يضمن تلقائي مراجعات الكلمات الرئيسية لأرشيف الصور أن البيانات المرئية الخاصة بك يتم وضع علامة متسقة وسهلة العثور عليها.مع Aspose.OCR for .NET، يمكنك قراءة النص المدمج/المرئي من الصور وتصديقها ضد قائمة كلمات رئيسية محكومة – ثم إبلاغ ما يفتقر إليه.هذا الدليل يعزز تدفق العمل مع خطوات ملموسة ومستقرة تتوافق مع gist في النهاية، بالإضافة إلى التحسينات الاختيارية للتخطيط والتقرير والصيانة.
نموذج كامل
المتطلبات
- .NET 8 (أو .NET 6+) SDK مثبتة.
- NuGet الوصول إلى تثبيت
Aspose.OCR
. - مجلد من الصور للمراجعة (على سبيل المثال،
C:\Path\To\ImageArchive
). - (اختياري) ملف ترخيص Aspose إذا كنت تخطط لتجاوز حدود التقييم.
إنشاء المشروع وإضافة حزم
dotnet new console -n ImageArchiveKeywordAudit -f net8.0
cd ImageArchiveKeywordAudit
dotnet add package Aspose.OCR
الخطوة 1 - إعداد قائمة الكلمات الرئيسية الخاصة بك
اقرر الكلمات الرئيسية الكانوية التي ينبغي أن تحتوي على صورك.في gist ، يتم ترميز كلمات رئيسية صارمة لسهولة:
// Exact shape used in the gist
List<string> keywords = new List<string>
{
"mountains", "beaches", "forests", "landscape"
};
نصيحة (اختياري): تخزين الكلمات الرئيسية في keywords.txt
(واحد لكل خط) ووضعها في List<string>
في الوقت المناسب لتجنب التكرار.
الخطوة 2 - إطلاق Aspose.OCR ومسح الأرشيف
يطابق الملف: قم بإنشاء محرك OCR، وقم بتصنيف الصور، واختر كل ملف، والتحقق من وجود الكلمات الرئيسية.
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using Aspose.Ocr;
namespace ImageArchiveKeywordAudit
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// Path to the image archive directory (edit to your folder)
string imageDirectory = @"C:\Path\To\ImageArchive";
// Keyword list for auditing (matches the gist approach)
List<string> keywords = new List<string>
{
"mountains", "beaches", "forests", "landscape"
};
// Initialize Aspose.OCR API (license is optional)
// new License().SetLicense("Aspose.Total.lic");
using (AsposeOcr api = new AsposeOcr())
{
// Process each JPG in the directory (same filter style as the gist)
foreach (string imagePath in Directory.GetFiles(imageDirectory, "*.jpg"))
{
// Extract text from the image
string extractedText = api.RecognizeImageFile(imagePath);
// Audit the extracted text against the keyword list
bool containsKeywords = AuditText(extractedText, keywords);
// Output the results
Console.WriteLine($"Image: {imagePath} - Contains Keywords: {containsKeywords}");
}
}
}
// Method to audit extracted text against a list of keywords (as in gist)
static bool AuditText(string text, List<string> keywords)
{
foreach (string keyword in keywords)
{
if (text.Contains(keyword, StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
{
return true;
}
}
return false;
}
}
}
الخطوة 3 - تمديد المراجعة (اختياري ولكن موصى به)
يمكنك تحسين الإبلاغ والتصفية مع الحفاظ على نفس النواة OCR.
3.a الفلتر العديد من أنواع الصورة
// Replace the single GetFiles with this multi-pattern approach
string[] patterns = new[] { "*.jpg", "*.jpeg", "*.png", "*.tif", "*.tiff", "*.bmp" };
var imageFiles = new List<string>();
foreach (var pattern in patterns)
imageFiles.AddRange(Directory.GetFiles(imageDirectory, pattern, SearchOption.TopDirectoryOnly));
3.b التقاط الكلمات الرئيسية التي تتطابق / مفقودة
// After OCR:
var matched = new List<string>();
var missing = new List<string>();
foreach (var k in keywords)
(extractedText.IndexOf(k, StringComparison.OrdinalIgnoreCase) >= 0 ? matched : missing).Add(k);
Console.WriteLine($"Image: {Path.GetFileName(imagePath)} | Matched: [{string.Join(", ", matched)}] | Missing: [{string.Join(", ", missing)}]");
3.c كتابة تقرير CSV
string reportPath = Path.Combine(imageDirectory, "audit-report.csv");
bool writeHeader = !File.Exists(reportPath);
using (var sw = new StreamWriter(reportPath, append: true))
{
if (writeHeader)
sw.WriteLine("Image,ContainsKeywords,Matched,Missing");
sw.WriteLine($"\"{Path.GetFileName(imagePath)}\",{matched.Count > 0},\"{string.Join(";", matched)}\",\"{string.Join(";", missing)}\"");
}
الخطوة 4 - تشغيل PowerShell أو Batch
إنشاء PowerShell Runner بسيط run-audit.ps1
:
# Adjust paths as needed
$solutionRoot = "C:\Path\To\ImageArchiveKeywordAudit"
$imageDir = "C:\Path\To\ImageArchive"
# Build and run
dotnet build "$solutionRoot" -c Release
& "$solutionRoot\bin\Release\net8.0\ImageArchiveKeywordAudit.exe"
اختياري: إذا قمت بتعديل البرنامج لقبول الحجج، قم بتشغيله على النحو التالي:ImageArchiveKeywordAudit.exe "C:\Images" "C:\keywords.txt"
الخطوة 5 – الجدول الزمني للمراجعات المتكررة (جدول أعمال ويندوز)
استخدام schtasks
في الساعة الثانية صباحاً يومياً:
schtasks /Create /TN "ImageKeywordAudit" /TR "\"C:\Path\To\ImageArchiveKeywordAudit\bin\Release\net8.0\ImageArchiveKeywordAudit.exe\"" /SC DAILY /ST 02:00
تسجيل الدخول إلى الملف عن طريق إدراج الأمر في .cmd
إعادة توجيه stdout/stderr:ImageArchiveKeywordAudit.exe >> C:\Path\To\Logs\audit-%DATE%.log 2>&1
أفضل الممارسات
- حافظ على مصدر كلمات مفتاحية قناة. حفظ قائمتك في Git أو CMDB؛ مراجعة ربع يوم.
- تطبيع نص OCR. قم بتحريك الفضاء الأبيض، وتحديد الهايفينات و Unicode look-alikes قبل التوافق.
- الأداء الصغير. التمزق حسب المجلدات؛ إضافة التوازن فقط بعد قياس I/O و CPU.
- الجودة في، الجودة خارج. الفحوصات النظيفة (التخفيف/التشويش) تحسن بشكل ملحوظ معدلات المباراة.
- ** نطاق المراجعة.** تأخذ في الاعتبار مجموعات الكلمات الرئيسية منفصلة لكل مجموعة (على سبيل المثال، “المناظر الطبيعية”، “المنتج” و “النماذج”).
- التتبع. الحفاظ على تقارير CSV مع علامات التوقيت لتغيير التاريخ والتباين السريع.
Troubleshooting
- ** إخراج OCR الفارغ:** التحقق من اتجاه الصورة والتباين؛ جرب تنسيق آخر (
*.png
,*.tif
). - السلبية المزيفة: إضافة متغيرات أو مرادفات متعددة/صوتية إلى قائمتك (على سبيل المثال، “مضيق” أو “المضيقات”).
- مشاكل الدخول: الحد من الإجراءات المتنافسة؛ تجنب فحص أسهم الشبكة عبر الروابط البطيئة.