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.
YCbCrA to przestrzeń kolorów i format obrazu powszechnie używane do kompresji obrazu i wideo cyfrowego. Oddziela informacje o luminancji (jasności) od informacji o chrominancji (kolorze), co pozwala na ich niezależną kompresję w celu uzyskania bardziej wydajnego kodowania. Przestrzeń kolorów YCbCrA jest wariantem przestrzeni kolorów YCbCr, która dodaje kanał alfa dla przezroczystości.
W przestrzeni kolorów YCbCrA, Y reprezentuje składową luminancji, która jest jasnością lub intensywnością piksela. Jest obliczana jako ważona suma składowych kolorów czerwonego, zielonego i niebieskiego w oparciu o to, jak ludzkie oko postrzega jasność. Wagi są dobierane tak, aby przybliżyć funkcję jasności, która opisuje średnią czułość widmową ludzkiego postrzegania wzrokowego. Składowa luminancji określa postrzeganą jasność piksela.
Cb i Cr to odpowiednio składowe chrominancji różnicy niebieskiego i różnicy czerwonego. Reprezentują one informacje o kolorze na obrazie. Cb jest obliczane przez odjęcie luminancji od składowej niebieskiej, podczas gdy Cr jest obliczane przez odjęcie luminancji od składowej czerwonej. Poprzez oddzielenie informacji o kolorze na te składowe różnicy kolorów, YCbCrA pozwala na bardziej wydajną kompresję informacji o kolorze niż w RGB.
Kanał alfa (A) w YCbCrA reprezentuje przezroczystość lub nieprzezroczystość każdego piksela. Określa, w jakim stopniu kolor piksela powinien być mieszany z tłem podczas renderowania obrazu. Wartość alfa 0 oznacza, że piksel jest całkowicie przezroczysty, podczas gdy wartość alfa 1 (lub 255 w reprezentacji 8-bitowej) oznacza, że piksel jest całkowicie nieprzezroczysty. Wartości alfa między 0 a 1 powodują częściowo przezroczyste piksele, które mieszają się z tłem w różnym stopniu.
Jedną z głównych zalet przestrzeni kolorów YCbCrA jest to, że pozwala na bardziej wydajną kompresję w porównaniu z RGB. Ludzki układ wzrokowy jest bardziej wrażliwy na zmiany jasności niż na zmiany koloru. Poprzez oddzielenie informacji o luminancji i chrominancji, YCbCrA umożliwia enkoderom przydzielenie większej liczby bitów składowej luminancji, która niesie najważniejsze informacje percepcyjne, jednocześnie bardziej agresywnie kompresując składowe chrominancji.
Podczas kompresji składowe luminancji i chrominancji mogą być podpróbkowane z różnymi szybkościami. Podpróbkowanie zmniejsza rozdzielczość przestrzenną składowych chrominancji, zachowując jednocześnie pełną rozdzielczość składowej luminancji. Typowe schematy podpróbkowania obejmują 4:4:4 (bez podpróbkowania), 4:2:2 (chrominancja podpróbkowana poziomo o współczynnik 2) i 4:2:0 (chrominancja podpróbkowana poziomo i pionowo o współczynnik 2). Podpróbkowanie wykorzystuje niższą czułość ludzkiego układu wzrokowego na szczegóły kolorów, umożliwiając wyższe współczynniki kompresji bez znacznej utraty jakości percepcyjnej.
Format obrazu YCbCrA jest szeroko stosowany w standardach kompresji obrazu i wideo, takich jak JPEG, MPEG i H.264/AVC. Standardy te wykorzystują różne techniki do kompresji danych YCbCrA, w tym podpróbkowanie chrominancji, dyskretną transformację kosinusową (DCT), kwantyzację i kodowanie entropii.
Podczas kompresji obrazu lub klatki wideo dane YCbCrA przechodzą szereg transformacji i kroków kompresji. Obraz jest najpierw konwertowany z RGB do przestrzeni kolorów YCbCrA. Następnie składowe luminancji i chrominancji są dzielone na bloki, zwykle o rozmiarze 8x8 lub 16x16 pikseli. Każdy blok podlega dyskretnej transformacji kosinusowej (DCT), która przekształca wartości pikseli przestrzennych na współczynniki częstotliwości.
Współczynniki DCT są następnie kwantyzowane, co dzieli każdy współczynnik przez krok kwantyzacji i zaokrągla wynik do najbliższej liczby całkowitej. Kwantyzacja wprowadza kompresję stratną poprzez odrzucenie informacji o wysokiej częstotliwości, które są mniej ważne percepcyjnie. Kroki kwantyzacji można dostosować, aby kontrolować kompromis między współczynnikiem kompresji a jakością obrazu.
Po kwantyzacji współczynniki są uporządkowane w sposób zygzakowaty, aby zgrupować współczynniki niskiej częstotliwości, które mają tendencję do posiadania większych wartości. Uporządkowane współczynniki są następnie kodowane entropią przy użyciu technik takich jak kodowanie Huffmana lub kodowanie arytmetyczne. Kodowanie entropii przypisuje krótsze słowa kodowe częściej występującym współczynnikom, co dodatkowo zmniejsza rozmiar skompresowanych danych.
Aby zdekompresować obraz YCbCrA, stosuje się odwrotny proces. Dane kodowane entropią są dekodowane w celu odzyskania skwantyzowanych współczynników DCT. Współczynniki są następnie dekwantyzowane przez pomnożenie ich przez odpowiednie kroki kwantyzacji. Na dekwantyzowanych współczynnikach wykonywana jest odwrotna DCT w celu rekonstrukcji bloków YCbCrA. Na koniec dane YCbCrA są konwertowane z powrotem do przestrzeni kolorów RGB w celu wyświetlenia lub dalszego przetwarzania.
Kanał alfa w YCbCrA jest zwykle kompresowany oddzielnie od składowych luminancji i chrominancji. Może być kodowany za pomocą różnych metod, takich jak kodowanie długości serii lub kompresja blokowa. Kanał alfa umożliwia efekty przezroczystości, takie jak nakładanie obrazów lub filmów na siebie ze zmienną nieprzezroczystością.
YCbCrA oferuje kilka zalet w porównaniu z innymi przestrzeniami kolorów i formatami obrazu. Jego oddzielenie informacji o luminancji i chrominancji umożliwia bardziej wydajną kompresję, ponieważ ludzki układ wzrokowy jest bardziej wrażliwy na zmiany jasności niż na zmiany kolorów. Podpróbkowanie składowych chrominancji dodatkowo zmniejsza ilość danych do skompresowania bez znaczącego wpływu na jakość percepcyjną.
Co więcej, kompatybilność YCbCrA z popularnymi standardami kompresji, takimi jak JPEG i MPEG, sprawia, że jest szeroko obsługiwany na różnych platformach i urządzeniach. Jego zdolność do włączania kanału alfa dla przezroczystości sprawia, że nadaje się również do zastosowań wymagających kompozycji lub mieszania obrazów.
Jednak YCbCrA nie jest pozbawiony ograniczeń. Konwersja z RGB do YCbCrA i z powrotem może wprowadzić pewne zniekształcenia kolorów, zwłaszcza jeśli składowe chrominancji są mocno skompresowane. Podpróbkowanie składowych chrominancji może również prowadzić do przebarwień lub artefaktów w obszarach z ostrymi przejściami kolorów.
Pomimo tych ograniczeń, YCbCrA pozostaje popularnym wyborem do kompresji obrazu i wideo ze względu na swoją wydajność i szerokie wsparcie. Stanowi równowagę między wydajnością kompresji a jakością wizualną, dzięki czemu nadaje się do szerokiego zakresu zastosowań, od aparatów cyfrowych i przesyłania strumieniowego wideo po grafikę i gry.
W miarę postępu technologii mogą pojawić się nowe techniki i formaty kompresji, które rozwiążą ograniczenia YCbCrA i zapewnią jeszcze lepszą wydajność kompresji i jakość wizualną. Jednak podstawowe zasady oddzielania informacji o luminancji i chrominancji, podpróbkowania i kodowania transformacji prawdopodobnie pozostaną istotne w przyszłych standardach kompresji obrazu i wideo.
Podsumowując, YCbCrA to przestrzeń kolorów i format obrazu, który oferuje wydajną kompresję poprzez oddzielenie informacji o luminancji i chrominancji oraz umożliwiając podpróbkowanie chrominancji. Włączenie kanału alfa dla przezroczystości sprawia, że jest wszechstronny dla różnych zastosowań. Chociaż ma pewne ograniczenia, kompatybilność YCbCrA z popularnymi standardami kompresji i równowaga między wydajnością kompresji a jakością wizualną sprawiają, że jest szeroko stosowanym wyborem w dziedzinie kompresji obrazu i wideo.
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.