Les mauvaises scans, les photos téléphoniques, des faxes et les captures d’écran comprimées perdent souvent l’OCR. La bonne nouvelle: un peu de pré-processage va un long chemin. Ce guide vous donne des étapes pratiques, rationnables (alignés avec le gêne à la fin) pour nettoyer les images avant OCR et pour tune le moteur de la OCR pour des résultats significativement meilleurs.
Exemple complet
Principaux
- .NET 8 (ou .Net 6+) SDK
- Nouveau :
Aspose.OCR
- (d’une option)
Aspose.Total.lic
Si vous prévoyez de dépasser les limites d’évaluation
Créez une application de console et ajoutez le package :
dotnet new console -n OCRImprovementExample -f net8.0
cd OCRImprovementExample
dotnet add package Aspose.OCR
Étape 1 - Pré-procession d’images de faible qualité
** Objectif: ** Réduire le bruit, normaliser le contraste / la luminosité et (optionnellement) augmenter ou cultiver avant l’OCR.
1.1 Télécharger l’image
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 Supprimer le bruit (filtre moyen)
Utilisez un filtre ** moyen** pour supprimer le bruit de sel et de pépine et les objets JPEG.
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
};
- Quand changer : *
- Si vous voyez encore des miroirs, élevez
MedianFilterSize
à * 5 *. - Si les caractères minces disparaissent, descendez à 3 ou éteignez-les.
1.3 Normaliser le contraste / luminosité
Faites le texte sortir de l’arrière-plan.
var contrastOptions = new ContrastOptions
{
// Positive values increase contrast/brightness; negatives decrease
ContrastAdjustment = 20, // try 10..30
BrightnessAdjustment = 10 // try -10..+15 based on exposure
};
- Les règles du thumb :*
- Overexposé (pouché): réduit la luminosité (par exemple, -10) et maintient le contraste modéré.
- ** Underexposé (trop sombre):** augmenter la luminosité (par exemple, +10) et le contraste (p. ex., ** +20**).
1.4 Construction de pipeline de traitement et pré-procession
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 (Optionnel) Télécharger un texte minuscule
Si le texte est très petit (<10px hauteur), écrasez avant OCR en utilisant un recyclage de haute qualité.
// 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 (Optionnelle) Cultiver une région d’intérêt (ROI)
Si vous n’avez besoin que d’une portion (par exemple, le titre, les montants de facture), la culture pour réduire la coquille et l’erreur.
// 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 (Optionnelle) Binarisation rapide (DIY)
Si les couleurs d’arrière-plan sont complexes, convertis à la graisse et le seuil. (Utilisez ce ** uniquement si** votre OCR construit manque une option de binarisation dédiée; c’est un simple recul.)
// 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;
Étape 2 — Configurer les paramètres OCR (optional, si disponible dans votre bâtiment)
Certains bâtiments Aspose.OCR exposent les paramètres au niveau du moteur. Si votre paquet les a, définissez ** langue** et ** layout de page** des indices pour aider la segmentation et la reconnaissance.
// 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;
- Quand faire : *
- ** Langues mélangées:** Changer vers la langue appropriée ou le mode multi-langue.
- Les blocs de texte :**
PageSegmentationMode.Auto
Ou le mode « Documents ».
- Les blocs de texte :**
- Formes/tables: préférez la segmentation Document; récolte à la région quand c’est possible.
Étape 3 – Exécuter l’OCR et évaluer
Ceci est le flux exact de l’aiguille: pré-procession → reconnaître → imprimer.
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);
}
}
}
}
Texte d’exportation: écrivez à un fichier pour l’inspection:
File.WriteAllText("recognized.txt", recognizedText);
Symptôme → Fix (Cheat-Sheet avec les options API)
Symptom | Que faire essayer | Comment définir (code) |
---|---|---|
* Le bruit de l’écran / les objets JPEG** | Le filtre moyen (3 à 5) | new FilterOptions { MedianFilter = true, MedianFilterSize = 3 } |
« Toos sombres » | Augmentez la luminosité (+5..+15) et le contraste (+10.. +25) | new ContrastOptions { BrightnessAdjustment = 10, ContrastAdjustment = 20 } |
* Laissez-vous laver* | Réduction de la luminosité (-5..-15), contraste modérée | BrightnessAdjustment = -10, ContrastAdjustment = 10..20 |
* Très petit texte * | L’échelle est de 1,25 à 1,75 Puis OCR | image = Upscale(image, 1.5); |
Bouchon / bruit de couleur | DIY Binarisation ou Crop ROI | var bin = ToBinary(image, 185); ou image = image.Clone(roi, ...) |
* L’écran éteint* | Deskew (si exposé) ou re-scan stricter | (Si votre bâtiment expose une option Deskew, activez-la; autre crop & rescan) |
* Les langues mixtes * | Définir explicitement le langage (s) de l’OCR | (en cas de disponibilité) ocrEngine.Settings.Language = RecognitionLanguages.English; |
* Contenu de tableau * | Plante à la région de table avant l’OCR | image.Clone(roi, image.PixelFormat) |
Tous les bâtiments ne présentent pas les mêmes paramètres de moteur**. Si une propriété n’est pas disponible dans votre paquet, reliez-vous aux techniques de pré-traitement d’image** ci-dessus – elles sont API stables et efficaces.
Migliori pratiche
- Tweak en petits pas. Changer un paramètre à la fois (par exemple,
MedianFilterSize
3 → 5) et comparer les sorties. - ** Préférez le ROI.** Cropping à la seule zone pertinente frappe souvent n’importe quel filtre.
- ** Évitez le sur-traitement.** Trop de blur/upcaling peut détruire les formes de glyphes.
- Baselines automatiques. Gardez un petit ensemble d’images dorés et faites-les en CI pour détecter les regressions.
- Enregistrer les intermédiaires. Enregistrez des images prépracées à un
./debug/
Mise en scène pendant le tuning.