Foto uz teksta
Kā uzlabot OCR precizitāti zemas kvalitātes attēliem ar Aspose.OCR

Kā uzlabot OCR precizitāti zemas kvalitātes attēliem ar Aspose.OCR

Daudzi biznesa kritiskie attēli ir zemas kvalitātes — blurry skenēšanas, smartfon fotogrāfijas, skrūvēti ieraksti, vai trokšņa fašas. Šie izaicinājumi samazina OCR precizitāti. Aspose.OCR for .NET piedāvā iebūvētus rīkus un labākās prakses, lai iegūtu labāko iespējamo tekstu no pat grūtām attēlam.

Reālā pasaules problēma

Kad skenēšana ir blūza, tumša, zema kontrasta, vai ir fona troksnis, standarta OCR var pazust vārdus vai nepareizi atpazīt rakstzīmes.

Risinājumu pārskats

Izmantojot preprocessing (deskew, denoise, kontrastu pielāgošanu) un tuning Aspose.OCR iestatījumus, jūs varat dramatiski uzlabot teksta ekstrakciju – pat no subpar attēliem.

Prerequisites

  • Visual Studio 2019 vai vēlāk
  • .NET 6.0 vai jaunāks (vai .Net Framework 4.6.2+)
  • Aspose.OCR par .NET no NuGet
  • C# prasmes
PM> Install-Package Aspose.OCR

Step-by-step īstenošana

1. solis: Uzstādīt un konfigurēt Aspose.OCR 

using Aspose.OCR;

2. solis: attēla kvalitātes novērtēšana

Pārbaudiet par:

  • Blurriness
  • Rotacija / Rotation
  • Grāmatas troksnis
  • Zems kontrasts
  • Slikta apgaismojums / ēnas

3. solis: Ievietojiet attēla priekšapstrādi un uzlabošanu

Aspose.OCR ir filtrs denoise, deskew, binarization, kontrasts, un vairāk:

RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
settings.AutoContrast = true; // Improve contrast automatically
settings.Denoising = true;    // Remove background noise
settings.Deskew = true;       // Correct rotated images
settings.Binarization = true; // Convert to black/white for clarity

4. solis: Iegūstiet atpazīšanas iestatījumus grūtām attēliem

Jūs varat iegūt labākus rezultātus, tuning:

  • Language Īpašums (izvēlies tuvāko spēli)
  • DetectAreasMode (Auto vs. fotogrāfijas)
settings.Language = Language.English;
settings.DetectAreasMode = DetectAreasMode.PHOTO; // If image is a photo

5. solis: Izrakstīt tekstu un validēt 

OcrInput input = new OcrInput(InputType.SingleImage);
input.Add("blurry_invoice.jpg");
AsposeOcr ocr = new AsposeOcr();
List<RecognitionResult> results = ocr.Recognize(input, settings);
foreach (RecognitionResult result in results)
{
    Console.WriteLine(result.RecognitionText);
}

6. solis: Iterēt un pārbaudīt ar dažādiem iestatījumiem

Izmēģiniet vairākus iepriekš apstrādes filtru un iestatījumu kombinācijas, pēc tam pārskatiet iznākumu par labāko precizitāti.

7. solis: Automātiskā preprocesēšana masveida darbavietām

Pārstrādā visus attēlus katalogā ar optimālajiem iestatījumiem:

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

8. solis: pilns piemērs 

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

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

            RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
            settings.AutoContrast = true;
            settings.Denoising = true;
            settings.Deskew = true;
            settings.Binarization = true;
            settings.Language = Language.English;
            settings.DetectAreasMode = DetectAreasMode.PHOTO;

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

            foreach (RecognitionResult result in results)
            {
                Console.WriteLine(result.RecognitionText);
            }
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine($"Error: {ex.Message}");
        }
    }
}

Izmantojiet gadījumus un pieteikumus

Digitalizācija un faksi

Izrakstīt datus no nogrieztiem, faksētiem vai krampjiem ienākumiem un rēķiniem.

Automatizēt kontus, kas maksā ar sliktiem skenējumiem

Samazināt pārstrādi un paātrināt AP apstrādi pat no sliktiem avotiem.

Arhitektūra Legacy Paperwork

Iegūstiet lietojamu tekstu no vecajiem, degradētiem arhīviem un manuāli rakstītiem piezīmēm.

Kopīgi izaicinājumi un risinājumi

1. uzdevums: attēli joprojām nav lasami

Rīkojums: Jautājiet par atvieglojumiem vai izmantojiet uzlabojumus atbilstoši nepieciešamībai.

2. izaicinājums: Batch apstrāde Bottlenecks

Rīkojums: Automātiska priekšapstrāde un darba grafiks ārpus stundām.

3. izaicinājums: ļoti daudzveidīgas ieejas

Rīkojums: Uzglabājiet labākās iestatījumus pēc dokumentu tipa; regulāri validējiet.

Darbības apsvērumi

  • Preprocessing pievieno CPU laiku, bet var dubultot OCR precizitāti
  • Test batch izmērs jūsu aparatūrai
  • OCR objektu pieejamība pēc braukšanas

Labākās prakses

  • Uzglabāt oriģinālus attēlus audita vajadzībām
  • Pārbaudiet produkciju pirms integrācijas
  • Izmanto kvalitātes kontroles pārbaudes kritiskām darba plūsmām
  • Regulāri atjaunina Aspose.OCR uzlabojumiem

Augstākie scenāriji

1. scenārijs: priekšapstrāde ar ārējiem instrumentiem (atļauts)

Izlabot attēlus ar rīku, piemēram, ImageMagick vai OpenCV pirms OCR ekstremālos gadījumos.

2. scenārijs: pielāgoti filtrēšana pēc dokumenta veida

Uzglabāt un atkārtoti izmantot iestatījumus pēc avota vai darba plūsmas, lai nodrošinātu maksimālu precizitāti.

Conclusion

Ar pareizu priekšapstrādi un iestatījumiem Aspose.OCR for .NET var glābt vērtīgus datus pat no sliktas kvalitātes attēliem, palielinot automatizāciju un atbilstību.

Lai iegūtu jaunākās ieteikumus un jaunākos filtrus, pārbaudiet Aspose.OCR par .NET API atsauci .

 Latviski