كيفية التعرف على النص المكتوب يدويا في الصور باستخدام Aspose.OCR

ملاحظات مكتوبة يدويا، ورسائل النموذج، والتوقيعات موجودة في كل مكان في الأعمال التجارية، والرعاية الصحية والتعليم.الترجمة اليدوية بطيئة، غير متسقة، وملصق للرقم.Aspose.OCR for .NET يدعم التعرف على النص المكتوب يدايا مباشرة من الصور والمسح الضوئي-الإدخال التلقائي، والمراجعة، وتكامل سير العمل.

مشكلة العالم الحقيقي

المعلومات الحرجة على النماذج الورقية، والوصفات، والعقود، والملاحظات غالبا ما تكون موجودة فقط ككتب اليد.إدخال هذه البيانات يدويا هو حزين، خطأ، وبأسعار معقولة على نطاق واسع.

نظرة عامة على الحل

يوفر Aspose.OCR for .NET قدرات التعرف على الكتابة اليدوية، مما يسمح للمطورين باستخراج المحتوى المكتوب يدوياً من الصور والنماذج.

المتطلبات

• Visual Studio 2019 أو أحدث
• .NET 6.0 أو أعلى (أو .Net Framework 4.6.2+)
• Aspose.OCR لـ .NET من NuGet
• مهارات C# الأساسية

PM> Install-Package Aspose.OCR

تنفيذ خطوة بخطوة

using Aspose.OCR;

OcrInput input = new OcrInput(InputType.SingleImage);
input.Add("handwritten_note.jpg");
input.Add("signed_form.png");

RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
settings.Language = Language.English; // Or match handwriting language
settings.DetectAreasMode = DetectAreasMode.HANDWRITING; // Important for handwritten text

AsposeOcr ocr = new AsposeOcr();
List<RecognitionResult> results = ocr.Recognize(input, settings);

foreach (RecognitionResult result in results)
{
    Console.WriteLine(result.RecognitionText);
    result.Save("handwritten_output.txt", SaveFormat.Text);
}

try
{
    AsposeOcr ocr = new AsposeOcr();
    List<RecognitionResult> results = ocr.Recognize(input, settings);
    // Post-process or review results
}
catch (Exception ex)
{
    Console.WriteLine($"Error: {ex.Message}");
}

foreach (string file in Directory.GetFiles("./handwritten_samples", "*.jpg"))
{
    input.Add(file);
}

using Aspose.OCR;
using System;
using System.Collections.Generic;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        try
        {
            OcrInput input = new OcrInput(InputType.SingleImage);
            input.Add("handwritten_note.jpg");
            input.Add("signed_form.png");

            RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
            settings.Language = Language.English;
            settings.DetectAreasMode = DetectAreasMode.HANDWRITING;

            AsposeOcr ocr = new AsposeOcr();
            List<RecognitionResult> results = ocr.Recognize(input, settings);

            foreach (RecognitionResult result in results)
            {
                Console.WriteLine(result.RecognitionText);
                result.Save("handwritten_output.txt", SaveFormat.Text);
            }
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine($"Error: {ex.Message}");
        }
    }
}

استخدام الحالات والتطبيقات

الرعاية الصحية والوصفات

الرقمنة السجلات الطبية المكتوبة يدويا والوصفات للمراجعة والبحث.

البنوك والعملاء على الطريق

استخراج التوقيعات ومجالات النموذج المكتملة لفتح الحساب أو الامتثال أو معالجة القرض.

التعليم والبحث

الرقمنة الملاحظات المكتوبة يدويًا أو الاختبارات أو الوثائق التاريخية للأرشيف أو التصنيف.

التحديات والحلول المشتركة

التحدي الأول: الكتابة اليدوية الضعيفة أو غير المتسقة

** الحل:** تشجيع أفضل الممارسات للكتابة اليدوية؛ صور ما قبل المعالجة للحصول على وضوح.

التحدي 2: انخفاض القرار أو فحص الضوضاء

الحلول: فحص الصور عند 300 DPI+ وتفريغ الصور قبل المعالجة.

التحدي الثالث: المحتوى المختلط المطبوع والمكتوب اليدوي

الحل: استخدم DetectAreasMode.AUTO أو اختبر كلا الوضعين لتحسين الاستخراج.

اعتبارات الأداء

• استخدم جودة جيدة، نظيفة الفحص
• عملية Batch على مقياس
• تأكيد مع المراجعة البشرية حيثما كان ذلك ممكنا

أفضل الممارسات

• تصديق النتائج باستخدام فحوصات الموقع اليدوية
• Tune DetectAreasMode لنوع المستندات النموذجي الخاص بك
• البيانات الحساسة المكتوبة يدويا
• تحديث Aspose.OCR بانتظام للحصول على أفضل النتائج

سيناريوهات متقدمة

السيناريو 1: تصدير البيانات الهيكلية

foreach (RecognitionResult result in results)
{
    result.Save("handwritten_output.json", SaveFormat.Json);
}

السيناريو 2: عملية المزيج النماذج

RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
settings.DetectAreasMode = DetectAreasMode.AUTO; // For forms with both types

استنتاجات

يتيح Aspose.OCR for .NET استخراج النص المكتوب يدويًا وموقعات وملاحظات قوية – مما يساعدك على الرقمنة والمراجعة وتلقائي تدفقات العمل بثقة.

بالنسبة لأحدث ميزات التعرف على الكتابة اليدوية، انظر أرشيف الوسم : .NET API Reference .