Come riconoscere il testo scritto a mano nelle immagini utilizzando Aspose.OCR

Le note scritte a mano, le iscrizioni di modulo e le firme sono ovunque nel settore aziendale, sanitario e educativo. la transcrizione manuale è lenta, inconsistente, e è una bottiglia per la digitalizzazione. Aspose.OCR per .NET supporta il riconoscimento del testo scritto direttamente dalle immagini e dalle scansioni - l’ingresso automatico, l’audit e la integrazione del flusso di lavoro.

Il problema del mondo reale

Le informazioni critiche sui moduli cartacei, le prescrizioni, i contratti e i notebook spesso esistono solo come manuale.L’ingresso di questi dati a mano è tedioso, errato e costoso a scala.

Soluzione Overview

Aspose.OCR per .NET fornisce capacità di riconoscimento manuale, consentendo agli sviluppatori di estrarre contenuti manuali dalle immagini e dai moduli. è perfetto per l’archiviazione digitale, i sentieri di audit, la salute e il client onboarding.

Prerequisiti

• Visual Studio 2019 o successivo
• .NET 6.0 o successivo (o .Net Framework 4.6.2+)
• Aspose.OCR per .NET da NuGet
• Le competenze C#

PM> Install-Package Aspose.OCR

Implementazione passo dopo passo

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}");
        }
    }
}

Utilizzare casi e applicazioni

Assistenza sanitaria e prescrizioni

Digitalizzare i documenti e le prescrizioni mediche scritte a mano per l’audit e la ricerca.

Banche e client onboarding

Estratto di firme e campi di modulo riempiti per l’apertura del conto, la conformità o il trattamento del prestito.

Istruzione e ricerca

Digitalizzare note scritte a mano, test o documenti storici per archivi o classificazioni.

Sfide e soluzioni comuni

sfida 1: scrittura manuale debole o inconsistente

Soluzione: incoraggiare le migliori pratiche per la scrittura a mano; immagini preprocessate per chiarezza.

Challenge 2: scansioni a bassa risoluzione o rumore

Soluzione: Scansione a 300 DPI+ e disegnare le immagini prima del trattamento.

Challenge 3: Contenuti stampati e scritti a mano

Soluzione: Utilizzare DetectAreasMode.AUTO o testare entrambi i modi per ottimizzare l’estrazione.

Considerazioni di prestazioni

• Utilizzare scansioni di buona qualità, pulite
• Il processo di batch per scala
• Validare con la revisione umana quando possibile

Migliori pratiche

• Validare le uscite con i controlli manuali
• Tune DetectAreasMode per i tipi di documenti tipici
• Informazioni sensibili e scritte a mano
• Aggiornare regolarmente Aspose.OCR per i migliori risultati

Scenari avanzati

Scenario 1: Esportazione dei dati strutturati

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

Scenario 2: Batch Process Form Mixed-Formato

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

conclusione

Aspose.OCR per .NET consente una robusta estrazione di testo, firme e note scritte a mano, aiutandoci a digitalizzare, auditare e automatizzare i flussi di lavoro con fiducia.

Per le ultime caratteristiche di riconoscimento manuale, vedere il Aspose.OCR per .NET API Reference .