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.
Масштабируемая векторная графика (SVG) — это широко используемый язык разметки для описания двумерной графики в XML. В отличие от растровых форматов графики, таких как JPEG, PNG или GIF, которые хранят изображения как набор отдельных пикселей, SVG работает, определяя формы, линии и цвета с помощью математических формул. Это фундаментальное различие позволяет масштабировать SVG-файлы до любого размера без потери качества, что делает их идеальными для адаптивного веб-дизайна, сложных иллюстраций и логотипов, которые должны сохранять четкость на различных устройствах и разрешениях.
Графика SVG состоит из векторных фигур, таких как круги, прямоугольники, многоугольники и пути, описываемые точками в двумерном пространстве, а также обводки, заливки и других визуальных свойств, определяемых с помощью языка разметки SVG. Каждый элемент и атрибут в SVG-файле напрямую соответствует части модели рендеринга SVG, что обеспечивает точный контроль над внешним видом графики. SVG-фа йлы можно создавать и редактировать в любом текстовом редакторе, поскольку они являются обычными текстовыми файлами, а также их можно генерировать и обрабатывать программно с помощью различных программных библиотек.
Одной из ключевых особенностей SVG является его интерфейс DOM. Изображения SVG можно встраивать непосредственно в HTML-документы, и поскольку они становятся частью объектной модели документа (DOM), с ними можно взаимодействовать так же, как с элементами HTML. Эта интеграция позволяет динамически изменять свойства изображения SVG с помощью JavaScript и CSS, что обеспечивает анимацию, интерактивность и живые обновления графики. Например, цвет, размер или положение элемента SVG можно изменить в ответ на действия пользователя, такие как движения мыши или щелчки, или изменения в данных, которые представляет графика.
SVG поддерживает широкий спектр графических эффектов, включая градиенты, узоры, пути отсечения и маски, которые предоставляют широкие возможности для создания сложных визуальных презентаций. SVG также включает эффекты фильтра, такие как размытие, манипулирование цветом и отбрасывание тени, к оторые определяются аналогично фильтрам CSS, но специально разработаны для векторной графики. Эти эффекты позволяют разработчикам и дизайнерам применять сложные визуальные улучшения непосредственно в разметке SVG, что позволяет создавать подробные иллюстрации и текстурированные поверхности без использования растровых изображений.
Интерактивность и анимация являются одними из самых убедительных применений SVG. С помощью элементов <animate>, <set> и <animateTransform> SVG предоставляет декларативный синтаксис для анимации атрибутов и свойств графики во времени. Кроме того, интеграция SVG с JavaScript расширяет его возможности анимации, позволяя создавать более сложные и интерактивные анимации, которые реагируют на ввод пользователя или другие динамические события. Эта комбинация возможностей позволяет создавать привлекательные веб-приложения, визуализации данных и интерактивную инфографику, которые могут использовать всю мощь веб-технологий.
Доступность — еще одно значительное преимущество SVG. Текст в изображениях SVG можно выбирать и искать, в отличие от растровых изображений, где текст сглажен. Эта функция не только улучшает пользовательский интерфейс, позволяя выбирать текст, но и повышает доступность документов, поскольку программы чтения с экрана могут интерпретировать и зачитывать текст, содержащийся в графике SVG. Кроме того, SVG поддерживает семантические группировки элементов и описательные теги, которые помогают передавать структуру и назначение графики вспомогательным технологиям.
Оптимизация и сжатие имеют решающее значение для производительности веб-сайта, и SVG-файлы предлагают несколько преимуществ в этой области. Будучи текстовыми, графика SVG может быть значительно сжата с помощью GZIP, что может значительно уменьшить размер файла для более быстрой загрузки. Кроме того, поскольку SVG является векторным, он часто требует меньше памяти, чем растровые изображения с высоким разрешением, особенно для простой графики или значков. Однако многословность XML и возможность чрезмерно сложной или неэффективно закодированной графики могут привести к тому, что SVG-файлы будут больше, чем необходимо. Поэтому для очистки и оптимизации SVG-файлов обычно используются такие инструменты, как SVGO (оптимизатор SVG), которые удаляют ненужные данные и форматирование, чтобы сделать файлы максимально компактными.
SVG также играет важную роль в адаптивном веб-дизайне. Благодаря своей масштабируемости графика SVG может легко адаптироваться к различным размерам экрана, разрешениям и ориентациям без потери качества или проблем с пикселизацией. Дизайнеры могут контролировать адаптивность изображений SVG с помощью атрибутов и CSS, гарантируя, что графика будет четкой и ясной на всех устройствах, от настольных мониторов до смартфонов. Эта неотъемлемая масштабируемость делает SVG отличным выбором для логотипов, значков и другой графики, которая должна сохранять визуальную целостность в различных контекстах отображения.
Несмотря на многочисленные преимущества, SVG не лишен своих проблем и ограничений. Например, хотя SVG отлично подходит для представления графических элементов, таких как фигуры, линии и текст, он не подходит для сложных изображений с тысячами цветов и градиентов, таких как фотографии. В этих случаях более уместны растровые форматы, такие как JPEG или PNG. Кроме того, производительность SVG может снижаться при работе с графикой, которая чрезвычайно сложна или содержит большое количество элементов, поскольку каждый из них должен быть отрисован и потенциально анимирован или взаимодействовать с ним.
Более того, кроссбраузерная совместимость исторически была проблемой для SVG. Хотя современные веб-браузеры улучшили свою поддержку SVG, все еще могут существовать несоответствия в том, как разные браузеры интерпретируют и отображают содержимое SVG. Разработчикам может потребоваться реализовать обходные пути или резервные варианты, чтобы обеспечить правильное отображение графики на всех платформах. Функции доступности, хотя и надежные, требуют тщательной реализации, чтобы в полной мере воспользоваться возможностями SVG, включая правильную маркировку и структурирование графики для вспомогательных технологий.
Интеграция SVG с другими веб-стандартами открывает широкие возможности для веб-дизайнеров и разработчиков. SVG можно стилизовать с помощью CSS, что дает дизайнерам возможность применять знакомые свойства стиля к векторной графике. Им можно управлять с помощью JavaScript, что позволяет вносить динамические изменения и взаимодействовать. Более того, поскольку SVG основан на XML, его можно использовать вместе с другими технологиями XML и форматами данных, такими как RSS-каналы или базы данных XML. Эта интеграция делает SVG мощным инструментом для визуализации данных, позволяя создавать динамическую, управляемую данными графику, которая обновляется в режиме реального времени.
Заглядывая в будущее, роль SVG в веб-разработке, вероятно, будет продолжать расти. Прогресс в веб-технологиях и растущий спрос на высококачественную, интерактивную и адаптивную графику будут стимулировать дальнейшее внедрение и инновации в использовании SVG. Вероятно, будут разработаны новые функции и возможности, такие как улучшенный синтаксис анимации, улучшенные функции доступности и оптимизированная производительность, что сделает SVG еще более важным элементом современного веб-дизайна.
В заключение, SVG предлагает богатый набор функций для создания и обработки масштабируемой векторной графики в Интернете. Его способность масштабироваться без потери качества в сочетании с поддержкой интерактивности, анимации и доступности делает его универсальным инструментом для дизайнеров и разработчиков. Несмотря на некоторые проблемы, такие как кроссбраузерная совместимость и соображения производительности, преимущества SVG с точки зрения масштабируемости, адаптивности и интеграции с веб-технологиями делают его бесценным активом для создания динамичных и визуально привлекательных впечатлений в Интернете.
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 файлов одновременно. Просто выберите несколько файлов при их добавлении.