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La biblioteca C # OCR Descripción

La biblioteca C # OCR por el 'Equipo de desarrollo de software Iron OCR' es un paquete de software para programadores C #, agregando el reconocimiento de caracteres ópticos a las aplicaciones de escritorio y web como una alternativa a Tesseract. Se puede usar OCR de hierro para escanear documentos o texto como activos de imagen en un texto indexable simple que se puede leer mediante aplicaciones informáticas e indexadas por la base de datos. La biblioteca C # OCR (o Ironocr para corta) está dirigida a los profesionales de desarrollo de software C # y .NET de todos los niveles que necesitan agregar escaneo o imagen a la funcionalidad de texto a sus aplicaciones. Las características de la biblioteca C # OCR incluyen: 1 - 'Imagen a texto' - Revisión de representaciones gráficas de caracteres a cadenas de datos. 2 - Diccionarios incorporados de OCR y modelos de aprendizaje de máquinas pre-capacitados para idiomas, incluido el inglés. 3 - Instalación administrada en el entorno de desarrollo de software Microsoft Visual Studio utilizando el Administrador de paquetes de NUGET. 4: una API sencilla que permite agregar OCR a una aplicación en tres líneas de código. Las opciones de licencias incluyen licencias de desarrollo gratuito para la compilación y prueba de aplicaciones, además de las licencias comerciales en tres categorías: personal para freelancers y Start-UPS, organizaciones de licencias para el desarrollo interno y los sistemas empresariales, y las licencias empresariales para los contratos de desarrollo de software, así como los desarrolladores de software OEM. Los ejemplos de código abierto con código fuente también se pueden encontrar en el sitio web. El software de reconocimiento de caracteres ópticos funciona mediante la simulación de la visión humana mediante el uso de comparación de caracteres que se encuentran en imágenes a los caracteres existentes que se encuentran en tipografaces y en la escritura a mano. Típicamente entrenados en modelos de aprendizaje automático (como árboles de decisión y cadenas ocultas de Markov) para permitir que esta tarea muy complicada se logre en tiempo real.

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