Оптическое распознавание сим волов (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 изображения FAX, также известный как формат изображения факсимильной передачи, представляет собой формат файла, разработанный специально для кодирования и передачи отсканированных документов и изображений по телекоммуникационным линиям. Это была краеугольная технология в деловой коммуникации с момента ее появления, до наступления цифровой эпохи и широкого распространения электронной почты и других систем электронного обмена сообщениями. Этот форм ат играет важную роль в обеспечении возможности удаленного обмена документами между сторонами, сохраняя видимость их исходного качества и удобочитаемости.
Изображения FAX обычно генерируются факсимильными аппаратами, которые сканируют документ и преобразуют его содержимое в растровое изображение. Затем это растровое изображение кодируется с использованием различных методов для сжатия данных, что упрощает и ускоряет передачу по телефонным линиям. Одним из наиболее значительных преимуществ формата FAX является его способность эффективно сжимать текст и линейную графику, которые являются общими элементами в деловой документации, тем самым минимизируя время и затраты на передачу.
Основная технология, лежащая в основе факсимильной передачи и, как следствие, формата изображения FAX, основана на модуляции звуковых тонов по телефонным линиям. По сути, факсимильный аппарат сканирует документ, преобразуя визуальную информацию в серию электронных сигналов. Эти сигналы соответствуют черно-белым (или иногда серым) пикселям, из которых состоит изображение. Отправляющий факсимильный аппарат модулирует эти сигналы в звуковые тоны, которые могут передаваться по стандартным телефонным линиям на принимающий факсимильный аппарат, который декодирует их обратно в визуальный формат.
Стандарт факсимильной связи, а следовательно, и для изображений FAX, был установлен Международным союзом электросвязи (МСЭ). Наиболее широко используемыми стандартами являются Группа 3 (G3) и Группа 4 (G4), которые определяют протоколы кодирования и передачи. G3, созданный в конце 1980-х годов, представил метод сжатия изображений с использованием метода, известного как модифицированное кодирование Хаффмана. Этот метод особенно эффективен для документов, содержащих в основном текст и простую графику, поскольку он уменьшает объем данных, которые необходимо передать, не оказывая существенного влияния на качество изображения.
Факс Группы 4 (G4), более поздний стандарт, разработанный для использования по цифровым линиям ISDN, использует более продвинутую форму сжатия, называемую Modified READ (Relative Element Address Designate). Этот метод более эффективен, чем модифицированное кодирование Хаффмана G3, что позволяет быстрее передавать изображения с бо лее высоким разрешением. G4 ориентирован на передачу изображений по цифровым сетям и встроен во многие многофункциональные принтеры и цифровые факсимильные системы, используемые сегодня.
Оба формата G3 и G4 используют метод, известный как кодирование длин серий (RLE), как часть своих методов сжатия. RLE уменьшает размер файла, кодируя последовательности идентичных пикселей одним значением и количеством, а не кодируя каждый пиксель по отдельности. Этот метод особенно эффективен для изображений с большими областями однородного цвета, такими как белый фон типичного документа или черные линии текста. В результате RLE играет решающую роль в том, чтобы формат FAX был как экономичным, так и практичным для его предполагаемого назначения.
Еще одним неотъемлемым аспектом формата изображения FAX является его разрешение. Разрешение в факсимильных передачах измеряется в линиях на дюйм (lpi), определяя уровень детализации, который может быть воспроизведен в передаваемом изображении. Стандартные разрешения включают 100x200 точек на дюйм (точек на дюйм) для стандартного разрешения, 200x200 точек на дюйм для высокого разрешения и 400x400 точек на дюйм или выше для фото- или сверхвысокого разрешения. Эти настройки разрешения позволяют пользователям выбирать баланс между качеством изображения и скоростью передачи в зависимости от их потребностей.
Коррекция ошибок является важным компонентом процесса факсимильной передачи, гарантируя точную передачу документов даже по телефонным линиям низкого качества. Стандарт ITU-T V.42bis является одним из таких протоколов коррекции ошибок, используемых вместе со стандартами факсов G3 и G4. Он использует метод, называемый автоматическим запросом повтора (ARQ), который обнаруживает ошибки в передаваемых данных и автоматически запрашивает у отправляющего устройства повторную отправку любых поврежденных сегментов. Это обеспечивает целостность факсимильного документа по прибытии.
Помимо технических характеристик, нельзя недооценивать влияние формата изображения FAX на деловую и юридическую практику. До распространения цифровых средств связи факсимильная связь была основным методом быстрой и безопасной передачи документов. Контракты, письма и другие юридические документы, отправлен ные по факсу, были и в некоторых случаях продолжают иметь юридическую силу. Технологические атрибуты формата FAX, такие как его методы сжатия и механизмы коррекции ошибок, в значительной степени способствуют его надежности и признанию в официальных коммуникациях.
В цифровую эпоху, когда электронная почта и другие службы доставки электронных документов в значительной степени вытеснили факсимильные передачи для повседневного общения, стандарт FAX сохраняет свою нишу, но значительное присутствие. Его варианты использования включают отрасли, где безопасная передача документов имеет первостепенное значение, такие как здравоохранение, юриспруденция и финансы. Факсимильные передачи благодаря своей защищенной прямой линии связи от начала до конца обеспечивают уровень доверия и проверяемости, который иногда считается более высоким, чем тот, который обеспечивает электронная почта.
Технологические достижения также привели к тому, что формат FAX вышел за рамки своего традиционного аппаратного происхождения. Технологии «FoIP» (факс по IP) позволяют передавать формат изображения FAX по интернет-протоколам, сочетая традиционную безопасность и надежность факсимильных передач со скоростью и удобством современных цифровых сетей. Это продлило срок службы формата FAX, обеспечив его постоянную актуальность в определенных секторах и приложениях.
Несмотря на свои достоинства, формат изображения FAX сталкивается с проблемами в быстро меняющемся цифровом ландшафте. Такие проблемы, как ухудшение качества изображения во время передачи, неотъемлемые ограничения аналоговых телефонных линий и воздействие на окружающую среду факсимильных аппаратов, требующих большого количества бумаги, являются серьезными проблемами. Более того, появление защищенных платформ для обмена цифровыми документами, усиленных шифрованием и электронными подписями, представляет собой конкурентную угрозу традиционной методологии факсимильной связи.
Будущие перспективы формата изображения FAX неоднозначны. С одной стороны, его снижение использования в общих коммуникациях отражает более широкие тенденции в сторону более универсальных и экологически чистых цифровых решений. С другой стороны, постоянные требования к безопасной и надежной передаче документов в определенных областях могут обеспечить его постоянное, хотя и нишевое применение. Такие инновации, как FoIP и интеграция факсимильной технологии в многофункциональные устройства, предлагают потенциальные пути для адаптации и сохранения формата FAX в цифровую эпоху.
Наследие формата изображения FAX свидетельствует о его полезности и инновациях в истории технологии связи. От своих корней в передаче отсканированных документов по телефонным линиям до его нынешнего статуса как нишевого, но жизненно важного инструмента для безопасного обмена документами, формат FAX является примером динамического взаимодействия между технологией и требованиями деловой и юридической коммуникации. По мере того как цифровой ландшафт продолжает развиваться, дальнейшая актуальность формата FAX будет зависеть от его способности адаптироваться к меняющимся потребностям и технологиям профессиональной коммуникации.
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.