

IronOCR 的读取置信度表示 OCR 系统对识别文本准确性的确定程度，其值从 0 到 100 不等，分数越高表示可靠性越高--可通过任何 OcrResult 对象上的 Confidence 属性访问。

OCR（光学字符识别）的读取置信度是指 OCR 系统对图像或文档中识别出的文本的准确性所赋予的确定性或可靠性级别。 它是衡量 OCR 系统对识别文本正确性的信心程度的指标。 在处理 扫描文档、照片或任何文本质量可能存在差异的图像时，这一指标变得尤为重要。

置信度得分越高，表示识别结果的准确性越有把握；而置信度得分越低，则表示识别结果的可靠性可能较低。 了解这些信心级别有助于开发人员在其应用程序中实施适当的验证逻辑和错误处理。

<! -- 待办事项：在此处添加图片 --> <! -- --> <！--说明：说明代码概念的图表或截图 -->

快速入门：一行代码获取 OCR 读取置信度

使用 IronTesseract 的 Read 方法和图像文件路径，然后访问返回的 OcrResult 上的 Confidence 属性，以查看 IronOCR 对其文本识别的确定程度。 这是开始评估 OCR 输出准确性的一种简单、可靠的方法。

如何获得 C# 的阅读信心？ 对输入图像执行 OCR 后，文本置信度存储在**Confidence**属性中。 使用"using"语句可以在使用后自动释放对象。 分别使用`OcrImageInput`和`OcrPdfInput`类添加图像和 PDF 等文档。 `Read` 方法将返回一个 [OcrResult](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/results-objects/) 对象，该对象允许访问 **Confidence** 属性。 ```csharp :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/tesseract-result-confidence-get-confidence.cs ``` 返回的置信度值从 0 到 100 不等，其中 - **90-100**：信心十足 - 文本高度可靠 - **80-89**：信心十足 - 文本基本准确，存在少量不确定因素 - **70-79**：中等可信度 - 文本可能包含一些错误 - **低于 70**：置信度低 - 应对文本进行审核或重新处理

如何获得不同层次的信心？ 您不仅可以获取整个文档的置信度，还可以访问每一页、段落、行、单词和字符的置信度。 此外，您还可以获得块的置信度，该块表示一个或多个紧密相邻的段落的集合。 --> <！--说明：说明代码概念的图表或截图 --> ```csharp :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/tesseract-result-confidence-confidence-level.cs ``` ### 实用示例：通过置信度进行筛选 在处理不同质量的文档（如 [ 低质量扫描](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/examples/ocr-low-quality-scans-tesseract/)）时，您可以使用置信度分数来筛选结果： ```csharp using IronOcr; using System.Linq; // Instantiate IronTesseract IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract(); // Configure for better accuracy ocrTesseract.Configuration.ReadBarCodes = false; ocrTesseract.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.AutoOsd; // Add image using var imageInput = new OcrImageInput("invoice.png"); // Apply filters to improve quality imageInput.Deskew(); imageInput.DeNoise(); // Perform OCR OcrResult ocrResult = ocrTesseract.Read(imageInput); // Filter words with confidence above 85% var highConfidenceWords = ocrResult.Words .Where(word => word.Confidence >= 85) .Select(word => word.Text) .ToList(); // Process only high-confidence text string reliableText = string.Join(" ", highConfidenceWords); Console.WriteLine($"High confidence text: {reliableText}"); // Flag low-confidence words for manual review var lowConfidenceWords = ocrResult.Words .Where(word => word.Confidence < 85) .Select(word => new { word.Text, word.Confidence }) .ToList(); foreach (var word in lowConfidenceWords) { Console.WriteLine($"Review needed: '{word.Text}' (Confidence: {word.Confidence:F2}%)"); } ```

什么是 OCR 中的字符选择？ 除了置信水平之外，还有另一个有趣的属性叫做**选择**。 选项中包含备选词语列表及其统计相关性。 此信息允许用户访问其他可能的角色。 在使用 [ 多种语言](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/ocr-multiple-languages/)或专用字体时，该功能尤其有用。 ```csharp :path=/static-assets/ocr/content-code-examples/how-to/tesseract-result-confidence-get-choices.cs ```

替代字符选择有何帮助？ 选择其他字符有几个好处： 1.**模糊解决**：当 "O "和"0 "或 "l "和 "1 "等字符被混淆时 2.**字体变化**：风格化或装饰性字体的不同解释 3.**质量问题**：处理降级文本时的多种可能性 4.**语言环境**：基于语言规则的其他解释

### 使用字符选择 下面是一个综合示例，演示如何使用字符选择来提高准确性： ```csharp using IronOcr; using System; using System.Linq; using static IronOcr.OcrResult; // Configure IronTesseract for detailed results IronTesseract ocrTesseract = new IronTesseract(); // Process image with potential ambiguities using var imageInput = new OcrImageInput("ambiguous_text.png"); OcrResult ocrResult = ocrTesseract.Read(imageInput); // Analyze character choices for each word foreach (var word in ocrResult.Words) { Console.WriteLine($"\nWord: '{word.Text}' (Confidence: {word.Confidence:F2}%)"); // Check each character in the word foreach (var character in word.Characters) { if (character.Choices != null && character.Choices.Length > 1) { Console.WriteLine($" Character '{character.Text}' has alternatives:"); // Display all choices sorted by confidence foreach (var choice in character.Choices.OrderByDescending(c => c.Confidence)) { Console.WriteLine($" - '{choice.Text}': {choice.Confidence:F2}%"); } } } } ``` ## 高级自信策略 在处理[护照](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/tutorials/read-specific-document/)、[牌照](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/read-license-plate/)或[MICR支票](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/read-micr-cheque/)等专业文件时，置信度对于验证至关重要： ```csharp using IronOcr; public class DocumentValidator { private readonly IronTesseract ocr = new IronTesseract(); public bool ValidatePassportNumber(string imagePath, double minConfidence = 95.0) { using var input = new OcrImageInput(imagePath); // Configure for passport reading ocr.Configuration.ReadBarCodes = true; ocr.Configuration.PageSegmentationMode = TesseractPageSegmentationMode.SingleLine; // Apply preprocessing input.Deskew(); input.Scale(200); // Upscale for better accuracy var result = ocr.Read(input); // Find passport number pattern var passportLine = result.Lines .Where(line => line.Text.Contains("P<") || IsPassportNumberFormat(line.Text)) .FirstOrDefault(); if (passportLine != null) { Console.WriteLine($"Passport line found: {passportLine.Text}"); Console.WriteLine($"Confidence: {passportLine.Confidence:F2}%"); // Only accept if confidence meets threshold return passportLine.Confidence >= minConfidence; } return false; } private bool IsPassportNumberFormat(string text) { // Simple passport number validation return System.Text.RegularExpressions.Regex.IsMatch(text, @"^[A-Z]\d{7,9}$"); } } ``` ## 优化以增强信心 要获得更高的置信度分数，请考虑使用 [ 图像过滤器](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/image-quality-correction/) 和预处理技术： ```csharp using IronOcr; // Create an optimized OCR workflow IronTesseract ocr = new IronTesseract(); using var input = new OcrImageInput("low_quality_scan.jpg"); // Apply multiple filters to improve confidence input.Deskew(); // Correct rotation input.DeNoise(); // Remove noise input.Sharpen(); // Enhance edges input.Dilate(); // Thicken text input.Scale(150); // Upscale for clarity // Configure for accuracy over speed ocr.Configuration.TesseractVersion = TesseractVersion.Tesseract5; ocr.Configuration.EngineMode = TesseractEngineMode.TesseractOnly; var result = ocr.Read(input); Console.WriteLine($"Document confidence: {result.Confidence:F2}%"); // Generate confidence report var confidenceReport = result.Pages .Select((page, index) => new { PageNumber = index + 1, Confidence = page.Confidence, WordCount = page.Words.Length, LowConfidenceWords = page.Words.Count(w => w.Confidence < 80) }); foreach (var page in confidenceReport) { Console.WriteLine($"Page {page.PageNumber}: {page.Confidence:F2}% confidence"); Console.WriteLine($" Total words: {page.WordCount}"); Console.WriteLine($" Low confidence words: {page.LowConfidenceWords}"); } ``` ## 摘要 了解和利用 OCR 置信度分数对于构建强大的文档处理应用程序至关重要。 通过利用 IronOCR 的置信度属性和字符选择，开发人员可以在其 OCR 工作流程中实施智能验证、错误处理和质量保证机制。 无论您是在处理 [屏幕截图](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/read-screenshot/)、[表格](https://ironsoftware.com/csharp/ocr/how-to/read-table-in-document/)，还是在处理专业文档，置信度分数都能提供确保文本提取准确性所需的指标。