Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) zamienia obrazy tekstu — skany, zdjęcia ze smartfonów, pliki PDF — na ciągi znaków czytelne dla maszyn, a coraz częściej na dane strukturalne. Nowoczesne OCR to potok, który czyści obraz, znajduje tekst, odczytuje go i eksportuje bogate metadane, dzięki czemu systemy podrzędne mogą wyszukiwać, indeksować lub wyodrębniać pola. Dwa szeroko stosowane standardy wyjściowe to hOCR, mikroformat HTML dla tekstu i układu, oraz ALTO XML, schemat zorientowany na biblioteki/archiwa; oba zachowują pozycje, kolejność czytania i inne wskazówki dotyczące układu i są obsługiwane przez popularne silniki, takie jak Tesseract.
Przetwarzanie wstępne. Jakość OCR zaczyna się od czyszczenia obrazu: konwersji do skali szarości, odszumiania, progowania (binaryzacji) i prostowania. Kanoniczne samouczki OpenCV obejmują globalne, adaptacyjne i Otsu progowanie — podstawowe elementy dla dokumentów o nierównomiernym oświetleniu lub bimodalnych histogramach. Gdy oświetlenie zmienia się na stronie (pomyśl o zdjęciach z telefonu), metody adaptacyjne często przewyższają pojedynczy globalny próg; Otsu automatycznie wybiera próg, analizując histogram. Równie ważna jest korekcja nachylenia: prostowanie oparte na transformacji Hougha (Transformacja Hougha) w połączeniu z binaryzacją Otsu to powszechny i skuteczny przepis w produkcyjnych potokach przetwarzania wstępnego.
Wykrywanie a rozpoznawanie. OCR jest zazwyczaj podzielone na wykrywanie tekstu (gdzie jest tekst?) i rozpoznawanie tekstu (co on mówi?). W scenach naturalnych i wielu skanach w pełni konwolucyjne detektory, takie jak EAST skutecznie przewidują czworokąty na poziomie słów lub linii bez ciężkich etapów propozycji i są zaimplementowane w popularnych zestawach narzędzi (np. samouczek wykrywania tekstu OpenCV). Na złożonych stronach (gazety, formularze, książki) ważna jest segmentacja linii/regionów i wnioskowanie o kolejności czytania:Kraken implementuje tradycyjną segmentację stref/linii i neuronową segmentację linii bazowej, z wyraźnym wsparciem dla różnych pism i kierunków (LTR/RTL/pionowo).
Modele rozpoznawania. Klasyczny koń roboczy open-source Tesseract (udostępniony jako open-source przez Google, z korzeniami w HP) ewoluował z klasyfikatora znaków w sekwencyjny rozpoznawacz oparty na LSTM i może emitować przeszukiwalne pliki PDF, wyjścia przyjazne dla hOCR/ALTOi więcej z CLI. Nowoczesne rozpoznawacze opierają się na modelowaniu sekwencji bez wstępnie posegmentowanych znaków. Connectionist Temporal Classification (CTC) pozostaje fundamentalne, ucząc się dopasowań między sekwencjami cech wejściowych a sekwencjami etykiet wyjściowych; jest szeroko stosowane w potokach rozpoznawania pisma ręcznego i tekstu w scenach.
W ostatnich latach Transformery przekształciły OCR. TrOCR używa kodera Vision Transformer oraz dekodera Text Transformer, trenowanego na dużych korpusach syntetycznych, a następnie dostrajanego na rzeczywistych danych, z dużą wydajnością w testach porównawczych tekstu drukowanego, pisanego odręcznie i w scenach (zobacz także dokumentację Hugging Face). Równolegle niektóre systemy omijają OCR na rzecz zrozumienia na dalszym etapie: Donut (Document Understanding Transformer) to koder-dekoder bez OCR, który bezpośrednio generuje ustrukturyzowane odpowiedzi (takie jak JSON klucz-wartość) z obrazów dokumentów (repo, karta modelu), unikając kumulacji błędów, gdy oddzielny krok OCR zasila system IE.
Jeśli chcesz gotowe do użycia rozwiązanie do odczytu tekstu w wielu pismach, EasyOCR oferuje proste API z ponad 80 modelami językowymi, zwracając ramki, tekst i pewność — przydatne do prototypów i pism nielacińskich. W przypadku dokumentów historycznych Kraken wyróżnia się segmentacją linii bazowej i świadomą pisma kolejnością czytania; do elastycznego trenowania na poziomie linii, Calamari opiera się na dziedzictwie Ocropy (Ocropy) z rozpoznawaczami (multi-)LSTM+CTC i CLI do dostrajania niestandardowych modeli.
Generalizacja zależy od danych. W przypadku pisma ręcznego Baza danych pisma ręcznego IAM dostarcza zróżnicowane pod względem pisarzy zdania w języku angielskim do trenowania i oceny; jest to długoletni zestaw referencyjny do rozpoznawania linii i słów. W przypadku tekstu w scenach COCO-Text nałożył obszerne adnotacje na MS-COCO, z etykietami dla tekstu drukowanego/pisanego odręcznie, czytelnego/nieczytelnego, pisma i pełnych transkrypcji (zobacz także oryginalną stronę projektu). Dziedzina ta w dużym stopniu opiera się również na syntetycznym wstępnym trenowaniu: SynthText in the Wild renderuje tekst na fotografiach z realistyczną geometrią i oświetleniem, dostarczając ogromne ilości danych do wstępnego trenowania detektorów i rozpoznawaczy (odniesienie kod i dane).
Konkursy pod parasolem Robust Reading ICDAR utrzymują ocenę w ryzach. Ostatnie zadania kładą nacisk na wykrywanie/odczyt od końca do końca i obejmują łączenie słów w frazy, z oficjalnym kodem raportującym precyzję/odwołanie/F-score, przecięcie nad sumą (IoU) i metryki odległości edycji na poziomie znaków — odzwierciedlając to, co praktycy powinni śledzić.
OCR rzadko kończy się na czystym tekście. Archiwa i biblioteki cyfrowe preferują ALTO XML , ponieważ koduje on fizyczny układ (bloki/linie/słowa ze współrzędnymi) obok treści i dobrze współgra z opakowaniem METS. hOCR mikroformat, w przeciwieństwie do tego, osadza ten sam pomysł w HTML/CSS, używając klas takich jak ocr_line i ocrx_word, co ułatwia wyświetlanie, edycję i transformację za pomocą narzędzi internetowych. Tesseract udostępnia oba — np. generowanie hOCR lub przeszukiwalnych plików PDF bezpośrednio z CLI (przewodnik po wyjściu PDF); opakowania Pythona, takie jak pytesseract dodają wygody. Istnieją konwertery do tłumaczenia między hOCR a ALTO, gdy repozytoria mają stałe standardy przyjmowania — zobacz tę wyselekcjonowaną listę narzędzi formatu plików OCR.
Najsilniejszym trendem jest konwergencja: wykrywanie, rozpoznawanie, modelowanie języka, a nawet dekodowanie specyficzne dla zadania łączą się w zunifikowane stosy Transformerów. Wstępne trenowanie na dużych korpusach syntetycznych pozostaje mnożnikiem siły. Modele bez OCR będą agresywnie konkurować wszędzie tam, gdzie celem są ustrukturyzowane wyniki, a nie dosłowne transkrypcje. Spodziewaj się również wdrożeń hybrydowych: lekkiego detektora plus rozpoznawacza w stylu TrOCR dla długiego tekstu i modelu w stylu Donut dla formularzy i paragonów.
Tesseract (GitHub) · Dokumentacja Tesseract · Specyfikacja hOCR · Tło ALTO · Detektor EAST · Wykrywanie tekstu OpenCV · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · Pismo ręczne IAM · Narzędzia formatu plików OCR · EasyOCR
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.
Format obrazu MAT, powszechnie kojarzony z MATLAB, językiem wysokiego poziomu i interaktywnym środowiskiem opracowanym przez MathWorks, nie jest konwencjonalnym formatem obrazu, takim jak JPEG czy PNG. Zamiast tego jest to format pliku do przechowywania macierzy, zmiennych i innych typów danych, które są zwykle używane w MATLAB. Format MAT to skrót od pliku MATLAB MAT. Ten format pliku jest niezbędny dla użytkowników MATLAB, ponieważ umożliwia przechowywanie i zarządzanie danymi sesji, które mogą obejmować zmienne, funkcje, tablice, a nawet obrazy w formacie, który można łatwo załadować z powrotem do przestrzeni roboczej MATLAB w celu dalszej analizy lub przetwarzania.
Pliki MAT są binarnymi kontenerami danych, które mogą przechowywać wiele zmiennych, w tym tablice wielowymiarowe i dane skalarne. Jeśli chodzi o obrazy, MATLAB traktuje je jako macierze, w których każda wartość piksela jest przechowywana jako element w macierzy. W przypadku obrazów w skali szarości jest to macierz dwuwymiarowa, natomiast w przypadku obrazów kolorowych jest to macierz trójwymiarowa z oddzielnymi warstwami dla składowych kolorów czerwonego, zielonego i niebieskiego. Format MAT jest szczególnie przydatny do przechowywania takich danych obrazu, ponieważ zachowuje dokładną precyzję liczbową i strukturę danych, co jest kluczowe dla zastosowań naukowych i inżynieryjnych.
Format pliku MAT ewoluował w czasie, a różne wersje były wydawane wraz z aktualizacjami MATLAB. Najpopularniejszymi wersjami są wersje plików MAT 4, 5 i 7, przy czym wersja 7.3 jest najnowszą według mojej wiedzy z 2023 roku. Każda wersja wprowadziła ulepszenia pod względem pojemności danych, kompresji i zgodności z HDF5 (Hierarchical Data Format version 5), który jest szeroko stosowanym modelem danych, biblioteką i formatem pliku do przechowywania i zarządzania złożonymi danymi.
Wersja 4 pliku MAT jest najprostszym i najstarszym formatem, który nie obsługuje kompresji danych ani złożonych struktur hierarchicznych. Jest używany głównie w celu zapewnienia zgodności ze starszymi wersjami MATLAB. Wersja 5 to bardziej zaawansowany format, który wprowadził takie funkcje, jak kompresja danych, kodowanie znaków Unicode i obsługa liczb zespolonych i obiektów. Wersja 7 dodała więcej ulepszeń, w tym ulepszoną kompresję i możliwość przechowywania większych tablic. Wersja 7.3 w pełni integruje się ze standardem HDF5, umożliwiając plikom MAT wykorzystanie zaawansowanych funkcji HDF5, takich jak większa pojemność danych i bardziej złożona organizacja danych.
Podczas pracy z plikami MAT, szczególnie w przypadku danych obrazu, ważne jest zrozumienie, w jaki sposób MATLAB obsługuje obrazy. MATLAB reprezentuje obrazy jako tablice liczb, przy czym każda liczba odpowiada intensywności piksela w obrazach w skali szarości lub kodowi koloru w obrazach RGB. Na przykład obraz w skali szarości 8-bitowej jest przechowywany jako macierz z wartościami od 0 do 255, gdzie 0 oznacza czerń, 255 oznacza biel, a wartości pomiędzy reprezentują odcienie szarości. W przypadku obrazów kolorowych MATLAB używa trójwymiarowej tablicy, w której pierwsze dwa wymiary odpowiadają pozycjom pikseli, a trzeci wymiar odpowiada kanałom kolorów.
Aby utworzyć plik MAT w MATLAB, można użyć funkcji „zapisz”. Ta funkcja pozwala użytkownikom określić nazwę pliku i zmienne, które chcą zapisać. Na przykład, aby zapisać macierz obrazu o nazwie „img” w pliku MAT o nazwie „imageData.mat”, należy wykonać polecenie „zapisz('imageData.mat', 'img')”. To polecenie utworzy plik MAT zawierający dane obrazu, które można później załadować z powrotem do MATLAB za pomocą funkcji „załaduj”.
Ładowanie pliku MAT jest proste w MATLAB. Funkcja „załaduj” służy do odczytywania danych z pliku i wprowadzania ich do przestrzeni roboczej MATLAB. Na przykład wykonanie „załaduj('imageData.mat')” załaduje zawartość „imageData.mat” do przestrzeni roboczej, umożliwiając użytkownikowi dostęp i manipulowanie zapisanymi danymi obrazu. Polecenie „kto” można użyć po załadowaniu, aby wyświetlić informacje o załadowanych zmiennych, w tym ich rozmiar, kształt i typ danych.
Jedną z głównych zalet formatu MAT jest jego zdolność do kompaktowego i wydajnego przechowywania danych. Podczas zapisywania danych do pliku MAT, MATLAB może zastosować kompresję w celu zmniejszenia rozmiaru pliku. Jest to szczególnie przydatne w przypadku danych obrazu, które mogą być dość duże, zwłaszcza w przypadku obrazów o wysokiej rozdzielczości lub rozbudowanych zestawów danych obrazów. Kompresja używana w plikach MAT jest bezstratna, co oznacza, że gdy dane są ładowane z powrotem do MATLAB, są identyczne z danymi oryginalnymi, bez utraty precyzji lub jakości.
Pliki MAT obsługują również przechowywanie metadanych, które mogą zawierać informacje o pochodzeniu danych, dacie ich utworzenia, użytej wersji MATLAB i wszelkie inne istotne szczegóły. Te metadane mogą być niezwykle cenne podczas udostępniania danych innym osobom lub archiwizowania danych do wykorzystania w przyszłości, ponieważ zapewniają kontekst i gwarantują, że dane można dokładnie zinterpretować i odtworzyć.
Oprócz tablic liczbowych i danych obrazu, pliki MAT mogą przechowywać wiele innych typów danych, takich jak struktury, tablice komórek, tabele i obiekty. Ta elastyczność sprawia, że pliki MAT są wszechstronnym narzędziem dla użytkowników MATLAB, ponieważ mogą one zawierać szeroki zakres typów danych i struktur w jednym pliku. Jest to szczególnie przydatne w przypadku złożonych projektów, które obejmują wiele typów danych, ponieważ wszystkie istotne dane można zapisać w spójny i uporządkowany sposób.
Dla użytkowników, którzy muszą współpracować z plikami MAT poza MATLAB, MathWorks udostępnia bibliotekę wejścia/wyjścia plików MAT, która umożliwia programom napisanym w językach C, C++ i Fortran odczytywanie i zapisywanie plików MAT. Ta biblioteka jest przydatna do integrowania danych MATLAB z innymi aplikacjami lub do opracowywania niestandardowego oprogramowania, które musi mieć dostęp do danych plików MAT. Ponadto biblioteki i narzędzia innych firm są dostępne dla innych języków programowania, takich jak Python, umożliwiając szerszemu zakresowi aplikacji pracę z plikami MAT.
Integracja plików MAT ze standardem HDF5 w wersji 7.3 znacznie rozszerzyła możliwości formatu. HDF5 jest przeznaczony do przechowywania i organizowania dużych ilości danych, a dzięki przyjęciu tego standardu pliki MAT mogą teraz obsługiwać znacznie większe zestawy danych niż wcześniej. Jest to szczególnie ważne w takich dziedzinach, jak uczenie maszynowe, eksploracja danych i obliczenia o wysokiej wydajności, gdzie duże ilości danych są powszechne. Integracja HDF5 oznacza również, że do plików MAT można uzyskać dostęp za pomocą narzędzi zgodnych z HDF5, co jeszcze bardziej zwiększa interoperacyjność z innymi systemami i oprogramowaniem.
Pomimo wielu zalet formatu MAT, należy wziąć pod uwagę pewne kwestie. Jedną z nich jest kwestia zgodności wersji. Wraz z rozwojem MATLAB ewoluował również format pliku MAT, a pliki zapisane w nowszych wersjach mogą nie być zgodne ze starszymi wersjami MATLAB. Użytkownicy muszą być świadomi wersji MATLAB, której używają, oraz wersji pliku MAT, który próbują załadować. MATLAB udostępnia funkcje sprawdzania i określania wersji plików MAT podczas zapisywania, co może pomóc w utrzymaniu zgodności między różnymi wersjami MATLAB.
Kolejną kwestią jest zastrzeżony charakter formatu MAT. Chociaż jest on dobrze udokumentowany i obsługiwany przez MathWorks, nie jest otwartym standardem, jak niektóre inne formaty danych. Może to stanowić wyzwanie podczas udostępniania danych użytkownikom, którzy nie mają dostępu do MATLAB lub kompatybilnego oprogramowania. Jednak integracja z HDF5 złagodziła ten problem w pewnym stopniu, ponieważ HDF5 jest otwartym standardem i istnieje wiele narzędzi do pracy z plikami HDF5.
Podsumowując, format obrazu MAT jest potężnym i elastycznym sposobem przechowywania danych obrazu i innych zmiennych w MATLAB. Jego zdolność do zachowania precyzji liczbowej, obsługi szerokiego zakresu typów danych i integracji ze standardem HDF5 sprawia, że jest to nieocenione narzędzie dla użytkowników MATLAB, zwłaszcza tych pracujących w
Ten konwerter działa w całości w Twojej przeglądarce. Po wybraniu pliku jest on wczytywany do pamięci i konwertowany do wybranego formatu. Następnie możesz pobrać przekonwertowany plik.
Konwersje rozpoczynają się natychmiast, a większość plików jest konwertowana w mniej niż sekundę. Większe pliki mogą zająć więcej czasu.
Twoje pliki nigdy nie są przesyłane na nasze serwery. Są one konwertowane w Twojej przeglądarce, a następnie pobierany jest przekonwertowany plik. Nigdy nie widzimy Twoich plików.
Obsługujemy konwersję między wszystkimi formatami obrazów, w tym JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF i innymi.
Ten konwerter jest całkowicie darmowy i zawsze będzie darmowy. Ponieważ działa w Twojej przeglądarce, nie musimy płacić za serwery, więc nie musimy pobierać od Ciebie opłat.
Tak! Możesz konwertować dowolną liczbę plików jednocześnie. Wystarczy wybrać wiele plików podczas ich dodawania.