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 системы гибкой передачи изображений (FITS) — это открытый стандарт, определяющий цифровой формат файла, полезный для хранения, передачи и обработки научных и других изображений. FITS — это наиболее часто используемый цифровой формат файлов в астрономии. В отличие от многих форматов изображений, предназначенных для определенных типов изображений или устройств, FITS разработан как гибкий, что позволяет ему хранить множество типов научных данных, включая изображения, спектры и таблицы, в одном файле. Эта универсальность делает FITS не просто форматом изображения, а надежным инструментом для хранения научных данных.
Первоначально разработанный в конце 1970-х годов астрономами и специалистами по вычислительной технике, которым требовался стандартизированный формат данных для обмена и хранения данных, FITS был разработан как самодокументируемый, независимый от машины и легко расширяемый для удовлетворения будущих потребностей. Эти основополагающи е принципы позволили FITS адаптироваться к десятилетиям технологических достижений, сохраняя при этом обратную совместимость, гарантируя, что данные, хранящиеся в формате FITS десятилетия назад, по-прежнему доступны и понятны сегодня.
Файл FITS состоит из одного или нескольких «блоков данных заголовка» (HDU), где каждый HDU состоит из заголовка и раздела данных. Заголовок содержит ряд строк текста ASCII, понятных для человека, каждая из которых описывает аспект данных в следующем разделе, например, его формат, размер и другую контекстную информацию. Эта самодокументирующая функция является значительным преимуществом формата FITS, поскольку она встраивает контекст данных непосредственно рядом с самими данными, что делает файлы FITS более понятными и удобными в использовании.
Раздел данных HDU может содержать различные типы данных, включая массивы (например, изображения), таблицы и даже более сложные структуры. FITS поддерживает несколько типов данных, таких как целые и числа с плавающей запятой, с разными уровнями точности. Это позволяет хранить необработанные наблюдательные данные с высокой глубиной битов, ч то имеет решающее значение для научного анализа и сохранения целостности данных на этапах обработки и анализа.
Одной из ключевых особенностей FITS является поддержка N-мерных массивов. Хотя двумерные (2D) массивы часто используются для данных изображений, FITS может вмещать массивы любой размерности, что делает его подходящим для широкого спектра научных данных за пределами простых изображений. Например, трехмерный (3D) файл FITS может хранить набор связанных 2D-изображений в виде разных плоскостей в третьем измерении или может напрямую хранить объемные данные.
FITS также отличается своей способностью широко хранить метаданные. Заголовок каждого HDU может содержать «ключевые слова», которые предоставляют подробные описания данных, включая время и дату наблюдения, спецификации наблюдательного прибора, историю обработки данных и многое другое. Эта обширная возможность использования метаданных делает файлы FITS не просто контейнерами данных, а комплексными записями научных наблюдений и процессов, которые их породили.
Стандарт FITS включает в себя конкретные соглашения и расширения для разных типов данных. Например, расширение «Бинарная таблица» позволяет эффективно хранить данные таблицы в файле FITS, включая строки разнородных типов данных. Другим важным расширением является «Мировая система координат» (WCS), которая обеспечивает стандартизированный способ определения пространственных (а иногда и временных) координат, связанных с астрономическими данными. Ключевые слова WCS в заголовке FITS позволяют точно сопоставлять пиксели изображения с небесными координатами, что имеет решающее значение для астрономических исследований.
Для обеспечения взаимодействия и целостности данных стандарт FITS регулируется формальным определением и постоянно обновляется рабочей группой FITS, в которую входят международные эксперты в области астрономии, вычислительной техники и науки о данных. Стандарт контролируется Международным астрономическим союзом (IAU), что гарантирует, что FITS остается мировым стандартом для астрономических данных.
Хотя FITS разработан как самодокументируемый и расширяемый, он не лишен своей сложности. Гибкая структура файлов FITS означает, что программное обеспечение, считывающее или зап исывающее данные FITS, должно быть способно обрабатывать широкий спектр форматов и типов данных. Кроме того, огромное количество возможных метаданных и сложные соглашения для их использования могут создать крутую кривую обучения для тех, кто только начинает работать с файлами FITS.
Несмотря на эти проблемы, широкое внедрение формата FITS и наличие многочисленных библиотек и инструментов на разных языках программирования сделали работу с данными FITS доступной для широкой аудитории. Такие библиотеки, как CFITSIO (на C) и Astropy (на Python), предоставляют комплексные функции для чтения, записи и обработки файлов FITS, что еще больше облегчает использование формата в научных вычислениях и исследованиях.
Широкое использование FITS и обширные библиотеки и инструменты, доступные в настоящее время, способствовали созданию активного сообщества пользователей и разработчиков, вносящих вклад в постоянные улучшения и обновления стандарта FITS и связанного с ним программного обеспечения. Эта разработка, основанная на сообществе, гарантирует, что FITS остается актуальным и способным удовлетворять меняющиеся потребности научных исследований.
Одним из наиболее инновационных применений формата FITS в последние годы стало использование в области высокопроизводительных вычислений (HPC) и анализа больших данных в астрономии. По мере того, как телескопы и датчики становились более мощными, объем астрономических данных резко возрос. FITS был адаптирован к этим изменениям, были разработаны новые инструменты и библиотеки для эффективной обработки возросших объемов данных, что сделало его ключевым компонентом в конвейерах обработки данных крупных астрономических обзоров.
Возможность формата FITS хранить и организовывать сложные многомерные данные с обширными метаданными также нашла применение за пределами астрономии. Такие области, как медицинская визуализация, геология и даже цифровое сохранение, приняли FITS для различных потребностей хранения данных, извлекая выгоду из его надежности, гибкости и самодокументирующей природы. Эта широкая применимость демонстрирует силу основополагающих принципов формата.
Заглядывая в будущее, на дальнейшую эволюцию формата FITS, вероятно, будут влиять потребности новых научных дисциплин и продолжающийся взрыв цифровых данных. Усовершенствования в таких областях, как сжатие данных, улучшенная поддержка сложных структур данных и еще более продвинутые возможности метаданных, могут еще больше расширить полезность FITS. Открытая и расширяемая природа стандарта FITS в сочетании с его строгим управлением и активным сообществом позволяет ему хорошо справляться с этими будущими проблемами.
В заключение, формат системы гибкой передачи изображений (FITS) представляет собой краеугольный камень хранения научных данных, особенно в астрономии. Разработанный с принципами гибкости, самодокументации и расширяемости в своей основе, FITS успешно адаптировался к более чем четырем десятилетиям достижений в области вычислительной техники и науки о данных. Его способность хранить различные типы данных, от простых изображений до сложных многомерных наборов данных с обширными метаданными, делает FITS уникально мощным инструментом для научного сообщества. По мере развития технологий формат FITS, поддерживаемый мировым сообществом пользователей и разработчиков, хорошо подготовлен к тому, чтобы оставаться важным активом для исследований и управления данными в астрономии и за ее пределами.
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.