Die C # OCR-Bibliothek Erhalten Sie die C # OCR-Bibliothek mit Beispielen und Quellcode.
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Die C # OCR-Bibliothek Ranking & Zusammenfassung

Die C # OCR-Bibliothek Stichworte

Die C # OCR-Bibliothek Beschreibung

Die C # OCR-Bibliothek des "Eisen-OCR-Software-Entwicklungsteams" ist ein Softwarepaket für C # -Programmierer, das den Desktop- und Webanwendungen der optischen Zeichenkennung als Alternative zum Tesseract hinzugefügt wird. Eisen OCR kann verwendet werden, um Dokumente oder Text als Image-Assets zu scannen, um mit Computeranwendungen von Computeranwendungen gelesen und von der Datenbank indexiert werden können. C # OCR-Bibliothek (oder Ironocer for Kurz) richtet sich an C #- und .NET-Softwareentwicklungen von allen Ebenen, die an ihren Anwendungen Scan oder Bild hinzugefügt werden müssen. Die C # OCR-Bibliotheks-Funktionen umfassen: 1 - 'Image to Text' - Renden von grafischen Darstellungen von Zeichen an die Dateneinschränkungen. 2 - Eingebaute OCR-Wörterbücher und vorgebildete Machine-Lernmodelle für Sprachen einschließlich Englisch. 3 - Verwaltete Installation in die Microsoft Visual Studio-Software-Entwicklungsumgebung mit dem Nuget-Paketmanager. 4 - Eine unkomplizierte API, dass OCR in drei Codezeilen zu einer Anwendung hinzugefügt werden kann. Lizenzierungsoptionen umfassen die kostenlose Entwicklungslizenzierung für Anwendungsaufbau und Testen zusätzlich zu kommerziellen Lizenzen in drei Kategorien: Persönlich für Freiberufler und Start-ups, Organisationslizenzen für interne Entwicklungs- und Geschäftssysteme sowie Unternehmenslizenzen für Softwareentwicklungsverträge sowie OEM-Softwareentwickler. Open Source-Beispiele mit Quellcode finden Sie auch auf der Website. Optische Zeichenerkennungssoftware funktioniert, indem Sie die menschliche Vision unter Verwendung des Vergleichens von Zeichen in Bildern auf vorhandenen Zeichen, die in den Schriftarten gefunden wurden, simulieren typischerweise in Maschinenlernen-Modelle (z. B. Entscheidungsbäume und versteckte Markov-Ketten) ausgebildet, um diese sehr komplizierte Aufgabe in Echtzeit zu erreichen.

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