| Ausführung | 4.4 |
|---|---|
| Herausgeber | IronSoftware |
| Veröffentlichungsdatum | 24.10.2019 |
| Datum hinzugefügt | 24.10.2019 |
| Os Anforderungen | Windows 10, Windows 2003, Windows Vista, Windows, Windows 2000, Windows 8, Windows 7, Windows XP |
| Bedarf | Visual Studio Community 2015 or newer |
| Downloads insgesamt | 141 |
| Downloads pro Woche | 1 |
| Preis | Free to try |
Beschreibung
Die C# OCR-Bibliothek des „Iron OCR Software Development Team“ ist ein Softwarepaket für C#-Programmierer, das Desktop- und Webanwendungen als Alternative zu Tesseract die optische Zeichenerkennung hinzufügt.
Iron OCR kann verwendet werden, um Dokumente oder Text als Bild-Assets in einfachen indexierbaren Text zu scannen, der von Computeranwendungen gelesen und von der Datenbank indexiert werden kann.
C# OCR Library (oder kurz IronOcr) richtet sich an C#- und .net-Softwareentwicklungsexperten aller Ebenen, die ihren Anwendungen Scan- oder Bild-zu-Text-Funktionalität hinzufügen müssen.
Zu den Funktionen der C#-OCR-Bibliothek gehören:
1 – „Bild zu Text“ – Rendern grafischer Darstellungen von Zeichen in Datenketten.
2 - Eingebaute OCR-Wörterbücher und vortrainierte Modelle für maschinelles Lernen für Sprachen, einschließlich Englisch.
3 – Verwaltete Installation in der Microsoft Visual Studio-Softwareentwicklungsumgebung mithilfe des NuGet-Paketmanagers.
4 - Eine unkomplizierte API, mit der OCR in drei Codezeilen zu einer Anwendung hinzugefügt werden kann.
Zu den Lizenzierungsoptionen gehören kostenlose Entwicklungslizenzen zum Erstellen und Testen von Anwendungen sowie kommerzielle Lizenzen in drei Kategorien: persönliche Lizenzen für Freiberufler und Start-ups, Organisationslizenzen für interne Entwicklung und Geschäftssysteme und Unternehmenslizenzen für Softwareentwicklungsverträge sowie OEM-Software Entwickler. Open-Source-Beispiele mit Quellcode finden Sie ebenfalls auf der Website.
Optische Zeichenerkennungssoftware simuliert das menschliche Sehen, indem sie Zeichen, die in Bildern gefunden werden, mit vorhandenen Zeichen vergleicht, die in Schriftarten und in der Handschrift gefunden werden, die normalerweise in maschinelle Lernmodelle (wie Entscheidungsbäume und versteckte Markov-Ketten) eingearbeitet werden, um dies in hohem Maße zu ermöglichen komplizierte Aufgabe in Echtzeit zu erfüllen.