Beschreibung der Beispiele für ABBYY FineReader Engine

Wo Sie die Codebeispiele für ABBYY FineReader Engine finden (Linux: C++/Java; macOS: C++/Objective-C; Windows: C++, C#, VB.NET, .NET Core, Java, Skripting) und was sie veranschaulichen.

Das Distributionspaket von ABBYY FineReader Engine (FRE) enthält eine Reihe von Codebeispielen für gängige FRE-Einsatzszenarien. Dieses Thema bietet allgemeine Informationen zu den Beispielen und dazu, wo sie zu finden sind.

Diese Beispiele, die die Verwendung von FRE veranschaulichen, werden wie folgt bereitgestellt:

• macOS
  Beispiele für C++ und Objective-C sind im Ordner Samples im Installationsordner von FineReader Engine verfügbar.
• Linux
  Beispiele für C++ und Java sind im Ordner Samples im Installationsordner von FineReader Engine verfügbar.
• Windows
  Beispiele für reines C++, C++ mit nativer COM-Unterstützung, C#, Visual Basic .NET, .NET Core, Java und Skriptsprachen sind im FineReader Engine-Datenordner verfügbar. Für Windows sind außerdem Demo-Tools in C# im Unterordner Demo-Tools verfügbar.

Für Beispiele in Java finden Sie die Liste der unterstützten Java Development Kits unter Systemanforderungen. Um mit den Codebeispielen zu arbeiten, sollten Sie Ihre Customer Project ID angeben. Sie muss in der Datei SamplesConfig.h angegeben werden (für Beispiele in C++) oder direkt im Code (für Beispiele in Objective C).

Codebeispiele

Name des Beispiels	Beschreibung	Verfügbarkeit
BatchProcessing	Zeigt, wie man den Batch Processor verwendet, um eine große Anzahl einseitiger Dokumente zu verarbeiten.	Windows: C#, C++ (native COM-Unterstützung), C++ ohne Wrapper, Java, Visual Basic .NET; Linux: C++, Java
BCR	Zeigt, wie Sie mit FineReader Engine Daten aus Visitenkarten extrahieren können.	Linux: C++
Visitenkartenerkennung	Zeigt, wie Sie mit FineReader Engine Daten aus Visitenkarten extrahieren können.	macOS: Objective-C
Klassifizierung	Sie können ABBYY FineReader Engine darauf trainieren, beliebige Dokumenttypen zu klassifizieren.	Linux: C++ macOS: C++
CommandLineInterface	Stellt die Befehlszeilenschnittstelle von ABBYY FineReader Engine bereit. Das Beispiel erstellt ein Dienstprogramm namens CommandLineInterface, das die meisten API-Funktionen von ABBYY FineReader Engine über zahlreiche Schalter unterstützt.	macOS: C++ Linux: C++ Windows: reines C++
CustomLanguage	Erstellt eine neue Erkennungssprache und ersetzt ihr Wörterbuch durch ein manuell erstelltes Beispielwörterbuch. Nach der Erkennung berechnet das Beispiel die Anzahl der Wörter im Text und wie viele davon im Benutzerwörterbuch gefunden wurden.	Windows: C#, C++ (native COM-Unterstützung), C++ ohne Wrapper, Visual Basic .NET Linux: C++
Datenextraktion	Veranschaulicht die Verwendung des DataExtraction-Profils, um möglichst viele nützliche Daten aus einem Dokument zu extrahieren.	Windows: C# für .NET Core
Document Comparison	Zeigt, wie Sie ein Dokument oder eine Seite mit einer Kopie vergleichen können.	Windows: C++ Linux: C++ macOS: C++
EnginesPool	Bietet eine vollständige, wiederverwendbare Lösung für einen Pool von FineReader Engine-Objekten in einer Multithread-Anwendung und veranschaulicht den Geschwindigkeitsgewinn durch Multithread-Verarbeitung.	Windows: C#, Java
EventsHandling	Zeigt die Verwendung der Callback-Schnittstellen am Beispiel der FRDocument Callback-Schnittstelle (IFRDocumentEvents). Das Beispiel zeigt den Fortschritt der Erkennung und des Exports während der Bildverarbeitung.	Windows: C#, C++ (native COM-Unterstützung), reines C++, Java, Visual Basic .NET Linux: C++, Java
Hello	Führt die Dokumentkonvertierung mit nur wenigen Codezeilen aus. Dieses Beispiel erleichtert Ihnen den Einstieg in die Entwicklung mit dem ABBYY SDK.	Windows: C#, C++ (native COM-Unterstützung), pures C++, Java, VBScript, JavaScript, Perl, Visual Basic .NET, .NET Core Linux: C++, Java
Hello (Outproc)	Führt die grundlegende Dokumentkonvertierung in einem separaten Prozess mit ABBYY FineReader Engine aus.	Linux: C++, Java
HelloBCR	Zeigt, wie Sie mit FineReader Engine Daten aus Visitenkarten extrahieren können.	Windows: C# für .NET Core
ICR	Erkennt handschriftlichen Text.	Linux: C++
MRZExtraction	Zeigt, wie Sie Daten aus einer Machine-Readable Zone (MRZ) extrahieren können.	Windows: C# Linux: C++
Multithreading	Veranschaulicht die Bildverarbeitung in parallelen Threads.	Linux: C++, Java
RecognizedTextProcessing	Berechnet Erkennungsstatistiken (z. B. die Anzahl verdächtiger und nicht erkannter Zeichen sowie die Anzahl der Wörter, die nicht im Wörterbuch enthalten sind).	Windows: C#, C++ (native COM-Unterstützung), reines C++, Visual Basic .NET
rmiPoolClient	Zeigt, wie man die Pakete com.abbyy.rmi.FREngine und com.abbyy.rmi.pool.FREngine verwendet, um einen einfädigen Client zu erstellen, der mit einem Verarbeitungsserver zusammenarbeitet, wie es im rmiPoolServer-Beispiel implementiert ist.	Linux: Java
rmiPoolServer	Zeigt, wie das Paket com.abbyy.rmi.pool.impl.FREngine verwendet wird, um eine Serveranwendung zu erstellen, die einen Pool von Worker-Threads verwaltet (wie im Beispiel rmiWorker implementiert), wobei jeder Thread eine separate Instanz von FineReader Engine ausführt.	Linux: Java
rmiWorker	Zeigt, wie das Paket com.abbyy.rmi.server.FREngine verwendet wird, um einen einfachen Single-Thread-Server für die Verarbeitung zu erstellen.	Linux: Java
rmiWorkerClient	Zeigt, wie das Paket com.abbyy.rmi.FREngine verwendet wird, um einen Client zu erstellen, der mit einem Verarbeitungsserver zusammenarbeitet, wie er im Beispiel rmiWorker implementiert ist.	Linux: Java
Scannen	Bietet eine einfache Implementierung eines „Scanning-Computers“.	Windows: C#
SAFEARRAY_Hello	Zeigt ein einfaches Beispiel für die Dokumentverarbeitung mit dem Typ SAFEARRAY.	Linux: C++ macOS: C++
threadPoolClient	(Java) Zeigt, wie die Pakete com.abbyy.rmi.FREngine und com.abbyy.rmi.pool.FREngine verwendet werden, um einen Multithread-Client zu erstellen, der mit einem Verarbeitungsserver zusammenarbeitet, wie er im Beispiel rmiPoolServer implementiert ist. Der Client verwendet die Standardoberfläche ExecutorService, um alle Bilder in einem Ordner parallel zu verarbeiten.	Linux: Java
TiffToRtf	Führt die Dokumentkonvertierung mit nur wenigen Codezeilen aus. Dieses Beispiel erleichtert Ihnen den Einstieg in die Entwicklung mit dem ABBYY SDK.	macOS: (Objective-C)
VisualComponents	Erstellt aus den Bausteinen der Benutzeroberfläche ein umfassendes Werkzeug für Dokumentkonvertierungsaufgaben. Dieses Beispiel hilft Ihnen beim Einstieg in die Entwicklung mit den ABBYY Visual Components.	Windows: C#, C++ (native COM-Unterstützung), Visual Basic .NET

Demo-Tools für Windows

Sample Name	Description
Classification	Zeigt, wie Sie FineReader Engine trainieren können, um beliebige Dokumenttypen zu klassifizieren.
Engine Predefined Processing Profiles	Zeigt, wie Sie FineReader Engine mithilfe vordefinierter Verarbeitungsprofile einfach konfigurieren können.
PDFExportProfiles	Zeigt die Vorteile der Verwendung von Exportprofilen beim Export in PDF.
MultiProcessingRecognition	Zeigt den Geschwindigkeitsvorteil bei der Verwendung von Multiprocessing-Erkennung mit dem Objekt FRDocument.
BatchProcessingRecognition	Zeigt den Geschwindigkeitsvorteil bei der Verwendung von Multiprocessing-Erkennung mit Batch Processor.
Document Comparison	Zeigt, wie Sie ein Dokument oder eine Seite mit einer Kopie vergleichen können.
User Pattern Training Utility for Windows Visual Components	Zeigt, wie Sie mit Benutzermustern arbeiten können, wenn Sie Textsammlungen in dekorativen Schriftarten, Texte mit ungewöhnlichen Zeichen oder große Textmengen mit geringer Druckqualität verarbeiten.