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 JPEG 2000, często skracany jako JP2, to system kodowania obrazu, który został stworzony jako następca oryginalnego standardu JPEG. Został opracowany przez komitet Joint Photographic Experts Group na początku XXI wieku z zamiarem dostarczenia nowego formatu obrazu, który mógłby przezwyciężyć niektóre ograniczenia tradycyjnego formatu JPEG. JPEG 2000 nie należy mylić ze standardowym formatem JPEG, który używa rozszerzenia pliku .jpg lub .jpeg. JPEG 2000 używa rozszerzenia .jp2 dla swoich plików i oferuje szereg znaczących ulepszeń w stosunku do swojego poprzednika, w tym lepszą jakość obrazu przy wyższych współczynnikach kompresji, obsługę większych głębi bitowych i ulepszone zarządzanie przezroczystością za pomocą kanałów alfa.
Jedną z kluczowych cech JPEG 2000 jest wykorzystanie kompresji falkowej, w przeciwieństwie do dyskretnej transformacji kosinusowej (DCT) używanej w oryginalnym formacie JPEG. Kompresja falkowa to forma kompresji danych dobrze przystosowana do kompresji obrazu, w której rozmiar pliku jest zmniejszany bez utraty jakości. Osiąga się to poprzez przekształcenie obrazu w domenę falkową, w której informacje o obrazie są przechowywane w sposób umożliwiający różne poziomy szczegółowości. Oznacza to, że JPEG 2000 może oferować zarówno kompresję bezstratną, jak i stratną w tym samym formacie pliku, zapewniając elastyczność w zależności od potrzeb użytkownika.
Kolejną znaczącą zaletą JPEG 2000 jest obsługa progresywnego dekodowania. Ta funkcja umożliwia wyświetlenie obrazu w niskiej rozdzielczości podczas pobierania pliku, co może być szczególnie przydatne w przypadku obrazów internetowych. W miarę odbierania większej ilości danych jakość obrazu stopniowo się poprawia, aż do wyświetlenia obrazu w pełnej rozdzielczości. Jest to w przeciwieństwie do standardowego formatu JPEG, w którym obraz można wyświetlić dopiero po pobraniu całego pliku.
JPEG 2000 wprowadza również koncepcję obszarów zainteresowania (ROI). Pozwala to na kompresowanie różnych części obrazu z różnymi poziomami jakości. Na przykład na zdjęciu osoby twarz osoby może być zakodowana z wyższą jakością niż tło. Ta selektywna kontrola jakości może być bardzo przydatna w aplikacjach, w których niektóre części obrazu są ważniejsze od innych.
Format JPEG 2000 jest również wysoce skalowalny. Obsługuje szeroki zakres rozdzielczości obrazu, głębi kolorów i składników obrazu. Ta skalowalność obejmuje zarówno wymiary przestrzenne, jak i jakościowe, co oznacza, że pojedynczy plik JPEG 2000 może przechowywać wiele rozdzielczości i poziomów jakości, które można wyodrębnić w zależności od potrzeb różnych aplikacji lub urządzeń. Dzięki temu JPEG 2000 jest doskonałym wyborem do różnych zastosowań, od kina cyfrowego po obrazowanie medyczne, gdzie różni użytkownicy mogą wymagać różnych atrybutów obrazu.
Pod względem dokładności kolorów JPEG 2000 obsługuje do 16 bitów na kanał kolorów, w porównaniu z 8 bitami na kanał w standardowym JPEG. Ta zwiększona głębia bitowa pozwala na znacznie szerszy zakres kolorów i bardziej subtelne przejścia między nimi, co jest szczególnie ważne w przypadku edycji i drukowania zdjęć wysokiej jakości, gdzie wierność kolorów ma kluczowe znaczenie.
JPEG 2000 zawiera również solidne funkcje odporności na błędy, dzięki czemu jest bardziej odpowiedni do przesyłania obrazów przez sieci o wysokim ryzyku uszkodzenia danych, takie jak sieci bezprzewodowe lub Internet. Format może zawierać sumy kontrolne i inne kontrole integralności danych, aby zapewnić, że obraz można odtworzyć, nawet jeśli niektóre pakiety danych zostaną utracone podczas transmisji.
Pomimo wielu zalet, JPEG 2000 nie zyskał powszechnego zastosowania w porównaniu z oryginalnym formatem JPEG. Jednym z powodów jest złożoność algorytmu kompresji JPEG 2000, który wymaga większej mocy obliczeniowej do kodowania i dekodowania obrazów. Sprawiło to, że jest mniej atrakcyjny dla elektroniki użytkowej i platform internetowych, które często stawiają na szybkość i prostotę. Ponadto oryginalny format JPEG jest głęboko zakorzeniony w branży i ma ogromny ekosystem oprogramowania i sprzętu, co utrudnia zdobycie przyczółka przez nowy format.
Kolejnym czynnikiem, który ograniczył przyjęcie JPEG 2000, jest kwestia patentów. Standard JPEG 2000 obejmuje technologie opatentowane przez różne podmioty, co budziło obawy o opłaty licencyjne i ograniczenia prawne. Chociaż wiele z tych patentów wygasło lub zostało udostępnionych na rozsądnych i niedyskryminujących warunkach, początkowa niepewność przyczyniła się do niechęci niektórych organizacji do przyjęcia tego formatu.
Pomimo tych wyzwań JPEG 2000 znalazł niszę w niektórych dziedzinach zawodowych, w których jego zaawansowane funkcje są szczególnie cenne. Na przykład w kinie cyfrowym JPEG 2000 jest używany jako część specyfikacji Digital Cinema Initiatives (DCI) do dystrybucji i projekcji filmów. Jego wysokiej jakości reprezentacja obrazu i skalowalność sprawiają, że jest dobrze przystosowany do wymagań ekranów filmowych o wysokiej rozdzielczości.
W dziedzinie archiwizacji i konserwacji cyfrowej JPEG 2000 jest również preferowany ze względu na jego możliwości kompresji bezstratnej i zdolność do przechowywania obrazów w sposób zarówno wydajny, jak i sprzyjający długoterminowej konserwacji. Biblioteki, muzea i inne instytucje, które wymagają wysokiej jakości cyfrowych kopii swoich zbiorów, często wybierają JPEG 2000 z tych powodów.
Branża obrazowania medycznego to kolejny obszar, w którym JPEG 2000 został pomyślnie wdrożony. Obsługa dużych głębi bitowych i kompresji bezstratnej w tym formacie jest niezbędna, aby zapewnić, że obrazy medyczne, takie jak zdjęcia rentgenowskie i skany MRI, zachowują wszystkie niezbędne szczegóły do dokładnej diagnozy i analizy. Ponadto możliwość wydajnego obsługiwania bardzo dużych plików graficznych sprawia, że JPEG 2000 dobrze pasuje do tego sektora.
JPEG 2000 zawiera również bogaty zestaw funkcji metadanych, umożliwiając osadzanie obszernych informacji w samym pliku obrazu. Może to obejmować informacje o prawach autorskich, ustawienia aparatu, dane geolokalizacyjne i inne. Ta funkcja jest szczególnie przydatna w systemach zarządzania zasobami i innych aplikacjach, w których śledzenie pochodzenia i właściwości obrazu jest ważne.
Podsumowując, format obrazu JPEG 2000 oferuje szereg zaawansowanych funkcji, które zapewniają znaczące korzyści pod względem jakości obrazu, elastyczności i niezawodności. Jego wykorzystanie kompresji falkowej pozwala na uzyskanie obrazów wysokiej jakości przy mniejszych rozmiarach plików, a obsługa progresywnego dekodowania, obszarów zainteresowania i skalowalności sprawia, że jest to wszechstronny wybór dla wielu aplikacji. Chociaż nie zastąpił oryginalnego formatu JPEG w głównym zastosowaniu, JPEG 2000 stał się formatem z wyboru w branżach, w których jego unikalne zalety są najbardziej potrzebne. W miarę postępu technologii i rosnącego zapotrzebowania na obrazowanie cyfrowe o wyższej jakości, JPEG 2000 może jeszcze zyskać szersze zastosowanie w przyszłości.
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.