| Нускасы | 4.4 |
|---|---|
| Publisher | IronSoftware |
| Чыккан датасы | 2019-ж., 24-окт. |
| Кошулган күнү | 2019-ж., 24-окт. |
| Os талаптар | Windows 10, Windows 2003, Windows Vista, Windows, Windows 2000, Windows 8, Windows 7, Windows XP |
| Талаптар | Visual Studio Community 2015 or newer |
| Жалпы жүктөлүүлөр | 141 |
| Жумасына жүктөөлөр | 1 |
| Баасы | Free to try |
Сүрөттөмө
'Iron OCR программалык камсыздоону иштеп чыгуу тобу' тарабынан C# OCR китепканасы C# программисттери үчүн программалык пакет, tesseractга альтернатива катары иш столуна жана веб тиркемелерине оптикалык белгилерди таанууну кошот.
Iron OCR компьютердик тиркемелер тарабынан окула турган жана маалымат базасы тарабынан индекстелүүчү жөнөкөй индекстелүүчү текстке сүрөт активдери катары документтерди же текстти сканерлөө үчүн колдонулушу мүмкүн.
C# OCR китепканасы (же кыскача IronOcr) бардык деңгээлдеги C# жана .net программалык камсыздоону иштеп чыгуу боюнча адистерге багытталган, алар тиркемелерине текст функционалдуулугуна сканерлөө же сүрөт кошуу керек.
C# OCR китепканасынын өзгөчөлүктөрү төмөнкүлөрдү камтыйт:
1 - 'Image to Text' - берилиштердин саптарына символдордун графикалык көрүнүштөрүн көрсөтүү.
2 - Орнотулган OCR сөздүктөр жана тилдер, анын ичинде англис тили үчүн алдын ала үйрөтүлгөн машина үйрөнүү моделдери.
3 - NuGet пакет менеджерин колдонуу менен Microsoft Visual Studio программалык камсыздоону иштеп чыгуу чөйрөсүнө башкарылган орнотуу.
4 - OCRди колдонмого үч сап коддон кошууга мүмкүндүк берген жөнөкөй API.
Лицензиялоо варианттары үч категориядагы коммерциялык лицензиялардан тышкары тиркемени түзүү жана тестирлөө үчүн акысыз иштеп чыгуу лицензиясын камтыйт: фрилансерлер жана жаңы баштагандар үчүн жеке, ички өнүктүрүү жана бизнес системалары үчүн уюм лицензиялары жана программалык камсыздоону иштеп чыгуу келишимдери үчүн ишкана лицензиялары, ошондой эле OEM программалык камсыздоо иштеп чыгуучулар. Булак коду бар ачык булак мисалдарын веб-сайттан тапса болот.
Оптикалык белгилерди таануу программасы адамдын көрүүсүн моделдөө аркылуу, сүрөттөрдө табылган тамгаларды шрифттердеги жана колжазмадагы учурдагы символдор менен салыштыруу аркылуу иштейт, ал адатта машина үйрөнүү моделдерине (мисалы, чечим дарактары жана жашыруун Марков чынжырлары) үйрөтүлгөн. реалдуу убакытта жетишүү үчүн татаал милдет.
