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 Portable Pixmap (PPM) — это самый простой, но мощный формат растровой графики, который появился как часть проекта Netpbm. Формат PPM, изначально простой в своей конструкции, предоставляет средства для представления цветных изображений в упрощенном виде, что делает его невероятно доступным для чтения и записи как для людей, так и для машин. Он классифицируется под эгидой форматов Netpbm вместе с Portable Bit Map (PBM) для черно-белых изображений и Portable Gray Map (PGM) для изображений в оттенках серого. Каждый из этих форматов предназначен для инкапсуляции изображений с различной глубиной цвета и сложностью, причем PPM является наиболее сложным из них с точки зрения представления цвета.
Формат PPM определяет изображение в виде простого текстового файла ASCII (хотя также распространено двоичное представление), который указывает информацию о цвете пикселей простым способом. Он начинается с «магического числа», которое указывает, находится ли файл в формате ASCII (P3) или двоичном (P6), за которым следует пробел, размеры изображения (ширина и высота), максимальное значение цвета, а затем фактические данные пикселей. Данные пикселей в файле PPM состоят из цветовых значений RGB, причем каждый компонент варьируется от 0 до указанного максимального значения, обычно 255, что позволяет использовать более 16 миллионов возможных цветовых комбинаций на пиксель.
Одним из основных преимуществ формата PPM является его простота. Структура файла PPM настолько проста, что его можно легко создать или изменить с помощью основных инструментов редактирования текста в режиме ASCII. Эта простота также распространяется на его обработку; написание программного обеспечения для разбора или создания изображений PPM требует минимальных усилий по сравнению с более сложными форматами, такими как JPEG или PNG. Эта доступность сделала PPM предпочтительным выбором для основных задач обработки изображений в академических условиях или среди любителей, а также в качестве ступеньки для тех, кто изучает обработку изображений или программирование компьютерной графики.
Несмотря на свои преимущества, формат PPM имеет заметные ограничения, которые проистекают из его простоты. Наиболее значительным из них является отсутствие какого-либо механизма сжатия, что приводит к тому, что файлы существенно больше, чем их аналоги в более сложных форматах, таких как JPEG или PNG. Это делает PPM менее подходящим для использования в Интернете или в любом приложении, где важны объем памяти и пропускная способность. Кроме того, формат PPM не поддерживает никакой формы прозрачности, слоев или метаданных (таких как цветовые профили или данные EXIF), что может ограничить его полезность в более сложных рабочих процессах графического дизайна или фотографии.
Чтобы создать или просмотреть файл PPM, можно использовать различные инструменты, доступные в пакете Netpbm, или через множество других инструментов графического программного обеспечения, которые поддерживают этот формат. Разработчики программного обеспечения и исследователи ценят формат PPM за его простоту реализации. Разбор файлов PPM, особенно в режиме ASCII, прост, поскольку он включает чтение строк текста и их интерпретацию в соответствии с минимальными спецификациями формата. Написание программного обеспечения, которое выводит изображения PPM, может быть таким же простым, что делает его отличным выбором для начальных проектов на курсах программирования графики или для быстрого прототипирования.
На практике работа с файлами PPM предполагает глубокое понимание их структуры. Файл начинается с магического числа («P3» для ASCII или «P6» для двоичного), за которым следуют пробелы. После магического числа размеры изображения указываются в виде двух целых чисел, представляющих ширину и высоту изображения соответственно. Они также разделены пробелами. После размеров указывается максимальное значение цвета, которое определяет диапазон значений RGB, которые каждый из них может иметь. В большинстве случаев это значение равно 255, что означает, что каждый цветовой компонент (красный, зеленый и синий) может варьироваться от 0 до 255.
После заголовка следуют значения RGB для каждого пикселя. В режиме ASCII (P3) эти значения записываются в виде обычного текста в виде отдельных чисел, причем каждый триплет RGB представляет один пиксель. Пиксели расположены в строках слева направо и сверху вниз. В двоичном режиме (P6) значения цвета представлены в более компактном двоичном формате, который, хотя и менее удобен для чтения человеком, может быть более эффективно разобран компьютерами. Каждый компонент триплета RGB обычно представляет собой один байт, что приводит к более оптимизированному файлу, который, несмотря на отсутствие сжатия, быстрее читается и записывается по сравнению с его аналогом ASCII.
Несмотря на переход к более продвинутым и сложным форматам изображений, которые предлагают сжатие и дополнительные функции, формат PPM сохраняет свою актуальность в различных нишевых контекстах. Его способность служить общим знаменателем в исследованиях обработки изображений, где основное внимание уделяется алгоритмам, а не специфике форматов файлов, нельзя переоценить. Кроме того, простота формата и отсутствие сжатия делают его идеальным выбором для сценариев, где первостепенное значение имеет точность обработки изображений, поскольку нет потери качества изображения из-за артефактов сжатия.
Решая проблему размера файла, которая является существенным недостатком формата PPM, можно рассмотреть внешние инструменты сжатия в качестве обходного пути. Хотя это не интегрирует сжатие в сам формат файла, такие инструменты, как gzip, могут существенно уменьшить объем памяти, необходимый для файлов PPM, что делает их более управ ляемыми для целей передачи или архивирования. Однако этот подход добавляет дополнительный шаг в рабочий процесс, поскольку файлы необходимо сжимать и распаковывать отдельно от процесса просмотра или редактирования изображений.
Передовые методы обработки изображений и стремление к более высокой эффективности привели к разработке и предпочтению таких форматов, как JPEG и PNG, во многих приложениях. Однако нельзя упускать из виду образовательную ценность формата PPM в преподавании основ цифровой обработки изображений и программирования. Упрощая сложность до основных компонентов файла изображения, учащиеся могут сосредоточиться на алгоритмах, которые влияют на преобразование, улучшение и создание изображений, не увязая в тонкостях разбора форматов и алгоритмов сжатия.
Кроме того, формат PPM служит мостом к более сложным задачам и форматам обработки изображений. Понимание и работа с цветовой моделью RGB на уровне необработанных пикселей дает фундаментальные знания, которые применимы практически во всех областях компьютерной графики и обработки изображений. Опыт, полученный при манипулировании изображениями в формате PPM, закладывает основу для решения более сложных форматов и проблем, которые они представляют, таких как работа с цветовыми пространствами, методами сжатия и метаданными изображений.
В заключение, формат Portable Pixmap (PPM) благодаря своей простоте и удобству использования выделяется как ценный учебный инструмент в области компьютерной графики и обработки изображений. Хотя ему может не хватать функций и эффективности более современных форматов, его прямолинейность предлагает начинающим беспрецедентную возможность глубоко погрузиться в основы представления и обработки изображений. Для исследователей, преподавателей и любителей формат PPM предоставляет четкую и доступную основу для изучения основ цифровой обработки изображений, служа как практическим инструментом, так и образовательным ресурсом.
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 к рупные 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.