OCR, czyli Optical Character Recognition, to technologia służąca do konwersji różnych typów dokumentów, takich jak zeskanowane dokumenty papierowe, pliki PDF czy obrazy utworzone za pomocą kamery cyfrowej, na edytowalne i przeszukiwalne dane.
W pierwszym etapie OCR, obraz dokumentu tekstowego jest skanowany. Może to być zdjęcie lub zeskanowany dokument. Celem tego etapu jest stworzenie cyfrowej kopii dokumentu, zamiast wymagać ręcznej transkrypcji. Dodatkowo, proces cyfryzacji może także pomóc w zwiększeniu trwałości materiałów, ponieważ może zmniejszyć ilość manipulacji delikatnymi źródłami. Po zdigitalizowaniu dokumentu, oprogramowanie OCR dzieli obraz na pojedyncze znaki do rozpoznania. Nazywa się to procesem segmentacji. Segmentacja dzieli dokument na linie, słowa a ostatecznie pojedyncze znaki. Podział ten jest skomplikowanym procesem z uwagi na mnogość zaangażowanych czynników - różne czcionki, różne rozmiary tekstu i zróżnicowane wyrównanie tekstu, aby wymienić tylko kilka. Po segmentacji, algorytm OCR wykorzystuje rozpoznawanie wzorców, aby zidentyfikować każdy pojedynczy znak. Dla każdego znaku, algorytm porównuje go z bazą kształtów znaków. Najbliższe dopasowanie jest następnie wybierane jako identyfikacja znaku. W rozpoznawaniu cech, bardziej zaawansowanej formie OCR, algorytm bada nie tylko kształt, ale także bierze pod uwagę linie i krzywe w wzorcu. OCR ma liczne praktyczne zastosowania - od cyfryzacji dokumentów drukowanych, umożliwiając usługi tekstu na mowę, automatyzując procesy wprowadzania danych, aż po pomoc użytkownikom z wadą wzroku w lepszym interakcji z tekstem. Warto jednak zauważyć, że proces OCR nie jest nieomylny i może popełniać błędy, szczególnie przy niskiej rozdzielczości dokumentów, skomplikowanych czcionek, czy źle wydrukowanych tekstach. Stąd, dokładność systemów OCR znacznie różni się w zależności od jakości oryginalnego dokumentu i specyfikacji używanego oprogramowania OCR. OCR jest kluczową technologią w nowoczesnych praktykach ekstrakcji i digitalizacji danych. Oszczędza znacznie czasu i zasobów, zmniejszając potrzebę ręcznego wprowadzania danych i zapewniając niezawodne, efektywne podejście do przekształcania dokumentów fizycznych na format cyfrowy.
Optical Character Recognition (OCR) to technologia używana do konwersji różnych rodzajów dokumentów, takich jak zeskanowane dokumenty papierowe, pliki PDF lub obrazy zrobione cyfrowym aparatem fotograficznym, na edytowalne i przeszukiwalne dane.
OCR działa poprzez skanowanie obrazu wejściowego lub dokumentu, segmentację obrazu na indywidualne znaki, a następnie porównanie każdego znaku z bazą danych kształtów znaków za pomocą rozpoznawania wzorców lub rozpoznawania cech.
OCR jest używany w różnych sektorach i aplikacjach, w tym do digitalizacji wydrukowanych dokumentów, włączania usług tekst-na-mowę, automatyzacji procesów wprowadzania danych i pomocy osobom niewidomym w lepszej interakcji z tekstem.
Pomimo wielkiego postępu w technologii OCR, nie jest ona nieomylna. Dokładność może różnić się w zależności od jakości oryginalnego dokumentu i specyfiki używanego oprogramowania OCR.
Chociaż OCR jest głównie przeznaczony dla tekstu drukowanego, niektóre zaawansowane systemy OCR są także w stanie rozpoznać jasne, konsekwentne pismo odręczne. Jednak zazwyczaj rozpoznawanie pisma odręcznego jest mniej dokładne ze względu na dużą różnorodność indywidualnych stylów pisania.
Tak, wiele systemów oprogramowania OCR potrafi rozpoznawać wiele języków. Ważne jest jednak, aby upewnić się, że konkretny język jest obsługiwany przez oprogramowanie, którego używasz.
OCR to skrót od Optical Character Recognition i służy do rozpoznawania tekstu drukowanego, natomiast ICR, czyli Intelligent Character Recognition, jest bardziej zaawansowany i służy do rozpoznawania tekstu pisanego odręcznie.
OCR najlepiej radzi sobie z czytelnymi, łatwymi do odczytania fontami i standardowymi rozmiarami tekstu. Chociaż może pracować z różnymi fontami i rozmiarami, dokładność zwykle maleje przy niecodziennych fontach lub bardzo małych rozmiarach tekstu.
OCR może mieć problemy z dokumentami o niskiej rozdzielczości, złożonymi czcionkami, źle wydrukowanymi tekstami, pismem odręcznym oraz dokumentami z tłem, które przeszkadza w tekście. Ponadto, mimo że może obsługiwać wiele języków, nie jest w stanie idealnie pokryć wszystkich języków.
Tak, OCR potrafi skanować kolorowy tekst i tło, choć zazwyczaj jest skuteczniejszy w przypadku wysokokontrastowych kombinacji kolorów, takich jak czarny tekst na białym tle. Dokładność może spadać, gdy kolor tekstu i tła nie tworzą wystarczającego kontrastu.
AVIF (AV1 Image File Format) to nowoczesny format plików graficznych, który wykorzystuje kodek wideo AV1, aby zapewnić lepszą wydajność kompresji w porównaniu ze starszymi formatami, takimi jak JPEG, PNG i WebP. Opracowany przez Alliance for Open Media (AOMedia), AVIF ma na celu dostarczanie wysokiej jakości obrazów przy mniejszych rozmiarach plików, co czyni go atrakcyjnym wyborem dla twórców stron internetowych i twórców treści, którzy chcą zoptymalizować swoje witryny i aplikacje.
Podstawą AVIF jest kodek wideo AV1, który został zaprojektowany jako alternatywa bez opłat licencyjnych dla zastrzeżonych kodeków, takich jak H.264 i HEVC. AV1 wykorzystuje zaawansowane techniki kompresji, takie jak predykcja wewnątrzramkowa i międzyramkowa, kodowanie transformacji i kodowanie entropii, aby osiągnąć znaczną oszczędność przepływności bitów przy zachowaniu jakości wizualnej. Wykorzystując możliwości kodowania wewnątrzramkowego AV1, AVIF może kompresować nieruchome obrazy bardziej wydajnie niż tradycyjne formaty.
Jedną z kluczowych cech AVIF jest obsługa zarówno kompresji stratnej, jak i bezstratnej. Kompresja stratna pozwala na wyższe współczynniki kompresji kosztem pewnej jakości obrazu, podczas gdy kompresja bezstratna zachowuje oryginalne dane obrazu bez utraty informacji. Ta elastyczność pozwala programistom wybrać odpowiedni tryb kompresji w oparciu o ich konkretne wymagania, równoważąc rozmiar pliku i wierność obrazu.
AVIF obsługuje również szeroką gamę przestrzeni kolorów i głębi bitowej, co czyni go odpowiednim dla różnych typów obrazów i przypadków użycia. Może obsługiwać zarówno przestrzenie kolorów RGB, jak i YUV, z głębią bitową od 8 do 12 bitów na kanał. Ponadto AVIF obsługuje obrazowanie o wysokim zakresie dynamiki (HDR), umożliwiając reprezentację szerszego zakresu wartości luminancji i bardziej żywych kolorów. Ta możliwość jest szczególnie korzystna w przypadku wyświetlaczy HDR i treści.
Kolejną znaczącą zaletą AVIF jest jego zdolność do kodowania obrazów z kanałem alfa, umożliwiając przezroczystość. Ta funkcja jest kluczowa dla grafiki i logo, które wymagają płynnej integracji z różnymi kolorami tła lub wzorami. Obsługa kanału alfa AVIF jest bardziej wydajna w porównaniu z PNG, ponieważ może kompresować informacje o przezroczystości wraz z danymi obrazu.
Aby utworzyć obraz AVIF, dane obrazu źródłowego są najpierw dzielone na siatkę jednostek kodujących, zwykle o rozmiarze 64x64 pikseli. Każda jednostka kodująca jest następnie dzielona na mniejsze bloki, które są przetwarzane niezależnie przez koder AV1. Koder stosuje sekwencję technik kompresji, takich jak predykcja, kodowanie transformacji, kwantyzacja i kodowanie entropii, aby zmniejszyć rozmiar danych przy zachowaniu jakości obrazu.
Podczas etapu predykcji koder wykorzystuje predykcję wewnątrzramkową, aby oszacować wartości pikseli w bloku na podstawie otaczających pikseli. Ten proces wykorzystuje nadmiarowość przestrzenną i pomaga zmniejszyć ilość danych, które muszą zostać zakodowane. Predykcja międzyramkowa, która jest używana w kompresji wideo, nie ma zastosowania do nieruchomych obrazów, takich jak AVIF.
Po predykcji dane resztkowe (różnica między przewidywanymi a rzeczywistymi wartościami pikseli) podlegają kodowaniu transformacji. Kodek AV1 wykorzystuje zestaw funkcji dyskretnej transformacji kosinusowej (DCT) i asymetrycznej dyskretnej transformacji sinusoidalnej (ADST) do konwersji danych domeny przestrzennej do domeny częstotliwości. Ten krok pomaga skoncentrować energię sygnału resztkowego w mniejszej liczbie współczynników, co czyni go bardziej podatnym na kompresję.
Następnie do przekształconych współczynników stosuje się kwantyzację, aby zmniejszyć precyzję danych. Odrzucając mniej istotne informacje, kwantyzacja pozwala na wyższe współczynniki kompresji kosztem pewnej utraty jakości obrazu. Parametry kwantyzacji można dostosować, aby kontrolować kompromis między rozmiarem pliku a wiernością obrazu.
Na koniec techniki kodowania entropii, takie jak kodowanie arytmetyczne lub kodowanie o zmiennej długości, są używane do dalszej kompresji skwantyzowanych współczynników. Techniki te przypisują krótsze kody do częściej występujących symboli, co skutkuje bardziej zwartą reprezentacją danych obrazu.
Po zakończeniu procesu kodowania skompresowane dane obrazu są pakowane do formatu kontenera AVIF, który zawiera metadane, takie jak wymiary obrazu, przestrzeń kolorów i głębia bitowa. Powstały plik AVIF można następnie przechowywać lub przesyłać wydajnie, zajmując mniej miejsca w pamięci lub przepustowości w porównaniu z innymi formatami obrazu.
Aby zdekodować obraz AVIF, wykonuje się odwrotny proces. Dekoder wyodrębnia skompresowane dane obrazu z kontenera AVIF i stosuje dekodowanie entropii, aby zrekonstruować skwantyzowane współczynniki. Następnie wykonywane jest odwrotne kwantyzowanie i odwrotne kodowanie transformacji w celu uzyskania danych resztkowych. Przewidywane wartości pikseli, uzyskane z predykcji wewnątrzramkowej, są dodawane do danych resztkowych w celu zrekonstruowania końcowego obrazu.
Jednym z wyzwań w przyjęciu AVIF jest jego stosunkowo niedawne wprowadzenie i ograniczone wsparcie przeglądarek w porównaniu z ugruntowanymi formatami, takimi jak JPEG i PNG. Jednak w miarę jak coraz więcej przeglądarek i narzędzi do przetwarzania obrazu zaczyna natywnie obsługiwać AVIF, oczekuje się, że jego adopcja wzrośnie, napędzana rosnącym zapotrzebowaniem na wydajną kompresję obrazu.
Aby rozwiązać problemy ze zgodnością, witryny internetowe i aplikacje mogą stosować mechanizmy zastępcze, dostarczając obrazy AVIF do kompatybilnych klientów, a jednocześnie zapewniając alternatywne formaty, takie jak JPEG lub WebP, dla starszych przeglądarek. To podejście zapewnia, że użytkownicy mogą uzyskać dostęp do treści niezależnie od tego, czy ich przeglądarka obsługuje AVIF.
Podsumowując, AVIF to obiecujący format pliku obrazu, który wykorzystuje moc kodeka wideo AV1, aby zapewnić lepszą wydajność kompresji. Dzięki obsłudze kompresji stratnej i bezstratnej, szerokiej gamie przestrzeni kolorów i głębi bitowej, obrazowaniu HDR i przezroczystości kanału alfa, AVIF oferuje wszechstronne rozwiązanie do optymalizacji obrazów w sieci. W miarę jak wsparcie przeglądarek będzie się rozszerzać, a więcej narzędzi będzie obsługiwać AVIF, ma on potencjał, aby stać się preferowanym wyborem dla programistów i twórców treści, którzy chcą zmniejszyć rozmiary plików graficznych bez uszczerbku dla jakości wizualnej.
Ten konwerter działa całkowicie w Twojej przeglądarce. Kiedy wybierasz plik, jest on wczytywany do pamięci i konwertowany na wybrany format. Następnie możesz pobrać skonwertowany plik.
Konwersje zaczynają się natychmiast, a większość plików jest konwertowana w mniej niż sekundę. Większe pliki mogą wymagać więcej czasu.
Twoje pliki nigdy nie są przesyłane na nasze serwery. Są konwertowane w Twojej przeglądarce, a następnie pobierany jest skonwertowany plik. Nigdy nie widzimy Twoich plików.
Obsługujemy konwersję między wszystkimi formatami obrazów, w tym JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF i więcej.
Ten konwerter jest całkowicie darmowy i zawsze będzie darmowy. Ponieważ działa w Twojej przeglądarce, nie musimy płacić za serwery, więc nie musimy Cię obciążać opłatami.
Tak! Możesz konwertować tyle plików, ile chcesz na raz. Wystarczy wybrać wiele plików podczas ich dodawania.