Как да се извличат таблици и таблични данни от изображения с Aspose.OCR

Извличането на таблици от изображения, форми или скенирани отчети е предизвикателство – ръчното ретипиране е бавно и предпазва от грешки. Aspose.OCR Table to Text for .NET автоматизира извлечването и структурирането на табелни данни от снимки и снимки.

Реални световни проблеми

Финансовите изявления, формулярите за проучване и научните резултати често са заловени в скенираните таблици или изображения. ръчно възпроизвеждане на тези данни губи часове и рискове от допускане на грешки.

Преглед на решението

ASPOSE.OCR за .NET може точно да открива, извлича и конвертира таблици от изображения или скенирани PDF файлове в машинно-читаеми формати – перфектни за Excel, докладване или автоматизация на работния поток.

Предупреждения

• Visual Studio 2019 или по-късно
• .NET 6.0 или по-късно (или .Net Framework 4.6.2+)
• ASPOSE.OCR за .NET от NuGet
• Основни познания за C#

PM> Install-Package Aspose.OCR

Стъпка по стъпка изпълнение

using Aspose.OCR;

OcrInput input = new OcrInput(InputType.SingleImage);
input.Add("table1.jpg");
input.Add("report_page.png");

RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
settings.Language = Language.English;
settings.DetectAreasMode = DetectAreasMode.TABLE; // Key for tables

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

foreach (RecognitionResult result in results)
{
    result.Save("table_data.xlsx", SaveFormat.Xlsx); // Excel output
    result.Save("table_data.csv", SaveFormat.Csv);   // CSV output
    result.Save("table_data.txt", SaveFormat.Text);  // Plain text output
}

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

foreach (string file in Directory.GetFiles("./scans", "*.png"))
{
    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("table1.jpg");
            input.Add("report_page.png");

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

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

            foreach (RecognitionResult result in results)
            {
                result.Save("table_data.xlsx", SaveFormat.Xlsx);
                result.Save("table_data.csv", SaveFormat.Csv);
                result.Save("table_data.txt", SaveFormat.Text);
            }
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine($"Error: {ex.Message}");
        }
    }
}

Използване на случаи и приложения

Финансови и научни доклади

Извлечете таблици от финансови отчети, лабораторни резултати или изследователски документи за незабавен анализ в Excel.

Изследване и форма на обработка

Цифровизирайте таблиците от скенираните формуляри, списъци с проверка или записи от цензура.

Автоматизация на работния поток

Изпратете структурирани таблични данни директно в бизнес приложения, BI инструменти или бази данни.

Съвместни предизвикателства и решения

Предизвикателство 1: Слабо качество или сложни таблици

Решение: Използвайте изображения с висок рейтинг и тествайте на шаблони.

Предизвикателство 2: Ротирани или разкъсани таблици

Решение: Премахване на изображения преди обработка; използвайте DetectAreasMode.TABLE.

Предизвикателство 3: Многостранен доклад

Решение: Добавете всяка страница като отделен вход за обработка на партиди.

Преглед на изпълнението

• Процесът на бач за скорост
• Използвайте висококачествени скани / снимки
• На разположение на ОКР обекти след големи състезания

Най-добрите практики

• Валидиране на производството преди интеграцията
• Настройки за разпознаване на таблицата, ако е необходимо
• Оригинални и дигитални данни
• Тест с реални проби преди поставяне

Разширени сценарии

Сценарий 1: Многоезична маса екстракция

settings.Language = Language.German;

Сценарий 2: Експорт до JSON за тръби за данни

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

заключение

ASPOSE.OCR Table to Text за .NET превръща изображенията и сканирането в действащи, структурирани таблични данни – готови за анализ, докладване и автоматизация.

Вижте повече проби от код за разпознаване на таблицата в Aspose.OCR за .NET API Референт .