Como reconhecer texto manuscrito em imagens usando Aspose.OCR

Notas manuscritas, entradas de formulário e assinaturas estão em todos os lugares em negócios, saúde e educação. transcrição manual é lenta, inconsistente, e um botão para digitalização. Aspose.OCR para .NET suporta o reconhecimento do texto manuscrito diretamente das imagens e escaneamentos – entrada automatizada, auditoria e integração do fluxo de trabalho.

Problemas do mundo real

Informações críticas sobre formulários de papel, prescrições, contratos e notebooks muitas vezes existem apenas como manuscrito.Enter esses dados por mão é tedioso, errado e caro em escala.

Solução Overview

Aspose.OCR para .NET fornece capacidades de reconhecimento de escrita manual, permitindo que os desenvolvedores extraam conteúdo escrito manual de imagens e formulários. é perfeito para arquivos digitais, pistas de auditoria, cuidados de saúde e navegação de clientes.

Pré-requisitos

• Visual Studio 2019 ou posterior
• .NET 6.0 ou posterior (ou .Net Framework 4.6.2+)
• Aspose.OCR para .NET de NuGet
• Competências básicas C#

PM> Install-Package Aspose.OCR

Implementação passo a 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}");
        }
    }
}

Use Casos e Aplicações

Saúde e prescrições

Digitalize registros médicos manuscritos e prescrições para auditoria e pesquisa.

Bancos e Clientes Onboarding

Extrair assinaturas e campos de formulário preenchidos para abertura de contas, conformidade ou processamento de empréstimos.

Educação e Pesquisa

Digitize notas manuscritas, testes ou documentos históricos para arquivos ou classificação.

Desafios comuns e soluções

Título 1: Escrever maus ou inconsistentes

** Solução:** Encoraje as melhores práticas para a escrita manual; imagens pré-processadas para clareza.

Desafio 2: Escans de baixa resolução ou ruído

** Solução:** Escane em 300 DPI+ e despeje as imagens antes do processamento.

Título 3: Conteúdo Misto e Manuscrito

Solução: Use DetectAreasMode.AUTO ou teste ambos os modos para otimizar a extração.

Considerações de desempenho

• Usar scans de boa qualidade e limpo
• Processos de batch para escala
• Valida com avaliação humana onde possível

Melhores Práticas

• Valida as saídas com verificações manuais
• Tune DetectAreasMode para seus tipos típicos de documentos
• Dados sensíveis e manuscritos seguros
• Atualiza-se regularmente ASPOSE.OCR para melhores resultados

Os cenários avançados

Sinais 1: Exportação de dados estruturados

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

Scenário 2: Processos de batch formatos misturados

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

Conclusão

ASPOSE.OCR para .NET permite a robusta extração de texto, assinaturas e notas manuscritas – ajudando a digitalizar, auditá-lo e automatizar os fluxos de trabalho com confiança.

Para as mais recentes características de reconhecimento de manuscrito, ver o Aspose.OCR para .NET API Referência .