Aspose.OCR FOSS
.NET
Developer Guide
Domeniu și limitări

Domeniu și limitări

Scop și limitări

Această pagină enumeră ce Aspose.OCR FOSS pentru .NET suportă și ce nu suportă în prezent, astfel încât să puteți confirma compatibilitatea înainte de a-l integra. API public este intenționat compact și poate evolua pe măsură ce capacitățile de recunoaștere sunt extinse.

Limba și scriptul

Recunoașterea suportă text în script latin, inclusiv caracterele diacritice prezente în modelul de recunoaștere încorporat. Nu există o API de selecție a limbii în timpul execuției — alfabetul recunoscut este fixat de modelul încorporat.

Tipuri de intrare

Intrările sunt limitate la InputType.SingleImage (imagini raster susținute de System.Drawing.Common) și InputType.PDF. Orice alt tip de intrare generează NotSupportedException. Paginile PDF sunt întotdeauna randate la 150 DPI; această rezoluție nu este configurabilă.

Ieșire de detectare

Detectorul returnează doar dreptunghiuri de linii de text aliniate pe axe. Regiunile poligonale și etichetele de aspect (titluri, tabele, coloane) nu fac parte din ieșirea publică.

Neimplementat

Aceste capacități sunt not implementate în Aspose.OCR FOSS pentru .NET:

  • Generarea de PDF-uri căutabile sau instrumente de export de text
  • Scoruri de încredere pentru textul recunoscut
  • Detectarea fontului
  • Corecție ortografică
  • Detectarea structurii tabelului
  • Detectare de coduri de bare
  • Rotire automată a paginii, corectare a înclinării sau inversare a culorilor
  • Preprocesare configurabilă de utilizator

Platformă și Execuție

  • Prelucrarea imaginilor este doar Windows, deoarece pipeline-ul depinde de System.Drawing.Common pentru încărcarea bitmap-urilor, decupare, redimensionare și acces la pixeli.
  • Inferența rulează pe doar CPU — Execuția GPU nu este configurată.
  • Fișierele de intrare și paginile PDF sunt procesate sequentially; nu există multithreading la nivel de intrare API, deși Microsoft.ML.OnnxRuntime paralelizează munca în interiorul fiecărui apel de inferență.

Dimensiunea ansamblului

Ansamblul compilat este mare deoarece toate cele trei modele ONNX (detection, refinement și recognition) sunt încorporate ca resurse în fiecare construcție target-framework.

Vezi și:

 Română