| Wersja | 4.4 |
|---|---|
| Wydawca | IronSoftware |
| Data wydania | 24 paź 2019 |
| Data dodania | 24 paź 2019 |
| Wymagania systemu operacyjnego | Windows 10, Windows 2003, Windows Vista, Windows, Windows 2000, Windows 8, Windows 7, Windows XP |
| Wymagania | Visual Studio Community 2015 or newer |
| Całkowita liczba pobrań | 141 |
| Pobrania tygodniowo | 1 |
| Cena £ | Free to try |
Opis
Biblioteka C# OCR autorstwa „Iron OCR Software Development Team” to pakiet oprogramowania dla programistów C#, który dodaje optyczne rozpoznawanie znaków do aplikacji komputerowych i internetowych jako alternatywę dla tesseract.
Iron OCR może być używany do skanowania dokumentów lub tekstu jako zasobów graficznych do zwykłego, indeksowanego tekstu, który może być odczytywany przez aplikacje komputerowe i indeksowany przez bazę danych.
Biblioteka C# OCR (lub w skrócie IronOcr) jest przeznaczona dla profesjonalistów zajmujących się tworzeniem oprogramowania w języku C# i .net na wszystkich poziomach, którzy muszą dodać skanowanie lub obraz do funkcji tekstowych w swoich aplikacjach.
Funkcje biblioteki C# OCR obejmują:
1 - 'Image to Text' - renderowanie graficznej reprezentacji znaków na ciągi danych.
2 — Wbudowane słowniki OCR i wstępnie wytrenowane modele uczenia maszynowego dla języków, w tym angielskiego.
3 — Instalacja zarządzana w środowisku programistycznym Microsoft Visual Studio za pomocą menedżera pakietów NuGet.
4 - Proste API umożliwiające dodanie OCR do aplikacji w trzech liniach kodu.
Opcje licencjonowania obejmują bezpłatne licencje programistyczne na tworzenie i testowanie aplikacji, a także licencje komercyjne w trzech kategoriach: osobiste dla freelancerów i start-upów, licencje organizacyjne na wewnętrzne systemy programistyczne i biznesowe oraz licencje korporacyjne na umowy na rozwój oprogramowania, a także oprogramowanie OEM programiści. Przykłady open source z kodem źródłowym można również znaleźć na stronie internetowej.
Oprogramowanie do optycznego rozpoznawania znaków działa poprzez symulację ludzkiego wzroku poprzez porównywanie znaków znalezionych na obrazach z istniejącymi znakami znalezionymi w krojach pisma i pismach odręcznych, które jest zwykle szkolone w modelach uczenia maszynowego (takich jak drzewa decyzyjne i ukryte łańcuchy Markowa), aby umożliwić to wysoce skomplikowane zadanie do wykonania w czasie rzeczywistym.