Как автоматизировать ввод данных из форм с помощью Aspose.OCR

С помощью Aspose.OCR для .NET можно цифровизировать данные формы из сканирования или фотографий, уменьшая ошибки и превращая неструктурированные документы в структурируемые, редактируемые данные.

Реальные мировые проблемы

Ручная форма ввода данных медленна, дорогая и очень подвержена ошибкам, особенно в крупных организациях, научных исследованиях или логистике. рукопись, разнообразные расположения и смешанные типы полей делают автоматизацию сложной без мощных инструментов OCR.

Решение обзор

Aspose.OCR для .NET обеспечивает гибкие настройки распознавания для извлечения как печатанного, так и рукописанного текста из форм, процессов и результатов, структурированных по результатам — идеально подходит для бизнеса, здравоохранения, человеческих ресурсов, образования и многое другое.

Предупреждения

Прежде чем начать, убедитесь, что у вас есть:

• Visual Studio 2019 или позднее
• .NET 6.0 или более поздний (или .Net Framework 4.6.2+)
• ASPOSE.OCR для .NET от NuGet
• Опыт C#

PM> Install-Package Aspose.OCR

Step-by-Step реализация

using Aspose.OCR;

OcrInput input = new OcrInput(InputType.SingleImage);
input.Add("form1.png");
input.Add("form2.jpg");

RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
settings.Language = Language.English;
settings.DetectAreasMode = DetectAreasMode.DOCUMENT; // For complex or multi-field forms

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

foreach (RecognitionResult result in results)
{
    Console.WriteLine(result.RecognitionText); // Extracted text
    result.Save("form_data.txt", SaveFormat.Text); // Save as plain text
    result.Save("form_data.xlsx", SaveFormat.Xlsx); // Save as spreadsheet
}

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

// Example: Add all images from a directory
foreach (string file in Directory.GetFiles("./forms", "*.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("form1.png");
            input.Add("form2.jpg");

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

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

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

Используйте случаи и приложения

Здоровье и HR

Экстракт и цифровизация форм данных для приема пациентов, заявок на работу или опросов.

Исследование и образование

Автоматизация анкеты и обработка опросов для более быстрой аналитики.

Логистика и бизнес

Цифровывать рассылки доставки, формы инспекции или контрольные списки запасов.

Общие вызовы и решения

Проблема 1: Ручнописанные или низкокачественные поля

Решение: Используйте высококачественные сканирования и корректируйте настройки распознавания для рукописи.

Проблема 2: нерегулярное оформление форм

Решение: Используйте режим DOCUMENT для сложных расположений и тестируйте на образцах.

Проблема 3: Батч экстракция

Решение: Используйте обработку комплектов на основе каталога для форм высокого объема.

Рассмотрим производительность

• Процесс батареи для скорости и масштабируемости
• Установка ОКР-объектов после использования
• Проверка результатов до интеграции

Лучшие практики

• Обзор цифровых данных для точности перед автоматизацией
• Тонные настройки для каждого типа шаблона формы
• Архив оригинала для аудита
• Регулярно обновляйте Aspose.OCR для улучшений функций

Развитые сценарии

Сценарий 1: Извлечение рукописи из форм

settings.Language = Language.English;
settings.DetectAreasMode = DetectAreasMode.DOCUMENT;
// Optionally, pre-filter for handwriting using image preprocessing

Сценарий 2: Экспорт в JSON для импорта базы данных

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

Заключение

Aspose.OCR для .NET автоматики формируют извлечение данных — устранение ручного ввода и ускорение деловых, исследовательских или административных рабочих потоков.

Посмотреть более продвинутые образцы использования и кода на ASPOSE.OCR для .NET API .