在 C# 中使用 IronOCR 进行光学字符识别

Question

我正在学习 OCR，并尝试从背景不断变化的图像中读取一些文本。

我正在使用位图截屏，然后将其提供给 IronOCR 以识别图像中的字符。

// Selecting the area where I capture the image
Rectangle rectangle = new Rectangle();
rectangle.X = 830;
rectangle.Y = 980;
rectangle.Width = 270;
rectangle.Height = 100;
Rectangle bounds = rectangle;
using (Bitmap bitmap = new Bitmap(bounds.Width, bounds.Height))
{
    bitmap.SetResolution(500, 500);

    using (Graphics g = Graphics.FromImage(bitmap))
    {
        g.CopyFromScreen(new Point(bounds.Left, bounds.Top), Point.Empty, bounds.Size);
    }

    // Save the image
    bitmap.Save(@"testimages\1.tiff", ImageFormat.Tiff);
}

// Reading the characters
var Ocr = new IronTesseract();
using (var Input = new OcrInput(@"testimages\1.tiff"))
{
    var Result = Ocr.Read(Input);
    Console.WriteLine(Result.Text);
}

图像如下所示： IMAGE

图片的背景略有变化，但文字保持不变。可以将文本修改为更易读的字符（例如，代替“--SOME TEXT HERE --”，我可以将其更改为“X X X X X X X X X X”）。关于如何改进 OCR 的任何想法？

我的问题是如何在代码中改进这一点，以使 OCR 更可靠，在捕获图像过程中是否有任何东西可以改进我的结果？

最终，我的目标是至少以 95% 的准确率唯一确定这是出现的文本。

如果我运行 5 次，这些是输出：

尝试 1：

) 3-'§0ME'TEXT;}TERE --;

P LW hl

尝试 2：

：SRR TS o'一个\

尝试 3：

L;.,Q{SOMEYEXT (]3]

泰

尝试 4：

'GEE UG

尝试 5：

NTR

• 2PV N f

Answer 1

如果有人对此有疑问，帮助我的是 Input.Invert() 反转每种颜色。例如。白色变成黑色。黑色变成白色。这显着改善了我的结果。

        using (var Input = new OcrInput(@"testimages\image1.tiff"))
        {
            Input.EnhanceResolution();
            Input.Contrast();
            Input.Invert();

            var Result = Ocr.Read(Input);
            Console.WriteLine(Result.Text);
        }