סריקות גרועות, צילומי טלפון, פקסים, וצלמות מסך מדכאות לעתים קרובות להביס את OCR. החדשות הטובות: העבודה המוקדמת קטנה הולכת דרך ארוכה. מדריך זה נותן לך שלבים מעשיים, מתקדמים (התואמים עם השטיח בסופו של דבר) כדי לנקות את התמונות **לפני **OCR ולתת Tune את מנוע ה-OCR עבור תוצאות טובות באופן משמעותי.
דוגמה מלאה
דרישות
- תגית: .NET 6+ SDK
- נוגט :
Aspose.OCR
- (אופציונלי )
Aspose.Total.lic
אם אתם מתכננים לעבור את גבולות ההערכה
יצירת אפליקציה לקונסולה ולהוסיף את החבילה:
dotnet new console -n OCRImprovementExample -f net8.0
cd OCRImprovementExample
dotnet add package Aspose.OCR
שלב 1 - תמונה באיכות נמוכה
**מטרה: ** להפחית את הצליל, לנורמלי את ההתנגדות / האור, ו (אופציונלי) עלייה או גידול לפני OCR.
1.1 להעלות את התמונה
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 הסרת רעש (סרטן בינוני)
השתמש בסרטן ממוצע כדי לחתוך את הצליל של מלח ופפר ו JPEG אובייקטים.
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
};
- מתי לשנות את המצב: *
- אם אתה עדיין רואה זרמים, לעלות
MedianFilterSize
עד * 5 * . - אם תווים קטנים נעלמים, נופל בחזרה ל 3 או לכבות אותו.
1.3 נורמליזציה של ניגוד / בהירות
להפוך את הטקסט מופיע מאחורי הקלעים.
var contrastOptions = new ContrastOptions
{
// Positive values increase contrast/brightness; negatives decrease
ContrastAdjustment = 20, // try 10..30
BrightnessAdjustment = 10 // try -10..+15 based on exposure
};
- כללים של טום: *
- מוגזם (לשטוף): מפחית את הבהירות (דוגמה, -10) ולשמור על התנגדות מתונה.
- ** חוסר חשיפה (חושך מדי): ** להגדיל את האור (לדוגמה, +10) ואת ההתנגדות (כגון, +20*).
1.4 בניית צינור עיבוד ותהליך מוקדם
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 (אופציונלי) Upscale טקסט קטן
אם הטקסט הוא קטן מאוד (גובה <10px), upscale לפני OCR באמצעות ניסוי איכותי.
// 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 (אופציונלי) גידול אזור אינטרס (ROI)
אם אתה צריך רק חלק אחד (לדוגמה, כותרת, כל החשבוניות), צמחים כדי להפחית את התכווצויות וטעויות.
// 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 (אופציונלי) בינאריזציה מהירה (DIY)
אם צבעים רקע הם מורכבים, להפוך ל- grayscale ו- threshold. (שימוש זה ** רק אם** OCR שלך מבנה חסר אפשרות בינאריזציה מוקדשת; זה פשוט ירידה.)
// 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;
שלב 2 – הגדרת הגדרות OCR (אופציונלי, אם זמין בבניין שלך)
כמה Aspose.OCR מבנים להציג הגדרות ברמת המנוע.אם החבילה שלך יש אותם, הגדרת ** שפה** ו ** הפריסה של דף** אינדיקטורים כדי לסייע בקטגוריה וזיהוי.
// 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;
- מתי להגדיר: *
- שפות מעורבבות: * החלפת לשפה המתאימה או למצב רב-שפה.
- בלוקי טקסט דן: *
PageSegmentationMode.Auto
או * מסמך * מצב.
- בלוקי טקסט דן: *
- צורות/טבלאות: מעדיפים מסמך סימולציה; גידול לאזור בכל עת אפשרי.
שלב 3 – Run OCR & Evaluate
זוהי הזרם המדויק ** מהשטיח: מראש → זיהוי → הדפסה.
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);
}
}
}
}
** טקסט ייצוא:** לכתוב לקובץ לבדיקה:
File.WriteAllText("recognized.txt", recognizedText);
סימפטום → תיקון (Cheat-Sheet עם אפשרויות API)
Symptom | מה לנסות | כיצד להגדיר (קוד) |
---|---|---|
* צליל מרהיב / ארכיטקטורים JPEG** | מסנן בינוני (3 → 5) | new FilterOptions { MedianFilter = true, MedianFilterSize = 3 } |
* כל החושך * | להגדיל את הבהירות (+5..+15) ואת ההתנגדות (+10.. +25) | new ContrastOptions { BrightnessAdjustment = 10, ContrastAdjustment = 20 } |
* לשטוף את המים * | ירידה בהירות (-5..-15), ניגוד מתון | BrightnessAdjustment = -10, ContrastAdjustment = 10..20 |
* טקסט קטן מאוד * | גודל × 1.25–× 1.75 ואז OCR | image = Upscale(image, 1.5); |
* רקע רעש / צבע צליל * | DIY בינאריזציה או Crop ROI | var bin = ToBinary(image, 185); או image = image.Clone(roi, ...) |
* סריקה מופרזת * | דסק (אם מופיע) או סריקה מחדש | (אם המבנה שלך מופיע באפשרות Deskew, הפעל את זה; אחרת crop & rescan) |
* שפות מעורבות * | הגדרת שפה OCR(s) באופן מפורש | (אם זמינים ) ocrEngine.Settings.Language = RecognitionLanguages.English; |
* תוכן טבלה * | צמחים לאזור השולחן לפני OCR | image.Clone(roi, image.PixelFormat) |
אם נכס אינו זמין בחבילה שלך, להסתמך על טכניקות עיבוד תמונה מראש לעיל – הם API-יציב ויעיל.
שיטות טובות
- לשבור בשלבים קטנים. לשנות פרמטרים בבת אחת (לדוגמה,
MedianFilterSize
3 → 5) ולהשוות את היציאות. - עדיף ROI. קרופינג לתוך האזור הרלוונטי בלבד לעתים רחוקות פוגע בכל מסנן.
- ימנע מעובד מוגזם. יתר על המידה של בלור/אופסקלינג יכול להרוס צורות גליף.
- בייסלים אוטומטיים. שמור קבוצה קטנה של תמונות מטומטמות ומפעיל אותן ב- CI כדי לזהות regressions.
- שמור מתווכים. שמור תמונות מעובדות ל-
./debug/
קובץ במהלך טונינג.