A biblioteca C # OCR

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A biblioteca C # OCR Classificação e resumo

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  • By IronSoftware
  • Sistemas operacionais:
  • Windows 10, Windows 2003, Windows Vista, Windows, Windows 2000, Windows 8, Windows 7, Windows XP
  • Requisitos adicionais:
  • Visual Studio Community 2015 or newer
  • Total de downloads:
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A biblioteca C # OCR Tag


A biblioteca C # OCR Descrição

A biblioteca C # OCR pela 'Equipe de Desenvolvimento de Software de Ferro OCR' é um pacote de software para programadores C #, adicionando reconhecimento de caracteres ópticos a aplicativos de desktop e web como uma alternativa ao TESERACT. O ferro OCR pode ser usado para digitalizar documentos ou texto como ativos de imagem em texto indexável simples, que pode ser lido por aplicativos de computador e indexados pelo banco de dados. C # OCR Biblioteca (ou FerroCr Burto) é destinado a profissionais de desenvolvimento de software C # e .NET de todos os níveis que precisam adicionar a funcionalidade de digitalização ou imagem a texto em seus aplicativos. Os recursos da biblioteca C # OCR incluem: 1 - 'imagem para texto' - representando representações gráficas de caracteres a cadeias de dados. 2 - Dicionários de OCR embutidos e modelos de aprendizagem pré-treinados para idiomas, incluindo inglês. 3 - Instalação gerenciada no ambiente de desenvolvimento de software do Microsoft Visual Studio usando o Nuget Package Manager. 4 - uma API simples, permitindo que o OCR seja adicionado a um aplicativo em três linhas de código. Opções de licenciamento incluem licenciamento de desenvolvimento gratuito para a compilação e teste de aplicativos, além de licenças comerciais em três categorias: pessoal para freelancers e start-ups, licenças de organização para desenvolvimento interno e sistemas de negócios e licenças corporativas para contratos de desenvolvimento de software, bem como desenvolvedores de software OEM. Exemplos de código-fonte com código-fonte também podem ser encontrados no site. O software de reconhecimento de caracteres óptico funciona simulando a visão humana pelo uso de caracteres comparados encontrados em imagens para caracteres existentes encontrados em letras de letras e na caligrafia Normalmente treinados em modelos de aprendizagem de máquina (como árvores de decisão e cadeias de Markov ocultas) para permitir que essa tarefa altamente complicada fosse alcançada em tempo real.


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