今日のデジタル時代では、画像からテキストを抽出する能力がますます重要になり、スキャンされた文書、ビジネスカード、または画像ベースのデータの他の形態に取り組んでいるかどうかにかかわらず、この情報を効率的に検索し操作することが多くの時間と努力を節約することができます。このチュートリアルは、ユーザーが画像をアップロードすることを可能にする Aspose.OCRおよび ASP.NET Coreを使用してインタラクティブなウェブアプリケーションを構築することによってあなたを指導します。
** 真実の源:** 下のコードと流れは、この記事の終わりにゲムと調和されます(コントローラーの端点、 AsposeOcr
JSON 応答形式(JSON Response Shape)
完全例
原則
- ・NET 8(または .NET 6+) SDK
- Visual Studio / VS コード
- NuGet アクセス
Aspose.OCR
- (オプション) 評価制限を超える計画がある場合、Asposeライセンスファイル
ステップ1: ASP.NET Core MVC プロジェクトの作成
dotnet new mvc -n ImageTextSearchApp -f net8.0
cd ImageTextSearchApp
# Add Aspose.OCR
dotnet add package Aspose.OCR
なぜMVC?** ヘルメットはコントローラーを使用しています(HomeController
見た目とクラシック Startup
簡単でよく知られているファイルアップロードパターン + サーバー側の OCR。
ステップ2:静的資産とアップロードフォルダーの準備
コントローラーは下にアップロードを書く wwwroot/uploads
そのフォルダーを作成し、アプリがそれに書き込むことができることを確認します。
mkdir -p wwwroot/uploads
私たちはまた、静的ファイル中間ウェアを可能にします。 Startup
(後日発表) このように、 wwwroot
木は適切に仕える。
ステップ3:コントローラーを追加する(アップロード + OCR + 検索)
作成する Controllers/HomeController.cs と実装する Index
+ SearchText
このアクションはアップロードされた画像を保存し、OCRを実行し、1つのキーワード(ケース不敏感)を検索し JSON を返します。
using System;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;
using Aspose.Ocr;
using Microsoft.AspNetCore.Hosting;
using Microsoft.AspNetCore.Http;
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
namespace ImageTextSearchApp
{
public class HomeController : Controller
{
private readonly IWebHostEnvironment _environment;
public HomeController(IWebHostEnvironment environment)
{
_environment = environment;
}
[HttpGet]
public IActionResult Index()
{
return View();
}
[HttpPost]
[RequestSizeLimit(20_000_000)] // ~20MB max, adjust as needed
public async Task<IActionResult> SearchText(IFormFile imageFile, string searchKeyword)
{
if (imageFile == null || imageFile.Length == 0)
return BadRequest("Image file is required.");
if (string.IsNullOrWhiteSpace(searchKeyword))
return BadRequest("Search keyword is required.");
// Ensure uploads directory exists
var uploadsDir = Path.Combine(_environment.WebRootPath, "uploads");
Directory.CreateDirectory(uploadsDir);
// Sanitize filename and save
var safeName = Path.GetFileName(imageFile.FileName);
var filePath = Path.Combine(uploadsDir, safeName);
using (var stream = new FileStream(filePath, FileMode.Create))
{
await imageFile.CopyToAsync(stream);
}
// Perform OCR on the uploaded image
using (var ocrEngine = new AsposeOcr())
{
var extractedText = await ocrEngine.RecognizeImageAsync(filePath);
// Case-insensitive keyword check
var found = extractedText?.IndexOf(searchKeyword, StringComparison.OrdinalIgnoreCase) >= 0;
var searchResult = found ? "Keyword found!" : "Keyword not found.";
// Return minimal JSON (exact shape matches the gist)
return Json(new { extractedText, searchResult });
}
}
}
}
ノート
- 強度のための小さなファイルサイズ制限とディレクトリ作成を追加しました。
- プロデュースでは、ファイルタイプを確認する(
.png/.jpg/.jpeg/.tif
ウイルススキャンを考える。
ステップ4:Wire Up Startup and Program
ゲストに含まれるように Startup.cs および Program.CS を作成して、MVC、静的ファイル、ルーティング、および HTTPS リダイレクトを可能にします。
スタートアップ(CS)
using Microsoft.AspNetCore.Builder;
using Microsoft.AspNetCore.Hosting;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;
namespace ImageTextSearchApp
{
public class Startup
{
public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
services.AddControllersWithViews();
}
public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env)
{
if (env.IsDevelopment())
{
app.UseDeveloperExceptionPage();
}
else
{
app.UseExceptionHandler("/Home/Error");
app.UseHsts();
}
app.UseHttpsRedirection();
app.UseStaticFiles(); // serves wwwroot (including /uploads)
app.UseRouting();
app.UseAuthorization();
app.UseEndpoints(endpoints =>
{
endpoints.MapControllerRoute(
name: "default",
pattern: "{controller=Home}/{action=Index}/{id?}");
});
}
}
}
プログラム・CS*
using Microsoft.AspNetCore.Hosting;
using Microsoft.Extensions.Hosting;
namespace ImageTextSearchApp
{
public class Program
{
public static void Main(string[] args)
{
CreateHostBuilder(args).Build().Run();
}
public static IHostBuilder CreateHostBuilder(string[] args) =>
Host.CreateDefaultBuilder(args)
.ConfigureWebHostDefaults(webBuilder =>
{
webBuilder.UseStartup<Startup>();
});
}
}
ステップ5:アップロード+検索UIを構築する(Razor View)
簡単なアップロードフォームと検索ボックスを使用して Views/Home/Index.cshtml を作成します。 /Home/SearchText
OCR テキストを印刷し、ブラウザの試合を強調します(サーバーの変更は必要ありません)。
@{
ViewData["Title"] = "Image Text Search";
}
<h1 class="mb-3">Image Text Search (Aspose.OCR + ASP.NET Core)</h1>
<form id="ocrForm" enctype="multipart/form-data" class="mb-4">
<div class="form-group mb-2">
<label for="imageFile">Select image</label>
<input type="file" id="imageFile" name="imageFile" accept=".png,.jpg,.jpeg,.tif,.tiff,.bmp" class="form-control" required />
</div>
<div class="form-group mb-2">
<label for="searchKeyword">Keyword</label>
<input type="text" id="searchKeyword" name="searchKeyword" class="form-control" placeholder="Enter a word to find..." required />
</div>
<button type="submit" class="btn btn-primary">Upload & Search</button>
</form>
<div id="result" class="mt-3">
<h3>Result</h3>
<p id="searchStatus" class="fw-bold"></p>
<pre id="extractedText" style="white-space: pre-wrap"></pre>
</div>
@section Scripts {
<script>
(function () {
const form = document.getElementById('ocrForm');
const statusEl = document.getElementById('searchStatus');
const textEl = document.getElementById('extractedText');
function escapeHtml(s) {
return s.replace(/[&<>"']/g, c => ({
'&': '&', '<': '<', '>': '>', '"': '"', "'": '''
}[c]));
}
function highlight(text, keyword) {
if (!keyword) return escapeHtml(text);
const pattern = new RegExp(`(${keyword.replace(/[.*+?^${}()|[\]\\]/g, '\\$&')})`, 'gi');
return escapeHtml(text).replace(pattern, '<mark>$1</mark>');
}
form.addEventListener('submit', async (e) => {
e.preventDefault();
statusEl.textContent = 'Processing...';
textEl.textContent = '';
const formData = new FormData(form);
try {
const res = await fetch('/Home/SearchText', {
method: 'POST',
body: formData
});
if (!res.ok) {
const msg = await res.text();
statusEl.textContent = `Error: ${msg}`;
return;
}
const data = await res.json();
statusEl.textContent = data.searchResult || '';
const kw = document.getElementById('searchKeyword').value;
textEl.innerHTML = highlight(data.extractedText || '', kw);
} catch (err) {
statusEl.textContent = 'Unexpected error. See console.';
console.error(err);
}
});
})();
</script>
}
これは、抽出されたテキストブロックに **リアルタイムの強調を実施します。ハイブリッジをランディングする 画像自体は、OCRの結合ボックスと絵の表面を必要とします(ギャムに覆われていません)。
ステップ6:アプリを実行
dotnet run
コンソールに表示されるURLを開く(例えば、 https://localhost:5001
).画像をアップロードして、キーワードを入力して Upload & Search をクリックします。
Keyword found!
またはKeyword not found.
(サーバー生成)- クライアントサイドを含む ** 抽出テキスト**
<mark>
ハイライト
ステップ7:生産準備検討(オプション)
- ファイル認証: MIME タイプ/拡張子をチェックし、アンチウイルス検査を検討します。
- サイズ制限:使用
RequestSizeLimit
(表示) と必要に応じてプロキシー/web.config の制限を逆転します。 - Cleanup:定期的に古いファイルを削除します。
wwwroot/uploads
. - ロケーション:複数の言語が必要な場合は、サーバー側のOKR言语オプションを設定します。
- Error UX: 警告をトーストで置き換え、充電スイッチと進歩バーを追加します。
Troubleshooting
- 空のOCR結果:高品質の入力、正しいオリエンテーション、または異なる形式(PNG/TIFF)を試してみてください。
- CORS: フロントエンドが分離されている場合は、 CORS を有効にし、完全な API URL を使用します。
- タイトル(英名):HTTPS: Ensure dev cert trust
dotnet dev-certs https --trust
)ブラウザが混合コンテンツをブロックする場合。