Aspose.OCRとAmazon S3の統合により、開発者がクラウドストレージを利用して、光学的性格認識(OCR)の結果を効率的に保存することができます。この組み合わせは、OKRデータの管理を簡素化するだけでなく、スケール性とアクセシビリティを向上させます。

完全例

原則

  • .NET 8 (あるいは.NET 6+) SDK がインストールされています。
  • Amazon S3 へのアクセスが可能な AWS アカウント。
  • バッテリー(例えば、 my-ocr-demo-bucket) お気に入りの地域(下の使用例) ap-south-1).
  • (オプション) 評価を超えて実行したい場合はライセンスファイルを削除します。

ステップ1: .NET のための Aspose.OCR を設定する

新しいコンソールアプリをインストールし、NuGet パッケージを追加します。

# Create project
dotnet new console -n OcrS3Demo -f net8.0
cd OcrS3Demo

# Add Aspose.OCR (CPU) OR Aspose.OCR-GPU (pick exactly one)
dotnet add package Aspose.OCR
# dotnet add package Aspose.OCR-GPU   # if you prefer GPU build

# Add AWS S3 SDK
dotnet add package AWSSDK.S3

アスパウダーは両方 Aspose.OCR (CPU)と Aspose.OCR-GPU パッケージを通じて NuGet; あなたは1つだけ必要です。ASPOSE ドキュメンタリー)

ステップ2: .NET の AWS SDK を設定する

AWS プロフィールを設定し、バケットを作成します(すでに 1 つを持っている場合はスキップします)。

# Configure credentials (creates ~/.aws/credentials and config)
aws configure --profile ocr-s3
# AWS Access Key ID: AKIA****************
# AWS Secret Access Key: ************************
# Default region name: ap-south-1
# Default output format: json

# Create a bucket in that region (bucket name must be globally unique)
aws s3api create-bucket \
  --bucket my-ocr-demo-bucket \
  --region ap-south-1 \
  --create-bucket-configuration LocationConstraint=ap-south-1

このチュートリアルのために推奨される最低限のIAMポリシー(ユーザー/役割に接続する) :

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    { "Effect": "Allow", "Action": ["s3:ListBucket"], "Resource": "arn:aws:s3:::my-ocr-demo-bucket" },
    { "Effect": "Allow", "Action": ["s3:GetObject", "s3:PutObject"], "Resource": "arn:aws:s3:::my-ocr-demo-bucket/*" }
  ]
}

AWS SDK for .NET はデフォルト認証チェーンを使用します。 AWS_PROFILE=ocr-s3 Core S3 パターン(作成、アップロード、ダウンロード)は AWS の公式 .NET 例に文書化されています。AWS ドキュメント)

ステップ3:ASPOSE.OCR APIの導入

基礎を作る Program.cs また、英語を言語および文書の配置検出として設定します(下記のすべてのタイプは現在のAspose.OCR API表面から表示されます。トップページ > aspose.com)

using System;
using System.IO;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon;
using Amazon.S3;
using Amazon.S3.Model;
using Aspose.OCR;

class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        // Optional: load license if you have one
        // new License().SetLicense("Aspose.Total.lic");

        var ocr = new AsposeOcr();

        var settings = new RecognitionSettings
        {
            // pick your language(s); can combine if needed
            Language = Language.Eng,
            DetectAreasMode = DetectAreasMode.DOCUMENT
        };

        // We'll fill in S3 + OCR steps next...
    }
}

キー API は次のとおり使用します:

  • AsposeOcr.RecognizeImage(MemoryStream, RecognitionSettings) 戻ってくるA RecognitionResult.
  • RecognitionResult.RecognitionText / GetJson(bool) / Save(...) 結果を TXT/JSON/PDF/DOCX に輸出してください。トップページ > aspose.com)

ステップ4:画像をS3にアップロードする

ディスクからS3に画像をアップロードできます。 PutObjectAsync(ストリームをアップロードすることもできますが、両方とも AWS SDK によってサポートされています。

// Configure S3 client (uses your AWS_PROFILE locally)
var region = RegionEndpoint.APSouth1; // change if needed
using var s3 = new AmazonS3Client(region);

// Local image you want to OCR:
string localImagePath = @"D:\samples\invoices\invoice-001.png";
string bucket = "my-ocr-demo-bucket";
string objectKey = "input/invoice-001.png";

// Upload the image to S3
await s3.PutObjectAsync(new PutObjectRequest
{
    BucketName = bucket,
    Key = objectKey,
    FilePath = localImagePath,
    ContentType = "image/png",
    // Optional: enable server-side encryption
    // ServerSideEncryptionMethod = ServerSideEncryptionMethod.AES256
});
Console.WriteLine($"Uploaded {objectKey} to s3://{bucket}.");

アップロードパターンのための AWS の .NET S3 の例を参照してください。AWS ドキュメント)

ステップ5:アップロードされた画像でOCRを実行する

S3 オブジェクトをメモリに直接流し、 MemoryStream トップページ > OCR

// Download S3 object and OCR in-memory (no temp files)
var get = await s3.GetObjectAsync(bucket, objectKey);
await using var s3Stream = get.ResponseStream;
using var ms = new MemoryStream();
await s3Stream.CopyToAsync(ms);
ms.Position = 0;

// Run OCR (with settings → structured result)
RecognitionResult result = ocr.RecognizeImage(ms, settings);

// Or: if you just need plain text and defaults
// string textFast = ocr.RecognizeImage(ms);

string recognizedText = result.RecognitionText;
Console.WriteLine("=== OCR TEXT ===");
Console.WriteLine(recognizedText);

The RecognizeImage 積み重ねと RecognitionResult.RecognitionText 現在の API リファレンスの一部です。トップページ > aspose.com)

ステップ6:S3でOCR結果を保存する

シンプルなテキスト、JSON、またはAspose.OCRによって生成されたPDF/DOCXをアップロードできます。

6.a) 単純テキストとして保存

var textKey = "output/invoice-001.txt";
var textBytes = Encoding.UTF8.GetBytes(recognizedText);
await s3.PutObjectAsync(new PutObjectRequest
{
    BucketName = bucket,
    Key = textKey,
    InputStream = new MemoryStream(textBytes),
    ContentType = "text/plain"
});
Console.WriteLine($"Saved OCR text to s3://{bucket}/{textKey}");

6.b)詳細なJSONを保存する

var json = result.GetJson(true); // include additional data
var jsonKey = "output/invoice-001.json";
await s3.PutObjectAsync(new PutObjectRequest
{
    BucketName = bucket,
    Key = jsonKey,
    InputStream = new MemoryStream(Encoding.UTF8.GetBytes(json)),
    ContentType = "application/json"
});
Console.WriteLine($"Saved OCR JSON to s3://{bucket}/{jsonKey}");

6.c) 検索可能なPDF(またはDOCX)を保存し、S3に挿入します。

// Export to PDF in-memory, then upload
using var outPdf = new MemoryStream();
result.Save(outPdf, SaveFormat.Pdf, "Arial", PdfOptimizationMode.Basic);
outPdf.Position = 0;

var pdfKey = "output/invoice-001.pdf";
await s3.PutObjectAsync(new PutObjectRequest
{
    BucketName = bucket,
    Key = pdfKey,
    InputStream = outPdf,
    ContentType = "application/pdf"
});
Console.WriteLine($"Saved OCR PDF to s3://{bucket}/{pdfKey}");

輸出・貯蓄方法(RecognitionResult.Save)およびフォーマット(TXT/PDF/DOCX)は、公式API参照にあります。

オプション: End-to-end Program.cs

ここでは、あなたがダウンロードできるコンパクトなエンド・トン・バージョンです。 Program.cs (ステップ3～6の組み合わせ)

using System;
using System.IO;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon;
using Amazon.S3;
using Amazon.S3.Model;
using Aspose.OCR;

class Program
{
    static async Task Main()
    {
        // new License().SetLicense("Aspose.Total.lic"); // optional

        string bucket = "my-ocr-demo-bucket";
        string regionSystemName = "ap-south-1";
        string localImagePath = @"D:\samples\invoices\invoice-001.png";
        string imageKey = "input/invoice-001.png";

        var ocr = new AsposeOcr();
        var settings = new RecognitionSettings
        {
            Language = Language.Eng,
            DetectAreasMode = DetectAreasMode.DOCUMENT
        };

        using var s3 = new AmazonS3Client(RegionEndpoint.GetBySystemName(regionSystemName));

        // Upload original
        await s3.PutObjectAsync(new PutObjectRequest
        {
            BucketName = bucket,
            Key = imageKey,
            FilePath = localImagePath,
            ContentType = "image/png"
        });

        // Get image as stream
        var get = await s3.GetObjectAsync(bucket, imageKey);
        await using var s3Stream = get.ResponseStream;
        using var ms = new MemoryStream();
        await s3Stream.CopyToAsync(ms);
        ms.Position = 0;

        // OCR
        RecognitionResult result = ocr.RecognizeImage(ms, settings);
        string text = result.RecognitionText;

        // Upload text
        await s3.PutObjectAsync(new PutObjectRequest
        {
            BucketName = bucket,
            Key = "output/invoice-001.txt",
            InputStream = new MemoryStream(Encoding.UTF8.GetBytes(text)),
            ContentType = "text/plain"
        });

        // Upload JSON
        string json = result.GetJson(true);
        await s3.PutObjectAsync(new PutObjectRequest
        {
            BucketName = bucket,
            Key = "output/invoice-001.json",
            InputStream = new MemoryStream(Encoding.UTF8.GetBytes(json)),
            ContentType = "application/json"
        });

        // Upload PDF
        using var outPdf = new MemoryStream();
        result.Save(outPdf, SaveFormat.Pdf, "Arial", PdfOptimizationMode.Basic);
        outPdf.Position = 0;
        await s3.PutObjectAsync(new PutObjectRequest
        {
            BucketName = bucket,
            Key = "output/invoice-001.pdf",
            InputStream = outPdf,
            ContentType = "application/pdf"
        });

        Console.WriteLine("OCR complete and results stored in S3.");
    }
}

ベストプラクティス

Aspose.OCR と AWS S3 を統合すると、データ管理の改善とスケーラリティの向上を含む多くの利点が提供されます。

  • ●セキュリティ*

  • 決してハードコードの秘密を使用しないでください。 aws configure + AWS_PROFILE 地元で、生産におけるIAMの役割を用いる。

  • S3 サーバーサイド暗号化(AES256 または KMS)を結果のオブジェクト、および最小の特権を持つパーバケットポリシー(上記に示されています)。AWS ドキュメント)

  • パフォーマンス

  • GPUパッケージ(Aspose.OCR-GPU) CUDA 容量のハードウェアで OCR を加速するために; 同じコード、より速い実行。ASPOSE ドキュメンタリー)

  • 品質のための事前処理画像(デスク、否定)を使用する RecognitionSettings 必要に応じてプレッシャーをし、正しいものを選ぶ。 DetectAreasMode API オプションは参考文書に表示されます。トップページ > aspose.com)

  • スケール性

  • S3 プレフィックスの使い方 input/ そして output/ 仕事によって、およびトラッキングのためのOCRアーティファクト(TXT/JSON/PDF)を一緒に保存します。

  • S3 バージョンアップを有効にするなら、オーディタイトルとローラーバックが欲しい。

  • この流れをコンテナやサーバーなしで実行することを検討してください(例えば、AWS Batch/ECS/Lambda with EFS) 並行 OCR スケール。

これらのガイドラインに従って、AWS S3 と Aspose.OCR を効率的に統合して OCR のワークフローを簡素化し、アプリケーションの全体的なパフォーマンスを向上させることができます。

参照

欲しいのであれば、小さなものを追加することもできます。 Makefile あるいは PowerShell スクリプトは、このエンド・トゥ・エンを実行するために、さらに CI シニペット (GitHub アクション) を追加して、結果を S3 に押します。

[4]: https://reference.aspose.com/ocr/net/aspose.ocr/recognitionresult/ 「認定結果」

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