Attēla teksts Finder
Kā analizēt attēla repertuārus par atslēgvārdu biežumu un tendencēm

Kā analizēt attēla repertuārus par atslēgvārdu biežumu un tendencēm

Analizējot atslēgvārdu tendences un frekvences lielos skenētajos attēla arhīvos ir būtiski atbilstības revīzijas, uzņēmējdarbības izlūkošanas un operatīvo pārskatu veikšanai. Aspose.OCR Image Text Finder for .NET vienkāršo šo procesu ar spēcīgām batch meklēšanas un ziņošanas funkcijām.

Reālā pasaules problēma

Manuālā revīzija vai frekvence, kas aprēķina tūkstošiem attēlu, ir lēna un kļūdaino - uzņēmumiem nepieciešama automatizēta analīze atslēgvārdu atklāšanai, atbilstībai un snieguma pārskatiem.

Risinājumu pārskats

Batch skenē attēlus atslēgvārdiem, aprēķina un agregē notikumus, pēc tam analizē vai vizualizē tendences darbībai.

Prerequisites

  • Visual Studio 2019 vai vēlāk
  • .NET 6.0 vai jaunāks (vai .Net Framework 4.6.2+)
  • Aspose.OCR par .NET no NuGet
  • Atslēgvārdu saraksts teksta failā (piemēram, viens pēc līnijas)
PM> Install-Package Aspose.OCR

Step-by-step īstenošana

1. solis: Sagatavojiet atslēgvārdu sarakstu un attēlus 

List<string> keywords = new List<string>(File.ReadAllLines("keywords.txt"));
string[] files = Directory.GetFiles("./archive", "*.png", SearchOption.AllDirectories);

2. solis: Skatīt attēlus un aprēķināt notikumus 

Dictionary<string, int> keywordCounts = new Dictionary<string, int>();
RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
settings.Language = Language.English;
AsposeOcr ocr = new AsposeOcr();
foreach (string keyword in keywords) keywordCounts[keyword] = 0;
foreach (string file in files)
{
    foreach (string keyword in keywords)
    {
        if (ocr.ImageHasText(file, keyword, settings))
        {
            keywordCounts[keyword]++;
        }
    }
}

3. solis: Agregācija un eksporta rezultāti 

using (var writer = new StreamWriter("keyword_frequency.csv"))
{
    writer.WriteLine("Keyword,Count");
    foreach (var kvp in keywordCounts)
    {
        writer.WriteLine($"{kvp.Key},{kvp.Value}");
    }
}

4. solis: Automātiskā ziņošana un tendenču analīze

  • Run batch nodarbības saskaņā ar grafiku (naktī / nedēļā)
  • Izmantojiet eksportēto CSV ar Excel, Power BI vai Python tendenču grafiku

5. solis: pilns piemērs 

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

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        List<string> keywords = new List<string>(File.ReadAllLines("keywords.txt"));
        string[] files = Directory.GetFiles("./archive", "*.png", SearchOption.AllDirectories);
        Dictionary<string, int> keywordCounts = new Dictionary<string, int>();
        foreach (string keyword in keywords) keywordCounts[keyword] = 0;
        RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
        settings.Language = Language.English;
        AsposeOcr ocr = new AsposeOcr();
        foreach (string file in files)
        {
            foreach (string keyword in keywords)
            {
                if (ocr.ImageHasText(file, keyword, settings))
                    keywordCounts[keyword]++;
            }
        }
        using (var writer = new StreamWriter("keyword_frequency.csv"))
        {
            writer.WriteLine("Keyword,Count");
            foreach (var kvp in keywordCounts)
            {
                writer.WriteLine($"{kvp.Key},{kvp.Value}");
            }
        }
    }
}

Izmantojiet gadījumus un pieteikumus

Atbilstības un politikas revīzijas

Sekojiet, cik bieži jutīgi termini parādās digitālajos arhīvos.

Biznesa inteliģence

Analīze tendences līgumos, veidlapās vai komunikācijās laika gaitā vai pēc avota.

Digitālā aktīvu pārvaldība

Palielināt meklēšanas iespējamību un pārskatu par lieliem skenētajiem arhīviem.

Kopīgi izaicinājumi un risinājumi

1. izaicinājums: Lieli datu apjomi

Rīkojums: Rīkot darba laiku un izmantot spēcīgu kļūdu apstrādi/reģistrāciju.

2. izaicinājums: nepilnīgi / trokšņi dati

Rīkojums: Preprocētie attēli, pārskata izdevēji un atslēgvārdu saraksti.

3. izaicinājums: daudzvalodu vai daudzkategoriju kompleksi

Rīkojums: Segmenta analīze pēc valodas vai satura veida.

Darbības apsvērumi

  • Pārraidiet CPU/diskus lielos arhīvos
  • Paralēli apstrāde, ja nepieciešams
  • Visualizēt rezultātus ar BI / ziņošanas rīkiem

Labākās prakses

  • Izveidojiet / atjauniniet atslēgvārdu sarakstus jūsu revīzijai
  • Regulāri ziņo par tendencēm
  • Vizualizēt tendences, lai veiktu redzējumu
  • Aizsargā visus datus un rezultātus droši

Augstākie scenāriji

1. scenārijs: laika sērija vai kategorijas analīze

Sekojiet tendencēm pēc mēneša, gada vai dokumentu veida, lai iegūtu dziļu redzējumu.

Scenārija 2: Alarms un Workflow Triggers uz Trend Spikes

Trigger brīdina, ja termiņa frekvence nepārspējami palielinās.

Conclusion

Aspose.OCR Image Text Finder for .NET ļauj spēcīgu analīzi par skenētiem arhīviem – nodrošinot atbilstību, uzņēmējdarbības izpratni un ziņošanu ar iedarbīgām atslēgvārdu frekvencēm un tendences datiem.

Lai uzlabotu analīzes funkcijas, apmeklējiet Aspose.OCR par .NET API atsauci .

 Latviski