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 изображений JPS, сокращенно от JPEG Stereo, — это формат файлов, используемый для хранения стереоскопических фотографий, сделанных цифровыми камерами или созданных с помощью программного обеспечения для 3D-рендеринга. По сути, это расположенные бок о бок два изображения JPEG в одном файле, которые при просмотре с помощью соответствующего программного или аппаратного обеспечения создают 3D-эффект. Этот формат особенно полезен для создания иллюзии глубины на изображениях, что улучшает впечатления от просмотра для пользователей с совместимыми системами отображения или 3D-очками.
Формат JPS использует хорошо зарекомендовавшую себя технологию сжатия JPEG (Joint Photographic Experts Group) для хранения двух изображений. JPEG — это метод сжатия с потерями, что означает, что он уменьшает размер файла, выборочно отбрасывая менее важную информацию, часто без заметного снижения качества изображения для человеческого глаза. Это делает файлы JPS относительно небольшими и удобными в управлении, несмотря на то, что они содержат два изображения вместо одного.
Файл JPS по сути является файлом JPEG с определенной структурой. Он содержит два сжатых JPEG-изображения бок о бок в одном кадре. Эти изображения называются изображениями левого и правого глаза, и они представляют собой немного разные перспективы одной и той же сцены, имитируя небольшую разницу между тем, что видит каждый из наших глаз. Именно эта разница позволяет воспринимать глубину, когда изображения просматриваются правильно.
Стандартное разрешение для изображения JPS обычно вдвое больше ширины стандартного изображения JPEG, чтобы вместить как левое, так и правое изображения. Например, если стандартное изображение JPEG имеет разрешение 1920x1080 пикселей, изображение JPS будет иметь разрешение 3840x1080 пикселей, причем каждое изображение, расположенное бок о бок, будет занимать половину общей ширины. Однако разрешение может варьироваться в зависимости от источника изображения и предполагаемого использования.
Чтобы просматривать изображение JPS в 3D, зритель должен использовать совместимое устройство отображения или программное обеспечение, которое может интерпретировать изображения, расположенные бок о бок, и представлять их каждому глазу отдельно. Это можно сделать с помощью различных методов, таких как анаглифное 3D, где изображения фильтруются по цвету и просматриваются с цветными очками; поляризованное 3D, где изображения проецируются через поляризованные фильтры и просматриваются с поляризованными очками; или активное затворное 3D, где изображения отображаются поочередно и синхронизируются с затворными очками, которые быстро открываются и закрываются, чтобы показать каждому глазу правильное изображение.
Структура файла изображения JPS аналогична структуре стандартного файла JPEG. Он содержит заголовок, который включает маркер SOI (начало изображения), за которым следует ряд сегментов, содержащих различные фрагменты метаданных и сами данные изображения. Сегменты включают маркеры APP (приложение), которые могут содержать такую информацию, как метаданные Exif, и сегмент DQT (определение таблицы квантования), который определяет таблицы квантования, используемые для сжатия данных изображения.
Одним из ключевых сегментов в файле JPS является сегмент JFIF (формат обмена файлами JPEG), который указывает, что файл соответствует стандарту JFIF. Этот сегмент важен для обеспечения совместимости с широким спектром программного и аппаратного обеспечения. Он также включает такую информацию, как соотношение сторон и разрешение миниатюры, которая может использоваться для быстрого предварительного просмотра.
Фактические данные изображения в файле JPS хранятся в сегменте SOS (начало сканирования), который следует за заголовком и сегментами метаданных. Этот сегмент содержит сжатые данные изображения как для левого, так и для правого изображения. Данные кодируются с использованием алгоритма сжатия JPEG, который включает ряд шагов, включая преобразование цветового пространства, субдискретизацию, дискретное косинусное преобразование (DCT), квантование и энтропийное кодирование.
Преобразование цветового пространства — это процесс преобразования данных изображения из цветового пространства RGB, которое обычно используется в цифровых камерах и компьютерных дисплеях, в цветовое пространство YCbCr, которое используется при сжатии JPEG. Это преобразование разделяет изображение на компонент яркости (Y), который представляет уровни яркости, и два компонента цветности (Cb и Cr), которые представляют цветовую информацию. Это полезно для сжатия, потому что человеческий глаз более чувствителен к изменениям яркости, чем к цвету, что позволяет более агрессивно сжимать компоненты цветности без существенного влияния на воспринимаемое качество изображения.
Субдискретизация — это процесс, который использует более низкую чувствительность человеческого глаза к деталям цвета, уменьшая разрешение компонентов цветности относительно к омпонента яркости. Общие коэффициенты субдискретизации включают 4:4:4 (без субдискретизации), 4:2:2 (уменьшение горизонтального разрешения цветности вдвое) и 4:2:0 (уменьшение как горизонтального, так и вертикального разрешения цветности вдвое). Выбор коэффициента субдискретизации может влиять на баланс между качеством изображения и размером файла.
Дискретное косинусное преобразование (DCT) применяется к небольшим блокам изображения (обычно 8x8 пикселей) для преобразования данных пространственной области в частотную область. Этот шаг имеет решающее значение для сжатия JPEG, поскольку он позволяет разделять детали изображения на компоненты различной важности, причем компоненты с более высокой частотой часто менее заметны для человеческого глаза. Затем эти компоненты можно квантовать или уменьшить точность для достижения сжатия.
Квантование — это процесс сопоставления диапазона значений одному квантовому значению, что фактически снижает точность коэффициентов DCT. Именно здесь проявляется природа сжатия JPEG с потерями, поскольку часть информации изображения отбрасывается. Степень квантования определяется таблицами квантования, указанными в сегменте DQT, и ее можно регулировать для баланса качества изображения и размера файла.
Заключительным этапом процесса сжатия JPEG является энтропийное кодирование, которое является формой сжатия без потерь. Наиболее распространенным методом, используемым в JPEG, является кодирование Хаффмана, которое назначает более короткие коды более частым значениям и более длинные коды менее частым значениям. Это уменьшает общий размер данных изображения без дальнейшей потери информации.
В дополнение к стандартным методам сжатия JPEG формат JPS также может включать специальные метаданные, относящиеся к стереоскопической природе изображений. Эти метаданные могут включать информацию о настройках параллакса, точках схождения и любых других данных, которые могут потребоваться для правильного отображения 3D-эффекта. Эти метаданные обычно хранятся в сегментах APP файла.
Формат JPS поддерживается различными программными приложениями и устройствами, включая 3D-телевизоры, VR-гарнитуры и специализированные просмотрщики фотографий. Однако он не так широко поддерживается, как стандартный формат JPEG, поэтому пользователям может потребоваться использовать специальное программное обеспечение или конвертировать файлы JPS в другой формат для более широкой совместимости.
Одной из проблем с форматом JPS является обеспечение правильного выравнивания левого и правого изображений и правильного параллакса. Неправильное выравнивание или неправильный параллакс может привести к дискомфорту при просмотре и может вызвать напряжение глаз или головные боли. Поэтому фотографам и 3D-художникам важно тщательно захватывать или создавать изображения с правильными стереоскопическими параметрами.
В заключение, формат изображений JPS — это специализированный формат файлов, предназначенный для хранения и отображения стереоскопических изображений. Он основан на устоявшихся методах сжатия JPEG для создания компактного и эффективного способа хранения 3D-фотографий. Хотя он предлагает уникальные впечатления от просмотра, для просмотра изображений в 3D требуется совместимое оборудование или программное обеспечение, и он может представлять проблемы с точки зрения выравнивания и параллакса. Несмотря на эти проблемы, формат JPS остается ценным инструментом для фотографов, 3D-художников и энтузиастов, которые хотят запечатлеть и передавать глубину и реализм мира в цифровом формате.
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 фай лов одновременно. Просто выберите несколько файлов при их добавлении.