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 Portable FloatMap (PFM) — это малоизвестный, но крайне важный формат изображения, особенно в областях, требующих высокой точности и достоверности данных изображения. В отличие от более распространенных форматов, таких как JPEG или PNG, предназначенных для общего использования и веб-графики, формат PFM специально разработан для хранения и обработки данных изображений с высоким динамическим диапазоном (HDR). Это означает, что он может представлять гораздо более широкий диапазон уровней яркости, чем традиционные 8-битные или даже 16-битные форматы изображений. Формат PFM достигает этого, используя числа с плавающей запятой для представления интенсивности каждого пикселя, что позволяет получить практически неограниченный диапазон значений яркости, от самых темных теней до самых ярких бликов.
Файлы PFM характеризуются простотой и эффективностью хранения данных HDR. Файл PFM по сути является двоичным файлом, состоящим из секции заголовка, за которой следуют данные пикселей. Заголовок представляет собой текст ASCII, что делает его доступным для чтения человеком, и он содержит важную информацию об изображении, такую как его размеры (ширина и высота) и хранятся ли данные пикселей в оттенках серого или в формате RGB. После заголовка данные пикселей хранятся в двоичном формате, причем значение каждого пикселя представлено в виде 32-битного (для изображений в оттенках серого) или 96-битного (для изображений RGB) числа с плавающей запятой IEEE. Такая структура упрощает реализацию формата в программном обеспечении, обеспечивая при этом необходимую точность для HDR-изображений.
Уникальным аспектом формата PFM является его поддержка как порядка байтов little-endian, так и big-endian. Эта гибкость гарантирует, что формат можно использовать на разных вычислительных платформах без проблем совместимости. Порядок байтов указывается в заголовке идентификатором формата: «PF» для изображений RGB и «Pf» для изображений в оттенках серого. Если идентификатор написан заглавными буквами, это означает, что файл использует порядок байтов big-endian; если строчными, файл использует little-endian. Этот механизм не только элегантен, но и имеет решающее значение для сохранения точности данных с плавающей запятой при обмене файлами между системами с разным порядком байтов.
Несмотря на свои преимущества в представлении HDR-изображений, формат PFM не получил широкого распространения в потребительских приложениях или веб-графике из-за больших размеров файлов, возникающих в результате использования представления с плавающей запятой для каждого пикселя. Кроме того, большинство устройств отображения и программного обеспечения не предназначены для обработки высокого динамического диапазона и точности, которые обеспечивают файлы PFM. В результате файлы PFM в основном используются в профессиональных областях, таких как исследования в области компьютерной графики, создание визуальных эффектов и научная визуализация, где требуется высочайшее качество и точность изображения.
Обработка файлов PFM требует специализированного программного обеспечения, которое может точно считывать и записывать данные с плавающей запятой. Из-за ограниченного распространения формата такое программное обеспечение встречается реже, чем инструменты для более распространенных форматов изображений. Тем не менее, несколько профессиональных приложений для редактирования и обработки изображений поддерживают файлы PFM, что позволяет пользователям работать с HDR-контентом. Эти инструменты часто предоставляют функции не только для просмотра и редактирования, но и для преобразования файлов PFM в более традиционные форматы, при этом пытаясь сохранить как можно большую часть динамического диапазона с помощью тонового отображения и других методов.
Одной из самых серьезных проблем при работе с файлами PFM является отсутствие широкой поддержки HDR-контента в потребительском оборудовании и программном обеспечении. Хотя в последние годы наблюдается постепенное увеличение поддержки HDR, и некоторые новые дисплеи и телевизоры способны отображать более широкий диапазон уровней яркости, экосистема все еще догоняет. Эта ситуация часто требует преобразования файлов PFM в форматы, которые более широко совместимы, хотя и за счет потери части динамического диапазона и точности, что делает формат PFM таким ценным для профессионального использования.
Помимо своей основной роли в хранении HDR-изображений, формат PFM также отличается своей простотой, что делает его отличным выбором для образовательных целей и экспериментальных проектов в области компьютерной графики и обработки изображений. Его простая структура позволяет студентам и исследователям легко понимать и обрабатывать данные HDR, не увязая в сложных спецификациях формата файлов. Эта простота использования в сочетании с точностью и гибкостью формата делает PFM бесценным инструментом в академических и исследовательских условиях.
Еще одной технической особенностью формата PFM является его поддержка бесконечных и субнормальных чисел благодаря использованию представления с плавающей запятой IEEE. Эта возможность особенно полезна в научной визуализации и некоторых типах работы с компьютерной графикой, где необходимо представлять экстремальные значения или очень тонкие градации в данных. Например, при моделировании физических явлений или рендеринге сцен с исключительно яркими источниками света способность точно представлять очень высокие или очень низкие значения интенсивности может иметь решающее значение.
Однако преимущества точности с плавающей запятой формата PFM сопровождаются повышенными вычислительными требованиями при обработке этих файлов, особенно для больших изображений. Поскольку значение каждого пикселя является числом с плавающей запятой, такие операции, как масштабирование изображения, фильтрация или тоновое отображение, могут быть более вычислительноемкими, чем при использовании традиционных форматов изображений на основе целых чисел. Это требование большей вычислительной мощности может стать ограничением в приложениях реального времени или на оборудовании с ограниченными возможностями. Несмотря на это, для приложений, где важнейшее значение имеет высочайшее качество изображения, преимущества намного перевешивают эти вычислительные проблемы.
Формат PFM также включает положения для указания масштабного коэффициента и порядка байтов в своем заголовке, что еще больше повышает его универсальность. Масштабный коэффициент — это число с плавающей запятой, которое позволяет файлу указывать физический диапазон яркости, представленный числовым диапазоном значений пикселей файла. Эта функция необходима для обеспечения того, чтобы при использовании файлов PFM в разных проектах или при обмене ими между сотрудниками было четкое понимание того, как значения пикселей соотносятся с реальными значениями яркости.
Несмотря на технические преимущества формата PFM, он сталкивается со значительными проблемами в более широком распространении за пределами узкоспециализированных профессиональных и академических сред. Необходимость в специализированном программном обеспечении для обработки файлов PFM в сочетании с большими размерами файлов и вычислительными требованиями означает, что его использование остается ограниченным по сравнению с более распространенными форматами. Чтобы формат PFM получил более широкое признание, потребуется значительный сдвиг как в доступном оборудовании, способном отображать HDR-контент, так и в поддержке экосистемы программного обеспечения для изображений высокой точности и высокого динамического диапазона.
Заглядывая в будущее, будущее формата PFM и HDR-изображений в целом связано с достижениями в области технологии отображения и алгоритмов обработки изображений. По мере того, как дисплеи, способные отображать более широкий диапазон уровней яркости, становятся более распространенными, а вычислительные ресурсы становятся более доступными, препятствия для использования форматов HDR, таких как PFM, могут уменьшиться. Кроме того, благодаря постоянным исследованиям более эффективных алгоритмов для обработки данных изображений с плавающей запятой разрыв в производительности между обработкой файлов PFM и традиционных форматов изображений может сократиться, что еще больше облегчит внедрение HDR-изображений в более широкий спектр приложений.
В заключение, формат Portable FloatMap (PFM) представляет собой важную технологию в области изображений с высоким динамическим диапазоном, предлагая непревзойденную точность и гибкость для представления широкого диапазона уровней яркости. Хотя его сложность, а также необходимость в специализированном программном и аппаратном обеспечении ограничивают его использование профессиональным и академическим контекстом, возможности формата PFM делают его бесценным активом там, где точность изображения имеет первостепенное значение. По мере развития технологической экосистемы существует потенциал для того, чтобы PFM и HDR-контент стали более интегрированными в основные приложения, обогащая визуальный опыт для более широкой аудитории.
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.