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 текст а 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 на 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 и спользует 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 — удобно 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 те кста.
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 изображения PNG64 является расширенной версией широко известного формата Portable Network Graphics (PNG), разработанной для удовлетворения потребностей в более высокой глубине цвета и расширенных возможностях прозрачности в цифровой обработке изображений. Эта расширенная версия расширяет возможности обычного PNG, поддерживая 64-битную глубину цвета, по сути охватывая 16 бит на канал для красного, зеленого, синего и дополнительные 16 бит для канала прозрачности альфа. Это фундаментальное улучшение открывает новую эру качества изображения, позволяя использовать более 281 триллиона цветов, тем самым гарантируя, что изображения будут отображаться с непревзойденной точностью и яркостью.
Возникновение формата PNG64 можно проследить до растущего спроса на более высокую точность в цифровых изображениях в различных приложениях, включая цифровое искусство, профессиональную фотографию и графический дизайн высокой четкости. Традиционные форматы изображений, такие как JPEG или стандартный PNG, ограничены своей глубиной цвета, обычно ограничивающейся 8 или 16 битами на канал, что может привести к появлению полос в градиентах и недостаточному захвату деталей в сценах с высокой контрастностью. PNG64 устраняет эти ограничения, значительно увеличивая диапазон цветов и деталей, которые могут быть закодированы в изображении, что делает его бесценным инструментом для профессионалов, стремящихся к максимально возможному качеству.
В своей основе формат PNG64 сохраняет структурную целостность и функциональность своего предшественника, используя тот же алгоритм сжатия без потерь, который гарантирует отсутствие потери качества изображения при сохранении. Это особенно важно для целей архивирования и отраслей, где точность имеет первостепенное значение, таких как цифровое архивирование и научная визуализация. Без потерь характер PNG64 означает, что, несмотря на более высокую точность, изображения могут быть сжаты до управляемого размера без потери каких-либо деталей, что делает его практичным выбором как для автономного, так и для онлайн-использования.
Улучшенный канал прозрачности альфа в PNG64 представляет собой значительный шаг вперед в рендеринге полупрозрачных и прозрачных объектов. С 16 битами, выделенными исключительно для прозрачности, PNG64 обеспечивает гораздо более плавный градиент уровней непрозрачности, от полностью прозрачного до полностью непрозрачного. Эта возможность особенно полезна в графическом дизайне, где нюансные эффекты прозрачности могут существенно влиять на визуальное представление, а также в веб-дизайне, где значки и элементы интерфейса часто требуют точной прозрачности для плавного смешивания с различными фонами.
Принятие PNG64 влечет за собой определенные соображения, в частности, в отношении размера файла и совместимости. Учитывая расширенную глубину цвета и прозрачности, файлы PNG64 по своей сути больше, чем их аналоги PNG. Это имеет значение для использования в Интернете, где время загрузки и использование полосы пропускания являются критическими факторами. Следовательно, рекомендуется использовать PNG64 разумно, оставляя его для ситуаций, когда качество изображения имеет приоритет над размером файла. Кроме того, совместимость со старым программным обеспечением или системами, которые не поддерживают 16 бит на канал, может создавать проблемы, требуя проверки конечных пользовательских сред для обеспечения бесперебойной работы.
Технические основы PNG64 коренятся в его файловой структуре, которая в значительной степени отражает структуру стандартных файлов PNG. Файл PNG64 состоит из заголовка, который содержит важную информацию об изображении, такую как его размеры и глубина цвета, за которым следуют несколько фрагментов, которые хранят фактические данные изображения и метаданные. Увеличенная глубина цвета в PNG64 требует внесения изменений в эти фрагменты, позволяя им вместить больший объем данных, требуемый для 64-битных цветных изображений. Среди них фрагмент заголовка изображения (IHDR) играет центральную роль, поскольку он должен правильно указывать 16-битную глубину для каждого канала, чтобы обеспечить правильное декодирование и отображение.
Сжатие в PNG64 остается одной из его самых впечатляющих функций, использующей тот же алгоритм DEFLATE, что и стандартные файлы PNG. Несмотря на увеличенный объем данных, этот алгоритм эффективно уменьшает размер файла, идентифицируя и устраняя избыточность в данных изображения. Однако эффективность сжатия может варьироваться в зависимости от содержимого изображения; изображения с большими областями однородного цвета или простыми узорами, как правило, сжимаются более эффективно. Эта присущая изменчивость подчеркивает важность учета характера изображения при выборе PNG64, поскольку сложные изображения с высокой цветовой вариацией могут привести к увеличению размера файла.
Создание и обработка изображений PNG64 требуют специального программного обеспечения, способного обрабатывать расширенные функции, присущие этому формату. Многие высококачественные программы для редактирования изображений и графики были обновлены для поддержки PNG64, что дает пользователям возможность работать непосредственно с этим форматом. Это включает в себя такие возможности, как регулировка глубины цвета, управление цвет овыми профилями и точная настройка параметров прозрачности. Для разработчиков такие библиотеки, как libpng, были расширены для включения поддержки PNG64, что облегчает интеграцию этого формата в приложения и сервисы.
Одним из ключевых применений PNG64 является цифровая фотография, где решающее значение имеет захват самого широкого спектра цветов и нюансов света. Фотографы могут воспользоваться возможностью формата сохранять целостность исходной сцены, при этом тонкие оттенки и градиенты сохраняются в потрясающих деталях. Это делает PNG64 идеальным выбором для хранения мастер-копий фотографий, предоставляя цифровой негатив, который можно точно воспроизвести или изменить без ухудшения качества.
В сфере цифрового искусства и графического дизайна глубокие возможности цвета и прозрачности PNG64 открывают новые творческие возможности. Художники могут использовать более широкую палитру цветов и тонкие эффекты прозрачности, что особенно важно в сложных композициях или при работе с различными режимами смешивания. Улучшенная детализация и цветовая специфика также делают PNG64 подходящим для профессиональной печати, где воспроизведение истинных цветов и текстур произведения искусства имеет первостепенное значение.
Несмотря на множество преимуществ, PNG64 не лишен недостатков, особенно в отношении производительности и хранения. Более крупные размеры файлов, связанные с изображениями PNG64, могут перегружать решения для хранения и замедлять время обработки изображений, особенно в средах с ограниченными ресурсами. Кроме того, повышенная сложность обработки 64-битных цветовых данных требует большего от оборудования и программного обеспечения, что потенциально ограничивает использование PNG64 на устройствах с низкими характеристиками и влияет на общую производительность системы.
Будущее PNG64 в сфере цифровой обработки изображений выглядит многообещающим, поскольку постоянные улучшения алгоритмов сжатия и аппаратного обеспечения для обработки постепенно смягчают проблемы, связанные с размером файла и производительностью. По мере развития технологий ожидается, что компромиссы между качеством и эффективностью уменьшатся, что сделает PNG64 более доступным и привлекательным для более широкого спект ра приложений. Более того, растущая важность визуальной точности при создании и потреблении цифрового контента подчеркивает постоянную актуальность и потенциальное расширение формата PNG64.
В заключение, формат изображения PNG64 представляет собой значительный шаг вперед в технологии цифровой обработки изображений, предлагая беспрецедентную глубину цвета и контроль прозрачности. Его способность отображать изображения с исключительной детализацией и яркостью делает его привлекательным выбором как для профессионалов, так и для энтузиастов. Хотя формат создает проблемы с точки зрения размера файла, совместимости и производительности, преимущества, которые он дает в качестве изображения, не имеют себе равных. По мере того как индустрия цифровой обработки изображений продолжает развиваться, PNG64 служит свидетельством постоянного стремления к совершенству в визуальном представлении, обещая сыграть решающую роль в будущем цифрового искусства, фотографии и графического дизайна.
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.