| Версия | 4.4 |
|---|---|
| Издател | IronSoftware |
| Дата на излизане | 24.10.2019 г. |
| Датата е добавена | 24.10.2019 г. |
| Os изисквания | Windows 10, Windows 2003, Windows Vista, Windows, Windows 2000, Windows 8, Windows 7, Windows XP |
| Изисквания | Visual Studio Community 2015 or newer |
| Общо изтегляния | 141 |
| Изтегляния на седмица | 1 |
| Цена | Free to try |
Описание
Библиотеката за C# OCR от „Екипа за разработка на софтуер за OCR на Iron“ е софтуерен пакет за C# програмисти, добавящ оптично разпознаване на символи към настолни и уеб приложения като алтернатива на tesseract.
Iron OCR може да се използва за сканиране на документи или текст като изображения в обикновен индексируем текст, който може да бъде прочетен от компютърни приложения и индексиран от база данни.
C# OCR библиотека (или IronOcr за кратко) е насочена към C# и .net професионалисти в разработката на софтуер от всички нива, които трябва да добавят функционалност за сканиране или изображение към текст към своите приложения.
Функциите на C# OCR библиотеката включват:
1 – „Изображение към текст“ – изобразяване на графични представяния на знаци в низове от данни.
2 - Вградени OCR речници и предварително обучени модели за машинно обучение за езици, включително английски.
3 - Управлявана инсталация в средата за разработка на софтуер на Microsoft Visual Studio с помощта на мениджъра на пакети NuGet.
4 – Прост API, позволяващ OCR да бъде добавен към приложение в три реда код.
Опциите за лицензиране включват безплатно лицензиране за разработка за изграждане и тестване на приложения, в допълнение към търговски лицензи в три категории: лични за фрийлансъри и стартиращи фирми, организационни лицензи за вътрешно развитие и бизнес системи и корпоративни лицензи за договори за разработка на софтуер, както и OEM софтуер разработчици. Примери с отворен код с изходен код също могат да бъдат намерени на уебсайта.
Софтуерът за оптично разпознаване на символи работи, като симулира човешко зрение чрез използване на сравняване на знаци, открити в изображения, със съществуващи знаци, открити в шрифтове и в почерк, който обикновено се обучава в модели за машинно обучение (като дървета на решенията и скрити вериги на Марков), за да позволи това силно сложна задача, която трябва да бъде постигната в реално време.
