1. Produkter
  2.   OCR
  3.   .NET
  4.   Receipt-OCR
 
  

Gratis C# .NET API for å gjenkjenne data på kvitteringer

Open Source C# Optical Character Recognition (OCR) API som umiddelbart oppdager, trekker ut og gjenkjenner all tekst og data på kvitteringer via OCR.

I dagens digitale tidsalder oversvømmes både bedrifter og enkeltpersoner med enorme mengder data, spesielt når det kommer til økonomiske transaksjoner. Kvitteringer, fakturaer og regninger hoper seg raskt opp, noe som gjør det utfordrende å administrere og trekke ut verdifull informasjon. Heldigvis har Receipt-OCR (Optical Character Recognition) biblioteker dukket opp som kraftige verktøy for å effektivisere denne prosessen. Biblioteket automatiserer datautvinningsprosessen, og eliminerer behovet for manuell inntasting. Dette sparer betydelig tid og reduserer risikoen for menneskelige feil. Biblioteket er designet for å gjenkjenne tekst på flere språk, noe som gjør det egnet for bedrifter som opererer internasjonalt.

Kvittering OCR er en teknologi som bruker avanserte algoritmer og maskinlæring for å konvertere skannede eller fotograferte kvitteringer til redigerbar og søkbar tekst. Denne prosessen lar brukere trekke ut viktig informasjon fra kvitteringer automatisk, for eksempel dato, selgernavn, kjøpte varer, priser og avgifter. Kvitterings-OCR-biblioteker er programvarepakker eller API-er som gir forhåndsbygde verktøy og funksjoner for programvareutviklere og brukere for å integrere denne funksjonaliteten i sine applikasjoner eller arbeidsflyter.

Kvittering-OCR gjør det enklere å søke, lagre og hente kvitteringsdata, noe som gjør økonomiske poster mer tilgjengelige for revisjons-, analyse- og samsvarsformål. Ved å redusere behovet for manuell dataregistrering kan bedrifter spare penger på lønnskostnader. I tillegg kan den reduserte risikoen for feil forhindre kostbare feil i regnskapet. Forhandlere kan bruke OCR til å trekke ut produktinformasjon fra kjøpskvitteringer, og hjelpe til med lagersporing og -administrasjon. Ettersom teknologien fortsetter å utvikle seg, vil Receipt-OCR-biblioteket spille en stadig viktigere rolle i å modernisere og forenkle finansiell dataadministrasjon.

Previous Next

Kom i gang med kvittering-OCR

Den anbefalte måten å installere Receipt-OCR på er å bruke NuGet. Bruk følgende kommando for en jevn installasjon.

Installer kvittering-OCR via NuGet

 Install-Package Receipt-OCR

Installer kvittering-OCR via GitHub

 git clone https://github.com/Asprise/receipt-ocr.git

Gjenkjenn og trekk ut tekst fra kvitteringer via C#

Open source Receipt-OCR Library gjør det enkelt for programvareutviklere å laste og trekke ut tekst fra kvitteringer i C#-applikasjoner. Først må brukere laste et bilde ved å gi fullstendig bane til bildet og deretter utføre OCR-operasjonen på bildet. Etter at OCR-operasjonen er fullført, kan programvareutviklere skrive ut den utpakkede teksten eller bruke den etter behov. Følgende eksempel viser hvordan programvareutviklere kan laste inn og trekke ut tekst fra en kvittering ved å bruke C#-kommandoer.

Hvordan utfører jeg OCR-operasjoner for å trekke ut tekst fra et kvitteringsbilde ved hjelp av C#?

using System;
using Asprise.OCR;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Replace 'path_to_receipt_image.jpg' with the actual path to your receipt image file.
        string imagePath = "path_to_receipt_image.jpg";

        // Create an OCR engine instance from the Receipt-OCR library.
        OCR ocr = new OCR();

        try
        {
            // Load the receipt image.
            ocr.Image = imagePath;

            // Perform OCR text extraction.
            string extractedText = ocr.Recognize();
            
            // Print the extracted text or use it as needed.
            Console.WriteLine("Extracted Text from Receipt:");
            Console.WriteLine(extractedText);
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine("Error: " + ex.Message);
        }
        finally
        {
            // Clean up the OCR engine.
            ocr.Dispose();
        }
    }
}

OCR-tekst fra to kvitteringer på ett bilde via .NET API

Open source Receipt-OCR Library lar programvareutviklere utføre OCR-operasjon på to kvitteringer i ett bilde ved å bruke C# .NET API. For å gjenkjenne og trekke ut tekst fra to kvitteringer på ett bilde ved hjelp av et kvitterings-OCR-bibliotek i C#, kan programvareutviklere følge disse generelle trinnene. Forutsatt at du har et bilde som inneholder to kvitteringer side om side. Først må du laste inn multikvitteringsbildet og utføre OCR-operasjon på det. Etter det kan du dele den utpakkede teksten i separate kvitteringer basert på et skilletegn eller mønster og skrive ut eller viderebehandle hver uttrukket kvittering. Følgende eksempel viser hvordan programvareutviklere kan utføre tekstutvinning fra et bilde med flere kvitteringer i C#-applikasjoner.

C#-kode for tekstutvinning fra et multikvitteringsbilde ved hjelp av C# API

using System;
using Asprise.OCR;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Replace 'path_to_multi_receipt_image.jpg' with the actual path to your image containing two receipts.
        string imagePath = "path_to_multi_receipt_image.jpg";

        // Create an OCR engine instance from the Receipt-OCR library.
        OCR ocr = new OCR();

        try
        {
            // Load the multi-receipt image.
            ocr.Image = imagePath;

            // Perform OCR text extraction.
            string extractedText = ocr.Recognize();

            // Split the extracted text into separate receipts based on a delimiter or pattern.
            string[] receipts = extractedText.Split(new string[] { "=== RECEIPT ===" }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);

            // Print or process each extracted receipt.
            for (int i = 0; i < receipts.Length; i++)
            {
                Console.WriteLine($"Extracted Text from Receipt {i + 1}:");
                Console.WriteLine(receipts[i]);
            }
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine("Error: " + ex.Message);
        }
        finally
        {
            // Clean up the OCR engine.
            ocr.Dispose();
        }
    }
}
 Norsk