Automatizace auditů klíčových slov pro archivy snímků zajišťuje, že vaše vizuální údaje jsou konzistentně označeny a snadno nalezitelné. Aspose.OCR pro .NET, můžete číst vestavěný/viditelný text z obrázků a ověřit ho proti kontrolovanému seznamu klíšťat – pak hlásit, co chybí.
Kompletní příklad
Předpoklady
- .NET 8 (nebo .NET 6+) SDK je nainstalován.
- NuGet přístup k instalaci
Aspose.OCR
. - Soubor snímků k auditu (např.
C:\Path\To\ImageArchive
).a). - (Opcionální) Licenční soubor ASPOSE, pokud plánujete překročit hodnotící limity.
Vytvořte projekt a přidejte balíčky
dotnet new console -n ImageArchiveKeywordAudit -f net8.0
cd ImageArchiveKeywordAudit
dotnet add package Aspose.OCR
Krok 1 - Připravte si seznam klíčových slov
Rozhodněte se, jaké kanonické klíčové slovo by vaše obrázky měly obsahovat.V gist jsou klímy hardcodovány pro jednoduchost:
// Exact shape used in the gist
List<string> keywords = new List<string>
{
"mountains", "beaches", "forests", "landscape"
};
Tip (volitelné): Uložte klíčová slova v keywords.txt
(jeden po řádku) a naložte je do List<string>
v praxi, aby se zabránilo shromažďování
Krok 2 – Inicializujte Aspose.OCR a skenujte archiv
Připojte se ke stažení: vytvořte motor OCR, seznamte obrázky, každý soubor oCR a zkontrolujte přítomnost klíčových slov.
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($"Image: {imagePath} - Contains Keywords: {containsKeywords}");
}
}
}
// Method to audit extracted text against a list of keywords (as in gist)
static bool AuditText(string text, List<string> keywords)
{
foreach (string keyword in keywords)
{
if (text.Contains(keyword, StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
{
return true;
}
}
return false;
}
}
}
Krok 3 – Prodloužení auditu (volitelné, ale doporučené)
Můžete zlepšit reportování a filtrování při zachování stejného jádra OCR.
3.a Filter více typů obrázků
// Replace the single GetFiles with this multi-pattern approach
string[] patterns = new[] { "*.jpg", "*.jpeg", "*.png", "*.tif", "*.tiff", "*.bmp" };
var imageFiles = new List<string>();
foreach (var pattern in patterns)
imageFiles.AddRange(Directory.GetFiles(imageDirectory, pattern, SearchOption.TopDirectoryOnly));
3.b Zjistěte, které klíčové slovo odpovídá / chybí
// After OCR:
var matched = new List<string>();
var missing = new List<string>();
foreach (var k in keywords)
(extractedText.IndexOf(k, StringComparison.OrdinalIgnoreCase) >= 0 ? matched : missing).Add(k);
Console.WriteLine($"Image: {Path.GetFileName(imagePath)} | Matched: [{string.Join(", ", matched)}] | Missing: [{string.Join(", ", missing)}]");
3.c Napište zprávu o 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)}\"");
}
Krok 4 – běh z PowerShell nebo Batch
Vytvořte jednoduchý PowerShell Runner 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"
Opční: Pokud program změníte, abyste přijali argumenty, spustíte ho tak, že:ImageArchiveKeywordAudit.exe "C:\Images" "C:\keywords.txt"
Krok 5 – Schéma opakující se audity (Windows Task Scheduler)
Použití schtasks
Začínáme denně v 2h:
schtasks /Create /TN "ImageKeywordAudit" /TR "\"C:\Path\To\ImageArchiveKeywordAudit\bin\Release\net8.0\ImageArchiveKeywordAudit.exe\"" /SC DAILY /ST 02:00
Přihlašovací výstup k souboru zapnutím příkazu v .cmd
Přesměrování stdout/stderr:ImageArchiveKeywordAudit.exe >> C:\Path\To\Logs\audit-%DATE%.log 2>&1
Nejlepší postupy
- Udržujte kanonický zdroj klíčových slov. Uložte svůj seznam v Git nebo CMDB; čtvrtletně zkontrolujte.
- Normalizujte text OCR. Trim whitespace, unify hyphens a Unicode look-alikes před vyhovováním.
- Tune výkon. Batch po složkách; přidejte paralelitu pouze po měření I/O a CPU.
- ** Kvalita v, kvalita ven.** Čisté skenování (deskew/denoise) výrazně zlepšuje míry zápasů.
- Audit scope. Zvažte oddělené klíčové slovo sety na sbírku (např. „landscape“, „produkt“ a „formy“).
- Sledovatelnost. Udržujte zprávy CSV s časovými štítky pro změnu historie a rychlé rozptýlení.
Troubleshooting
- Prázdný výsledek OCR: Zkontrolujte orientaci obrazu a kontrast; zkuste jiný formát (
*.png
,*.tif
).a). - False negatives: Přidejte do seznamu plural / hlasové varianty nebo synonyma (např. „beach“, „biaches“).
- ** Problémy s průchodem:** Omezit souběžné běhy; vyhnout se skenování síťových akcií přes pomalé odkazy.