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 JPEG 2000 Multi-layer (JPM) jest rozszerzeniem standardu JPEG 2000, który jest standardem kompresji obrazu i systemem kodowania. Został stworzony przez komitet Joint Photographic Experts Group w 2000 roku z zamiarem zastąpienia oryginalnego standardu JPEG. JPEG 2000 jest znany z wysokiej wydajności kompresji i możliwości obsługi szerokiej gamy typów obrazów, w tym obrazów w skali szarości, kolorowych i wieloskładnikowych. Format JPM specjalnie rozszerza możliwości JPEG 2000 o obsługę dokumentów złożonych, które mogą zawierać mieszankę tekstu, grafiki i obrazów.
JPM jest zdefiniowany w części 6 pakietu JPEG 2000 (ISO/IEC 15444-6) i jest zaprojektowany do kapsułkowania wielu obrazów i powiązanych danych w jednym pliku. Dzięki temu jest szczególnie przydatny w takich zastosowaniach, jak obrazowanie dokumentów, obrazowanie medyczne i obrazowanie techniczne, gdzie różne typy treści muszą być przechowywane razem. Format JPM umożliwia wydajne przechowywanie stron w dokumencie, z których każda może zawierać kilka regionów obrazu o różnych charakterystykach, a także dane nieobrazowe, takie jak adnotacje lub metadane.
Jedną z kluczowych cech JPM jest wykorzystanie strumienia kodu JPEG 2000 (JPX), który jest rozszerzoną wersją podstawowego strumienia kodu JPEG 2000 (JP2). JPX obsługuje szerszą gamę przestrzeni kolorów, bardziej zaawansowane metadane i większe głębie bitowe. W pliku JPM każdy obraz lub „warstwa” jest przechowywany jako osobny strumień kodu JPX. Dzięki temu każda warstwa może być kompresowana zgodnie z własnymi charakterystykami, co może prowadzić do bardziej wydajnej kompresji i wyników o wyższej jakości, szczególnie w przypadku dokumentów złożonych z różnorodnymi typami treści.
Struktura pliku JPM jest hierarchiczna i składa się z serii boksów. Boks jest samodzielną jednostką, która zawiera nagłówek i dane. Nagłówek określa typ i długość boksu, podczas gdy dane zawierają rzeczywistą treść. Boks najwyższego poziomu w pliku JPM to boks sygnatury, który identyfikuje plik jako plik rodziny JPEG 2000. Po boksie sygnatury znajdują się między innymi boksy typu pliku, boksy nagłówka i boksy zawartości. Boksy nagłówka zawierają informacje o pliku, takie jak liczba stron i atrybuty każdej strony, podczas gdy boksy zawartości zawierają dane obrazu i wszelkie powiązane dane nieobrazowe.
Pod względem kompresji pliki JPM mogą wykorzystywać zarówno metody kompresji bezstratnej, jak i stratnej. Kompresja bezstratna zapewnia, że oryginalne dane obrazu mogą być idealnie zrekonstruowane z danych skompresowanych, co jest kluczowe dla zastosowań, w których integralność obrazu jest najważniejsza, takich jak obrazowanie medyczne. Z drugiej strony kompresja stratna pozwala na zmniejszenie rozmiaru pliku poprzez odrzucenie części danych obrazu, co może być dopuszczalne w sytuacjach, gdy nie jest wymagana idealna wierność.
JPM obsługuje również koncepcję „dekodowania progresywnego”, co oznacza, że można wyświetlić wersję obrazu o niskiej rozdzielczości, podczas gdy obraz o pełnej rozdzielczości jest nadal pobierany lub przetwarzany. Jest to szczególnie przydatne w przypadku dużych obrazów lub wolnych połączeń sieciowych, ponieważ pozwala użytkownikom na szybki podgląd bez konieczności czekania na dostępność całego pliku.
Innym ważnym aspektem JPM jest obsługa metadanych. Metadane w plikach JPM mogą zawierać informacje o dokumencie, takie jak autor, tytuł i słowa kluczowe, a także informacje o każdym obrazie, takie jak data wykonania, ustawienia aparatu i lokalizacja geograficzna. Te metadane można przechowywać w formacie XML, dzięki czemu są łatwo dostępne i modyfikowalne. Ponadto JPM obsługuje dołączanie profili ICC, które definiują przestrzeń kolorów obrazów, zapewniając dokładne odwzorowanie kolorów na różnych urządzeniach.
Pliki JPM są również zdolne do przechowywania wielu wersji obrazu, każda z różnymi rozdzielczościami lub ustawieniami jakości. Ta funkcja, znana jako „wielowarstwowość”, umożliwia bardziej wydajne przechowywanie i przesyłanie, ponieważ odpowiednia wersja obrazu może być wybierana w oparciu o konkretne potrzeby aplikacji lub dostępną przepustowość.
Bezpieczeństwo to kolejna dziedzina, w której JPM zapewnia solidne funkcje. Format obsługuje dołączanie podpisów cyfrowych i szyfrowanie, które można wykorzystać do weryfikacji autentyczności dokumentu i ochrony poufnych informacji. Jest to szczególnie ważne w takich dziedzinach, jak zarządzanie dokumentami prawnymi i medycznymi, gdzie integralność i poufność dokumentów mają najwyższe znaczenie.
Pomimo wielu zalet format JPM nie zyskał powszechnego zastosowania, szczególnie na rynku konsumenckim. Wynika to częściowo ze złożoności formatu i zasobów obliczeniowych wymaganych do przetwarzania plików JPM. Ponadto rodzina standardów JPEG 2000, w tym JPM, podlegała problemom z licencjonowaniem patentów, które utrudniały jej przyjęcie w porównaniu z oryginalnym standardem JPEG, który ogólnie nie jest obciążony patentami.
Dla programistów oprogramowania i inżynierów pracujących z plikami JPM dostępnych jest kilka bibliotek i narzędzi, które zapewniają obsługę tego formatu. Należą do nich biblioteka OpenJPEG, która jest kodekiem JPEG 2000 typu open source, oraz oferty komercyjne różnych firm zajmujących się oprogramowaniem do obrazowania. Podczas pracy z plikami JPM programiści muszą znać składnię strumienia kodu JPEG 2000, a także szczegółowe wymagania dotyczące obsługi dokumentów złożonych i metadanych.
Podsumowując, format obrazu JPM jest potężnym rozszerzeniem standardu JPEG 2000, który oferuje szereg funkcji odpowiednich do przechowywania i zarządzania dokumentami złożonymi. Obsługa wielu warstw obrazu, dekodowania progresywnego, metadanych, wielowarstwowości i funkcji bezpieczeństwa sprawiają, że jest to idealny wybór dla profesjonalnych i technicznych zastosowań, w których jakość obrazu i integralność dokumentu mają kluczowe znaczenie. Chociaż może nie być tak powszechnie używany jak inne formaty obrazu, jego specjalistyczne możliwości zapewniają, że pozostaje ważnym narzędziem w takich dziedzinach, jak obrazowanie dokumentów i obrazowanie medyczne.
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.