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 переносимых серых изображений (PGM) — это широко признанный и используемый формат в обработке изображений и компьютерной графике для представления изображений в оттенках серого в простом, неприукрашенном формате. Его значимость заключается не только в простоте, но и в гибкости и переносимости на разных вычислительных платформах и программных экосистемах. Изображение в оттенках серого в контексте формата PGM состоит из различных оттенков серого, где каждый пиксель представляет значение интенсивности в диапазоне от черного до белого. Формулировка стандарта PGM была в первую очередь ориентирована на простоту разбора и обработки изображений с минимальными вычислительными накладными расходами, что делает его особенно подходящим для быстрых задач обработки изображений и образовательных целей.
Структура файла PGM проста и состоит из заголовка, за которым следуют данные изображения. Сам заголовок разделен на четыре части: магическое число, которое идентифицирует файл как PGM и указывает, находится ли он в двоичном или ASCII-формате; размеры изображения, заданные шириной и высотой в пикселях; максимальное значение серого, которое определяет диапазон возможных значений интенсивности для каждого пикселя; и, наконец, комментарии, которые являются необязательными и могут быть включены для предоставления дополнительной информации об изображении. Магическое число «P2» указывает на ASCII PGM, тогда как «P5» означает двоичный PGM. Это различие обеспечивает баланс между удобочитаемостью для человека и эффективностью хранения.
После заголовка данные изображения представлены в виде сетки, соответствующей размерам пикселей, указанным в заголовке. В ASCII PGM (P2) значение интенсивности каждого пикселя указано в виде обычного текста, упорядоченного от верхнего левого угла до нижнего правого угла изображения и разделенного пробелами. Значения варьируются от 0, представляющего черный, до максимального значения серого (указанного в заголовке), представляющего белый. Читаемость этого формата облегчает редактирование и отладку, но менее эффективна с точки зрения размера файла и скорости разбора по сравнению с его двоичным аналогом.
С другой стороны, двоичные файлы PGM (P5) кодируют данные изображения в более компактной форме, используя двоичное представление для значений интенсивности. Этот формат значительно уменьшает размер файла и позволяет выполнять более быстрые операции чтения/записи, что выгодно для приложений, которые обрабатывают большие объемы изображений или требуют высокой производительности. Однако компромисс заключается в том, что двоичные файлы не читаются человеком и требуют специализированного программного обеспечения для просмотра и редактирования. При обработке двоичного PGM очень важно правильно обрабатывать двоичные данные, учитывая кодировку файла и архитектуру системы, особенно в отношении порядка байтов.
Гибкость формата PGM демонстрируется его параметром максимального значения серого в заголовке. Это значение определяет глубину битов изображения, которая, в свою очередь, определяет диапазон интенсивностей оттенков серого, которые могут быть представлены. Обычным выбором является 255, что означает, что каждый пиксель может принимать любое значение в диапазоне от 0 до 255, что позволяет получить 256 различных оттенков серого в 8-битном изображении. Этот параметр достаточен для большинства приложений; однако формат PGM может поддерживать более высокую глубину битов, например 16 бит на пиксель, путем увеличения максимального значения серого. Эта функция позволяет представлять изображения с более тонкими градациями интенсивности, что подходит для приложений с высоким динамическим диапазоном.
Простота формата PGM также распространяется на его манипулирование и обработку. Поскольку формат хорошо документирован и не имеет сложных функций, которые есть в более сложных форматах изображений, написание программ для разбора, изменения и создания изображений PGM можно выполнить с помощью базовых навыков программирования. Эта доступность облегчает эксперименты и обучение обработке изображений, что делает PGM популярным выбором в академических кругах и среди любителей. Более того, несложная природа формата позволяет эффективно реализовывать алгоритмы для таких задач, как фильтрация, обнаружение краев и регулировка контрастности, что способствует его постоянному использованию как в исследовательских, так и в практических приложениях.
Несмотря на свои сильные стороны, формат PGM также имеет ограничения. Наиболее заметным является отсутствие поддержки цветных изображений, поскольку он изначально предназначен для оттенков серого. Хотя это не является недостатком для приложений, которые работают исключительно с монохромными изображениями, для задач, требующих цветовой информации, необходимо обратиться к его аналогам в семействе форматов Netpbm, таким как формат переносимых растровых изображений (PPM) для цветных изображений. Кроме того, простота формата PGM означает, что он не поддерживает современные функции, такие как сжатие, хранение метаданных (помимо основных комментариев) или слои, которые доступны в более сложных форматах, таких как JPEG или PNG. Это ограничение может привести к увеличению размера файлов для изображений с высоким разрешением и потенциально ограничить его использование в определенных приложениях.
Совместимость формата PGM и простота преобразования в другие форматы являются одними из его заметных преимуществ. Поскольку он кодирует данные изображения простым и документированным способом, преобразование изображений PGM в другие форматы — или наоборот — относительно просто. Эта возможность делает его отличным промежуточным форматом для конвейеров обработки изображений, где изображения могут быть получены из различных форматов, обработаны в PGM для простоты, а затем преобразованы в окончательный формат, подходящий для распространения или хранения. Многочисленные утилиты и библиотеки на разных языках программирования поддерживают эти процессы преобразования, укрепляя роль формата PGM в универсальном и адаптируемом рабочем процессе.
Соображения безопасности для файлов PGM обычно связаны с рисками, связанными с разбором и обработкой неправильно отформатированных или вредоносных файлов. Благодаря своей простоте формат PGM менее подвержен определенным уязвимостям по сравнению с более сложными форматами. Тем не менее, приложения, которые разбирают файлы PGM, все равно должны реализовывать надежную обработку ошибок для управления неожиданными входными данными, такими как неверная информация в заголовке, данные, превышающие ожидаемые размеры, или значения вне допустимого диапазона. Обеспечение безопасного обращения с файлами PGM имеет решающее значение, особенно в приложениях, которые принимают изображения, предоставляемые пользователями, чтобы предотвратить потенциальные уязвимости безопасности.
Заглядывая в будущее, неизменная актуальность формата PGM в определенных нишах технологической индустрии, несмотря на его простоту и ограничения, подчеркивает ценность простых, хорошо документированных форматов файлов. Его роль в качестве учебного инструмента, его пригодность для быстрых задач обработки изображений и его облегчение преобразования форматов изображений иллюстрируют важность баланса между функциональностью и сложностью при проектировании форматов файлов. По мере развития технологий несомненно появятся новые форматы изображений с расширенными функциями, лучшим сжатием и поддержкой новых технологий обработки изображений. Однако наследие формата PGM сохранится, служа эталоном для проектирования будущих форматов, которые стремятся к оптимальному сочетанию производительности, простоты и переносимости.
В заключение, формат переносимых серых изображений (PGM) представляет собой бесценный актив в области цифровой обработки изображений, несмотря на его простоту. Его философия проектирования, сосредоточенная на простоте использования, доступности и прямолинейности, обеспечила его постоянную актуальность в различных областях, от образования до разработки программного обеспечения. Обеспечивая эффективную обработку и манипулирование изображениями в оттенках серого, формат PGM закрепил себя в качестве основного инструмента как для энтузиастов обработки изображений, так и для профессионалов. Будь то использование его образовательной ценности, его роль в конвейерах обработки или его простота в манипулировании изображениями, формат PGM остается свидетельством долгосрочного воздействия хорошо продуманных, простых форматов файлов в постоянно меняющемся ландшафте цифровых технологий.
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.