KI -betriebene C# OCR -Bibliothek für .NET -Anwendungen

Wenn Menschen typischerweise OCR (optische Charaktererkennung) denken, besteht die erste Assoziation häufig mit einem Scanner als primäres Erfassungsgerät. Dieser Verein hat historische Gründe und ist in vielen Kontexten immer noch weit verbreitet. Dies bietet eine konsistente und kontrollierte Umgebung für die Erfassung gedruckter Text aus physischen Dokumenten mit unübertroffener Qualität. Ein Scanner ist jedoch eine spezielle Ausrüstung, die nicht immer zur Hand ist und eine stationäre Workstation benötigt, um zu arbeiten. Glücklicherweise bietet die moderne Welt eine bequeme Alternative zu traditionellen Scannern - einer Smartphone -Kamera. Die Fortschritte in der Smartphone-Kamera-Technologie stellen sicher, dass selbst ein Einstiegs-Smartphone eine ausreichende Qualität bietet, um OCR-fähige Dokumente zu erfassen. Und ein integriertes Speicher erleichtert es einfacher denn je, große Mengen an Dokumenten, Zeitungen, Büchern, Straßenschildern und anderen Text zu digitalisieren. Alles, was Sie brauchen, ist die richtige Technologie, um diese Fotos in maschinelles Lesbarstext umzuwandeln.

Unsere C# OCR-Bibliothek ist speziell so konzipiert, dass sie alle Arten von Bildern außerhalb des Boxs erkennen und weiter abgestimmt werden können, um selbst die Fotos von geringer Qualität zu verarbeiten. In Kombination mit einem modernen Smartphone können Sie leistungsstarke OCR -Anwendungen für die meisten täglichen Scan- und Texterkennungsaufgaben erstellen. Die fortschrittlichste Bildverarbeitungs- und Dokumentstrukturanalyse wird in einigen Codezeilen durchgeführt, sodass Sie sich eher auf Unternehmen als auf komplexe mathematische Algorithmen, neuronale Netzwerke und andere technische Feinheiten konzentrieren können.

// 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);

PDF ist eines der beliebtesten Formate für Scan -Papierdokumente, insbesondere aufgrund der Fähigkeit, mehrere Seiten in einer einzelnen Datei zu kombinieren. Dieses Format wird häufig für den Austausch von Verträgen, Rechnungen, Rechtsdokumenten, Pässen und Ausweiskarten sowie vielen anderen Dokumenten zwischen Einzelpersonen, Unternehmen, Banken und Regierungsbehörden verwendet. Jeder gescannte PDF ist jedoch im Wesentlichen eine Sammlung von Bildern. Es enthält keinen maschinenlesbaren Text, sodass Benutzer den Dokumentinhalt nicht durchsuchen, kopieren oder auf andere Weise manipulieren können.

ASSOSE .NET OCR bietet Ihnen eine schnelle, einfache und sehr zuverlässige Möglichkeit, um alle gescannten PDF in ein vollständig durchsuchbares und indexierbares Dokument umzuwandeln. Es werden Seiteninhalte genau erkannt und in eine maschinenlesbare Textebene über das Originalbild konvertiert, das ausgewählt, kopiert, durch Text-zu-Sprache-Software gelesen und sogar automatisch von Übersetzern, Zusammenfassungen und anderen Analytics-Tools für KI-betriebene AI-betriebene Analyse-Tools verarbeitet werden kann.

// 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'.");

Digitale Archive, insbesondere in großen Organisationen, bestehen häufig aus einer großen Sammlung von Scans und Fotos, von denen viele mehrseitige Dokumente enthalten können. Ein effizientes Management und die Organisation solcher Archive ist effektiv für das einfache Abruf und die Navigation von Informationen von wesentlicher Bedeutung. Bilder enthalten jedoch keinen maschinenlesbaren Text, was es unmöglich macht, Dokumentinhalte zu durchsuchen und zu analysieren.

Mit der C# OCR -Bibliothek können Sie in Bildern problemlos nach Text suchen, unabhängig von Schriftart, Textgröße, Stil und anderen Parametern. Die Bibliothek unterstützt außerdem unempfindliche Suchvorgänge und reguläre Ausdrücke, die in verschiedenen Anwendungen und Branchen äußerst nützlich sind. Diese Funktionalität kann verwendet werden, um Dokumente basierend auf den im Text enthaltenen Inhalten, Schlüsselwörtern oder Mustern zu kategorisieren. Suche nach bestimmten Bedingungen oder Klauseln innerhalb von Vereinbarungen und Verträgen; Umstrukturierung von Dateien basierend auf Schlüsselwörtern oder Inhalten, die in ihnen gefunden wurden; Suchen und identifizieren Sie personenbezogene Daten in Dokumenten und erleichtern Sie es, die Einhaltung der DSGVO zu gewährleisten und vertrauliche Informationen effektiver zu verwalten. Durch die Suche mit Bildern mit Bildern können automatisierte Workflows erstellt und verschiedene Geschäftsprozesse nach Erhalt unterschriebener Verträge und Rechnungen optimiert werden.

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}""");
}

Sie können jetzt über die Rohkennung hinausgehen und eine KI-gesteuerte Logik anwenden, um die Textqualität der OCR-Ergebnisse zu verbessern. Große Sprachmodelle (LLMs) können intelligente Rechtschreibfehler korrigieren, Wortgrenzen wiederherstellen, Grammatikregeln anwenden und den Text basierend auf dem Kontext anpassen-etwas, das auf Syntaxbasis bereicherische Rechtschreibgeräte nicht tun können.

Dieser Nachbearbeitungsschritt ist ideal für scans mit geringer Qualität, Fotos mit Hintergrundgeräuschen oder mehrsprachige Dokumente. Sie können jede LLM-Pipeline anschließen, die die grundlegenden Texteingabe/-ausgabe unterstützt, oder die integrierten Smart Correction-Tools von ASOSPE verwenden, um produktionsbereite Ergebnisse zu erzielen.

// 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();