C#实现数字识别率的OCR

基于C#实现数字识别率的OCR方案

一、核心代码实现

1. 图像预处理（OpenCVSharp）

using OpenCvSharp;

public Mat PreprocessImage(string imagePath)
{
    Mat src = Cv2.ImRead(imagePath, ImreadModes.Grayscale);
    
    // 自适应二值化
    Mat binary = new Mat();
    Cv2.AdaptiveThreshold(src, binary, 255, 
        AdaptiveThresholdTypes.GaussianC, 
        ThresholdTypes.BinaryInv, 11, 2);

    // 形态学去噪
    Mat kernel = Cv2.GetStructuringElement(ElementShape.Rectangle, new Size(3,3));
    Cv2.MorphologyEx(binary, binary, MorphOp.Open, kernel);

    // 边缘增强
    Mat edges = new Mat();
    Cv2.Canny(binary, edges, 50, 150);

    return edges;
}

2. 数字区域定位

public List<Rect> LocateNumbers(Mat processedImg)
{
    List<Rect> regions = new List<Rect>();
    Mat labels = new Mat();
    Mat stats = new Mat();
    
    // 连通域分析
    Cv2.ConnectedComponentsWithStats(processedImg, out labels, stats, _);

    for(int i=1; i<stats.Rows; i++) // 跳过背景
    {
        int area = stats.At<int>(i, 4);
        if(area > 50)
        {
            int x = stats.At<int>(i, 0);
            int y = stats.At<int>(i, 1);
            int w = stats.At<int>(i, 2);
            int h = stats.At<int>(i, 3);
            
            // 过滤非数字区域
            if(0.2 < (float)w/h && (float)w/h < 1.5)
            {
                regions.Add(new Rect(x, y, w, h));
            }
        }
    }
    return regions;
}

3. OCR引擎配置（Tesseract）

using Tesseract;

public string RecognizeDigits(Mat roi)
{
    using var engine = new TesseractEngine(@"tessdata", "eng", EngineMode.Default);
    
    // 数字专属配置
    engine.SetVariable("tessedit_char_whitelist", "0123456789");
    engine.SetVariable("tessedit_ocr_engine_mode", "3"); // 仅LSTM引擎
    
    using var page = engine.Process(Pix.LoadFromMemory(roi.ToMemory()));
    return page.GetText().Trim();
}

4. 后处理校验

public bool ValidateResult(string text)
{
    // 正则表达式校验
    if(!Regex.IsMatch(text, @"^\d+$")) return false;
    
    // 数学逻辑校验（示例：金额校验）
    if(text.Length > 8) return false;
    
    // 校验码验证（Luhn算法）
    return LuhnCheck(text);
}

private bool LuhnCheck(string number)
{
    int sum = 0;
    bool alternate = false;
    for(int i=number.Length-1; i>=0; i--)
    {
        int n = int.Parse(number[i].ToString());
        if(alternate)
        {
            n *= 2;
            if(n > 9) n -= 9;
        }
        sum += n;
        alternate = !alternate;
    }
    return sum % 10 == 0;
}

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参考 C# OCR光学识别，数字识别率达100% youwenfan.com/contentcna/70116.html

二、性能优化策略

1. 硬件加速方案

优化方向	实现方法	效果提升
GPU加速	启用OpenCL并行计算	+40%
模型量化	使用Tesseract 4.0+量化模型	+25%
多线程处理	Parallel.ForEach批量处理图像	+30%

2. 引擎参数调优

// 高级配置示例
var config = new TesseractConfiguration
{
    Language = "eng",
    PageSegMode = PageSegMode.SingleLine,
    DigitWhitelist = "0123456789",
    PreserveInterwordSpaces = 1,
    Tessedit_DoInvert = 1
};

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三、测试验证方案

1. 测试数据集构建

类型	样本特征	数量
印刷体数字	宋体/黑体，10-72pt	5000
手写体数字	不同人书写风格	1000
复杂背景	网格/条纹/水印背景	2000
模糊样本	高斯模糊(σ=2-5)	1500

2. 验证指标

public void RunAccuracyTest()
{
    int total = 0;
    int correct = 0;
    
    foreach(var sample in testData)
    {
        Mat processed = PreprocessImage(sample.ImagePath);
        List<Rect> regions = LocateNumbers(processed);
        
        string result = "";
        foreach(var rect in regions)
        {
            Mat roi = new Mat(processed, rect);
            result += RecognizeDigits(roi);
        }
        
        if(ValidateResult(result) && result == sample.Expected)
        {
            correct++;
        }
        total++;
    }
    
    double accuracy = (double)correct / total * 100;
    Console.WriteLine($"识别准确率: {accuracy.ToString("F2")}%");
}

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四、部署建议

1. 嵌入式部署

   // 使用Avalonia跨平台部署
   var ocrService = new OcrService();
   ocrService.Initialize("tessdata");
   

2. 云端服务

   // ASP.NET Core API示例
   [HttpPost("ocr")]
   public IActionResult Ocr([FromBody] ImageRequest request)
   {
       var result = _ocrProcessor.Process(request.Image);
       return Ok(new { Text = result });
   }