منظمة العفو الدولية مكتبة C# OCR لتطبيقات .NET

عندما يفكر الأشخاص عادةً في التعرف على الحروف الضوئية (التعرف على الأحرف البصرية) ، يكون الارتباط الأول غالبًا مع ماسح ضوئي كجهاز التقاط الأساسي. هذه الرابطة لها أسباب تاريخية ولا تزال سائدة في العديد من السياقات ، مما يوفر بيئة متسقة ومكافحة لالتقاط النص المطبوع من المستندات المادية بجودة لا مثيل لها. ومع ذلك ، فإن الماسح الضوئي عبارة عن معدات متخصصة لا تكون دائمًا في متناول اليد وتتطلب محطة عمل ثابتة للعمل. لحسن الحظ ، يوفر العالم الحديث بديلاً مناسبًا للماسحات الضوئية التقليدية - كاميرا هاتف ذكي. تضمن التطورات في تقنية كاميرا الهواتف الذكية أنه حتى الهاتف الذكي للمبتدئين يوفر جودة كافية لالتقاط مستندات جاهزة للوسوف التعريفي. والذاكرة المدمجة تجعل من الأسهل من أي وقت مضى رقمنة كميات كبيرة من المستندات والصحف والكتب وعلامات الشوارع والنصوص الأخرى أثناء التنقل. كل ما تحتاجه هو التكنولوجيا المناسبة لتحويل تلك الصور إلى نص قابل للقراءة الآلي.

تم تصميم مكتبة C# OCR الخاصة بنا خصيصًا للتعرف على جميع أنواع الصور خارج الصندوق ويمكن ضبطها بشكل أكبر للتعامل مع الصور ذات الجودة المنخفضة. إلى جانب هاتف ذكي حديث ، يتيح لك إنشاء تطبيقات OCR قوية لمعظم مهام المسح اليومية والتعرف على النصوص. يتم إجراء تحليل الصور الأكثر تقدماً وتحليل بنية المستندات في بضع أسطر من التعليمات البرمجية ، مما يتيح لك التركيز على الأعمال التجارية بدلاً من الخوارزميات الرياضية المعقدة والشبكات العصبية وغيرها من التعقيدات الفنية.

// Configure preprocessing filters
PreprocessingFilter filters = new PreprocessingFilter {
  PreprocessingFilter.ContrastCorrectionFilter(),
  PreprocessingFilter.AutoDewarping()
};

// Add a photo for recognition
OcrInput photos = new OcrInput(InputType.SingleImage, filters);
photos.Add("photo.png");

// Fine-tune recognition setings
RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
settings.Language = Language.Eng;
settings.DetectAreasMode = DetectAreasMode.CURVED_TEXT;

// Extract text from a page
AsposeOcr api = new AsposeOcr();
List<RecognitionResult> results = api.Recognize(photos, settings);

// Automatically correct spelling (English)
string text = results[0].GetSpellCheckCorrectedText(SpellCheckLanguage.Eng);
// Display recognized text
Console.WriteLine(text);

تعد PDF واحدة من أكثر التنسيقات شعبية لمسح المستندات الورقية ، خاصةً بسبب قدرتها على الجمع بين صفحات متعددة في ملف واحد. يستخدم هذا التنسيق على نطاق واسع لتبادل العقود والفواتير والوثائق القانونية وجوازات السفر وبطاقات الهوية والعديد من المستندات الأخرى بين الأفراد والشركات والبنوك والوكالات الحكومية. ومع ذلك ، فإن أي PDF الممسوحة ضوئيا هو في الأساس مجموعة من الصور. لا يحتوي على نص قابل للقراءة للآلة ، بحيث لا يمكن للمستخدمين البحث أو نسخ أو معالجة محتوى المستند.

aspose .NET OCR يوفر لك طريقة سريعة وسهلة وموثوقة للغاية لتحويل أي ملفات PDF ممسوحة ضوئيًا إلى مستند قابل للبحث بالكامل. إنه يتعرف بدقة على محتوى الصفحة ، وتحويله إلى طبقة نصية قابلة للقراءة عبر الجهاز عبر الصورة الأصلية التي يمكن تحديدها ، ونسخها ، وقراءتها بواسطة برنامج النص إلى كلام ، وحتى تلقائيًا معالجتها من قبل المترجمين والمباريات وأدوات التحليلات الأخرى التي تعمل بالنيابة.

// Load the scanned PDF
OcrInput pdf = new OcrInput(InputType.PDF);
pdf.Add("Delivery-Agreement.pdf");

// Recognize the text from document
AsposeOcr api = new AsposeOcr();
List<RecognitionResult> result = api.Recognize(pdf);

// Save searchable PDF
AsposeOcr.SaveMultipageDocument("Readable-Contract.pdf", SaveFormat.Pdf, result);
// Report progress
Console.WriteLine($@"Recognition finished. See '{Directory.GetCurrentDirectory()}\Readable-Contract.pdf'.");

غالبًا ما تتكون المحفوظات الرقمية ، وخاصة في المنظمات الكبيرة ، من مجموعة واسعة من عمليات الفحص والصور ، والتي قد تحتوي العديد منها على مستندات متعددة الصفحات. تعد الإدارة والتنظيم الفعال لمثل هذه المحفوظات ضرورية لاسترجاع المعلومات السهل والملاحة. ومع ذلك ، لا تحتوي الصور على نص قابل للقراءة الآلي ، مما يجعل من المستحيل البحث وتحليل محتوى المستند.

تتيح لك مكتبة C# OCR البحث بسهولة عن النص في الصور ، بغض النظر عن الخط ، وحجم النص ، والأناقة ، وغيرها من المعلمات. تدعم المكتبة أيضًا عمليات البحث غير الحساسة للحالة والتعبيرات العادية ، والتي تكون مفيدة للغاية في مختلف التطبيقات والصناعات. يمكن استخدام هذه الوظيفة لتصنيف المستندات بناءً على المحتوى أو الكلمات الرئيسية أو الأنماط الموجودة في النص ؛ البحث عن شروط أو جمل محددة ضمن الاتفاقات والعقود ؛ إعادة تنظيم الملفات بناءً على الكلمات الرئيسية أو المحتوى الموجود داخلها ؛ حدد موقع البيانات الشخصية وتحديدها داخل المستندات ، مما يسهل ضمان امتثال الناتج المحلي الإجمالي وإدارة المعلومات الحساسة بشكل أكثر فعالية. يتيح البحث مع الصور أيضًا إنشاء سير عمل آلي وتبسيط عمليات الأعمال المختلفة عند تلقي عقود وفواتير موقعة.

string sourceFolder = "images";
string searchFor = "OCR";

// Search for text in images
AsposeOcr api = new AsposeOcr();
foreach(var image in Directory.GetFiles(sourceFolder,"*.png"))
{
  bool found = api.ImageHasText(image, searchFor);
  if(found) Console.WriteLine($@"Found ""{searchFor}"" in image ""{image}""");
}

يمكنك الآن تجاوز الاعتراف الخام وتطبيق المنطق الذي يحركه AI لتحسين الجودة النصية لنتائج التعرف الضوئي على الحروف. يمكن أن تصحح نماذج اللغة الكبيرة (LLMS) أخطاء الإملاء بذكاء ، واستعادة حدود الكلمات ، وتطبيق قواعد القواعد ، وتكييف النص بناءً على السياق-وهو أمر لا يمكن أن يفعله أرقام الإملائية المستندة إلى بناء الجملة.

خطوة ما بعد المعالجة هذه مثالية للمسح ذو الجودة المنخفضة أو الصور ذات ضوضاء الخلفية أو المستندات متعددة اللغات. يمكنك توصيل أي خط أنابيب LLM يدعم إدخال/إخراج النص الأساسي ، أو استخدام أدوات التصحيح الذكية المدمجة في ASPOST للحصول على نتائج جاهزة للإنتاج.

// Optional logger for progress and error reporting (can be set to null)
ILogger logger = new ConsoleLogger();

// Configure AI model for postprocessing
AsposeAIModelConfig modelConfig = new AsposeAIModelConfig
{
    AllowAutoDownload = true,
    DirectoryModelPath = "D://Models", // Path to local or downloaded model files
};

// Initialize AI postprocessing engine
AsposeAI aiEngine = new AsposeAI(modelConfig, logger);

// Register a spell-checking processor
aiEngine.AddPostProcessor(new SpellCheckAIProcessor());

// Execute AI-based postprocessing on OCR results
aiEngine.RunPostprocessor(ocrResults);

// Output the refined recognition result
Console.WriteLine("Corrected OCR Output:\n");
Console.WriteLine(ocrResults[0].RecognitionText);

// Release resources
aiEngine.Dispose();