Schlechte Scans, Telefon-Shots, Fax- und komprimierte Screenshots besiegen oft OCR. Die gute Nachricht: eine kleine Vorverarbeitung geht einen langen Weg. Dieser Leitfaden gibt Ihnen praktische, laufbare Schritte (auf dem Ende mit dem Gerät abgestimmt) um Bilder zu reinigen **vor **OCR und zu tune den OCC-Motor für signifikant bessere Ergebnisse.
Vollständiges Beispiel
Voraussetzung
- .NET 8 (oder .Net 6+) SDK
- Neugier :
Aspose.OCR
- (für die Option)
Aspose.Total.lic
wenn Sie die Bewertungsgrenze überschreiten möchten
Erstellen Sie eine Konsole-App und fügen Sie das Paket hinzu:
dotnet new console -n OCRImprovementExample -f net8.0
cd OCRImprovementExample
dotnet add package Aspose.OCR
Schritt 1 - Vorverarbeitung niedriger Bildqualität
**Ziel: ** Reduzieren Sie den Lärm, normalisieren sie den Kontrast/Lichtigkeit und (optional) erhöhen Sie oder wachsen Sie vor OCR.
1.1 Laden Sie das Bild
using System;
using System.Drawing;
using System.IO;
// Step 1: Load the low-quality image
string imagePath = "low_quality_image.png";
if (!File.Exists(imagePath))
throw new FileNotFoundException(imagePath);
Bitmap image = (Bitmap)Image.FromFile(imagePath);
// Optional: quick sanity check
Console.WriteLine($"Loaded {imagePath} ({image.Width}x{image.Height}px)");
1.2 Entfernen von Lärm (Mittelfilter)
Verwenden Sie einen Medianfilter, um das Geräusch von Salz und Papier und JPEG-Artifakten zu unterdrücken.
using Aspose.Ocr.ImageProcessing;
// Median filter: try odd sizes 3, 5 (larger = stronger, but may blur small text)
var filterOptions = new FilterOptions
{
MedianFilter = true,
MedianFilterSize = 3
};
- Wann ändern Sie sich: *
- Wenn Sie noch Spiegel sehen, erhöhen Sie
MedianFilterSize
zu * 5 *. - Wenn kleine Zeichen verschwinden, fallen Sie zurück auf 3 oder deaktivieren Sie es.
1.3 Normalisieren Sie den Kontrast / Licht
Stellen Sie den Text aus dem Hintergrund heraus.
var contrastOptions = new ContrastOptions
{
// Positive values increase contrast/brightness; negatives decrease
ContrastAdjustment = 20, // try 10..30
BrightnessAdjustment = 10 // try -10..+15 based on exposure
};
- Regeln des Thumb: *
- ** Überschwemmt (waschen):** reduziert die Helligkeit (z. B. -10) und hält den Kontrast mäßig.
- ** Underexponiert (zu dunkel):** erhöht die Beleuchtung (z. B. +10) und den Kontrast (zum Beispiel ** +20**).
1.4 Konstruktion von Verarbeitungsleitungen & Vorverarbeitung
var processingOptions = new ImageProcessingOptions();
processingOptions.Filters.Add(filterOptions);
processingOptions.Contrast = contrastOptions;
// (Optional) more options can be added here if your build exposes them
// e.g., processingOptions.Sharpen = new SharpenOptions { Strength = 1 };
using (var ocrEngine = new Aspose.Ocr.Api.OcrEngine())
{
Bitmap preprocessed = ocrEngine.PreprocessImage(image, processingOptions);
// Keep this for OCR below
image.Dispose();
image = preprocessed;
}
1.5 (Optional) Upscale kleines Text
Wenn der Text ** sehr klein** (<10px Höhe) ist, erhöhen Sie vor OCR mit hochwertigem Resampling.
// 1.5 Optional: upscale 1.5x to help recognition of tiny text
Bitmap Upscale(Bitmap src, double scale)
{
int w = (int)(src.Width * scale);
int h = (int)(src.Height * scale);
var dest = new Bitmap(w, h);
using (var g = Graphics.FromImage(dest))
{
g.InterpolationMode = System.Drawing.Drawing2D.InterpolationMode.HighQualityBicubic;
g.DrawImage(src, 0, 0, w, h);
}
return dest;
}
// Example usage
// image = Upscale(image, 1.5);
1.6 (Optional) Pflanzen in einer Interessregion (ROI)
Wenn Sie nur eine Portion (z. B. Header, Rechnungsvolumen) benötigen, können Sie die Ernte zur Verringerung von Schlamm und Fehler reduzieren.
// Crop a rectangle (x,y,width,height)
Rectangle roi = new Rectangle(0, 0, image.Width, Math.Min(400, image.Height)); // top band
Bitmap cropped = image.Clone(roi, image.PixelFormat);
image.Dispose();
image = cropped;
1.7 (Optional) Schnelle Binarisierung (DIY)
Wenn die Hintergrundfarben komplexer sind, konvertieren Sie sie in grayscale und threshold. (Nutzen Sie dies nur, wenn Ihr OCR-Build fehlt eine dedizierte binary-Option; es ist ein einfacher Fallback.)
// Simple grayscale + global threshold (0..255); try 170..200
Bitmap ToBinary(Bitmap src, byte threshold = 185)
{
var bw = new Bitmap(src.Width, src.Height);
for (int y = 0; y < src.Height; y++)
for (int x = 0; x < src.Width; x++)
{
var c = src.GetPixel(x, y);
byte gray = (byte)(0.299 * c.R + 0.587 * c.G + 0.114 * c.B);
byte v = gray >= threshold ? (byte)255 : (byte)0;
bw.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(v, v, v));
}
return bw;
}
// Example usage
// var bin = ToBinary(image, 190);
// image.Dispose();
// image = bin;
Schritt 2 — Konfigurieren Sie die OCR-Einstellungen (Optional, wenn in Ihrem Bau verfügbar)
Einige Aspose.OCR Builds zeigen Motor-Ebene Einstellungen. Wenn Ihr Paket sie hat, setzen Sie Sprache und Seite-Layout Hinweise, um Segmentation und Anerkennung zu unterstützen.
// Only if your build exposes these settings:
using Aspose.Ocr;
var settingsAvailable = false; // flip true if your API supports it
// Example (may vary by package version):
// ocrEngine.Settings.Language = RecognitionLanguages.English;
// ocrEngine.Settings.PageSegmentationMode = PageSegmentationMode.Auto;
*Wenn zu setzen: *
- Mixed languages: wechseln Sie zum angemessenen Sprache- oder mehrsprachigen Modus.
- Dense Textblöcke:
PageSegmentationMode.Auto
oder Dokument Modus. - **Forms/Tabellen: ** bevorzugt Dokument Segmentation; Pflanzen für die Region, wenn möglich.
Schritt 3 – Run OCR & Evaluate
Dies ist der exakte Fluss aus dem Gehirn: Vorverarbeitung → Erkennen → Drucken.
using System;
using System.Drawing;
using Aspose.Ocr;
using Aspose.Ocr.ImageProcessing;
namespace OCRImprovementExample
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
string imagePath = "low_quality_image.png";
Bitmap image = (Bitmap)Image.FromFile(imagePath);
// Preprocess (median + contrast/brightness)
var filterOptions = new FilterOptions { MedianFilter = true, MedianFilterSize = 3 };
var contrastOptions = new ContrastOptions { ContrastAdjustment = 20, BrightnessAdjustment = 10 };
var processingOptions = new ImageProcessingOptions();
processingOptions.Filters.Add(filterOptions);
processingOptions.Contrast = contrastOptions;
using (Aspose.Ocr.Api.OcrEngine ocrEngine = new Aspose.Ocr.Api.OcrEngine())
{
// Preprocess
Bitmap preprocessedImage = ocrEngine.PreprocessImage(image, processingOptions);
// OCR
string recognizedText = ocrEngine.RecognizeImage(preprocessedImage);
Console.WriteLine("Recognized Text:");
Console.WriteLine(recognizedText);
}
}
}
}
Exportieren Text: Schreiben Sie in eine Datei für die Inspektion:
File.WriteAllText("recognized.txt", recognizedText);
Symptom → Fix (Cheat-Sheet mit API-Optionen)
Symptom | Was zu versuchen | Wie Sie einrichten (Code) |
---|---|---|
** Speckle Lärm / JPEG-Artikel** | Mittlerer Filter (3 → 5) | new FilterOptions { MedianFilter = true, MedianFilterSize = 3 } |
„Too Dark“ | Erhöhen Sie die Beleuchtung (+5..+15) und den Kontrast (+10.. +25) | new ContrastOptions { BrightnessAdjustment = 10, ContrastAdjustment = 20 } |
* abgelaufen* | Verringerung der Beleuchtung (-5..-15), moderate Kontrast | BrightnessAdjustment = -10, ContrastAdjustment = 10..20 |
* sehr geringes Text* | Größe × 1.25–× 1.75 Dann OCR | image = Upscale(image, 1.5); |
Bosy Hintergrund / Farbe Lärm | DIY Binarisierung oder Crop ROI | var bin = ToBinary(image, 185); oder image = image.Clone(roi, ...) |
* Verschlüsselte Scannen* | Deskew (wenn ausgedrückt) oder re-scan straighter | (Wenn Ihr Bau eine Deskew-Option exponiert, aktivieren Sie es; sonst Crop & rescan) |
* Gemischte Sprachen* | OCR Sprache(s) ausdrücklich festlegen | (wenn verfügbar ist) ocrEngine.Settings.Language = RecognitionLanguages.English; |
* Tabelleinhalte* | Pflanzen in der Tabellenregion vor OCR | image.Clone(roi, image.PixelFormat) |
Nicht alle Gebäude zeigen die gleichen Motor-Einstellungen. Wenn eine Eigenschaft nicht in Ihrem Paket verfügbar ist, verlassen Sie sich auf die Image Pre-Processing Techniken oben – sie sind API-stabil und wirksam.
Beste Praktiken
- Schweiß in kleinen Schritten. Ändern Sie einen Parameter zu einem Zeitpunkt (z. B.
MedianFilterSize
3 → 5) und vergleichen Sie die Ausgänge. - Preferer ROI. Kreuzung auf nur das entsprechende Gebiet schlägt oft jedes Filter.
- ** Vermeiden Sie Überverarbeitung.** Zu viel Blur/Upscaling kann Glyphformen zerstören.
- Automatische Baselinen. Halten Sie ein kleines goldenes Set an trickhaften Bildern und laufen Sie sie in CI, um Regressionen zu erkennen.
- Save intermediates. Speichern Sie vorverarbeitete Bilder auf eine
./debug/
Folder während der Tuning.