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 поверхности DirectDraw (DDS) — это формат файла растрового изображения, который в основном используется для хранения текстур и кубмапов в видеоиграх и других 3D-приложениях. Разработанный Microsoft, формат DDS оптимизирован для аппаратного ускорения, что позволяет напрямую использовать данные текстуры на графических процессорах (GPU). Эта оптимизация значительно сокращает время загрузки изображений в приложениях для рендеринга в реальном времени, поскольку позволяет GPU напрямую обращаться к сжатым данным текстуры, тем самым обходя необходимость дополнительной обработки или распаковки со стороны CPU.
Одной из ключевых особенностей формата DDS является его поддержка сжатия текстур DirectX (DXT), алгоритма сжатия текстур с потерями, который уменьшает размер файла и пропускную способность, необходимую для передачи текстуры, без значительного ухудшения качества изображения. Сжатие DXT доступно в нескольких вариантах, а именно DXT1, DXT3 и DXT5, каждый из которых предлагает различный баланс между степенью сжатия и качеством. DXT1 предназначен для текстур без альфа-канала или с простым бинарным альфа-каналом, DXT3 используется для текстур с явным альфа-каналом, а DXT5 — для текстур с интерполированной прозрачностью альфа-канала.
Еще одним существенным преимуществом формата DDS является его поддержка мипмаппинга. Мипмапы — это предварительно вычисленные оптимизированные версии текстуры, каждая из которых имеет постепенно уменьшающееся разрешение. Эти меньшие текстуры используются, когда объект находится далеко от камеры, что повышает производительность и уменьшает артефакты сглаживания. Храня всю цепочку мипмапов в одном файле DDS, игровые движки могут быстро выбирать наиболее подходящий уровень детализации для текстурирования объектов на основе их расстояния от зрителя, что еще больше повышает эффективность рендеринга.
Формат DDS также поддерживает кубическое отображение окружения с использованием кубмапов. Кубмап состоит из шести квадратных текстур, которые представляют отражения в окружении, просматриваемом из одной точки, имитируя отражения в 3D-мире. Хранение этих кубмапов непосредственно в формате DDS обеспечивает эффективное отражение окружения в приложениях реального времени, повышая качество погружения в 3D-графику.
Помимо функций сжатия и эффективности, формат DDS может хранить текстуры с высоким динамическим диапазоном (HDR). Текстуры HDR обеспечивают более широкий диапазон яркости и цвета, обеспечивая более реалистичные световые эффекты в 3D-рендеринге. Эта возможность имеет важное значение для современных игровых движков и графического программного обеспечения, стремящихся достичь фотореалистичного визуального качества. Поддержка HDR в файлах DDS способствует его широкому использованию в высококачественных графических приложениях.
Структура файла DDS включает заголовок и дополнительные необязательные заголовки, которые содержат метаданные о данных текстуры, такие как высота, ширина, формат данных пикселей и флаги, указывающие на наличие мипмапов или кубмапов. Этот структурированный подход к метаданным позволяет приложениям точно интерпретировать и использовать данные текстуры в файле DDS без необходимости обширной обработки или опроса данных.
Несмотря на многочисленные преимущества, формат DDS имеет ограничения и проблемы. Например, хотя сжатие DXT значительно уменьшает размер файла, оно может привести к появлению артефактов, особенно в текстурах с высоким уровнем детализации или сложными переходами альфа-канала. Выбор уровня сжатия (DXT1, DXT3, DXT5) влияет на визуальную точность текстуры, поэтому для художников по текстурам и разработчиков очень важно выбрать соответствующий параметр сжатия в зависимости от конкретных потребностей их проекта.
Еще одна проблема, связанная с форматом DDS, — это его ограниченная поддержка за пределами разработки игр и 3D-приложений. Несмотря на широкую поддержку и использование в индустрии видеоигр и таких графических API, как DirectX, файлы DDS не поддерживаются повсеместно программным обеспечением для редактирования изображений. Это ограничение требует преобразования файлов DDS в более универсально поддерживаемые форматы для редактирования или просмотра вне специализированного программного обеспечения, что может усложнить рабочий процесс для художников-графиков.
Однако достижения в области инструментов и библиотек разработки графики позволили решить некоторые из этих проблем. Многие современные пакеты программного обеспечения для редактирования изображений внедрили плагины или встроенную поддержку формата DDS, что позволяет напрямую редактировать файлы DDS без преобразования. Кроме того, библиотеки и инструментарии с открытым исходным кодом упростили для разработчиков интеграцию поддержки DDS в свои приложения, расширив доступность и удобство использования формата DDS за пределы его традиционных ниш видеоигр и 3D-приложений.
Использование формата DDS выходит за рамки традиционных видеоигр и распространяется на такие области, как виртуальная реальность (VR), дополненная реальность (AR) и приложения профессиональной визуализации. В этих областях эффективность и возможности сжатия формата DDS особенно ценны, поскольку они позволяют выполнять рендеринг высококачественных текстур в реальном времени в иммерсивных средах. Это облегчило разработку более сложных и реалистичных впечатлений от VR и AR, а также высокоточных инструментов визуализации для научных и промышленных приложений.
Заглядывая в будущее, можно предположить, что постоянное развитие графического оборудования и программного обеспечения еще больше повысит актуальность и возможности формата DDS. В спецификацию DDS могут быть интегрированы новые алгоритмы сжатия, более продвинутая поддержка изображений с высоким динамическим диапазоном и расширенная поддержка новых методов рендеринга. Эти достижения позволят формату DDS продолжать служить ключевым инструментом в разработке передовых 3D-графических и игровых технологий.
В заключение, формат изображений DDS представляет собой важную технологию в области 3D-графики и разработки игр, предлагая сочетание эффективности, качества и гибкости, которое адаптировано к требованиям рендеринга в реальном времени. Его поддержка различных алгоритмов сжатия, мипмаппинга, кубмапов и изображений с высоким динамическим диапазоном делает его незаменимым форматом для разработчиков, стремящихся расширить границы визуального качества и производительности. Несмотря на некоторые проблемы, связанные с его внедрением и появлением артефактов при сжатии, формат DDS остается краеугольным камнем современных приложений 3D-графики, а постоянная поддержка и усовершенствования обеспечивают его постоянную актуальность в отрасли.
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.