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.
JPEG, co oznacza Joint Photographic Experts Group, to powszechnie stosowana metoda kompresji stratnej dla obrazów cyfrowych, szczególnie tych uzyskanych za pomocą fotografii cyfrowej. Stopień kompresji można regulować, co pozwala na wybór kompromisu między rozmiarem pliku a jakością obrazu. JPEG zwykle osiąga kompresję 10:1 przy niewielkiej zauważalnej utracie jakości obrazu.
Algorytm kompresji JPEG stanowi podstawę standardu JPEG. Proces rozpoczyna się od konwersji obrazu cyfrowego z typowej przestrzeni kolorów RGB do innej przestrzeni kolorów znanej jako YCbCr. Przestrzeń kolorów YCbCr dzieli obraz na luminancję (Y), która reprezentuje poziomy jasności, oraz chrominancję (Cb i Cr), która reprezentuje informacje o kolorze. Ten podział jest korzystny, ponieważ ludzkie oko jest bardziej wrażliwe na zmiany jasności niż koloru, co pozwala kompresji wykorzystać to poprzez kompresowanie informacji o kolorze bardziej niż luminancji.
Gdy obraz znajduje się w przestrzeni kolorów YCbCr, następnym krokiem w procesie kompresji JPEG jest zmniejszenie próbkowania kanałów chrominancji. Zmniejszenie próbkowania zmniejsza rozdzielczość informacji o chrominancji, co zwykle nie wpływa znacząco na postrzeganą jakość obrazu ze względu na niższą wrażliwość ludzkiego oka na szczegóły kolorów. Ten krok jest opcjonalny i można go dostosować w zależności od pożądanego balansu między jakością obrazu a rozmiarem pliku.
Po zmniejszeniu próbkowania obraz jest dzielony na bloki, zwykle o rozmiarze 8x8 pikseli. Następnie każdy blok jest przetwarzany osobno. Pierwszym krokiem w przetwarzaniu każdego bloku jest zastosowanie dyskretnej transformacji kosinusowej (DCT). DCT to operacja matematyczna, która przekształca dane domeny przestrzennej (wartości pikseli) w domenę częstotliwości. Wynikiem jest macierz współczynników częstotliwości, które reprezentują dane bloku obrazu w kategoriach jego składowych częstotliwości przestrzennej.
Współczynniki częstotliwości wynikające z DCT są następnie kwantyzowane. Kwantyzacja to proces mapowania dużego zestawu wartości wejściowych na mniejszy zestaw – w przypadku JPEG oznacza to zmniejszenie precyzji współczynników częstotliwości. W tym miejscu następuje stratna część kompresji, ponieważ część informacji o obrazie jest odrzucana. Krok kwantyzacji jest kontrolowany przez tabelę kwantyzacji, która określa, ile kompresji jest stosowane do każdej składowej częstotliwości. Tabele kwantyzacji można dostosować, aby uzyskać wyższą jakość obrazu (mniej kompresji) lub mniejszy rozmiar pliku (więcej kompresji).
Po kwantyzacji współczynniki są układane w kolejności zygzakowatej, zaczynając od lewego górnego rogu i postępując zgodnie ze schematem, który priorytetyzuje niższe składowe częstotliwości nad wyższymi. Wynika to z faktu, że niższe składowe częstotliwości (które reprezentują bardziej jednolite części obrazu) są ważniejsze dla ogólnego wyglądu niż wyższe składowe częstotliwości (które reprezentują drobniejsze szczegóły i krawędzie).
Następnym krokiem w procesie kompresji JPEG jest kodowanie entropii, które jest metodą kompresji bezstratnej. Najczęstszą formą kodowania entropii stosowaną w JPEG jest kodowanie Huffmana, chociaż kodowanie arytmetyczne jest również opcją. Kodowanie Huffmana działa poprzez przypisywanie krótszych kodów do częstszych wystąpień i dłuższych kodów do rzadszych wystąpień. Ponieważ porządek zygzakowaty ma tendencję do grupowania podobnych współczynników częstotliwości, zwiększa to wydajność kodowania Huffmana.
Po zakończeniu kodowania entropii skompresowane dane są przechowywane w formacie pliku zgodnym ze standardem JPEG. Ten format pliku zawiera nagłówek, który zawiera informacje o obrazie, takie jak jego wymiary i użyte tabele kwantyzacji, a następnie zakodowane kodem Huffmana dane obrazu. Format pliku obsługuje również dołączanie metadanych, takich jak dane EXIF, które mogą zawierać informacje o ustawieniach aparatu użytego do wykonania zdjęcia, dacie i godzinie wykonania zdjęcia oraz innych istotnych szczegółach.
Gdy obraz JPEG jest otwierany, proces dekompresji zasadniczo odwraca kroki kompresji. Dane zakodowane kodem Huffmana są dekodowane, skwantyzowane współczynniki częstotliwości są dekwantyzowane przy użyciu tych samych tabel kwantyzacji, które były używane podczas kompresji, a odwrotna dyskretna transformacja kosinusowa (IDCT) jest stosowana do każdego bloku w celu przekonwertowania danych domeny częstotliwości z powrotem do wartości pikseli domeny przestrzennej.
Procesy dekwantyzacji i IDCT wprowadzają pewne błędy ze względu na stratny charakter kompresji, dlatego JPEG nie jest idealny dla obrazów, które będą podlegały wielokrotnym edycjom i ponownym zapisom. Za każdym razem, gdy obraz JPEG jest zapisywany, przechodzi ponownie przez proces kompresji, a dodatkowe informacje o obrazie są tracone. Może to prowadzić do zauważalnego pogorszenia jakości obrazu w czasie, zjawisko znane jako „utrata generacji”.
Pomimo stratnego charakteru kompresji JPEG pozostaje popularnym formatem obrazu ze względu na swoją elastyczność i wydajność. Obrazy JPEG mogą mieć bardzo mały rozmiar pliku, co czyni je idealnymi do użytku w Internecie, gdzie przepustowość i czasy ładowania są ważnymi czynnikami. Ponadto standard JPEG zawiera tryb progresywny, który pozwala na zakodowanie obrazu w taki sposób, aby można go było dekodować w wielu przejściach, przy czym każde przejście poprawia rozdzielczość obrazu. Jest to szczególnie przydatne w przypadku obrazów internetowych, ponieważ pozwala na szybkie wyświetlenie wersji obrazu o niskiej jakości, a jakość poprawia się wraz z pobieraniem większej ilości danych.
JPEG ma również pewne ograniczenia i nie zawsze jest najlepszym wyborem dla wszystkich typów obrazów. Na przykład nie nadaje się do obrazów z ostrymi krawędziami lub tekstem o wysokim kontraście, ponieważ kompresja może tworzyć zauważalne artefakty wokół tych obszarów. Ponadto JPEG nie obsługuje przezroczystości, która jest funkcją oferowaną przez inne formaty, takie jak PNG i GIF.
Aby rozwiązać niektóre ograniczenia oryginalnego standardu JPEG, opracowano nowe formaty, takie jak JPEG 2000 i JPEG XR. Formaty te oferują lepszą wydajność kompresji, obsługę większych głębi bitowych oraz dodatkowe funkcje, takie jak przezroczystość i kompresja bezstratna. Jednak nie osiągnęły jeszcze takiego samego poziomu powszechnej akceptacji jak oryginalny format JPEG.
Podsumowując, format obrazu JPEG to złożona równowaga matematyki, ludzkiej psychologii wzrokowej i informatyki. Jego szerokie zastosowanie świadczy o jego skuteczności w zmniejszaniu rozmiarów plików przy jednoczesnym zachowaniu poziomu jakości obrazu, który jest akceptowalny dla większości zastosowań. Zrozumienie aspektów technicznych JPEG może pomóc użytkownikom podejmować świadome decyzje o tym, kiedy używać tego formatu i jak optymalizować swoje obrazy pod kątem równowagi jakości i rozmiaru pliku, która najlepiej odpowiada ich potrzebom.
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.