- Vorverarbeitung gescannter Bilder Gescannte Bilder können vor der Erkennung eine gewisse Vorverarbeitung erfordern, zum Beispiel wenn die gescannten Dokumente Hintergrundrauschen, schiefen Text, invertierte Farben, schwarze Ränder, eine falsche Ausrichtung oder eine ungeeignete Auflösung aufweisen.
- Gleichzeitige Erkennung großer Dokumentenmengen Um Textdaten aus einem Dokument zu extrahieren, muss es erkannt werden. Bei der Verarbeitung großer Dokumentenmengen kann die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Dokumente hilfreich sein. In diesem Fall kann die Analyse- und Erkennungslast auf die Prozessorkerne verteilt werden, wodurch sich die Verarbeitung beschleunigen lässt.
- Export in ein Archivformat Das erkannte Dokument wird in einem geeigneten Speicherformat gespeichert. Die praktischsten Formate für die Dokumentenarchivierung sind PDF, PDF/A, PDF und PDF/A mit MRC. Beim Speichern in diesen Formaten kann ein Modus verwendet werden, bei dem der Text unter dem Dokumentbild platziert wird — dadurch bleibt die Dokumentformatierung vollständig erhalten und gleichzeitig wird die Volltextsuche ermöglicht. Mit den MRC-Einstellungen lässt sich die Dateigröße ohne Verlust der visuellen Qualität erheblich reduzieren. Außerdem können beim Speichern im PDF-Format die Sicherheitseinstellungen des Dokuments angepasst werden, um es vor unbefugter Einsicht und unbefugtem Drucken zu schützen.
Implementierung des Szenarios
Schritt 1. ABBYY FineReader Engine laden
Schritt 1. ABBYY FineReader Engine laden
C#
C++ (COM)
Schritt 2. Laden der Einstellungen für das Szenario
Schritt 2. Laden der Einstellungen für das Szenario
Profilname | Beschreibung |
|---|---|
DocumentArchiving_Accuracy | Die Einstellungen wurden auf Genauigkeit optimiert:
|
DocumentArchiving_Speed | Die Einstellungen wurden auf Verarbeitungsgeschwindigkeit optimiert:
|
C#
C++ (COM)
Schritt 3. Laden und Vorverarbeiten der Bilder
Schritt 3. Laden und Vorverarbeiten der Bilder
- Erstellen Sie das FRDocument-Objekt mithilfe der Methode CreateFRDocumentFromImage des Engine-Objekts. Diese Methode erstellt das FRDocument-Objekt und lädt Bilder aus der angegebenen Datei.
- Erstellen Sie das FRDocument-Objekt mithilfe der Methode CreateFRDocument des Engine-Objekts und fügen Sie dann dem erstellten FRDocument-Objekt Bilder aus einer Datei hinzu (verwenden Sie dazu die Methoden AddImageFile, AddImageFileWithPassword oder AddImageFileWithPasswordCallback des FRDocument-Objekts).
C#
C++ (COM)
Schritt 4. Dokumenterkennung
Schritt 4. Dokumenterkennung
FRDocument-Objekts zu verwenden. Dieses Objekt stellt eine ganze Reihe von Methoden für Dokumentanalyse, Erkennung und Synthese bereit. Die komfortabelste Methode, mit der sich Dokumentanalyse, Erkennung und Synthese in einem einzigen Aufruf ausführen lassen, ist die Methode Process. Sie nutzt außerdem die Möglichkeiten zur parallelen Verarbeitung auf Multiprozessor- und Multicore-Systemen besonders effizient. Sie können die Vorverarbeitung, Analyse, Erkennung und Synthese jedoch auch nacheinander mit den Methoden Preprocess, Analyze, Recognize und Synthesize durchführen.C#
C++ (COM)
Schritt 5. Dokumentexport
Schritt 5. Dokumentexport
FRDocument-Objekt abgeschlossen haben, geben Sie alle Ressourcen frei, die von diesem Objekt verwendet wurden. Verwenden Sie dazu die Methode IFRDocument::Close.C#
C++ (COM)
Schritt 6. ABBYY FineReader Engine entladen
Schritt 6. ABBYY FineReader Engine entladen
C#
C++ (COM)
Erforderliche Ressourcen
Zusätzliche Optimierung für bestimmte Aufgaben
-
Scannen – nur für Windows
- Scannen
Beschreibung des ABBYY FineReader Engine-Szenarios zum Scannen von Dokumenten.
- Scannen
-
Erkennung
- Feinabstimmung von Parametern für Vorverarbeitung, Analyse, Erkennung und Synthese
Anpassung der Dokumentverarbeitung mithilfe von Objekten für Analyse-, Erkennungs- und Syntheseparameter.
- Feinabstimmung von Parametern für Vorverarbeitung, Analyse, Erkennung und Synthese
-
Handschriftliche Texte erkennen
Die DocumentArchiving_***-Profile unterstützen keine Erkennung von handschriftlichem oder in Druckbuchstaben geschriebenem Text. Wenn Sie Handschrift erkennen müssen, setzen Sie die Eigenschaft DetectHandwritten des Objekts PageAnalysisParams auf TRUE. -
PageProcessingParams Objekt
Dieses Objekt ermöglicht die Anpassung von Analyse- und Erkennungsparametern. Mit diesem Objekt können Sie angeben, welche Bild- und Textmerkmale erkannt werden sollen (invertiertes Bild, Ausrichtung, Barcodes, Erkennungssprache, Fehlertoleranz bei der Erkennung). -
SynthesisParamsForPage-Objekt
Dieses Objekt enthält Parameter für die Wiederherstellung der Seitenformatierung bei der Synthese. -
SynthesisParamsForDocument-Objekt
Dieses Objekt ermöglicht die Anpassung der Dokumentsynthese: die Wiederherstellung von Struktur und Formatierung. -
MultiProcessingParams Objekt - Implementiert für Linux und Windows
Die gleichzeitige Verarbeitung kann nützlich sein, wenn eine große Anzahl von Bildern verarbeitet werden muss. In diesem Fall wird die Verarbeitungslast beim Öffnen und Vorverarbeiten von Bildern, bei der Layout-Analyse, der Erkennung und beim Export auf die Prozessorkerne verteilt, wodurch sich die Verarbeitung beschleunigen lässt.
Die Verarbeitungsmodi (gleichzeitig oder nacheinander) werden über die Eigenschaft MultiProcessingMode festgelegt, und die Eigenschaft RecognitionProcessesCount steuert die Anzahl der Prozesse, die gestartet werden können. -
Export
- Exportparameter optimieren
Anpassen des Dokumentexports mithilfe von Exportparameterobjekten. - PDFExportParams-Objekt
Mit diesem Objekt können Sie den Export in PDF (PDF/A) mit nur wenigen Parametern konfigurieren. - Um den Exportmodus für das PDF-Format (PDF/A) anzupassen, verwenden Sie die Eigenschaft TextExportMode des PDFExportParams-Objekts. Um die MRC-Einstellungen anzupassen, verwenden Sie die Eigenschaft MRCMode.
- Darüber hinaus können Sie die Einstellungen für den Bildexport anpassen, um eine schnellere Verarbeitung, eine weitere Reduzierung der Dateigröße usw. zu erzielen. So können Sie beispielsweise ein Farbbild als Graustufen- oder Schwarzweißbild speichern, wenn dies für Ihren Anwendungsfall geeignet ist (verwenden Sie die Eigenschaft Colority des PDFExportParams-Objekts).
- Sie können die Bildauflösung so ändern, dass die erzeugte elektronische Kopie anschließend auf einem Drucker ausgedruckt oder auf einem Computerbildschirm angezeigt werden kann. Alternativ können Sie eine niedrige Auflösung wählen, die nur das Lesen von Text ermöglicht und eine sehr geringe Grafikqualität bietet (verwenden Sie die Eigenschaft Resolution und ResolutionType des PDFExportParams-Objekts).
- Exportparameter optimieren
-
Aufteilung in Dokumente
- In diesem Szenario muss der Stapel von Bildern möglicherweise in einzelne Dokumente aufgeteilt werden. ABBYY FineReader Engine 12 unterstützt keine automatische Dokumenttrennung. Sie können jedoch ABBYY FlexiCapture Engine verwenden, um eine automatische Trennung zu implementieren. Die Dokumente können beispielsweise anhand der Seitenanzahl pro Dokument oder anhand von Seiten mit Trenn-Barcodes getrennt werden. Wenn Sie die Trennung per Barcode implementieren, können Sie das Szenario zur Extraktion von Barcode-Werten nur aus dem Dokument verwenden.
