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 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 ч етырехугольники 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 полагают ся 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 использует 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 расп ознавание 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 текста.
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 растрового изображения (BMP), основной элемент в области цифровой обработки изображений, служит простым, но универсальным методом хранения двумерных цифровых изображений, как монохромных, так и цветных. С момента своего появления вместе с Windows 3.0 в конце 1980-х годов формат BMP получил широкое признание благодаря своей простоте и широкой совместимости, поддерживаясь практически всеми средами Windows и многими не-Windows приложениями. Этот формат изображения особенно известен отсутствием какого-либо сжатия в своих самых простых формах, что, хотя и приводит к увеличению размера файла по сравнению с другими форматами, такими как JPEG или PNG, облегчает быстрый доступ и обработку данных изображения.
Файл BMP состоит из заголовка, таблицы цветов (для изображений с индексированными цветами) и самих данных растрового изображения. Заголовок, являющийся ключевым компонентом формата BMP, содержит метаданные о растровом изображении, такие как его ширина, высота, глубина цвета и тип используемого сжатия, если таковое имеется. Таблица цветов, присутствующая только в изображениях с глубиной цвета 8 бит на пиксель (bpp) или меньше, содержит палитру цветов, используемых в изображении. Данные растрового изображения представляют собой фактические значения пикселей, составляющих изображение, где каждый пиксель может быть либо напрямую определен своим значением цвета, либо ссылаться на цвет в таблице.
Заголовок файла BMP разделен на три основных раздела: заголовок файла растрового изображения, заголовок информации о растровом изображении (или заголовок DIB) и, в некоторых случаях, необязательный раздел битовых масок для определения формата пикселей. Заголовок файла растрового изображения начинается с 2-байтового идентификатора ('BM'), за которым следуют размер файла, зарезервированные поля (обычно устанавливаются в ноль) и смещение до начала данных пикселей. Это гарантирует, что система, считывающая файл, знает, как получить доступ к фактическим данным изображения немедленно, независимо от размера заголовка.
За заголовком файла растрового изображения следует заголовок информации о растровом изображении, который содержит подробную информацию об изображении. Этот раздел включает размер заголовка, ширину и высоту изображения в пикселях, количество плоскостей (всегда установлено в 1 в файлах BMP), количество битов на пиксель (что указывает на глубину цвета изображения), используемый метод сжатия, размер необработанных данных изображения и горизонтальное и вертикальное разрешение в пикселя х на метр. Это множество данных гарантирует, что изображение может быть точно воспроизведено на любом устройстве или программном обеспечении, способном считывать файлы BMP.
Сжатие в файлах BMP может принимать несколько форм, хотя этот формат чаще всего ассоциируется с несжатыми изображениями. Для 16- и 32-битных изображений доступны такие методы сжатия, как BI_RGB (несжатый), BI_BITFIELDS (который использует цветовые маски для определения формата цвета) и BI_ALPHABITFIELDS (который добавляет поддержку альфа-канала прозрачности). Эти методы позволяют эффективно хранить изображения с высокой глубиной цвета без значительной потери качества, хотя они используются реже, чем более типичный несжатый формат.
Таблица цветов в файлах BMP играет решающую роль при работе с изображениями с глубиной цвета 8 бит на пиксель или меньше. Она позволяет этим изображениям отображать широкий спектр цветов, сохраняя при этом небольшой размер файла за счет использования индексированных цветов. Каждая запись в таблице цветов определяет один цвет, а данные растрового изображения для изображения просто ссылаются на эти записи, а не хранят целые значения цвета для каждого пикселя. Этот метод очень эффективен для изображений, не требующих полного спектра цветов, таких как значки или простая графика.
Однако, хотя файлы BMP ценятся за их простоту и качество сохраняемых изображений, они также имеют заметные недостатки. Отсутствие эффективного сжатия для многих его вариантов означает, что файлы BMP могут быстро стать громоздкими по размеру, особенно при работе с изображениями с высоким разрешением или глубиной цвета. Это может сделать их непригодными для использования в Интернете или в любом приложении, где хранение или пропускная способность являются проблемой. Кроме того, формат BMP изначально не поддерживает прозрачность (за исключением редко используемого сжатия BI_ALPHABITFIELDS) или слои, что ограничивает его полезность в более сложных проектах графического дизайна.
В дополнение к стандартным функциям формата BMP существует несколько вариантов и расширений, которые были разработаны на протяжении многих лет для расширения его возможностей. Одним из заметных расширений является сжатие 4 бита на пиксель (4bpp) и 8bpp, которое позволяет выполнять рудиментарное сжатие таблицы цветов для уменьшения размера файла индексированных цветных изображений. Другим важным расширением является возможность хранения метаданных в файлах BMP с использованием блока приложений (ASB) заголовка файла. Эта функция позволяет включать произвольную дополнительную информацию, такую как авторство, авторские права и данные о создании изображения, что обеспечивает большую гибкость в использовании файлов BMP для целей цифрового управления и архивирования.
Технические соображения для разработчиков программного обеспечения, работающих с файлами BMP, включают понимание нюансов структуры формата файла и соответствующую обработку различных глубин битов и типов сжатия. Например, чтение и запись файлов BMP требует правильного разбора заголовков для определения размеров изображения, глубины цвета и метода сжатия. Разработчики также должны эффективно управлять таблицей цветов при работе с изображениями с индексированными цветами, чтобы обеспечить точное представление цветов. Кроме того, необходимо учитывать порядок байтов системы, поскольку формат BMP указывает порядок байтов little-endian, что может потребовать преобразования в системах big-endian.
Оптимизация файлов BMP для конкретных приложений может включать выбор соответствующей глубины цвета и метода сжатия для предполагаемого использования изображения. Для высококачественной печатной графики может быть предпочтительным использование более высокой глубины цвета без сжатия для сохранения максимального качества изображения. И наоборот, для значков или графики, где размер файла является более важной проблемой, использование индексированных цветов и меньшей глубины цвета может значительно уменьшить размер файла, сохраняя при этом приемлемое качество изображения. Кроме того, разработчики программного обеспечения могут реализовать пользовательские алгоритмы сжатия или использовать внешние библиотеки для дальнейшего уменьшения размера файла изображений BMP для конкретных приложений.
Несмотря на появление более современных форматов файлов, таких как JPEG, PNG и GIF, которые предлагают превосходное сжатие и дополнительные функции, такие как прозрачность и анимация, формат BMP сохраняет свою актуальность благодаря своей простоте и легкости, с которой им можно манипулировать программно. Его широкая поддержка на разных платформах и программном обеспечении также гарантирует, что файлы BMP остаются распространенным выбором для простых задач обработки изображений и для приложений, где требуется воспроизведение изображения с высочайшей точностью.
В заключение, формат файла BMP с его богатой историей и постоянной полезностью представляет собой краеугольный камень цифровой обработки изображений. Его структура, допускающая как несжатые, так и простые сжатые цветные данные, обеспечивает совместимость и простоту доступа. Хотя более новые форматы затмили BMP с точки зрения сжатия и расширенных функций, простота, универсальность и отсутствие патентных ограничений формата BMP делают его актуальным в различных контекстах. Для всех, кто занимается цифровой обработкой изображений, будь то разработчик программного обеспечения, графический дизайнер или энтузиаст, понимание формата BMP имеет важное значение для навигации по сложностям управления и обработки цифровых изображений.
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.