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 файла .BAYER — это формат необработанного изображения, который обычно используется в цифровой фотографии и обработке изображений. Он назван в честь Брайса Байера, который изобрел массив фильтров Байера, используемый во многих цифровых камерах. Массив фильтров Байера — это массив цветных фильтров (CFA), который позволяет одному датчику изображения захватывать цветовую информацию, располагая красные, зеленые и синие цветовые фильтры на датчике в определенном порядке.
В типичном массиве фильтров Байера 50% пикселей зеленые, 25% красные и 25% синие. Такое расположение имитирует чувствительность человеческого глаза к зеленому свету, которая выше, чем его чувствительность к красному и синему свету. Наиболее распространенный шаблон фильтра Байера — это шаблон RGGB, где каждый блок из 2x2 пикселей состоит из одного красного пикселя, двух зеленых пикселей и одного синего пикселя.
Когда изображение захватывается с помощью камеры с массивом фильтров Байера, необрабо танные данные изображения сохраняются в формате файла .BAYER. Эти необработанные данные содержат значения интенсивности, зарегистрированные каждым пикселем на датчике изображения, без какой-либо обработки или интерполяции. Каждый пиксель в необработанных данных представляет только один цветовой канал (красный, зеленый или синий) на основе шаблона фильтра Байера.
Чтобы создать полноцветное изображение из необработанных данных .BAYER, используется процесс, называемый демозаикой (или дебайеризацией). Алгоритмы демозаики оценивают отсутствующие цветовые значения для каждого пикселя путем интерполяции значений из соседних пикселей. Существуют различные алгоритмы демозаики, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны с точки зрения качества изображения, вычислительной сложности и уменьшения артефактов.
Одним из самых простых методов демозаики является билинейная интерполяция. В этом методе отсутствующие цветовые значения для пикселя вычисляются путем усреднения значений ближайших пикселей одного цвета. Например, чтобы оценить красное значение зеленого пикселя, алгоритм усредняет красные значения четырех ближайших красных пикселей. Хотя билинейная интерполяция быстрая и простая в реализации, она может привести к появлению артефактов, таких как цветные полосы и потеря деталей.
Более продвинутые алгоритмы демозаики, такие как алгоритм адаптивного направленного на однородность (AHD), учитывают локальную структуру изображения и информацию о краях для повышения точности интерполяции. Эти алгоритмы анализируют градиенты и шаблоны в изображении, чтобы определить наиболее подходящее направление интерполяции и соответствующим образом взвесить вклады соседних пикселей. Продвинутые методы демозаики могут создавать изображения более высокого качества с меньшим количеством артефактов, но они требуют больше вычислительных ресурсов.
В дополнение к необработанным данным пикселей файлы .BAYER часто содержат метаданные, которые предоставляют информацию о настройках камеры, используемых во время съемки изображения. Эти метаданные могут включать такие сведения, как модель камеры, тип объектива, время экспозиции, чувствительность ISO, баланс белого и многое другое. Эта информация и меет решающее значение для постобработки необработанных данных изображения, поскольку она позволяет программному обеспечению применять соответствующую цветокоррекцию, шумоподавление и другие корректировки на основе конкретных характеристик камеры и условий съемки.
Одним из основных преимуществ использования формата .BAYER является то, что он сохраняет максимальное количество информации, захваченной датчиком изображения. Сохраняя необработанные данные пикселей без какой-либо обработки, файлы .BAYER обеспечивают большую гибкость и контроль над окончательным видом изображения во время постобработки. Фотографы и редакторы изображений могут настраивать различные параметры, такие как экспозиция, баланс белого и цветокоррекция, не теряя качества или не вводя артефакты, которые могут возникнуть при обработке изображения в камере.
Однако работа с файлами .BAYER также имеет некоторые недостатки. Необработанные данные изображения в формате .BAYER не могут быть просмотрены напрямую и требуют специализированного программного обеспечения или плагинов для обработки и преобразования в стандартный форм ат изображения, такой как JPEG или TIFF. Кроме того, файлы .BAYER обычно больше, чем обработанные форматы изображений, потому что они содержат несжатые необработанные данные. Это может привести к более высоким требованиям к хранению и более низкой скорости передачи файлов.
Несмотря на эти проблемы, формат .BAYER остается популярным выбором среди профессиональных фотографов и специалистов по обработке изображений, которые отдают приоритет качеству изображения и гибкости постобработки. Многие производители камер имеют свои собственные фирменные форматы необработанных изображений на основе массива фильтров Байера, такие как .CR2 для Canon, .NEF для Nikon и .ARW для Sony. Эти фирменные форматы могут включать дополнительные метаданные и функции, характерные для бренда камеры, но все они основаны на фундаментальных принципах массива фильтров Байера и хранения необработанных данных изображения.
В заключение, формат файла .BAYER — это формат необработанного изображения, который хранит необработанные данные пикселей, захваченные цифровой камерой, оснащенной массивом фильтров Байера. Этот формат сохраняет максимальное количество информации с датчика изображения, что обеспечивает большую гибкость и контроль во время постобработки. Однако работа с файлами .BAYER требует специализированного программного обеспечения и может привести к увеличению размера файлов по сравнению с обработанными форматами изображений. Понимание принципов, лежащих в основе массива фильтров Байера и формата .BAYER, имеет важное значение для фотографов и специалистов по обработке изображений, которые стремятся максимально повысить качество изображения и использовать весь потенциал своих цифровых камер.
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 фа йлов одновременно. Просто выберите несколько файлов при их добавлении.