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.
Формат изображений DCX, обозначаемый расширением .dcx, является примечательным графическим форматом файлов, который в первую очередь служит для инкапсуляции нескольких изображений в формате PCX в одном файле. Эта функциональность делает его особенно полезным для приложений, требующих организации, хранения и передачи последовательностей изображений или документов с многочисленными страницами, таких как факсимильные документы, анимированные изображения или многостраничные документы. Разработанный в ранние дни персональных компьютеров, формат DCX является свидетельством эволюционирующих потребностей управления цифровыми изображениями, предоставляя решение для массовой обработки изображений.
Формат PCX, который лежит в основе DCX, был одним из самых ранних форматов растровых изображений, широко принятых в индустрии программного обеспечения, в первую очередь программным обеспечением PC Paintbrush. Как формат растрового изображения, он кодировал информацию об отдельных пикселях в файле, поддерживая различные глубины цвета и эффективно служа основой для составного формата DCX. Несмотря на свой возраст, PCX — и, как следствие, DCX — по-прежнему используется в определенных нишах благодаря своей простоте и совместимости со старыми программными приложениями.
Структура файла DCX по сути представляет собой заголовок, за которым следует серия файлов PCX. Заголовочная часть файла DCX начинается с уникального идентификатора ('0x3ADE68B1'), который служит магическим числом для уверенного отличия файлов DCX от других форматов файлов. После магического числа следует каталог, в котором перечислены смещения каждого инкапсулированного изображения PCX в файле DCX. Этот подход обеспечивает быстрый доступ к отдельным изображениям без необходимости последовательного разбора всего файла, повышая эффективность формат а для доступа к определенному содержимому.
Каждая запись в разделе каталога состоит из 32-битного смещения, указывающего на начало изображения PCX в файле DCX. Простота этой структуры каталога позволяет быстро добавлять, удалять или заменять изображения PCX в файле DCX без обширной повторной обработки файла. Это подчеркивает дальновидность дизайна формата, позволяющую управлять обновлением и редактированием изображений многостраничных документов или последовательных коллекций изображений.
С точки зрения технического кодирования, файл PCX, инкапсулированный в контейнере DCX, хранит свои данные изображения в виде серии разверток. Эти развертки сжимаются с использованием кодирования длин серий (RLE), формы сжатия данных без потерь, которая уменьшает размер файла без ущерба для исходного качества изображения. RLE особенно эффективно для изображений с большими областями однородного цвета, что делает его хорошо подходящим для отсканированных изображений документов и простой графики, обычно связанных с форматами PCX и DCX.
Гибкость формата PCX в отношении глубины цвета играет значительную роль в адаптивности формата DCX. Файлы PCX могут обрабатывать монохромные, 16-цветные, 256-цветные и полноцветные (24-битные) изображения, что позволяет контейнерам DCX инкапсулировать широкий спектр типов изображений. Эта универсальность обеспечивает постоянную актуальность формата DCX для целей архивирования, где сохранение точности исходных документов или изображений имеет первостепенное значение.
Несмотря на свои преимущества, формат DCX сталкивается с ограничениями, присущими его дизайну и технологической эпохе, из которой он происходит. Во-первых, формат изначально не поддерживает расширенные функции изображения, такие как слои, прозрачность или метаданные, которые стали стандартом в более современных форматах файлов изображений. Эти ограничения отражают полезность формата в более простых приложениях, таких как сканирование и архивирование документов, а не в сложном редактировании изображений или создании цифровых произведений искусства.
Кроме того, хотя метод кодирования длин серий, используемый форматами PCX и, следовательно, DCX, эффективен для определенных типов изображений, он может не обеспечивать оптимальное сжатие для всех сценариев. Современные алгоритмы сжатия изображений, такие как те, которые используются в форматах JPEG или PNG, предлагают более сложные методы, достигая более высоких коэффициентов сжатия и лучшего качества при меньших размерах файлов для более широкого спектра изображений. Однако простота RLE и отсутствие артефактов сжатия с потерями в изображениях DCX гарантируют, что они сохраняют свою исходную визуальную целостность без ухудшения.
Более того, зависимость от формата PCX в файлах DCX также означает наследование ограничений и проблем, связанных с PCX. Например, обработка современных изображений с высоким разрешением или изображений с широкой цветовой гаммой может быть проблематичной, учитывая ограничения глубины цвета и неэффективность сжатия RLE для сложных изображений. Следовательно, хотя файлы DCX отлично подходят для эффективного хранения более простых изображений или сканирования документов, они могут не быть идеальным выбором для высококачественной фотографии или детальной графической работы.
С точки зрения совместимости с программным обеспечением формат DCX поддерживается рядом программ для просмотра и редактирования изображений, особенно тех, которые предназначены для работы с устаревшими форматами файлов или специализируются на обработке изображений документов. Эта совместимость гарантирует, что пользователи могут получать доступ к файлам DCX и управлять ими без особых препятствий, используя существующие программные решения. Тем не менее, по мере развития ландшафта цифровой обработки изображений распространенность более продвинутых и гибких форматов изображений представляет собой проблему для дальнейшего принятия и поддержки DCX, потенциально ограничивая его более узкими или устаревшими приложениями.
В свете этих соображений будущее формата DCX, по-видимому, тесно связано с его нишевыми приложениями, где его особые преимущества — такие как эффективное хранение изображений многостраничных документов в одном файле и сохранение исходного качества изображения за счет сжатия без потерь — перевешивают его ограничения. Отрасли и приложения, которые отдают приоритет этим факторам, такие как архивирование юридических документов, сохранение исторических документов и определенные типы технической документации, могут по-прежнему находить ценность в формате DCX.
Более того, нельзя недооценивать роль формата DCX в сохранении цифрового наследия и исторических документов. В контекстах, где поддержание подлинности и целостности оригинальных документов имеет решающее значение, простота и надежность формата DCX могут иметь преимущества перед более сложными форматами, требующими современных вычислительных ресурсов. Акцент формата на сжатии без потерь и поддержка широкого диапазона глубин цвета гарантируют, что цифровые репродукции в точности соответствуют оригинальным документам, что является важным соображением для целей архивирования.
Учитывая эти сильные и слабые стороны, актуальность формата DCX в современной цифровой обработке изображений зависит от его постоянной полезности в конкретных случаях использования, а не от широкого массового внедрения. Хотя он может не конкурировать с современными форматами изображений с точки зрения функций или эффективности во всех сценариях, DCX занимает нишевое, но значимое место в экосистеме цифровой обработки изображений, особенно в устаревших системах и конкретных отраслях, где его уникальные возможности наиболее ценны.
Подводя итог, формат изображений DCX является примером баланса между простотой, эффективностью и функциональностью в управлении многостраничными документами изображений или последовательностями. Его зависимость от старого формата PCX основывает его на наследии раннего управления цифровыми изображениями, одновременно определяя его возможности и ограничения. Несмотря на то, что он сталкивается с проблемами в условиях более продвинутых и универсальных форматов изображений, DCX сохраняет свою актуальность в конкретных приложениях, где его атрибуты — такие как сжатие без потерь, эффективная обработка нескольких изображений и совместимость со старым программным обеспечением — соответствуют практическим потребностям пользователей и отраслей.
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.