Konverter Foto ke Teks untuk .NET
Ekstrak teks dari foto yang diambil dengan kamera atau smartphone. Filter pra-pemrosesan canggih memastikan ekstraksi yang akurat dari gambar yang terputar, distorsi, dan berisik tanpa mengorbankan akurasi pengenalan.
OCRize Foto ke Teks untuk .NET
Plug-in OCR .NET dari OCRize membaca teks dari foto yang diambil dengan kamera atau smartphone. Filter pra-pemrosesan canggih dan algoritma deteksi karakter yang kuat menangani gambar yang diputar, terdistorsi, dan berisik, menjaga akurasi OCR yang tinggi. Pemeriksa ejaan bawaan lebih lanjut meningkatkan hasil pengenalan.
Cara Mengubah Foto menjadi Plugin Teks
- Instal paket OCRize dari NuGet atau file yang diunduh secara lokal.
- Set your license keys.
- Muatkan gambar yang discan ke objek
OcrInput. - Buat instance dari mesin pengenalan OCRize.
- Ekstrak teks dari gambar foto.
- Output teks yang dikenali atau simpan ke dalam file.
Dapatkan Plugin Konverter Foto ke Teks untuk .NET
Ambil file assembly yang sesuai dari Rilis atau unduh paket dari NuGet untuk menambahkan OCRize langsung ke ruang kerja Anda.
- Kompatibel dengan Microsoft Windows atau OS yang kompatibel dengan .NET Standard 2.0
- Membutuhkan lingkungan pengembangan seperti Microsoft Visual Studio.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah menspesifikasikan bahasa itu perlu?
Secara default, OCRize dapat secara otomatis mengenali berbagai bahasa berdasarkan alfabet Latin yang diperluas. Namun, memberikan bahasa tertentu dapat secara signifikan meningkatkan akurasi pengenalan. Secara eksplisit tentukan bahasa saat mengenali teks Cyrillic, Cina, dan Hindi.
Apa format file yang didukung?
OCRize mendukung format populer dari pemindai atau kamera, termasuk PDF, JPEG, PNG, dan TIFF. Hasil pengenalan dikembalikan dalam teks biasa, HTML, Microsoft Word, PDF, JSON, dan XML.
Bagaimana cara mencapai hasil terbaik?
Kualitas gambar yang baik penting untuk OCR yang akurat. Gunakan pemindai atau kamera resolusi tinggi. Perpustakaan ini dilengkapi dengan filter canggih untuk secara otomatis meningkatkan kualitas gambar sebelum proses pengenalan.
