The C# OCR Library para Windows

Name: The C# OCR Library
Rating: 4 (1 reviews)
Author: IronPDF

Por IronPDF
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Detalles clave de The C# OCR Library

Obtén una biblioteca OCR de C# con ejemplos y código fuente.
Última actualización el 22 de octubre de 2024
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Descripción del desarrollador

By IronPDF

Obtén una biblioteca OCR de C# con ejemplos y código fuente.

La biblioteca OCR de C# del 'Equipo de Desarrollo de Software Iron OCR' es un paquete de software para programadores de C#, que añade reconocimiento óptico de caracteres a aplicaciones de escritorio y web como alternativa a tesseract.Iron OCR se puede utilizar para escanear documentos o texto como activos de imagen en texto plano indexable que pueden ser leídos por aplicaciones informáticas e indexados por bases de datos.La biblioteca OCR de C# (o IronOcr para abreviar) está dirigida a profesionales del desarrollo de software en C# y .net de todos los niveles que necesitan añadir funcionalidad de escaneo o de imagen a texto a sus aplicaciones.

Las características de la biblioteca OCR de C# incluyen:1 - 'Imagen a Texto' - representación gráfica de caracteres a cadenas de datos.2 - Diccionarios OCR integrados y modelos de aprendizaje automático preentrenados para idiomas que incluyen el inglés.3 - Instalación gestionada en el entorno de desarrollo de software Microsoft Visual Studio utilizando el gestor de paquetes NuGet.4 - Una API sencilla que permite añadir OCR a una aplicación en tres líneas de código.

Las opciones de licencia incluyen licencias de desarrollo gratuitas para la construcción y prueba de aplicaciones, además de licencias comerciales en tres categorías: personal para freelancers y startups, licencias de organización para desarrollo interno y sistemas empresariales, y licencias empresariales para contratos de desarrollo de software así como para desarrolladores de software OEM. También se pueden encontrar ejemplos de código abierto con código fuente en el sitio web.

El software de reconocimiento óptico de caracteres funciona simulando la visión humana mediante la comparación de caracteres encontrados en imágenes con caracteres existentes en tipografías y en escritura a mano, que generalmente se entrenan en modelos de aprendizaje automático (como árboles de decisión y cadenas de Markov ocultas) para permitir que esta tarea altamente complicada se logre en tiempo real.