| Različica | 4.4 |
|---|---|
| Založnik | IronSoftware |
| Datum izdaje | 24. okt. 2019 |
| Datum dodajanja | 24. okt. 2019 |
| Os zahteve | Windows 10, Windows 2003, Windows Vista, Windows, Windows 2000, Windows 8, Windows 7, Windows XP |
| Zahteve | Visual Studio Community 2015 or newer |
| Skupno prenosov | 141 |
| Prenosi na teden | 1 |
| Cena | Free to try |
Opis
Knjižnica C# OCR skupine 'Iron OCR software Development Team' je programski paket za programerje C#, ki dodaja optično prepoznavanje znakov namiznim in spletnim aplikacijam kot alternativo tesseractu.
Iron OCR se lahko uporablja za skeniranje dokumentov ali besedila kot slikovnih sredstev v navadno besedilo, ki ga je mogoče indeksirati, ki ga lahko preberejo računalniške aplikacije in indeksira baza podatkov.
Knjižnica C# OCR (ali na kratko IronOcr) je namenjena strokovnjakom za razvoj programske opreme C# in .net vseh stopenj, ki morajo svojim aplikacijam dodati funkcijo skeniranja ali slike v besedilo.
Funkcije knjižnice C# OCR vključujejo:
1 - 'Slika v besedilo' - upodabljanje grafičnih predstavitev znakov v nize podatkov.
2 - Vgrajeni slovarji OCR in vnaprej usposobljeni modeli strojnega učenja za jezike, vključno z angleščino.
3 – Upravljana namestitev v razvojno okolje programske opreme Microsoft Visual Studio z uporabo upravitelja paketov NuGet.
4 – Preprost API, ki omogoča dodajanje OCR v aplikacijo v treh vrsticah kode.
Možnosti licenciranja vključujejo brezplačne razvojne licence za gradnjo in testiranje aplikacij, poleg komercialnih licenc v treh kategorijah: osebne za samostojne podjetnike in novoustanovljena podjetja, organizacijske licence za interni razvoj in poslovne sisteme ter poslovne licence za pogodbe o razvoju programske opreme kot tudi programske opreme OEM razvijalci. Odprtokodne primere z izvorno kodo lahko najdete tudi na spletni strani.
Programska oprema za optično prepoznavanje znakov deluje tako, da simulira človeški vid s primerjavo znakov, ki jih najdemo na slikah, z obstoječimi znaki, ki jih najdemo v pisavah in rokopisu, ki je običajno usposobljen za modele strojnega učenja (kot so odločitvena drevesa in skrite Markovljeve verige), da omogoči to visoko zapleteno nalogo, ki jo je treba opraviti v realnem času.