L’automazione degli audit delle parole chiave per gli archivi d’immagine assicura che i tuoi dati visivi siano coerentemente etichettati e facilmente scoperti. Aspose.OCR per .NET, puoi leggere il testo incorporato/visibile dalle immagini e validerlo contro un elenco controllato di parole principali - poi segnalare ciò che manca.

Esempio completo

Prerequisiti

  • .NET 8 (o .NET 6+) SDK installato.
  • NuGet accesso per installare Aspose.OCR.
  • Una cartella di immagini per l’audit (ad esempio, C:\Path\To\ImageArchive).
  • (Opzionale) Un file di licenza Aspose se si prevede di superare i limiti di valutazione.

Creare il progetto e aggiungere pacchetti

dotnet new console -n ImageArchiveKeywordAudit -f net8.0
cd ImageArchiveKeywordAudit
dotnet add package Aspose.OCR

Passo 1 - Preparare la tua lista di parole chiave

Decide le parole chiave canoniche che le tue immagini dovrebbero contenere. nel gist, le password sono hardcoded per semplicità:

// Exact shape used in the gist
List<string> keywords = new List<string>
{
    "mountains", "beaches", "forests", "landscape"
};

** Tipo (opzionale): ** Conservare le parole chiave in keywords.txt (una per linea) e caricare in List<string> a tempo indeterminato per evitare le riproduzioni.

Passo 2 – Initializzare Aspose.OCR e Scanare l’archivio

Corrisponde al gesto: crea un motore OCR, elenca le immagini, ogni file oCR e verifica la presenza di parole chiave.

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;
        }
    }
}

Passo 3 – Estendere l’audit (opzionale ma raccomandato)

Si può migliorare la segnalazione e il filtraggio mantenendo lo stesso nucleo OCR.

3.a Tipi di immagini multipli di filtro

// 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 Scopri quali parole chiave corrispondono / mancano

// 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 Scrivere un rapporto 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)}\"");
}

Passo 4 – Eseguire PowerShell o Batch

Creare un semplice 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"

Opzionale: Se si modifica il programma per accettare argomenti, eseguire come:ImageArchiveKeywordAudit.exe "C:\Images" "C:\keywords.txt"

Passo 5 – Programma di revisioni ripetute (Windows Task Scheduler)

Utilizzo schtasks A partire dalle ore 2 del mattino:

schtasks /Create /TN "ImageKeywordAudit" /TR "\"C:\Path\To\ImageArchiveKeywordAudit\bin\Release\net8.0\ImageArchiveKeywordAudit.exe\"" /SC DAILY /ST 02:00

Scrivi una recensione per inserire il comando in un .cmd che reindirizza stdout/stderr:ImageArchiveKeywordAudit.exe >> C:\Path\To\Logs\audit-%DATE%.log 2>&1

Migliori pratiche

  • Mantenere una fonte canonica di parole chiave. Salva la tua lista in Git o in un CMDB; revisione trimestrale.
  • Normalizza il testo OCR. Trim white space, unify hyphens e Unicode look-alikes prima di corrispondere.
  • Tune performance. Batch per cartelle; aggiungere parallelismo solo dopo la misurazione I/O e CPU.
  • Qualità in, qualità fuori. Le scansioni pulite (desk/denoise) migliorano notevolmente i tassi di match.
  • Audit scope. Considerare separati set di parole chiave per collezione (ad esempio, “landescape”, “prodotto” e “formulari”).
  • Traceability. Mantenere i rapporti CSV con timestamps per cambiare storia e diffondere rapidamente.

Troubleshooting

  • Produzione OCR vuota: Verifica l’orientamento e il contrasto dell’immagine; prova un altro formato (*.png, *.tif).
  • Negative false: Aggiungi varianti o sinonimi plurali/grandi alla tua lista (ad esempio, “beach”, “bache”).
  • Problemi di trasmissione: Limitare i corsi concorrenti; evitare di scansionare le azioni di rete su collegamenti lenti.

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