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.
APNG (Animated Portable Network Graphics) — это формат файла, который расширяет возможности широко используемого формата PNG (Portable Network Graphics) для поддержки анимации. Он был создан для обеспечения более эффективной и доступной альтернативы GIF (Graphics Interchange Format) для доставки анимированных изображений в Интернете. APNG сохраняет те же функции сжатия без потерь и прозрачности, что и PNG, при этом вводя возможность хранения нескольких кадров, что позволяет создавать плавные, высококачественные анимации.
Формат APNG основан на существующей структуре PNG путем введения новых типов фрагментов, специально разработанных для анимации. Основными фрагментами, используемыми в APNG, являются фрагмент `acTL` (Animation Control) и фрагмент `fcTL` (Frame Control). Фрагмент `acTL` помещается в начало файла и содержит информацию об анимации в целом, например, количество кадров и количество повторов анимации. Фрагмент `fcTL` предшествует каждому кадру и предоставляет подробные сведения о кадре, включая размеры кадра, положение и время задержки.
Одним из ключевых преимуществ APNG является его обратная совместимость со стандартными просмотрщиками PNG. Файл APNG начинается с той же сигнатуры и критических фрагментов, что и обычный файл PNG, что позволяет отображать его как статическое изображение в приложениях, которые не поддерживают APNG. Это гарантирует, что пользователи со старыми браузерами или просмотрщиками изображений по-прежнему могут просматривать первый кадр анимации, сохраняя совместимость на широком спектре платформ.
Процесс анимации в APNG основан на серии кадров, каждый из которых представлен отдельным изображением. Первый кадр обычно представляет собой полностью отрисованное изображение, в то время как последующие кадры могут быть либо полными кадрами, либо частичными кадрами, которые содержат только изменения по сравнению с предыдущим кадром. Такой подход обеспечивает более эффективное хранение и более быструю загрузку, поскольку неизмененные пиксели не нужно перерисовывать для каждого кадра.
Для создания файла APNG используется инструмент редактирования изображений или специализированное программное обеспечение для сб орки отдельных кадров и создания необходимых фрагментов. Кадры обычно экспортируются как отдельные файлы PNG, а затем объединяются в один файл APNG с помощью кодировщика APNG. Кодировщик анализирует кадры, определяет оптимальный метод кодирования (полные кадры или частичные кадры) и создает фрагменты `acTL` и `fcTL` для управления воспроизведением анимации.
Когда файл APNG загружается в совместимый просмотрщик, просмотрщик считывает фрагмент `acTL` для определения свойств анимации, а затем последовательно обрабатывает кадры. Фрагмент `fcTL`, связанный с каждым кадром, предоставляет необходимую информацию для правильного отображения кадра, включая его продолжительность и размещение на холсте. Просмотрщик отображает кадры в указанном порядке, используя время задержки для управления скоростью анимации и поведением цикла.
APNG предлагает несколько преимуществ по сравнению с традиционными анимациями GIF. Он поддерживает 24-битный цвет и 8-битную прозрачность, что обеспечивает более яркую и детализированную графику по сравнению с ограниченной 256-цветной палитрой GIF. APNG также обеспечивает лучшее сжатие, что приводит к уменьшению размера файла при эквивалентном качестве изображения. Кроме того, APNG допускает переменную частоту кадров, что позволяет лучше контролировать время и плавность анимации.
Однако у APNG есть некоторые ограничения. Хотя он поддерживается основными веб-браузерами, такими как Firefox, Chrome и Safari, он не так широко распространен, как GIF. Некоторые старые браузеры и просмотрщики изображений могут не иметь встроенной поддержки APNG, требуя от пользователей установки расширений или использования альтернативного программного обеспечения для просмотра анимации. Кроме того, создание файлов APNG может быть более сложным по сравнению с GIF, поскольку оно включает работу с несколькими кадрами и понимание конкретной структуры фрагментов.
Несмотря на эти ограничения, APNG приобрел популярность в последние годы благодаря своему превосходному качеству изображения, меньшим размерам файлов и растущей поддержке со стороны веб-браузеров и инструментов редактирования изображений. Он стал предпочтительным выбором для доставки высококачественных анимаций на веб-сайтах, особенно для коротких, циклических анимаций, требующих прозрачности и плавного воспроизведения.
В заключение, APNG — это мощный и универсальный формат файла, который расширяет возможности PNG для поддержки анимации. Используя существующую структуру PNG и вводя новые фрагменты для управления анимацией, APNG предлагает более эффективную и визуально привлекательную альтернативу GIF. Хотя он может быть не так широко поддерживается, как GIF, растущее внедрение APNG веб-браузерами и растущий спрос на высококачественные анимации делают его ценным инструментом для дизайнеров и разработчиков, стремящихся создавать привлекательный и интерактивный контент 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.