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.
APNG (Animated Portable Network Graphics) to format pliku, który rozszerza możliwości szeroko używanego formatu PNG (Portable Network Graphics) o obsługę animacji. Został stworzony, aby zapewnić bardziej wydajną i dostępną alternatywę dla formatu GIF (Graphics Interchange Format) do dostarczania animowanych obrazów w sieci. APNG zachowuje te same funkcje bezstratnej kompresji i przezroczystości PNG, jednocześnie wprowadzając możliwość przechowywania wielu klatek, co pozwala na tworzenie płynnych animacji wysokiej jakości.
Format APNG opiera się na istniejącej strukturze PNG, wprowadzając nowe typy fragmentów specjalnie zaprojektowane do animacji. Głównymi fragmentami używanymi w APNG są fragment `acTL` (Animation Control) i fragment `fcTL` (Frame Control). Fragment `acTL` jest umieszczany na początku pliku i zawiera informacje o animacji jako całości, takie jak liczba klatek i liczba powtórzeń animacji. Fragment `fcTL` poprzedza każdą klatkę i zawiera szczegóły dotyczące klatki, w tym wymiary klatki, pozycję i czas opóźnienia.
Jedną z głównych zalet APNG jest jego wsteczna kompatybilnoś ć ze standardowymi przeglądarkami PNG. Plik APNG zaczyna się od tego samego podpisu i fragmentów krytycznych, co zwykły plik PNG, co pozwala wyświetlić go jako statyczny obraz w aplikacjach, które nie obsługują APNG. Zapewnia to, że użytkownicy ze starszymi przeglądarkami lub przeglądarkami obrazów nadal mogą wyświetlać pierwszą klatkę animacji, zachowując kompatybilność na wielu platformach.
Proces animacji w APNG opiera się na serii klatek, z których każda jest reprezentowana przez oddzielny obraz. Pierwsza klatka jest zwykle w pełni wyrenderowanym obrazem, podczas gdy kolejne klatki mogą być pełnymi klatkami lub częściowymi klatkami, które zawierają tylko zmiany w stosunku do poprzedniej klatki. To podejście pozwala na bardziej wydajne przechowywanie i szybsze czasy ładowania, ponieważ niezmienione piksele nie muszą być przerysowywane dla każdej klatki.
Aby utworzyć plik APNG, używa się narzędzia do edycji obrazu lub specjalistycznego oprogramowania do złożenia poszczególnych klatek i wygenerowania niezbędnych fragmentów. Klatki są zwykle eksportowane jako oddzielne pliki PNG, a następnie łączone w jeden plik APNG za pomocą enkodera APNG. Koder analizuje klatki, określa optymalną metodę kodowania (pełne klatki lub częściowe klatki) i generuje fragmenty `acTL` i `fcTL` do kontrolowania odtwarzania animacji.
Gdy plik APNG jest ładowany w kompatybilnej przeglądarce, przeglądarka odczytuje fragment `acTL`, aby określić właściwości animacji, a następnie przetwarza klatki sekwencyjnie. Fragment `fcTL` skojarzony z każdą klatką zawiera niezbędne informacje do prawidłowego renderowania klatki, w tym jej czas trwania i umiejscowienie na płótnie. Przeglądarka wyświetla klatki w określonej kolejności, używając czasów opóźnienia do kontrolowania prędkości animacji i zachowania pętli.
APNG oferuje kilka zalet w porównaniu z tradycyjnymi animacjami GIF. Obsługuje 24-bitowy kolor i 8-bitową przezroczystość, co pozwala na bardziej żywą i szczegółową grafikę w porównaniu z ograniczoną 256-kolorową paletą GIF. APNG zapewnia również lepszą kompresję, co skutkuje mniejszymi rozmiarami plików przy równoważnej jakości obrazu. Ponadto APNG umożliwia zmienne częstotliwości klatek, co pozwala na większą kontrolę nad czasem i płynnością animacji.
Jednak APNG ma pewne ograniczenia. Chociaż jest obsługiwany przez główne przeglądarki internetowe, takie jak Firefox, Chrome i Safari, nie jest tak szeroko stosowany jak GIF. Niektóre starsze przeglądarki i przeglądarki obrazów mogą nie mieć wbudowanej obsługi APNG, wymagając od użytkowników instalowania rozszerzeń lub korzystania z alternatywnego oprogramowania do wyświetlania animacji. Ponadto tworzenie plików APNG może być bardziej złożone w porównaniu z GIF, ponieważ wiąże się z pracą z wieloma klatkami i zrozumieniem określonej struktury fragmentów.
Pomimo tych ograniczeń APNG zyskał popularność w ostatnich latach ze względu na swoją lepszą jakość obrazu, mniejsze rozmiary plików i rosnące wsparcie ze strony przeglądarek internetowych i narzędzi do edycji obrazów. Stał się preferowanym wyborem do dostarczania wysokiej jakości animacji na stronach internetowych, szczególnie w przypadku krótkich, zapętlonych animacji, które wymagają przezroczystości i płynnego odtwarzania.
Podsumowując, APNG to potężny i wszechstronny format pliku, który rozszerza możliwości PNG o obsługę animacji. Wykorzystując istniejącą strukturę PNG i wprowadzając nowe fragmenty do kontroli animacji, APNG oferuje bardziej wydajną i wizualnie atrakcyjną alternatywę dla GIF. Chociaż może nie być tak szeroko obsługiwany jak GIF, rosnąca adopcja APNG przez przeglądarki internetowe i rosnące zapotrzebowanie na wysokiej jakości animacje czynią go cennym narzędziem dla projektantów i programistów, którzy chcą tworzyć angażujące i interaktywne treści w sieci.
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.