Автоматизация аудитов ключевых слов для архивов изображений гарантирует, что ваши визуальные данные последовательно тегируются и легко обнаруживаются. Aspose.OCR для .NET, вы можете читать встроенный/видимый текст из картин и валидировать его против контролируемого списка ключей — затем сообщать о том, чего не хватает.

Полный пример

Предупреждения

  • .NET 8 (или .NET 6+) SDK установлен.
  • NuGet доступ к установке Aspose.OCR.
  • Фолклор изображений для аудита (например, C:\Path\To\ImageArchive).
  • (Опционально) Лицензионный файл Aspose, если вы планируете превысить границы оценки.

Создайте проект и добавьте пакеты

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

Шаг 1 — Подготовьте свой список ключевых слов

Решите канонические ключевые слова, которые ваши изображения должны содержать. в gist, ключовы слова жестко кодируются для простоты:

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

** Тип (опциональный): ** Заставьте ключевые слова в keywords.txt (один по линии) и загрузить их в List<string> на рабочее время, чтобы избежать реципиляций.

Шаг 2 — Инициализуйте Aspose.OCR и сканируйте архив

Совместимость: создайте двигатель OCR, перечислите изображения, каждый файл ОCR и проверите наличие ключевых слов.

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;
        }
    }
}

Шаг 3 — Расширение аудита (опциональное, но рекомендованное)

Вы можете улучшить отчёт и фильтр при сохранении одного и того же ядра ОКР.

3.a Фильтр множественных типов изображений

// 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 Внимание, какие ключевые слова соответствуют / пропущены

// 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 Напишите отчет 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)}\"");
}

Шаг 4 — Выберите PowerShell или Batch

Создание простого 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"

** Опционально:** Если вы модифицируете программу, чтобы принять аргументы, выполните ее так:ImageArchiveKeywordAudit.exe "C:\Images" "C:\keywords.txt"

Шаг 5 — Расписание рецидивирующих аудитов (Windows Task Scheduler)

Использование schtasks Ежедневно в 2м:

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

Загрузка выхода к файлу путем включения команды в .cmd что перенаправляет stdout/stderr:ImageArchiveKeywordAudit.exe >> C:\Path\To\Logs\audit-%DATE%.log 2>&1

Лучшие практики

  • Сохраните канонический источник ключевых слов. Сохраняйте свой список в Git или CMDB; проверяйте ежеквартально.
  • Нормализуйте текст ОКР. Трим белый пространство, унифицируйте гифены и Unicode look-alikes перед совпадением.
  • Tune performance. Бач по папкам; добавьте параллелизм только после измерения I/O и CPU.
  • Качество в, качество в. Чистые сканировки (деске/деноиды) значительно улучшают ставки матчей.
  • ** Объем аудита.** Рассмотрим отдельные наборы ключевых слов по коллекции (например, «земля», «продукт» и «форма»).
  • Прослеживаемость. Сохраняйте CSV-репортажи с временными знаками для изменения истории и быстрого диффинга.

Troubleshooting

  • Проверьте ориентацию изображения и контраст; попробуйте другой формат (*.png, *.tif).
  • Фальшивые отрицания: Добавьте в свой список плюральные/голосовые варианты или синонимы (например, «бех», «бих»).
  • Проблемы прохождения: Ограничить текущие потоки; избегать сканирования сетевых акций через медленные ссылки.

More in this category