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, что означает Объединенная группа экспертов по фотографии, является широко используемым методом с потерями для цифровых изображений, особенно для тех изображений, которые создаются цифровой фотографией. Степень сжатия можно регулировать, что позволяет выбирать компромисс между размером хранилища и качеством изображения. JPEG обычно достигает сжатия 10:1 с небольшой заметной потерей качества изображения.
Алгоритм сжатия JPEG лежит в основе стандарта JPEG. Процесс начинается с преобразования цифрового изображения из его типичного цветового пространства RGB в другое цветовое пространство, известное как YCbCr. Цветовое пространство YCbCr разделяет изображение на яркость (Y), которая представляет уровни яркости, и цветность (Cb и Cr), которая представляет цветовую информацию. Это разделение полезно, потому что человеческий глаз более чувствителен к изменениям яркости, чем цвета, что позволяет сжатию использовать это преимущество, сжимая цветовую информацию больше, че м яркость.
Как только изображение находится в цветовом пространстве YCbCr, следующим шагом в процессе сжатия JPEG является понижение частоты дискретизации каналов цветности. Понижение частоты дискретизации уменьшает разрешение информации о цветности, что обычно не влияет на воспринимаемое качество изображения, из-за более низкой чувствительности человеческого глаза к деталям цвета. Этот шаг является необязательным и может быть скорректирован в зависимости от желаемого баланса между качеством изображения и размером файла.
После понижения частоты дискретизации изображение делится на блоки, обычно размером 8x8 пикселей. Затем каждый блок обрабатывается отдельно. Первым шагом в обработке каждого блока является применение дискретного косинусного преобразования (DCT). DCT — это математическая операция, которая преобразует данные пространственной области (значения пикселей) в частотную область. Результатом является матрица частотных коэффициентов, которые представляют данные блока изображения с точки зрения его пространственных частотных компонентов.
Затем частотные коэффициенты, полученные в результате DCT, квантуются. Квантование — это процесс отображения большого набора входных значений в меньший набор — в случае JPEG это означает уменьшение точности частотных коэффициентов. Именно здесь происходит потерянная часть сжатия, поскольку часть информации изображения отбрасывается. Шаг квантования контролируется таблицей квантования, которая определяет, какое сжатие применяется к каждому частотному компоненту. Таблицы квантования можно настроить в пользу более высокого качества изображения (меньшее сжатие) или меньшего размера файла (большее сжатие).
После квантования коэффициенты располагаются в зигзагообразном порядке, начиная с верхнего левого угла и следуя шаблону, который ставит приоритет более низким частотным компонентам над более высокими. Это связано с тем, что более низкие частотные компоненты (которые представляют более однородные части изображения) более важны для общего внешнего вида, чем более высокие частотные компоненты (которые представляют более мелкие детали и края).
Следующим шагом в процессе сжатия JPEG является энтропийное кодирование, которое является методом сжатия без потерь. Наиболее распространенной формой энтропийного кодирования, используемой в JPEG, является кодирование Хаффмана, хотя также возможна арифметическое кодирование. Кодирование Хаффмана работает путем назначения более коротких кодов более частым вхождениям и более длинных кодов менее частым вхождениям. Поскольку зигзагообразный порядок имеет тенденцию группировать похожие частотные коэффициенты вместе, это повышает эффективность кодирования Хаффмана.
После завершения энтропийного кодирования сжатые данные сохраняются в формате файла, соответствующем стандарту JPEG. Этот формат файла включает заголовок, который содержит информацию об изображении, такую как его размеры и используемые таблицы квантования, а затем данные изображения, закодированные Хаффманом. Формат файла также поддерживает включение метаданных, таких как данные EXIF, которые могут содержать информацию о настройках камеры, используемых для съемки фотографии, дате и времени ее съемки и других соответствующих деталях.
Когда открывается изображение JPEG, процесс декомпрессии по существу обращает шаги сжа тия. Данные, закодированные Хаффманом, декодируются, квантованные частотные коэффициенты деквантуются с использованием тех же таблиц квантования, которые использовались при сжатии, и к каждому блоку применяется обратное дискретное косинусное преобразование (IDCT) для преобразования данных частотной области обратно в значения пикселей пространственной области.
Процессы деквантования и IDCT вносят некоторые ошибки из-за потери сжатия, поэтому JPEG не подходит для изображений, которые будут подвергаться многочисленным редактированиям и повторным сохранениям. Каждый раз, когда изображение JPEG сохраняется, оно снова проходит процесс сжатия, и теряется дополнительная информация об изображении. Это может привести к заметному ухудшению качества изображения с течением времени, явлению, известному как «потеря поколения».
Несмотря на потерю сжатия JPEG, он остается популярным форматом изображения благодаря своей гибкости и эффективности. Изображения JPEG могут быть очень маленькими по размеру файла, что делает их идеальными для использования в Интернете, где пропускная способность и время загрузки являются важными факторами. Кроме того, стандарт JPEG включает прогрессивный режим, который позволяет кодировать изображение таким образом, чтобы его можно было декодировать в несколько проходов, каждый из которых улучшает разрешение изображения. Это особенно полезно для веб-изображений, поскольку позволяет быстро отображать изображение низкого качества, а качество улучшается по мере загрузки большего количества данных.
JPEG также имеет некоторые ограничения и не всегда является лучшим выбором для всех типов изображений. Например, он не очень подходит для изображений с резкими краями или текстом с высокой контрастностью, поскольку сжатие может создавать заметные артефакты вокруг этих областей. Кроме того, JPEG не поддерживает прозрачность, которая является функцией, предоставляемой другими форматами, такими как PNG и GIF.
Чтобы устранить некоторые ограничения исходного стандарта JPEG, были разработаны новые форматы, такие как JPEG 2000 и JPEG XR. Эти форматы обеспечивают улучшенную эффективность сжатия, поддержку более высокой глубины цвета и дополнительные функции, такие как прозрачность и сжатие без потерь. Однако они еще не достигли того же уровня широкого распространения, что и исходный формат JPEG.
В заключение, формат изображения JPEG представляет собой сложный баланс математики, психологии человеческого зрения и информатики. Его широкое использование свидетельствует о его эффективности в уменьшении размеров файлов при сохранении уровня качества изображения, приемлемого для большинства приложений. Понимание тех нических аспектов JPEG может помочь пользователям принимать обоснованные решения о том, когда использовать этот формат и как оптимизировать свои изображения для баланса качества и размера файла, который наилучшим образом соответствует их потребностям.
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 файлов одновременно. Просто выберите несколько файлов при их добавлении.