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 PSD, расшифровывающийся как Photoshop Document, является запатентованным типом файла, разработанным Adobe Inc. для широко используемого программного обеспечения Photoshop. С момента своего появления он стал основным в индустрии цифрового искусства и графического дизайна, известным своей гибкостью и всесторонней поддержкой различных методов редактирования изображений. Формат специально разработан для хранения полной истории редактирования изображения, включая слои, маски, цвета и даже исторические состояния, обеспечивая неразрушающий рабочий процесс редактирования. Это позволяет художникам и дизайнерам пересматривать и изменять любой аспект своего проекта, не теряя исходные данные.
Одной из отличительных черт формата PSD является его многослойная структура. В отличие от традиционных форматов изображений, которые сводят все элементы в один слой, файлы PSD сохраняют каждый элемент как отдельный слой. Это может быть текст, фигуры, корректирующие слои или более сложные элементы, такие как смарт-объекты и эффекты слоя. Такой многослойный подход не только позволяет использовать более сложные стратегии проектирования и редактирования, но и обеспечивает более организованный и эффективный рабочий процесс. Пользователи могут независимо манипулировать элементами, настраивать их видимость и изменять их порядок, не влияя на остальную часть изображения.
Наряду со слоями файлы PSD также поддерживают прозрачность, что имеет решающее значение для составления изображений с переменной видимостью и создания графики со сложными вырезами. Прозрачность в файлах PSD управляется через альфа-каналы, которые хранят информацию о непрозрачности различных частей изображения. Эта функция незаменима для добавления глубины и сложности к визуальным эффектам, что делает формат очень популярным для за дач, требующих точности и детальной обработки, таких как веб-дизайн, анимация и спецэффекты в видеопроизводстве.
Еще одним значительным преимуществом формата PSD является его поддержка сложного редактирования текста. Когда текст добавляется в файл PSD, он остается полностью редактируемым, что позволяет пользователям изменять свойства шрифта, выравнивание, цвет и эффект, не растрируя текст и не преобразуя его в слой изображения. Это особенно ценно для дизайнерских работ, требующих частой корректировки текста, поскольку это сохраняет четкость и ясность текста независимо от того, сколько раз он редактируется. Кроме того, расширенные текстовые функции Photoshop, такие как текст на пути или фигуре, и возможность импорта и экспорта текста для использования в других приложениях, делают файлы PSD чрезвычайно универсальными для проектов, включающих сложную типографику.
Файлы PSD также известны своей широкой совместимостью с различными цветовыми моделями и глубиной. Они поддерживают все, от оттенков серого до многоканальных цветовых режимов, включая RGB, CMYK и Lab. Это делает их высокоадаптируемыми для различных целей, от цифрового дизайна, просматриваемого на экранах, до готовых к печати проектов, требующих спецификации цвета CMYK. Кроме того, файлы PSD могут хранить впечатляющую цветовую глубину до 32 бит на канал, обеспечивая высокий динамический диапазон и позволяя использовать более точные методы цветокоррекции и градации.
Возможность включать корректирующие слои — еще одна функция, которая отличает формат PSD. Эти слои содержат настройки для цветокоррекции, экспозиции, контрастности и других улучшений, которые можно применять к нижележащим слоям, не изменяя исходные данные изображения. Это означает, что корректировки можно настраивать или удалять на любом этапе процесса редактирования, что обеспечивает непревзойденную гибкость. Корректирующие слои работают рука об руку с масками слоя, которые позволяют выборочно применять эффекты, еще больше подчеркивая не разрушающий характер формата PSD.
Файлы PSD также поддерживают включение векторных элементов, таких как фигуры и текст, которые остаются идеально масштабируемыми без потери качества. Это связано с математической природой векторной графики, которая не зависит от разрешения. Интеграция векторной технологии в преимущественно растровый формат, такой как PSD, обеспечивает гармонию между масштабируемостью и детальным редактированием. Эта комбинация имеет решающее значение для приложений, где требуется как четкость при любом размере, так и детализация на уровне пикселей, например, для дизайна логотипов, веб-графики и масштабируемых композиций.
Включение смарт-объектов в файлы PSD знаменует собой еще один скачок в области сложного редактирования изображений. Смарт-объекты сохраняют исходное содержимое изображения со всеми его первоначальными характеристиками, что позволяет выполнять масштабирование, вращение и деформацию без разрушения. Их также можно связать с внешними файлами, гарантируя, что при обновлении внешнего файла файл PSD автоматически отражает эти обновления. Эта функция особенно полезна для совместных рабочих процессов и для проектов, включающих повторяющиеся элементы, которые могут потребовать обновления в нескольких файлах.
Функции автоматизации Photoshop тесно связаны с форматом PSD. Действия, которые представляют собой последовательности задач, записанных пользователем, можно сохранять в файлах PSD для повторяющейся обработки, что значительно ускоряет рабочий процесс для таких задач, как изменение размера, форматирование или применение фильтров к нескольким файлам. Аналогичным образом, скрипты Photoshop, которые являются более сложными и способны к условной логике и сложной обработке, также можно применять к файлам PSD, что еще больше расширяет возможности программного обеспечения в автоматизации рутинных задач и сложных процедур.
Несмотря на многочисленные преимущества, богатый набор функций формата PSD имеет и обратную сторону — размер файла. Файлы PSD часто занимают значительное место на диске, особенно при сохранении больших изображений с несколькими слоями, высокой цветовой глубиной и дополнительными функциями, такими как смарт-объекты. Это можно в некоторой степени смягчить, используя такие функции, как сжатие слоев и максимальное использование корректирующих слоев вместо дублирования содержимого. Однако для долгосрочного хранения или обмена многие пользователи прибегают к сведению изображений или сохранению копий в более эффективных форматах, таких как JPEG или PNG, для распространения, сохраняя при этом исходный PSD для целей редактирования.
Взаимодействие — одна из сильных сторон формата PSD. Несмотря на то, что он является собственностью Adobe, файлы PSD можно открывать и в той или иной степени редактировать в большом количестве сторонних программных приложений. Это стало возможным благодаря документации Adobe по формату и усилиям сообщества разработчиков программного обеспечения по поддержанию совместимости. Однако не все приложения поддерживают полный спектр функций PSD, и пользователи могут обнаружить, что некоторые элементы, такие как эффекты слоя и корректирующие слои, не переносятся идеально между различными программами, что требует некоторой осторожности при перемещении файлов между приложениями.
Adobe представила формат PSB (Photoshop Big) как расширение PSD для удовлетворения современных требований к чрезвычайно большим изображениям. PSB поддерживает практически неограниченный размер файла, вмещая документы размером до 300 000 пикселей в любом измерении, в отличие от ограничения в 30 000 пикселей для файлов PSD. Это особенно полезно для высококачественной фотографии, крупномасштабных составных изображений и детальной цифровой живописи. Н есмотря на эти различия, PSB сохраняет совместимость с большинством функций, доступных в файлах PSD, обеспечивая бесперебойный рабочий процесс для проектов, которые превышают ограничения формата PSD.
В заключение, формат изображения PSD — это сложный и универсальный тип файла, разработанный для удовлетворения потребностей сообществ цифрового искусства и графического дизайна. Его поддержка неразрушающего редактирования, многослойных композиций, прозрачности, расширенных цветовых моделей, корректирующих слоев, векторных элементов и смарт-объектов делает его незаменимым инструментом в профессиональных рабочих процессах. Хотя его сложность и размер файла могут создавать проблемы, преимущества, которые он предлагает с точки зрения гибкости и качества, не имеют себе равных. Постоянные усилия по разработке и обеспечению совместимости, связанные с форматом PSD, гарантируют, что он остается центральным элементом творческих профессий, лежащим в основе широкого спектра проектов — от простых дизайнов до сложных произведений цифрового искусства.
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.