La bibliothèque C # OCR Obtenez C # Bibliothèque OCR avec des exemples et un code source.
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La bibliothèque C # OCR de l'équipe de développement logiciel 'Iron OCR' est un package logiciel pour les programmeurs C #, ajout de la reconnaissance de caractères optique au bureau et aux applications Web comme alternative au Tesseract. Iron OCR peut être utilisé pour numériser des documents ou un texte comme des actifs d'image dans un texte indexable uni, qui peut être lu par des applications informatiques et indexées par base de données. C # Bibliothèque OCR (ou Ironoc pour court) s'adresse aux professionnels du développement logiciel C # et .NET de tous les niveaux qui doivent ajouter une numérisation ou une image à la fonctionnalité de texte à leurs applications. Les fonctionnalités de la bibliothèque OCR C # comprennent: 1 - 'Image au texte' - Renforcement des représentations graphiques de caractères aux chaînes de données. 2 - Dictionnaires OCR intégrés et modèles d'apprentissage de la machine pré-formés pour les langues, y compris l'anglais. 3 - Installation gérée dans l'environnement de développement logiciel Microsoft Visual Studio à l'aide du gestionnaire de packages Nuget. 4 - Une API simple permettant d'ajouter OCR à une application dans trois lignes de code. Les options de licence incluent la licence de développement libre pour la construction et les tests d'application, en plus des licences commerciales en trois catégories: Personnel pour les pigistes et des start-ups, des licences d'organisation pour le développement interne et les systèmes d'entreprise et les licences d'entreprise pour les contrats de développement de logiciels ainsi que les développeurs de logiciels OEM. Des exemples open source avec code source peuvent également être trouvés sur le site Web. logiciel de reconnaissance de caractères optique fonctionne en simulant la vision humaine par l'utilisation de caractères de comparaison trouvés dans des images à des caractères existants trouvés dans les caractères de caractères et dans l'écriture manuscrite Typiquement formés aux modèles d'apprentissage de la machine (tels que des arbres de décision et des chaînes de Markov cachées) pour permettre la réalisation de cette tâche très compliquée en temps réel.

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