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 текста 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 н а 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 ис пользует 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 — у добно 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 тек ста.
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.
Формат файла изображения высокой эффективности (HEIC) представляет собой значительный прогресс в области цифровой обработки изображений, обеспечивая превосходное сжатие без ущерба для качества. Разработанный группой экспертов по движущимся изображениям (MPEG), он является частью медиа-пакета MPEG-H и использует стандарт сжатия видео высокой эффективности (HEVC), также известный как H.265. HEIC был разработан с двумя целями: уменьшить размер файла и улучшить качество изображения, удовлетворяя растущий спрос на эффективное хранение и обмен фотографиями и изображениями высокого разрешения в нашем цифровом веке.
Одним из основных преимуществ HEIC является его способность сжимать фотографии в два раза эффективнее, чем его предшественник, широко используемый формат JPEG. Эта эффективность не достигается за счет качества; изображения HEIC сохраняют высокий уровень детализации и динамический диапазон, что делает их подходящими для широкого спектра применений, от профессиональной фотографии до повседневного использования. Формат поддерживает 16-битный цвет по сравнению с 8-битным у JPEG, что обеспечивает более насыщенное и точное представление цветов.
HEIC также вводит несколько функций, которые отличают его от других форматов изображений. Одной из таких функций является возможность хранить несколько изображений в одном файле, что можно использовать для создания серий фотографий, последовательностей или хранения разных версий фотографии. Кроме того, файлы HEIC могут содержать вспомогательную информацию, такую как карты глубины, которые полезны для расширенных методов редактирования, таких как эффекты боке на портретных фотографиях. Формат также поддерживает прозрачность, что делает его жизнеспособным вариантом для графических дизайнеров, которым требуется эта функция для эффектов наложения.
Механизм сжатия HEIC основан на технологии сжатия видео HEVC, но адаптирован для статических изображений. Это включает в себя разделение изображения на блоки и сжатие этих блоков с помощью передовых стратегий прогнозирования и кодирования. В процессе используются как внутрикадровые (в пределах одного и того же изображения), так и межфреймовые (между несколькими изображениями в одном и том же файле) методы сжатия, что позволяет не только эффективно сжимать отдельные фотографии, но и последовательности, где последовательные изображения имеют незначительные различия.
Несмотря на свои преимущества, внедрение HEIC столкнулось с трудностями. Одним из существенных препятствий является совместимость. Когда HEIC был впервые представлен, поддержка операционных систем и программного обеспечения была ограничена. Хотя со временем это улучшилось, и такие крупные платформы, как Windows 10 и macOS High Sierra, предлагают встроенную поддержку, все еще есть много устройств и приложений, которые еще не полностью поддерживают этот формат. Это постепенно меняется, поскольку преимущества HEIC становятся все более широко признанными, а разработчики программного обеспечения обновляют свои приложения для обработки этого формата.
Еще одна проблема связана с правами интеллектуальной собственности. Поскольку HEIC основан на стандарте сжатия HEVC, его использование подлежит лицензионны м сборам, взимаемым патентным пулом HEVC Advance. Это заставило некоторых производителей и поставщиков программного обеспечения с осторожностью относиться к внедрению этого формата из-за опасений по поводу потенциальных затрат. Однако по мере того, как HEVC становится все более повсеместным и важным как для видео, так и для неподвижных изображений, давление в пользу поддержки HEIC даже при наличии требований лицензирования возросло.
Для пользователей переход на HEIC также может создать практические препятствия. Хотя файлы HEIC меньше и имеют более высокое качество, не все веб-платформы и сайты социальных сетей поддерживают прямую загрузку файлов HEIC. Это требует преобразования в более общепринятые форматы, такие как JPEG, что потенциально снижает некоторые преимущества HEIC с точки зрения размера файла и качества. Однако по мере повышения осведомленности и поддержки формата, вероятно, последует более широкая прямая поддержка, что уменьшит необходимость преобразования.
Что касается поддержки программного обеспечения, то появилось множество инструментов и библиотек, облегчающих работу с файлами HEIC. Программное обеспечение для обработки изображений, такое как Adobe Photoshop, включило поддержку HEIC, что позволяет как профессионалам, так и любителям напрямую редактировать изображения HEIC. Кроме того, такие библиотеки, как libheif, предоставляют разработчикам инструменты для добавления поддержки HEIC в свои приложения, гарантируя, что большее количество программного обеспечения может обрабатывать формат изначально, не требуя от пользователей конвертировать свои изображения.
Заглядывая в будущее, HEIC призван сыграть решающую роль в развитии технологии обработки изображений. По мере того, как устройства захватывают изображения с все более высоким разрешением, а спрос на эффективные решения для хранения растет, преимущества HEIC будут становиться все более важными. Это особенно актуально для мобильных устройств, где место для хранения ограничено. Значительно уменьшая размер файлов при сохранении или даже улучшении качества изображения, HEIC предлагает способ более эффективного управления потоком цифровых изображений.
Более того, расширенные функции HEIC, такие как возможность включать информацию о глубине и под держка последовательностей и серий, открывают новые возможности для творческой фотографии и расширенной обработки изображений. Эти функции в сочетании с постоянным совершенствованием возможностей устройств, вероятно, приведут к появлению инновационных приложений, которые используют преимущества HEIC, чтобы предоставить пользователям новые способы захвата и взаимодействия с изображениями.
Однако весь потенциал HEIC будет реализован только при более широкой поддержке во всей экосистеме устройств и платформ. Повышенная совместимость не только облегчит пользователям обмен и просмотр высококачественных изображений, но и будет способствовать более творческому и эффективному использованию цифровой фотографии. Таким образом, усилия участников отрасли по решению проблем совместимости и вопросов интеллектуальной собственности будут иметь решающее значение для определения будущего успеха формата HEIC.
В заключение, HEIC является значительным новшеством в области цифровой обработки изображений, предлагая убедительное сочетание высокой эффективности и высокого качества. Его преимущества по сравнению с традиционными форматами, такими как JPEG, очевидны, включая лучшее сжатие, более качественные изображения и поддержку расширенных функций. Однако путь к широкому внедрению и максимизации его потенциала связан с преодолением проблем, связанных с совместимостью, лицензированием и поведением пользователей. По мере решения этих препятствий HEIC, вероятно, станет все более важным форматом в области цифровой обработки изображений, изменив наше представление об изображениях и работу с ними.
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.