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.
JPEG 2000, обычно называемый J2K, является стандартом сжатия изображений и системой кодирования, созданной комитетом Joint Photographic Experts Group в 2000 году с целью замены исходного стандарта JPEG. Он был разработан для устранения некоторых ограничений исходного стандарта JPEG и для предоставления нового набора функций, которые все чаще требовались для различных приложений. JPEG 2000 — это не просто единый стандарт, а набор стандартов, охватываемых семейством JPEG 2000 (ISO/IEC 15444).
Одним из основных преимуществ JPEG 2000 перед исходным форматом JPEG является использование вейвлет-преобразования вместо дискретного косинусного преобразования (DCT). Вейвлет-преобразование позволяет достичь более высоких коэффициентов сжатия без той же степени видимых артефактов, которые могут присутствовать в изображениях JPEG. Это особенно полезно для приложений с высоким разрешением и высоким качеством изображения, таких как спутниковые снимки, медицинская визуализация, цифровое кино и архивное хранение, где качество изображения имеет первостепенное значение.
JPEG 2000 поддерживает как сжатие без потерь, так и с потерями в рамках одной архитектуры сжатия. Сжатие без потерь достигается с помощью обратимого вейвлет-преобразования, которое гарантирует, что исходные данные изображения могут быть идеально восстановлены из сжатого изображения. Сжатие с потерями, с другой стороны, использует необратимое вейвлет-преобразование для достижения более высоких коэффициентов сжатия путем отбрасывания некоторой менее важной информации в изображении.
Еще одной важной особенностью JPEG 2000 является поддержка прогрессивной передачи изображений, также известной как прогрессивное декодирование. Это означает, что изображение может быть декодировано и отображено в более низких разрешениях и постепенно увеличено до полного разрешения по мере поступления дополнительных данных. Это особенно полезно для приложений с ограниченной пропускной способностью, таких как просмотр веб-страниц или мобильные приложения, где полезно быстро отображать версию изображения более низкого качества и улучшать качество по мере получения дополнительных данных.
JPEG 2000 также вводит концепцию областей интереса (ROI). Это позволяет сжимать разные части изображения с разным уровнем качества. Например, в сценарии медицинской визуализации область, содержащая диагностический признак, может быть сжата без потерь или с более высоким качеством, чем окружающие области. Этот выборочный контроль качества может быть очень важен в областях, где определенные части изображения важнее других.
Формат файла для изображений JPEG 2000 — JP2, который является стандартизированным и расширяемым форматом, включающим как данные изображения, так и метаданные. Формат JP2 использует расширение файла .jp2 и может содержать широкий спектр информации, включая информацию о цветовом пространстве, уровнях разрешения и информацию об интеллектуальной собственности. Кроме того, JPEG 2000 поддерживает формат JPM (для составных изображений, таких как документы, содержащие как текст, так и изображения) и формат MJ2 для последовательностей движений, аналогичных видеофайлу.
JPEG 2000 использует сложную схему кодирования, известную как EBCOT (встроенное блочное кодирование с оптимальным усечением). EBCOT обеспечивает несколько преимуществ, включая улучшенную устойчивость к ошибкам и возможность тонкой настройки сжатия для достижения желаемого баланса между качеством изображения и размером файла. Алгоритм EBCOT делит изображение на небольшие блоки, называемые кодовыми блоками, и кодирует каждый из них независимо. Это позволяет локализовать ошибки в случае повреждения данных и облегчает прогрессивную передачу изображений.
Обработка цветового пространства в JPEG 2000 более гибкая, чем в исходном стандарте JPEG. JPEG 2000 поддерживает широкий спектр цветовых пространств, включая градации серого, RGB, YCbCr и другие, а также различные битовые глубины, от двоичных изображений до 16 бит на компонент или выше. Эта гибкость делает JPEG 2000 подходящим для различных приложений и гарантирует, что он может удовлетворить требования различных технологий обработки изображений.
JPEG 2000 также включает надежные функции безопасности, такие как возможность включать шифрование и цифровые водяные знаки в файл. Это особенно важно для приложений, где защита авторских прав или аутентификация контента являются проблемой. Часть JPSEC (безопасность JPEG 2000) стандарта описывает эти функции безопасности, предоставляя основу для безопасного распространения изображений.
Одной из проблем JPEG 2000 является то, что он вычислительно более интенсивен, чем исходный стандарт JPEG. Сложность вейвлет-преобразования и схемы кодирования EBCOT означает, что кодирование и декодирование изображений JPEG 2000 требуют большей вычислительной мощности. Исторически это ограничивало его использование в бытовой электронике и веб-приложениях, где вычислительные накладные расходы могли быть существенным фактором. Однако по мере увеличения вычислительной мощности и распространения специализированной аппаратной поддержки это ограничение стало менее актуальным.
Несмотря на свои преимущества, JPEG 2000 не получил широкого распространения по сравнению с исходным форматом JPEG. Это отчасти связано с повсеместным распространением формата JPEG и обширной экосистемой программного и аппаратного обеспечения, которая его поддерживает. Кроме того, проблемы с лицензированием и патентами, связанные с JPEG 2000, также препятствовали его внедрению. Некоторые технологии, используемые в JPEG 2000, были запатентованы, и необходимость управления лицензиями на эти патенты делала его менее привлекательным для некоторых разработчиков и предприятий.
С точки зрения размера файла файлы JPEG 2000 обычно меньше, чем файлы JPEG эквивалентного качества. Это связано с более эффективными алгоритмами сжатия, используемыми в JPEG 2000, которые могут более эффективно уменьшать избыточность и нерелевантность в данных изображения. Однако разница в размере файла может варьироваться в зависимости от содержимого изображения и используемых настроек сжатия. Для изображений с большим количеством мелких деталей или высоким уровнем шума превосходное сжатие JPEG 2000 может привести к значительно меньшим файлам.
JPEG 2000 также поддерживает черепицу, которая делит изображение на более мелкие, независимо закодированные черепицы. Это может быть полезно для очень больших изображений, таких как те, которые используются в спутниковой съемке или картографических приложениях, поскольку это позволяет более эффективно кодировать, декодировать и обрабатывать изображение. Пользователи могут получать доступ и декодировать отдельные черепицы без необходимости обрабатывать все изображение, что может сэкономить память и требования к обработке.
Стандартизация JPEG 2000 также включает положения для обработки метаданных, что является важным аспектом для архивных и поисковых систем. Формат JPX, расширение JP2, позволяет включать обширные метаданные, включая поля XML и UUID, которые могут хранить любой тип информации о метаданных. Это делает JPEG 2000 хорошим выбором для приложений, где сохранение метаданных имеет важное значение, таких как цифровые библиотеки и музеи.
В заключение, JPEG 2000 — это сложный стандарт сжатия изображений, который предлагает многочисленные преимущества по сравнению с исходным форматом JPEG, включая более высокие коэффициенты сжатия, прогрессивное декодирование, области интереса и надежные функции безопасности. Его гибкость с точки зрения цветовых пространств и битовых глубин, а также поддержка метаданных делают его подходящим для широкого спектра профессиональных приложений. Однако его вычислительная сложность и первоначальные проблемы с патентами ограничили его широкое распространение. Несмотря на это, JPEG 2000 по-прежнему остается предпочтительным форматом в отраслях, где качество изображения и набор функций более критичны, чем вычислительная эффективность или широкая совместимость.
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.