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 Photo CD (PCD) to rodzaj cyfrowego formatu obrazu opracowanego przez Eastman Kodak na początku lat 90. Głównym celem formatu PCD było umożliwienie użytkownikom przechowywania cyfrowych zdjęć o wysokiej rozdzielczości na płycie CD, które można było następnie oglądać na komputerze lub telewizorze za pomocą dedykowanego odtwarzacza Photo CD. Format PCD był częścią szerszej strategii Kodaka polegającej na połączeniu tradycyjnej fotografii filmowej z rozwijającym się rynkiem fotografii cyfrowej. Został zaprojektowany, aby oferować fotografom i konsumentom wygodny sposób na digitalizację i archiwizację ich obrazów filmowych z wysoką wiernością.
Jedną z kluczowych cech formatu PCD jest wykorzystanie struktury rozdzielczości wieloskalowej, która pozwala pojedynczemu plikowi PCD zawierać wiele rozdzielczości tego samego obrazu. Ta struktura opiera się na zastrzeżonej technice kompresji obrazu opracowanej przez Kodak, znanej jako PhotoYCC. Przestrzeń kolorów PhotoYCC jest podobna do przestrzeni kolorów YCbCr używanej w kompresji wideo, gdzie Y reprezentuje składową luminancji, a Cb i Cr reprezentują składowe chrominancji. Ta przestrzeń kolorów jest szczególnie odpowiednia dla obrazów fotograficznych, ponieważ oddziela informacje o jasności od informacji o kolorze, co dobrze współgra ze sposobem, w jaki ludzki układ wzrokowy przetwarza obrazy.
Struktura rozdzielczości wieloskalowej plików PCD obejmuje pięć różnych poziomów rozdzielczości, od rozdzielczości podstawowej/podglądu 192x128 pikseli do maksymalnej rozdzielczości 3072x2048 pikseli. Te rozdzielczości są określane jako Base/16, Base/4, Base, 4Base i 16Base, przy czym rozdzielczość Base wynosi 768x512 pikseli. Pozwala to na różne zastosowania, od podglądów miniatur po wysokiej jakości wydruki. Różne rozdzielczości są przechowywane w formacie hierarchicznym, umożliwiając oprogramowaniu i sprzętowi szybki dostęp do odpowiedniego poziomu rozdzielczości dla danego zadania bez konieczności przetwarzania całego pliku obrazu.
Pliki PCD są zwykle tworzone za pomocą systemu Kodak Photo CD, który polega na skanowaniu negatywów filmowych lub slajdów za pomocą skanera o wysokiej rozdzielczości, a następnie zapisywaniu obrazów cyfrowych na płycie CD w formacie PCD. Proces skanowania jest starannie kalibrowany, aby zapewnić dokładne odwzorowanie kolorów i uchwycić pełen zakres dynamiki filmu. Powstałe pliki PCD mają być cyfrowym archiwum obrazów filmowych, z możliwością tworzenia wysokiej jakości wydruków oraz łatwego udostępniania i przeglądania na różnych urządzeniach.
Format PCD zawiera również szereg pól metadanych, które przechowują informacje o obrazie i procesie skanowania. Metadane te mogą obejmować datę i godzinę wykonania zdjęcia, rodzaj użytego filmu, ustawienia skanera i inne istotne szczegóły. Informacje te mogą być cenne do celów archiwalnych, a także dla fotografów, którzy chcą śledzić techniczne aspekty swoich obrazów.
Pomimo zaawansowanych funkcji i wysokiej jakości obrazu, format PCD napotkał kilka wyzwań, które ograniczyły jego powszechne przyjęcie. Jednym z głównych wyzwań był zastrzeżony charakter formatu, co oznaczało, że można go było w pełni wykorzystać tylko z oprogramowaniem i sprzętem Kodaka. Ta ograniczona kompatybilność z oprogramowaniem i urządzeniami innych firm sprawiała, że był mniej atrakcyjny dla konsumentów i profesjonalistów, którzy już korzystali z innych formatów obrazu i oprogramowania do edycji.
Kolejnym wyzwaniem dla formatu PCD była szybka ewolucja technologii aparatów cyfrowych i coraz większa dostępność niedrogich aparatów cyfrowych. W miarę jak aparaty cyfrowe stawały się coraz bardziej wydajne i oferowały wyższe rozdzielczości, potrzeba skanowania obrazów filmowych stała się mniej krytyczna dla wielu użytkowników. Ponadto pojawienie się innych formatów obrazów cyfrowych, takich jak JPEG i TIFF, które były bardziej otwarte i szeroko obsługiwane, zapewniło użytkownikom bardziej elastyczne i dostępne opcje przechowywania i udostępniania obrazów cyfrowych.
Pomimo tych wyzwań format PCD był używany przez niektórych profesjonalnych fotografów i entuzjastów, którzy doceniali wysoką jakość obrazu i możliwość digitalizacji filmu z wysokim stopniem wierności. Przez pewien czas był również używany przez laboratoria fotograficzne i dostawców usług, którzy oferowali usługi skanowania i archiwizacji filmów. Jednak w miarę jak rynek fotografii cyfrowej rósł i ewoluował, wykorzystanie formatu PCD stopniowo malało.
Z technicznego punktu widzenia format PCD wyróżnia się wykorzystaniem wspomnianej wcześniej przestrzeni kolorów PhotoYCC i jej struktury rozdzielczości wieloskalowej. Format wykorzystuje algorytm kompresji stratnej, aby zmniejszyć rozmiar pliku przy zachowaniu wysokiej jakości obrazu. Kompresja jest stosowana w taki sposób, że wykorzystuje cechy ludzkiego układu wzrokowego, podkreślając zachowanie szczegółów luminancji nad szczegółami chrominancji, które są mniej zauważalne dla ludzkiego oka.
Struktura pliku PCD składa się z kilku różnych sekcji, w tym nagłówka, katalogów obrazów dla każdego poziomu rozdzielczości i samych danych obrazu. Nagłówek zawiera informacje o wersji formatu pliku i liczbie obrazów zapisanych na płycie CD. Każdy katalog obrazów zawiera metadane dotyczące obrazu, a także wskaźniki do lokalizacji danych obrazu dla tego poziomu rozdzielczości w pliku.
Dane obrazu w pliku PCD są przechowywane w formacie kafelkowym, przy czym obraz jest podzielony na małe prostokątne sekcje zwane kafelkami. Każdy kafelek jest kompresowany niezależnie, co pozwala na bardziej wydajny dostęp do danych i ich manipulację. Ten system kafelkowania ułatwia również hierarchiczne przechowywanie różnych poziomów rozdzielczości, ponieważ obrazy o niższej rozdzielczości można konstruować poprzez łączenie i zmniejszanie rozdzielczości kafelków z wyższych poziomów rozdzielczości.
Aby wyświetlać lub edytować pliki PCD, użytkownicy zazwyczaj potrzebują specjalistycznego oprogramowania, które może odczytać format PCD i obsługiwać jego strukturę rozdzielczości wieloskalowej. Kodak dostarczył własne oprogramowanie do tego celu, ale były też rozwiązania programowe innych firm, które oferowały różny stopień obsługi plików PCD. Niektóre nowoczesne oprogramowanie do edycji obrazu nadal obsługuje format PCD, chociaż jest to mniej powszechne niż obsługa bardziej popularnych formatów, takich jak JPEG i TIFF.
Pod względem rozmiaru pliku pliki PCD mogą być dość duże, zwłaszcza przy najwyższych poziomach rozdzielczości. Wynika to z faktu, że format jest zaprojektowany tak, aby zachować jakość oryginalnego obrazu filmowego, co wymaga znacznej ilości danych. Jednak algorytm kompresji używany w plikach PCD pomaga w pewnym stopniu zmniejszyć rozmiar pliku, dzięki czemu przechowywanie i przesyłanie obrazów jest łatwiejsze w zarządzaniu.
Format PCD obsługuje również funkcję o nazwie „Photo CD Portfolio”, która pozwala użytkownikom organizować i zarządzać swoimi obrazami na płycie CD w sposób uporządkowany. Funkcja ta obejmuje możliwość tworzenia albumów, kategoryzowania obrazów i dodawania tekstu opisowego do każdego obrazu. Funkcja Portfolio miała ułatwić użytkownikom nawigację i cieszenie się ich cyfrowymi kolekcjami zdjęć.
Podsumowując, format obrazu PCD był innowacyjnym rozwiązaniem do digitalizacji i archiwizacji zdjęć filmowych w okresie przejściowym z fotografii analogowej na cyfrową. Jego struktura rozdzielczości wieloskalowej, wykorzystanie przestrzeni kolorów PhotoYCC i wysoka jakość obrazu czyniły go cennym narzędziem dla profesjonalistów i entuzjastów, którzy potrzebowali cyfrowych kopii swoich obrazów filmowych o wysokiej wierności. Jednak zastrzeżony charakter formatu, wraz z szybkim postępem technologii aparatów cyfrowych i pojawieniem się bardziej elastycznych formatów obrazów cyfrowych, ostatecznie doprowadziły do upadku formatu PCD. Dziś pozostaje on częścią historii fotografii cyfrowej, a jego aspekty techniczne nadal interesują tych, którzy badają ewolucję przechowywania i kompresji obrazów cyfrowych.
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.