La libreria C # OCR Get C # OCR Library con esempi e codice sorgente.
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La libreria C # OCR Descrizione

La Biblioteca C # OCR del 'Iron OCR Software Development Team' è un pacchetto software per i programmatori C #, aggiungendo riconoscimento del carattere ottico alle applicazioni desktop e web come alternativa a TESSERACT. Iron OCR possono essere utilizzati per eseguire la scansione di documenti o testo come asset di immagini in testo indicibile in modo semplice che può essere letto da applicazioni informatiche e indicizzate dal database. La libreria C # OCR (o Ironoc per breve) è rivolta ai professionisti del software di sviluppo del software C # e .NET di tutti i livelli che hanno bisogno di aggiungere scansione o immagine alla funzionalità del testo alle loro applicazioni. Le caratteristiche della libreria C # OCR includono: 1 - 'immagine a testo' -Rendering rappresentationi grafiche di caratteri a stringhe dei dati. 2 - Dizionari OCR incorporati e modelli di apprendimento automatico pre-addestrati per le lingue che includono l'inglese. 3 - Installazione gestita nell'ambiente di sviluppo del software Microsoft Visual Studio utilizzando il gestore dei pacchetti Nuget. 4 - Un'API diretta che consente di aggiungere l'APQUE a un'applicazione in tre linee di codice. Le opzioni di licenza includono la concessione di licenze di sviluppo gratuita per la costruzione e il test delle applicazioni, oltre alle licenze commerciali in tre categorie: personale per i freelance e start-up, licenze organizzative per lo sviluppo interno e i sistemi aziendali e le licenze aziendali per i contratti di sviluppo software e gli sviluppatori di software OEM. Esempi open source con il codice sorgente possono anche essere trovati sul sito web. Software di riconoscimento dei caratteri ottici funziona simulando la visione umana mediante l'utilizzo di confrontare i caratteri trovati nelle immagini ai caratteri esistenti trovati in caratteri tipografici e nella scrittura a mano Tipicamente formato in modelli di apprendimento automatico (come gli alberi decisionali e le catene nascoste di Markov) per consentire questo compito altamente complicato da raggiungere in tempo reale.

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