种子选手 發表於 2025-12-13 16:58:00

C#AI系列(6): C#离线实现高效OCR

<p>本文代码已开源，仅需关注 萤火初芒 公众号回复AISharp即可查看仓库地址，获取完整项目及模型数据，供学习交流使用，无套路（部分测试图片为网图，侵删）。</p>
<p>本文项目在笔记本电脑上（Windows, NET10, x64）就可以自己动手尝试OCR, 实现如身份证识别、截图文本识别、扫描图转pdf等功能。</p>
<p><img src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3529796/202512/3529796-20251213165234276-1457731647.gif"></p>
<h1 id="一ocr的实现基础">一、OCR的实现基础</h1>
<p>实现OCR，我们直接从Tesseract（Apache 2.0，star 71.4K）开始。Tesseract 是目前最活跃、最精确的开源 OCR（光学字符识别）引擎之一，由 Google 维护。它能把图片中的印刷或手写文字转换成可编辑的纯文本、PDF、HTML 等多种格式，支持包括中文等 100 多种语言。Tesseract 4 以后引入基于深度学习的 LSTM 神经网络模型，对整行文字进行识别，准确率大幅提升。</p>
<p>在C#中调用Tesseract (https://github.com/tesseract-ocr/tesseract) 有两个方式：</p>
<ul>
<li>命令行调用：带参数执行 tesseract.exe 文件，读取控制台获取解析结果。适合简单直观，不需要写代码，直接在终端输入命令即可，且跨语言通用。</li>
<li>Wrapper调用：使用封装好的C#库直接调用相关函数。适合深度集成，提高性能,减少出错。</li>
</ul>
<p>命令行调用及参数网上已有很好的详细说明（如https://tesseract-ocr.cn/tessdoc/Command-Line-Usage.html），本文不再赘述（已经包含在仓库项目文件中了噢）。</p>
<p>下面我们通过Wrapper调用的方式来使用Tesseract。C# 目前比较好用的Wrapper有同名的Tesseract（https://github.com/charlesw/tesseract, A .NET wrapper for tesseract-ocr 5.2.0.），在Nuget直接拉取可得到包含运行时和Wrapper库的完整程序，直接开箱即用。</p>
<h1 id="二tesseract模型准备">二、Tesseract模型准备</h1>
<p>执行OCR之前，要准备训练好模型，可以在官方仓库找到（https://github.com/tesseract-ocr/tessdata_best，https://github.com/tesseract-ocr/tessdata_fast），都是免费。<br>
其中语言类模型（language .traineddata）能直接下载的 100 多种，命名规则就是“语言代码[+方向/变体]”。常用举例的有 eng、chi_sim、chi_tra、jpn、kor、rus、ara、deu、fra、spa、lat 等。另外就是垂直排版变体 chi_sim_vert、chi_tra_vert、jpn_vert、kor_vert, 其他特殊格式等：frak（德文花体）、equ（数学公式）、osd。<br>
<img src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3529796/202512/3529796-20251213165354860-197254127.png"></p>
<h1 id="三四行代码实现ocr">三、"四行代码"实现OCR</h1>
<h2 id="31-核心代码">3.1 核心代码</h2>
<p>核心代码就四行，非常简单，代码及注释如下：</p>
<pre><code class="language-csharp">
   // 1. 创建引擎实例（参数：语言包、数据路径）
using (var engine = new TesseractEngine(tessDataPath, "chi_sim + eng", EngineMode.LstmOnly))
{                  
      // 2. 加载图像
       using (var img = Pix.LoadFromFile(imgPath))
      {
          // 3. 创建页面对象
          using (var page = engine.Process(img, PageSegMode.Auto))
          {
            // 4. 获取识别结果
            Console.WriteLine("识别结果：\n" + page.GetText());
          }
      }
}

</code></pre>
<h2 id="32-模型参数">3.2 模型参数</h2>
<p>模型加载时可同时加载多个语言，与命令行参数相似，直接用“+”拼接即可，如"eng + chi_sim + osd"。</p>
<h2 id="33-引擎模式">3.3 引擎模式</h2>
<p>EngineMode，对应命令行参数（OEM，--oem N）。4 选 1，决定用哪套“底层引擎”：</p>
<ul>
<li>0: 仅传统引擎（tesseract 3 时代）</li>
<li>1: 仅 LSTM 神经网络（tesseract 4+ 主推）</li>
<li>2: 二者都跑，再合并结果</li>
<li>3: 自动选择（默认，通常等于 1）</li>
</ul>
<h2 id="34-页面分割模式">3.4 页面分割模式</h2>
<p>PageSegMode，对应命令行参数（--psm N）<br>
共 14 个等级（0-13），决定 Tesseract 把图像当成什么版式来处理：</p>
<ul>
<li>0: OSD only</li>
<li>1: 自动分栏 + OSD</li>
<li>2: 自动分栏，但不做 OSD 也不 OCR（未实现）</li>
<li>3: 完全自动分栏，默认模式</li>
<li>4: 单列可变尺寸文本</li>
<li>5: 单一垂直文本块</li>
<li>6: 单一统一文本块</li>
<li>7: 单行</li>
<li>8: 单个单词</li>
<li>9: 圆圈内的单个单词</li>
<li>10: 单个字符</li>
<li>11: 稀疏文本（无顺序）</li>
<li>12: 稀疏文本 + OSD</li>
<li>13: 原始行（绕过 Tesseract 特殊调整）</li>
</ul>
<h2 id="35-注意事项">3.5 注意事项</h2>
<p>根据实际需求选择合适的模型来OCR，eng对标点符号的处理比较好，一般均可以带上。如果是识别车牌照文本，或无规律的文本，则需要自行考虑改变页面分割模式，非常影响识别效果。<br>
普通文本OCR如下：<br>
<img src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3529796/202512/3529796-20251213165441977-1159992677.png"></p>
<p>结果：</p>
<p><img src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3529796/202512/3529796-20251213165457506-1401239168.png"></p>
<h1 id="四-扩展应用">四 扩展应用</h1>
<h2 id="41-文本块坐标导出及分级处理">4.1 文本块坐标导出及分级处理</h2>
<p>遍历page的内部，按block、或word分级获取ocr结果的语言、文本及坐标，这样可以更好辅助实现证件信息读取</p>
<pre><code class="language-csharp">using (var iter = page.GetIterator())
{
    iter.Begin();

    do
    {
      do
      {
            do
            {
                do
                {
                  if (iter.IsAtBeginningOf(PageIteratorLevel.TextLine))
                  {
                        iter.GetImage(PageIteratorLevel.TextLine, 0,out var x,out var y);
                        Console.WriteLine($"&lt;BLOCK&gt; ({x},{y}): {iter.GetWordRecognitionLanguage()}");

                  }

                  Console.Write(iter.GetText(PageIteratorLevel.Word));
                  Console.Write(" ");

                  if (iter.IsAtFinalOf(PageIteratorLevel.TextLine, PageIteratorLevel.Word))
                  {
                        Console.WriteLine();
                  }
                } while (iter.Next(PageIteratorLevel.TextLine, PageIteratorLevel.Word));

                if (iter.IsAtFinalOf(PageIteratorLevel.Para, PageIteratorLevel.TextLine))
                {
                  Console.WriteLine();
                }
            } while (iter.Next(PageIteratorLevel.Para, PageIteratorLevel.TextLine));
      } while (iter.Next(PageIteratorLevel.Block, PageIteratorLevel.Para));
    } while (iter.Next(PageIteratorLevel.Block));
}
</code></pre>
<p>效果如下：<br>
<img src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3529796/202512/3529796-20251213165519315-423599765.png"></p>
<p>识别后，每个block后面的数字表示当前文本矩形框的左上角xy坐标</p>
<p><img src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3529796/202512/3529796-20251213165635955-965313972.png"></p>
<h2 id="42-pdf生成">4.2 pdf生成</h2>
<p>生成导入图像的pdf文件，且pdf中OCR内容区域的文本可被拾取。</p>
<pre><code class="language-csharp">using (IResultRenderer renderer = Tesseract.PdfResultRenderer.CreatePdfRenderer(@"test.pdf", tessDataPath, false))
{
    // PDF Title
    using (renderer.BeginDocument("Serachablepdftest"))
    {
      using (TesseractEngine engine = new TesseractEngine(tessDataPath, "chi_sim+eng", EngineMode.Default))
      {
            using (var img = Pix.LoadFromFile(imgPath))
            {
                using (var page = engine.Process(img, "Serachablepdftest"))
                {
                  renderer.AddPage(page);
                }
            }
      }
    }
}
</code></pre>
<p>效果如下：<br>
<img src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3529796/202512/3529796-20251213165604398-938494242.png"></p>
<p>转成pdf文件后的文字拾取效果：<br>
<img src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3529796/202512/3529796-20251213165610761-1391599787.png"></p>
<h1 id="五单文件打包问题">五、单文件打包问题</h1>
<p>单文件发布时，可能存在发布成功，但运行程序出现错误的问题。这个与wrapper在加载运行时过程中的文件路径及处理有关。<br>
本项目中对这个wrapper进行了处理，将原来动态加载的非托管库直接写死为win环境下的x64了，这样就可以很好的单文件发布（13.4mb + 模型）及aot发布（3mb + 2.6mb + 4mb + 模型）。<br>
修改后的tesseract(wrapper)可以在仓库里找到。<br>
算上chi_sim和eng模型，所有必须文件加起来独立运行无依赖，一共40mb。</p>
<h1 id="六-最后">六、 最后</h1>
<p>有了tesseract，C#实现ocr也是很方便的事情。简单ocr再也不需要花钱注册会员来整了，随便自己或找个身边的程序员编译下，分分钟就搞定。</p>
<p>感谢您的阅读，本案例及更加完整丰富的机器学习模型案例的代码已全部开源，关注公众号回复AISharp即可查看仓库地址，本期相关代码在仓库下面的OCRSharp文件夹里可以找到。</p>
<p><img src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3529796/202509/3529796-20250915150401305-1035823235.jpg"></p><br><br>
来源：https://www.cnblogs.com/luojin765/p/19346320
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