Chuyển đổi ảnh sang văn bản
Làm thế nào để cải thiện độ chính xác OCR trên hình ảnh chất lượng thấp với Aspose.OCR

Làm thế nào để cải thiện độ chính xác OCR trên hình ảnh chất lượng thấp với Aspose.OCR

Nhiều hình ảnh quan trọng về doanh nghiệp có chất lượng thấp - quét lướt, ảnh điện thoại thông minh, hồ sơ được vẽ, hoặc fax âm thanh. những thách thức này làm giảm độ chính xác của OCR. Aspose.OCR cho .NET cung cấp các công cụ tích hợp và thực hành tốt nhất để lấy ra văn bản tốt hơn có thể từ thậm chí là những bức ảnh khó khăn.

Vấn đề thế giới thực

Khi quét là mờ, tối, tương phản thấp, hoặc có tiếng ồn nền, tiêu chuẩn OCR có thể bỏ lỡ các từ hoặc nhận dạng sai các ký tự.

Giải pháp Overview

Bằng cách áp dụng các thiết lập Preprocessing (deskew, denoise, contrast adjustment) và tuning Aspose.OCR, bạn có thể cải thiện đáng kể việc khai thác văn bản – ngay cả từ hình ảnh phụ.

Nguyên tắc

  • Visual Studio 2019 hoặc hơn
  • .NET 6.0 hoặc mới hơn (hoặc .Net Framework 4.6.2+)
  • Aspose.OCR cho .NET từ NuGet
  • Kỹ năng C# cơ bản
PM> Install-Package Aspose.OCR

Chế độ thực hiện từng bước

Bước 1: Cài đặt và cấu hình Aspose.OCR 

using Aspose.OCR;

Bước 2: Kiểm tra chất lượng hình ảnh

Kiểm tra cho:

  • Blurriness
  • Skew / xoay
  • Âm thanh nền
  • Contrast thấp
  • Ánh sáng / bóng tối

Bước 3: Ứng dụng hình ảnh Preprocessing và Enhancement

Aspose.OCR có các bộ lọc để phủ nhận, trượt, nhị phân hóa, tương phản, và nhiều hơn nữa:

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

Bước 4: Thực hiện cài đặt nhận dạng cho hình ảnh khó

Bạn có thể đạt được kết quả tốt hơn bằng cách tuning:

  • Language tài sản (chọn trận đấu gần nhất)
  • DetectAreasMode (Tự động vs. hình ảnh)
settings.Language = Language.English;
settings.DetectAreasMode = DetectAreasMode.PHOTO; // If image is a photo

Bước 5: Xóa văn bản và xác nhận 

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);
}

Bước 6: Iterate và kiểm tra với các cài đặt khác nhau

Hãy thử một số kết hợp của bộ lọc và cài đặt xử lý trước, sau đó xem xét kết quả cho độ chính xác tốt nhất.

Bước 7: Tự động Preprocessing cho công việc lớn

Xử lý tất cả các hình ảnh trong một thư mục với cài đặt tối ưu:

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

Bước 8: Chọn ví dụ đầy đủ 

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}");
        }
    }
}

Sử dụng trường hợp và ứng dụng

Tính toán nhận và fax

Thu thập dữ liệu từ các tài khoản và hóa đơn bị hỏng, fax hoặc sụp đổ.

Tự động hóa tài khoản trả tiền với quét kém

Giảm tái chế và tăng tốc xử lý AP ngay cả từ các nguồn xấu.

Trang chủ Legacy Paperwork

Lưu văn bản có thể sử dụng từ các tập tin cũ, bị phá hủy và ghi chú bằng tay.

Những thách thức và giải pháp chung

Thách thức 1: Những hình ảnh không thể đọc được

** Giải pháp:** Yêu cầu giải cứu hoặc sử dụng các công cụ nâng cao khi cần thiết.

Thách thức 2: Batch Processing Bottlenecks

** Giải pháp:** Tự động xử lý trước và lên lịch công việc ngoài giờ.

Thách thức 3: Inputs cực kỳ biến đổi

** Giải pháp:** Lưu trữ cài đặt tốt nhất theo loại tài liệu; xác nhận thường xuyên.

Các tính toán hiệu suất

  • Preprocessing thêm thời gian CPU nhưng có thể tăng gấp đôi độ chính xác OCR
  • Kiểm tra kích thước batch cho phần cứng của bạn
  • Thiết lập các đối tượng OCR sau khi chạy

Thực hành tốt nhất

  • Lưu hình ảnh ban đầu cho kiểm toán
  • Chứng nhận sản xuất trước khi tích hợp
  • Sử dụng kiểm soát chất lượng cho các dòng công việc quan trọng
  • Cập nhật Aspose.OCR thường xuyên cho cải tiến

kịch bản tiên tiến

Kịch bản 1: Preprocessing with External Tools (tùy chọn)

Cải thiện hình ảnh với một công cụ như ImageMagick hoặc OpenCV trước OCR cho các trường hợp cực đoan.

Kịch bản 2: Bộ lọc tùy chỉnh theo loại tài liệu

Lưu trữ và sử dụng lại các cài đặt theo nguồn hoặc dòng công việc để có độ chính xác tối đa.

Kết luận

Với quá trình xử lý và cài đặt thích hợp, Aspose.OCR cho .NET có thể tiết kiệm dữ liệu có giá trị ngay cả từ hình ảnh chất lượng kém, nâng cao tự động hóa và tuân thủ.

Đối với các mẹo tiên tiến và các bộ lọc mới nhất, hãy kiểm tra Aspose.OCR cho .NET API Reference .

 Tiếng Việt