在今天的数字时代,从图像中提取文本的能力越来越重要,无论你是处理扫描文档、商业卡或任何其他形式的图形数据,能够有效地搜索和操纵这些信息,可以节省很多时间和精力。

** 真相来源:** 下面的代码和流量与本文结束时的合并(控制器端点, AsposeOcr 使用,以及JSON响应格式。

完整的例子

原則

  • .NET 8(或 .Net 6+) SDK
  • Visual Studio / VS 代码
  • NuGet 接入 Aspose.OCR
  • (可选) 如果您计划超过评估限制的Aspose许可文件

步骤1:创建 ASP.NET Core MVC 项目

dotnet new mvc -n ImageTextSearchApp -f net8.0
cd ImageTextSearchApp

# Add Aspose.OCR
dotnet add package Aspose.OCR

** 為什麼MVC?** 基因使用控制器(HomeController) ,观点,和一个经典 Startup一个简单而已知的文件上传模式 + 服务器侧 OCR。

步骤2:准备静态资产和上传文件夹

管理员写下下载 wwwroot/uploads创建该文件夹并确保应用程序可以写到它。

mkdir -p wwwroot/uploads

我们还允许静态文件中间软件 Startup 以此为主。 wwwroot 树是正确的服务。

步骤3:添加控制器(上传 + OCR + 搜索)

创建 Controllers/HomeController.cs 并实施 Index + SearchText 此操作保存了上传的图像,执行OCR,搜索一个关键字(案例不敏感),并返回JSON。

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 });
            }
        }
    }
}

注意事項

  • 我们添加了一个小文件大小限制和目录创建的强度。
  • 编写文件类型(.png/.jpg/.jpeg/.tif)并考虑病毒扫描。

步骤4: Wire Up Startup 和 Program

创建 Startup.cs 和 Program.CS 的格式,以便允许 MVC、静态文件、路由和 HTTPS 重新引导。

首頁 > CS > STARTUP

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?}");
            });
        }
    }
}
  • 编程.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>();
                });
    }
}

步骤5:构建上传 + 搜索UI(Razor View)

创建 Views/Home/Index.cshtml 使用简单的上传表格和搜索框。 /Home/SearchText,打印 OCR 文本,并突出浏览器中的相匹配(不需要服务器更改)。

@{
    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 => ({
            '&': '&amp;', '<': '&lt;', '>': '&gt;', '"': '&quot;', "'": '&#39;'
        }[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>
}

这将实施 ** 实时突出在提取的文本** 区块。放置突出点 在图像上本身将需要 OCR 封锁盒子和绘图表面(不覆盖的)。

步骤6:运行应用程序

dotnet run

打开在控制台中显示的 URL(例如, https://localhost:5001).上传图像,输入一个关键字,然后单击 上传和搜索。

  • Keyword found! 或 Keyword not found. (由服务器创建)
  • 与客户端侧的 ** 提取文本** <mark> 突出

步骤7:生产准备考虑(可选)

  • 文件验证:检查MIME类型/扩展,并考虑防病毒扫描。
  • ** 尺寸限制**:使用 RequestSizeLimit (显示) 和逆转 proxy/web.config 限制,如有必要。
  • Cleanup:定期删除旧文件 wwwroot/uploads.
  • 位置:如果您需要多种语言,则设置 OCR 语言选项服务器侧。
  • Error UX: 用 Toasts 取代警告; 添加充电旋转器和进展栏。

Troubleshooting

  • 空的OCR结果:尝试高品质的输入、正确的方向或不同的格式(PNG/TIFF)。
  • CORS:如果前端分开,请启用 CORS 并使用完整的 API URL。
  • 此分類上一篇: HTTPS: Ensure dev cert trust(dotnet dev-certs https --trust)如果浏览器阻止混合内容。

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