Um relatório escaneado pode conter informações que você deseja editar ou adicionar à sua documentação. Com OCR, você pode reconhecer o texto na imagem e salvá‑lo como Markdown em vez de digitá‑lo novamente.

Neste artigo, você aprenderá como converter uma imagem PNG ou JPG para Markdown em C# usando Aspose.OCR for .NET. Você também verá como a saída pode incluir tabelas reconhecidas e imagens detectadas.

Biblioteca C# OCR para Conversão de Imagem para Markdown

Aspose.OCR for .NET permite reconhecer texto em imagens e salvar os resultados em vários formatos, incluindo Markdown. Para este tutorial, use a versão 26.10.0 ou posterior. A versão 26.10 introduziu a configuração DOCUMENT_LAYOUT usada no exemplo e aprimorou a exportação para Markdown com informações de layout.

Instale o pacote em seu projeto de console .NET usando o seguinte comando:

dotnet add package Aspose.OCR --version 26.10.0

Você também precisará de uma imagem PNG ou JPG legível e permissão para gravar os arquivos de saída. Para seguir o exemplo, coloque uma imagem chamada report.png no diretório do seu projeto.

A versão de avaliação limita a quantidade de texto reconhecido. Para remover essa restrição durante a avaliação, você pode solicitar uma licença temporária e aplicá‑la antes do reconhecimento. Consulte a documentação de licenciamento para obter detalhes.

Converter uma Imagem para Markdown em C#

As etapas a seguir mostram como reconhecer uma imagem e salvar o resultado como Markdown:

  1. Crie uma instância da classe AsposeOcr.
  2. Crie um objeto OcrInput para uma única imagem e adicione o arquivo de imagem.
  3. Defina DetectAreasMode como DOCUMENT_LAYOUT em um objeto RecognitionSettings.
  4. Chame o método Recognize para processar a imagem.
  5. Salve os resultados usando OcrOutput.Save e SaveFormat.Md.

Para este exemplo, use uma imagem de um relatório contendo um título, texto, uma tabela e uma ilustração. Substitua o conteúdo de Program.cs pelo código a seguir:

using Aspose.OCR;

// Create the OCR engine.
AsposeOcr recognitionEngine = new AsposeOcr();

// Add the image to the input.
OcrInput input = new OcrInput(InputType.SingleImage);
input.Add("report.png");

// Enable document layout detection.
RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings
{
    DetectAreasMode = DetectAreasMode.DOCUMENT_LAYOUT
};

// Recognize the image.
OcrOutput results = recognitionEngine.Recognize(input, settings);

// Save the recognition result as Markdown.
results.Save("report.md", SaveFormat.Md);

Execute o aplicativo a partir do diretório do projeto:

dotnet run

O aplicativo lê report.png e salva o resultado do reconhecimento como report.md. Ambos os caminhos são relativos ao diretório de trabalho atual do aplicativo. Para uma imagem JPG, altere o caminho de entrada para o seu arquivo JPG; as etapas de reconhecimento e exportação permanecem as mesmas.

DOCUMENT_LAYOUT detecta elementos de documento que podem ser usados para organizar a saída Markdown. O resultado depende da imagem e do conteúdo reconhecido, portanto revise a saída em relação ao original. O exemplo segue as Aspose.OCR 26.10 release notes.

Revisar o Markdown Gerado

Abra report.md em um editor de texto ou visualizador de Markdown. Você pode editar o texto reconhecido e ajustar sua estrutura conforme necessário. Quando o mecanismo OCR reconhece uma tabela, a exportação pode representá‑la como uma tabela Markdown.

O trecho a seguir ilustra a sintaxe de tabelas e imagens em Markdown. Não é uma saída real de OCR; o conteúdo e os caminhos no seu resultado dependerão da imagem de origem e do reconhecimento:

## Quarterly Report

| Product | Sales |
| --- | --- |
| Product A | 120 |

![Detected illustration](path-to-extracted-image)

Quando uma imagem é detectada e incluída na saída do arquivo, Aspose.OCR pode salvá‑la em um diretório de imagens específico do documento ao lado do Markdown gerado e adicionar uma referência a ela. Mantenha o arquivo Markdown e suas imagens referenciadas juntos, preservando os caminhos no arquivo, para que as imagens possam ser exibidas no seu visualizador de Markdown.

Markdown descreve o conteúdo e a estrutura; ele não reproduz necessariamente a aparência exata do relatório original.

Dicas para Melhores Resultados de OCR

  • Use uma imagem de origem clara. O texto e as bordas da tabela devem ser legíveis na imagem original.
  • Escolha o idioma de reconhecimento apropriado. Defina RecognitionSettings.Language quando necessário. Alguns idiomas requerem um modelo de reconhecimento adicional; veja a documentação de idiomas.
  • Verifique detalhes importantes. Compare nomes, números, células da tabela e a ordem de leitura com a imagem de origem.
  • Verifique as referências de imagens. Abra o Markdown em um visualizador e verifique se as imagens extraídas aparecem.
  • Teste documentos representativos. Tabelas e layouts complexos podem precisar de correções manuais, portanto revise os exemplos antes de usar a saída em um fluxo de trabalho automatizado.

Perguntas Frequentes

Posso converter imagens PNG e JPG para Markdown em C#?

Sim. Adicione o arquivo PNG ou JPG ao OcrInput, reconheça‑o e salve os resultados com SaveFormat.Md.

A saída do Markdown pode conter tabelas?

Sim. As tabelas reconhecidas podem ser exportadas como tabelas Markdown. O resultado depende da imagem de origem e de como a tabela foi reconhecida.

Onde as imagens detectadas são salvas?

Para a saída de arquivos, as imagens detectadas podem ser salvas em um diretório de imagens específico do documento ao lado do Markdown gerado. O conteúdo Markdown faz referência a esses arquivos.

O arquivo Markdown preserva exatamente o layout original da página?

Não. O Markdown representa o conteúdo e a estrutura de forma diferente de uma imagem de página. Revise o arquivo gerado e ajuste a estrutura onde for necessário.

Conclusão

Use este fluxo de trabalho como ponto de partida para converter seus próprios relatórios ou páginas digitalizadas para Markdown. Antes de adicionar os resultados à sua documentação, compare o texto, as tabelas e as referências de imagens com o original.

Para mais informações, veja a documentação de reconhecimento. Se precisar de ajuda, visite o fórum de suporte do Aspose.OCR.

Veja Também