รูปภาพเป็นข้อความ
วิธีการรับรู้ข้อความที่เขียนด้วยมือในภาพโดยใช้ Aspose.OCR

วิธีการรับรู้ข้อความที่เขียนด้วยมือในภาพโดยใช้ Aspose.OCR

บันทึกที่เขียนด้วยตนเอง, รายการแบบฟอร์มและลงนามอยู่ทุกที่ในธุรกิจ, การดูแลสุขภาพและการศึกษา การแปลด้วยมือช้าไม่สม่ําเสมอและเป็นเครื่องหมายขวดสําหรับการดิจิทัล. Aspose.OCR สําหรับ .NET สนับสนุนการยอมรับข้อความที่ถูกเขียนโดยตรงจากภาพและสแกน - การเข้าสู่ระบบอัตโนมัติการตรวจสอบและการบูรณาการกระบวนการทํางาน

ปัญหาโลกจริง

ข้อมูลที่สําคัญเกี่ยวกับแบบฟอร์มกระดาษคําสั่งสัญญาและแล็ปท็อปมักจะมีเพียงการเขียนด้วยมือ การส่งข้อมูลเหล่านี้ด้วยตนเองเป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้นข้อผิดพลาดและมีค่าใช้จ่ายในระดับสูง

ความคิดเห็นเกี่ยวกับโซลูชัน

Aspose.OCR for .NET ให้ความสามารถในการรับรู้การเขียนด้วยตนเองซึ่งช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถ استخراجเนื้อหาที่ทําด้วยมือจากภาพและแบบฟอร์ม มันเหมาะสําหรับการจัดเก็บข้อมูลดิจิตอลติดตามการตรวจสอบการดูแลสุขภาพและการบริการลูกค้า

ข้อกําหนด

  • Visual Studio 2019 หรือภายหลัง
  • .NET 6.0 หรือเร็วกว่า (หรือ .Net Framework 4.6.2+)
  • Aspose.OCR สําหรับ .NET จาก NuGet
  • ความสามารถพื้นฐาน C#
PM> Install-Package Aspose.OCR

การดําเนินการขั้นตอนขั้นตอน

ขั้นตอน 1: ติดตั้งและตั้งค่า Aspose.OCR 

using Aspose.OCR;

ขั้นตอน 2: การสแกนหรือถ่ายภาพเอกสารที่เขียนด้วยมือ 

OcrInput input = new OcrInput(InputType.SingleImage);
input.Add("handwritten_note.jpg");
input.Add("signed_form.png");

ขั้นตอนที่ 3: การตั้งค่าการยอมรับสําหรับการเขียนด้วยมือ 

RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
settings.Language = Language.English; // Or match handwriting language
settings.DetectAreasMode = DetectAreasMode.HANDWRITING; // Important for handwritten text

ขั้นตอน 4: สารสกัดข้อความที่เขียนด้วยมือ 

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

ขั้นตอน 5: ส่งออกหรือยืนยันเนื้อหาที่ได้รับการยอมรับ 

foreach (RecognitionResult result in results)
{
    Console.WriteLine(result.RecognitionText);
    result.Save("handwritten_output.txt", SaveFormat.Text);
}

ขั้นตอน 6: เพิ่มการจัดการข้อผิดพลาดและการตรวจสอบคู่มือ 

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}");
}

ขั้นตอน 7: การเพิ่มประสิทธิภาพสําหรับรูปแบบการเขียนด้วยมือและคุณภาพ

  • ใช้สแกนความละเอียดสูงเพื่อความแม่นยําที่ดีที่สุด
  • การประมวลผลก่อน (de-skew, เพิ่มความต้านทาน) สําหรับการเขียนมือที่ไม่ดีหรือไม่ดี
  • การทดสอบการเขียนมือตัวอย่างจากผู้ใช้ทั่วไปของคุณ
foreach (string file in Directory.GetFiles("./handwritten_samples", "*.jpg"))
{
    input.Add(file);
}

ขั้นตอน 8: ตัวอย่างที่สมบูรณ์ 

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}");
        }
    }
}

ใช้กรณีและแอปพลิเคชัน

การดูแลสุขภาพและคําสั่ง

การดิจิทัลบันทึกทางการแพทย์ที่เขียนด้วยมือและใบสั่งยาสําหรับการตรวจสอบและค้นหา

การธนาคารและลูกค้า Onboarding

สารสกัดสัญญาและฟิลด์แบบฟอร์มที่เต็มรูปแบบสําหรับการเปิดบัญชีการปฏิบัติตามหรือการประมวลผลเครดิต

การศึกษาและการวิจัย

การดิจิทัลบันทึกการทดสอบหรือเอกสารประวัติศาสตร์สําหรับไฟล์หรือเกรด

ความท้าทายและโซลูชั่นทั่วไป

ความท้าทาย 1: การเขียนมือที่ไม่ซับซ้อนหรือไม่สม่ําเสมอ

โซลูชัน: การกระตุ้นการปฏิบัติที่ดีที่สุดสําหรับการเขียนด้วยตนเอง ภาพก่อนการประมวลผลเพื่อความชัดเจน

ปัญหา 2: ความละเอียดต่ําหรือการสแกนเสียง

โซลูชัน: การสแกนที่ 300 DPI+ และเลื่อนภาพก่อนการประมวลผล

ความท้าทาย 3: เนื้อหาที่พิมพ์และเขียนด้วยมือผสม

โซลูชัน: ใช้ DetectAreasMode.AUTO หรือทดสอบทั้งสองโหมดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการสกัด

การพิจารณาประสิทธิภาพ

  • ใช้คุณภาพดีสแกนสะอาด
  • กระบวนการแบทช์สําหรับสกรู
  • ได้รับการรับรองโดยการตรวจสอบของมนุษย์เมื่อเป็นไปได้

แนวทางที่ดีที่สุด

  • ตรวจสอบผลลัพธ์ด้วยการตรวจสอบจุดแบบคู่มือ
  • Tune DetectAreasMode สําหรับประเภทเอกสารทั่วไปของคุณ
  • การรักษาความปลอดภัยข้อมูลที่ไวต่อการเขียนด้วยมือ
  • ปรับปรุง Aspose.OCR โดยปกติสําหรับผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

การ์ตูนขั้นสูง

ฉาก 1: การส่งออกไปยังข้อมูลโครงสร้าง 

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

สภาพแวดล้อม 2: กระบวนการผสมแบบฟอร์ม 

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

ข้อสรุป

Aspose.OCR สําหรับ .NET ช่วยให้การสกัดที่แข็งแกร่งของข้อความที่เขียนด้วยตนเองการลงนามและการบันทึกช่วยให้คุณดิจิทัลการตรวจสอบและการอัตโนมัติของกระบวนการทํางานด้วยความมั่นใจ

สําหรับคุณสมบัติการยอมรับการเขียนด้วยมือล่าสุดดู Aspose.OCR สําหรับการอ้างอิง API .NET .

 แบบไทย