| Версія | 4.4 |
|---|---|
| Видавництво | IronSoftware |
| Дата випуску | 24 жовт. 2019 р. |
| Дату додано | 24 жовт. 2019 р. |
| Вимоги ОС | Windows 10, Windows 2003, Windows Vista, Windows, Windows 2000, Windows 8, Windows 7, Windows XP |
| Вимоги | Visual Studio Community 2015 or newer |
| Загальна кількість завантажень | 141 |
| Завантаження на тиждень | 1 |
| Ціна | Free to try |
Опис
Бібліотека C# OCR від «Команди розробки програмного забезпечення Iron OCR» — це програмний пакет для програмістів на C#, який додає оптичне розпізнавання символів до настільних і веб-додатків як альтернативу тессеракту.
Iron OCR можна використовувати для сканування документів або тексту як ресурсів зображень у звичайний індексований текст, який можна прочитати комп’ютерними програмами та проіндексувати базою даних.
Бібліотека C# OCR (або скорочено IronOcr) призначена для професіоналів із розробки програмного забезпечення C# та .net усіх рівнів, яким потрібно додати до своїх програм функції сканування або зображення до тексту.
Функції C# OCR Library включають:
1 — «Зображення в текст» — перетворення графічних зображень символів у рядки даних.
2 - Вбудовані словники OCR і попередньо навчені моделі машинного навчання для мов, включаючи англійську.
3. Керована інсталяція в середовищі розробки програмного забезпечення Microsoft Visual Studio за допомогою менеджера пакетів NuGet.
4 – Простий API, який дозволяє додавати OCR до програми у три рядки коду.
Варіанти ліцензування включають безкоштовне ліцензування на розробку для створення та тестування додатків, на додаток до комерційних ліцензій у трьох категоріях: особисті ліцензії для фрілансерів і стартапів, організаційні ліцензії на внутрішню розробку та бізнес-системи та корпоративні ліцензії на контракти на розробку програмного забезпечення, а також програмне забезпечення OEM. розробників. Приклади з відкритим кодом із вихідним кодом також можна знайти на веб-сайті.
Програмне забезпечення для оптичного розпізнавання символів працює шляхом імітації людського зору за допомогою порівняння символів, знайдених на зображеннях, із існуючими символами, знайденими в гарнітурах і рукописному тексті, які зазвичай навчаються моделям машинного навчання (таким як дерева рішень і приховані ланцюги Маркова), щоб забезпечити це високо складне завдання, яке потрібно вирішити в режимі реального часу.
