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如何在使用 Aspose.OCR 的图像中识别手写文本

如何在使用 Aspose.OCR 的图像中识别手写文本

手写笔记、表格输入和签名在商业、医疗保健和教育方面到处都是。手稿翻译是缓慢、不一致的,是数字化的瓶子标志. .NET 的 ASPOSE.OCR 支持从图像和扫描中直接识别书面文本 - 自动登录、审计和工作流集成。

现实世界问题

关于纸质表格、处方、合同和笔记本的关键信息往往只存在于手写的形式。 通过手输入这些数据是无聊的、有错误的,而且在规模上是昂贵的。

解决方案概述

Aspose.OCR for .NET 提供手写识别功能,允许开发人员从图像和表格中提取手稿内容,适合数字存档、审计轨道、医疗保健和客户登机。

原則

  • Visual Studio 2019 或以后
  • .NET 6.0 或更高版本(或 .Net Framework 4.6.2+)
  • Aspose.OCR 为 .NET 从 NuGet
  • 基本的C#技能
PM> Install-Package Aspose.OCR

步骤实施

步骤 1: 安装和设置 Aspose.OCR 

using Aspose.OCR;

步骤2:扫描或拍摄手写文件 

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

步骤3:设置识别为手写 

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

步骤4:提取手写文本 

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

步骤5:出口或验证认可内容 

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

步骤6:添加错误处理和手动评论 

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}");
}

步骤7:优化手写风格和质量

  • 使用高分辨率扫描,以获得最佳准确性
  • 提前处理(de-skew,增强对比)为弱或无情的手写
  • 测试您的典型用户的样本手稿
foreach (string file in Directory.GetFiles("./handwritten_samples", "*.jpg"))
{
    input.Add(file);
}

步骤8:完整的例子 

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}");
        }
    }
}

使用案例和应用程序

医疗保健和处方

数字化手写的医学记录和检查和搜索的处方。

银行和客户登机

提取签名和填写表格字段,以打开帐户,遵守,或贷款处理。

教育与研究

数字化手写的笔记,测试,或历史文件的档案或等级。

共同挑战与解决方案

挑战1:不一致的手写

** 解决方案:** 鼓励手写的最佳做法;预处理图像为清晰度。

挑战2:低分辨率或噪音扫描

** 解決方案:** 在 300 DPI+ 上檢查並在處理前解除圖像。

挑战3:混合印刷和手写内容

** 解决方案:** 使用 DetectAreasMode.AUTO 或测试两种模式以优化提取。

绩效考虑

  • 使用优质、清洁的扫描
  • 尺寸的Batch过程
  • 在可能的情况下通过人类审查进行验证

最佳实践

  • 通过手动点检查验证输出
  • Tune DetectAreasMode 为您的典型文档类型
  • 安全敏感手写数据
  • 定期更新 Aspose.OCR 以获得最佳结果

先进的场景

场景1:向结构化数据出口 

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

场景2:混合格式的包装过程 

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

结论

Aspose.OCR for .NET 可强大的手写文本、签名和笔记提取,可帮助您自信地数字化、审计和自动化工作流。

对于最新手写识别功能,请参见 ASPOSE.OCR 为 .NET API 参考 .

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