Оптическое распознавание символов (OCR) преобразует изображения текста — сканы, фотографии со смартфона, PDF-файлы — в машиночитаемые строки и, все чаще, в структурированные данные. Современное OCR — это конвейер, который очищает изображение, находит текст, читает его и экспортирует богатые метаданные, чтобы последующие системы могли искать, индексировать или извлекать поля. Два широко используемых стандарта вывода: hOCR, микроформат HTML для текст а и макета, и ALTO XML, схема, ориентированная на библиотеки/архивы; оба сохраняют позиции, порядок чтения и другие подсказки макета и поддерживаются популярными движками, такими как Tesseract.
Предварительная обработка. Качество OCR начинается с очистки изображения: преобразования в оттенки серого, удаления шума, пороговой обработки (бинаризации) и выравнивания. Канонические учебные пособия по OpenCV охватывают глобальную, адаптивную и пороговую обработку Оцу — основные методы для документов с неравномерным освещением или бимодальными гистограммами. Когда освещение меняется в пределах страницы (подумайте о снимках с телефона), адаптивные методы часто превосходят один глобальный порог; Оцу автоматически выбирает порог, анализируя гистограмму. Коррекция наклона не менее важна: выравнивание на основе преобразования Хафа (преобразование Хафа для линий) в паре с бинаризацией Оцу является распространенным и эффективным рецептом в производственных конвейерах предварительной обработки.
Обнаружение и распознавание. OCR обычно делится на обнаружение текста (где находится текст?) и распознавание текста (что он говорит?). В естественных сценах и многих сканах полностью сверточные детекторы, такие как EAST , эффективно предсказывают четырехугольники на уровне слов или строк без тяжелых этапов предложения и реализованы в общих наборах инструментов (например, учебное пособие по обнаружению текста в OpenCV). На сложных страницах (газеты, формы, книги) важны сегментация строк/областей и определение порядка чтения:Kraken реализует традиционную сегментацию зон/строк и нейронную сегментацию базовой линии с явной поддержкой различных письменностей и направлений (слева направо/справа налево/вертикально).
Модели распознавания. Классическая рабочая лошадка с открытым исходным кодом Tesseract (с открытым исходным кодом от Google, с корнями в HP) эволюционировала от классификатора символов до распознавателя последовательностей на основе LSTM и может выдавать PDF с возможностью поиска, выходные данные, дружественные к hOCR/ALTO, и многое другое из командной строки. Современные распознаватели полагаются на моделирование последовательностей без предварительно сегментированных символов. Коннективистская временная классификация (CTC) остается основополагающей, изучая выравнивания между последовательностями входных признаков и строками выходных меток; она широко используется в конвейерах для распознавания рукописного ввода и текста на сцене.
В последние несколько лет трансформеры изменили OCR. TrOCR и спользует кодировщик Vision Transformer и декодер Text Transformer, обученный на больших синтетических корпусах, а затем доработанный на реальных данных, с высокой производительностью на тестах печатного, рукописного и сценического текста (см. также документацию Hugging Face). Параллельно некоторые системы обходят OCR для последующего понимания: Donut (Document Understanding Transformer) — это кодировщик-декодер без OCR, который напрямую выводит структурированные ответы (например, JSON «ключ-значение») из изображений документов (репозиторий, карточка модели), избегая накопления ошибок, когда отдельный шаг OCR передает данные в систему извлечения информации.
Если вам нужно готовое решение для чтения текста на многих языках, EasyOCR предлагает простой API с более чем 80 языковыми моделями, возвращающий рамки, текст и достоверность — удобно для прототипов и нелатинских письменностей. Для исторических документов Kraken отличается сегментацией базовой линии и порядком чтения с учетом письменности; для гибкого обучения на уровне строк Calamari основан на наследии Ocropy (Ocropy) с распознавателями (multi-)LSTM+CTC и CLI для тонкой настройки пользовательских моделей.
Обобщение зависит от данных. Для рукописного ввода база данных рукописного ввода IAM предоставляет разнообразные по авторам английские предложения для обучения и оценки; это давний эталонный набор для распознавания строк и слов. Для текста на сцене COCO-Text наложил обширные аннотации на MS-COCO с метками для печатного/рукописного, разборчивого/неразборчивого, письменности и полных транскрипций (см. также оригинальную страницу проекта). Эта область также в значительной степени зависит от синтетического предварительного обучения: SynthText in the Wild визуализирует текст на фотографиях с реалистичной геометрией и освещением, предоставляя огромные объемы данных для предварительного обучения детекторов и распознавателей (ссылка на код и данные).
Соревнования под эгидой ICDAR’s Robust Reading сохраняют обоснованность оценки. Последние задачи подчеркивают сквозное обнаружение/чтение и включают связывание слов во фразы, с официальным кодом, сообщающим точность/полноту/F-меру, пересечение над объединением (IoU) и метрики расстояния редактирования на уровне символов, что отражает то, что должны отслеживать практики.
OCR редко заканчивается простым текстом. Архивы и цифровые библиотеки предпочитают ALTO XML , потому что он кодирует физический макет (блоки/строки/слова с координатами) вместе с содержимым, и он хорошо сочетается с упаковкой METS. Микроформат hOCR , напротив, встраивает ту же идею в HTML/CSS, используя классы, такие как ocr_line и ocrx_word, что упрощает отображение, редактирование и преобразование с помощью веб-инструментов. Tesseract предоставляет оба варианта, например, генерируя hOCR или PDF с возможностью поиска прямо из командной строки (руководство по выводу PDF); оболочки Python, такие как pytesseract , добавляют удобства. Существуют преобразователи для перевода между hOCR и ALTO, когда в репозиториях есть фиксированные стандарты приема — см. этот тщательно подобранный список инструментов для формата файлов OCR.
Самая сильная тенденция — это конвергенция: обнаружение, распознавание, языковое моделирование и даже декодирование для конкретных задач объединяются в единые стеки трансформеров. Предварительное обучение на больших синтетических корпусах остается мультипликатором силы. Модели без OCR будут агрессивно конкурировать везде, где целью являются структурированные выходные данные, а не дословные транскрипции. Ожидайте также гибридных развертываний: легкий детектор плюс распознаватель в стиле TrOCR для длинного текста и модель в стиле Donut для форм и квитанций.
Tesseract (GitHub) · Документация Tesseract · Спецификация hOCR · Фон ALTO · Детектор EAST · Обнаружение текста OpenCV · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · Рукописный ввод IAM · Инструменты формата файлов OCR · EasyOCR
Оптическое распознавание символов (OCR) - это технология, используемая для преобразования различных типов документов, таких как отсканированные бумажные документы, PDF-файлы или изображения, снятые цифровой камерой, в данные, которые можно редактировать и искать.
OCR сканирует входное изображение или документ, разбирает изображение на отдельные символы, а затем сравнивает каждый символ с базой данных форм символов, используя распознавание по образцу или распознавание по признакам.
OCR используется в различных отраслях и приложениях, включая цифровизацию печатных документов, использование услуг перевода текста в речь, автоматизацию процесса ввода данных и помощь людям с нарушениями зрения в более качественном взаимодействии с текстом.
Несмотря на значительные усовершенствования технологии OCR, она не абсолютно надежна. Точность может варьироваться в зависимости от качества исходного документа и конкретных характеристик используемого ПО OCR.
Хотя OCR в основном предназначен для распознавания печатного текста, некоторые продвинутые системы OCR также могут распознавать чистописание. Однако точность распознавания рукописного текста обычно ниже из-за вариативности индивидуальных стилей письма.
Да, многие программы OCR могут распознавать множество языков. Однако следует убедиться, что используемое вами программное обеспечение поддерживает конкретный язык.
OCR - это аббревиатура от Optical Character Recognition (оптическое распознавание символов), которое используется для распознавания печатного текста, в то время как ICR, или Intelligent Character Recognition (интеллектуальное распознавание символов), это более продвинутая технология, которая используется для распознавания рукописного те кста.
OCR наиболее эффективен при обработке четких, легко читаемых шрифтов и стандартных размеров текста. Хотя он способен распознавать различные шрифты и размеры, его точность может снизиться при обработке нестандартных шрифтов или очень мелкого текста.
У OCR может быть проблемы при обработке документов с низким разрешением, сложных шрифтов, текста с плохим качеством печати, рукописного текста или документов, где текст плохо сочетается с фоном. Кроме того, хотя OCR может распознавать многие языки, он может не покрывать все языки идеально.
Да, OCR может сканировать цветной текст и фоны, хотя он наиболее эффективен при работе с комбинациями цветов с высоким контрастом, такими как черный текст на белом фоне. Если контраст между цветом текста и фона недостаточен, точность может снизиться.
Электронный портативный формат документов (EPDF) представляет собой современную эволюцию в области форматов цифровых документов, предлагая уникальное сочетание универсальности, надежности и совместимости на различных устройствах и платформах. Его внедрение ознаменовало значительный шаг вперед по сравнению с традиционными статичными форматами документов, благодаря интеграции таких передовых функций, как интерактивные медиа, высококачественные форматы изображений и шифрование, тем самым переопределив то, как создаются, передаются и просматриваются документы в цифровую эпоху. Формат EPDF разработан для облегчения не только просмотра, но и взаимодействия с контентом, что делает его идеально подходящим для широкого спектра приложений, от академических публикаций и деловых презентаций до интерактивных электронных книг и цифровых брошюр.
В своей основе формат EPDF воплощает сложную структуру, которая поддерживает широкий спектр типов контента, выходящих за рамки простого текста и изображений. Это включает в себя векторную графику, 3D-модели и даже встроенные видеоролики, обеспечивая насыщенный мультимедийный опыт в рамках одного документа. Такая универсальность обеспечивается за счет использования передовой техники кодирования и встраивания, которая гарантирует, что размер файла остается управляемым без ущерба для качества встроенных медиа. Это особенно важно для поддержания отзывчивости и удобства использования документа на устройствах с различной вычислительной мощностью и размерами экрана.
Одной из отличительных особенностей формата EPDF является его встроенная поддержка интерактивных элементов. Пользователи могут встраивать гиперссылки, кнопки, поля форм и даже JavaScript для создания динамических документов, которые могут реагировать на действия пользователя. Эта функциональность открывает целый ряд возможностей для создания высокоинтерактивных электронных учебных материалов, форм заявок и опросов. Встроенный движ ок JavaScript позволяет выполнять сложные логические операции, что дает создателям документов возможность разрабатывать индивидуальные сценарии, которые могут адаптироваться в зависимости от действий или ответов пользователя.
Безопасность и конфиденциальность имеют первостепенное значение при разработке формата EPDF. Он включает в себя сквозное шифрование, цифровые подписи и возможности водяных знаков для защиты конфиденциальной информации и обеспечения подлинности документа. Механизм шифрования основан на передовых криптографических протоколах, предлагающих как защиту паролем для доступа к документу, так и специальное шифрование конфиденциальных данных в документе. Это делает EPDF идеальным выбором для безопасного обмена конфиденциальными отчетами, юридическими документами и личной информацией через Интернет.
Создание и редактирование документов EPDF облегчается широким спектром программных инструментов, начиная от специализированных редакторов, способных обрабатывать расширенные функции формата, до более универсальных инструментов создания документов, которые обеспечивают совмес тимость с EPDF. Эти инструменты предоставляют пользователям гибкость для разработки сложных документов, включающих интерактивные элементы, высококачественные изображения и мультимедийный контент, без необходимости в обширных технических знаниях. Кроме того, большинство этих программных решений поддерживают прямой экспорт в EPDF, упрощая процесс создания документов.
Доступность является ключевой проблемой, решаемой форматом EPDF. Он разработан с функциями для поддержки экранных дикторов, инструментов преобразования текста в речь и других вспомогательных технологий, что делает его доступным для пользователей с ограниченными возможностями. Это включает в себя использование семантической разметки элементов документа, альтернативного текста для изображений и мультимедиа, а также средств навигации. Такие соображения гарантируют, что документы не только широко доступны, но и соответствуют различным международным стандартам цифровой доступности, что делает EPDF социально ответственным выбором для создания документов.
Совместимость формата EPDF с различными операционными системами и устройства ми еще больше повышает его полезность. Независимо от того, на Windows, macOS, Linux или мобильных платформах, таких как iOS и Android, документы EPDF можно просматривать и взаимодействовать с ними с помощью различных бесплатных и коммерческих программ. Эта кроссплатформенная совместимость гарантирует, что документы достигают максимально широкой аудитории без ограничений конкретных требований к программному обеспечению. Более того, этот формат выигрывает от эффективных алгоритмов сжатия, что позволяет обмениваться высококачественными документами даже при ограниченной пропускной способности.
За кулисами формат EPDF использует сочетание XML для структуры, JavaScript для интерактивности и ряд методов сжатия для эффективного управления размером файла. Слой XML обеспечивает гибкую основу для определения структуры документа и организации контента, позволяя встраивать мультимедийные элементы и интерактивные функции стандартизированным образом. Такой подход не только облегчает создание сложных документов, но и обеспечивает их согласованность и надежность на разных платформах просмотра.
Важным новшеством в формат е EPDF является его поддержка адаптивного рендеринга. В зависимости от устройства и контекста просмотра документы EPDF могут динамически изменять свой макет, видимость контента и уровни интерактивности. Это означает, что документ, просматриваемый на настольном компьютере с большим экраном, может отображать дополнительный контент или более сложный макет по сравнению с тем же документом, просматриваемым на смартфоне. Это адаптивное поведение обусловлено медиазапросами и JavaScript, что позволяет создателям разрабатывать один документ, который обеспечивает оптимальный просмотр на широком спектре устройств.
Для издателей и создателей контента формат EPDF предлагает непревзойденные возможности для защиты авторских прав. Помимо базового шифрования и водяных знаков, он позволяет отслеживать распространение и использование документов, что поддерживается встроенными возможностями аналитики. Издатели могут получать информацию о том, как осуществляется доступ к их документам и как с ними взаимодействуют, что может повлиять на стратегию контента и решения о распространении. Этот уровень аналитики в сочетании с надежными функциями безопасности формата гарантирует, что создатели могут сохранять контроль над своей интеллектуальной собственностью, при этом делая ее широко доступной.
Эволюция формата EPDF свидетельствует о постоянных инновациях в технологии цифровых документов. По мере того, как Интернет все больше интегрируется в нашу повседневную жизнь, спрос на более динамичные, интерактивные и безопасные форматы документов будет продолжать расти. EPDF с его богатым набором функций и широкой совместимостью стоит на переднем крае этой эволюции, предлагая мощный инструмент для всех, кто хочет создавать, обмениваться или потреблять цифровой контент. Его постоянное развитие и внедрение, несомненно, сформируют будущее цифровой документации, сделав ее более интерактивной, доступной и безопасной для пользователей по всему миру.
В заключение, формат изображения EPDF представляет собой значительный шаг вперед в технологии цифровых документов, предлагая беспрецедентное сочетание интерактивности, интеграции мультимедиа, безопасности и доступности. Благодаря своей сложной структуре и функциям совместимости EPDF позволяет использовать широкий спектр приложений, от профессиональной документации до интерактивных медиа. По мере того, как цифровой ландшафт продолжает развиваться, внедрение EPDF и его инновационных функций призвано переопределить стандарты цифровой документации, сделав его незаменимым инструментом для создателей контента, преподавателей, предприятий и частных лиц, стремящихся использовать возможности современных цифровых медиа.
Этот конвертер полностью работает в вашем браузере. Когда вы выбираете файл, он загружается в память и преобразуется в выбранный формат. Затем вы можете скачать преобразованный файл.
Преобразования начинаются мгновенно, и большинство файлов преобразуются за считанные секунды. Более крупные файлы могут занимать больше времени.
Ваши файлы никогда не загружаются на наши серверы. Они преобразуются в вашем браузере, а затем скачиваются. Мы никогда не видим ваши файлы.
Мы поддерживаем преобразование между всеми форматами изображений, включая JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF и другие.
Этот конвертер полностью бесплатен и всегда будет бесплатным. Поскольку он работает в вашем браузere, нам не нужно платить за серверы, поэтому мы не взимаем плату с вас.
Да! Вы можете преобразовать сколько угодно фа йлов одновременно. Просто выберите несколько файлов при их добавлении.