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 обмена графикой (GIF) — это формат растрового изображения, разработанный группой специалистов в сфере онлайн-услуг CompuServe под руководством американского учёного-компьютерщика Стива Уилхайта 15 июня 1987 года. Он широко используется во Всемирной паутине благодаря своей широкой поддержке и переносимости. Формат поддерживает до 8 бит на пиксель, что позволяет одному изображению ссылаться на палитру из 256 отдельных цветов, выбранных из 24-битного цветового пространства RGB. Он также поддерживает анимацию и позволяет использовать отдельную палитру из 256 цветов для каждого кадра.
Формат GIF был изначально создан для преодоления ограничений существующих форматов файлов, которые не могли эффективно хранить несколько растровых цветных изображений. С ростом популярности Интернета возникла потребность в формате, который мог бы поддерживать высококачественные изображения с достаточно маленьким размером файла для загрузки по медленным интернет-соединениям. GIF-файлы используют алгоритм сжатия LZW (Lempel-Ziv-Welch) для уменьшения размера файла без ухудшения качества изображения. Этот алгоритм является формой сжатия данных без потерь, что стало ключевым фактором успеха GIF.
Структура файла GIF состоит из нескольких блоков, которые можно условно разделить на три категории: блок заголовка, который включает подпись и версию; дескриптор логического экрана, который содержит информацию об экране, на котором будет отображаться изображение, включая его ширину, высоту и цветовое разрешение; и ряд блоков, которые описывают само изображение или последовательность анимации. Эти последние блоки включают глобальную цветовую таблицу, локальную цветовую таблицу, дескриптор изображения и блоки расширения управления.
Одной из самых отличительных особенностей GIF-файлов является их способность включать несколько изображений в один файл, которые отображаются последовательно для создания эффекта анимации. Это достигается с помощью блоков расширения графического управления, которые позволяют указывать время задержки между кадрами, обеспечивая контроль над скорос тью анимации. Кроме того, эти блоки можно использовать для указания прозрачности, обозначая один из цветов в цветовой таблице как прозрачный, что позволяет создавать анимацию с различной степенью непрозрачности.
Хотя GIF-файлы известны своей простотой и широкой совместимостью, формат имеет некоторые ограничения, которые стимулировали разработку и принятие альтернативных форматов. Наиболее существенным ограничением является палитра из 256 цветов, что может привести к заметному снижению цветопередачи для изображений, содержащих более 256 цветов. Это ограничение делает GIF-файлы менее подходящими для воспроизведения цветных фотографий и других изображений с градиентами, где предпочтительны такие форматы, как JPEG или PNG, которые поддерживают миллионы цветов.
Несмотря на эти ограничения, GIF-файлы остаются распространёнными благодаря своим уникальным функциям, которые нелегко воспроизвести другими форматами, в частности, благодаря поддержке анимации. До появления более современных веб-технологий, таких как анимация CSS и JavaScript, GIF-файлы были одним из самых простых способов создания анимированного к онтента для Интернета. Это помогло им сохранить нишевое применение для веб-дизайнеров, маркетологов и пользователей социальных сетей, которым требовалась простая анимация для передачи информации или привлечения внимания.
Стандарт для GIF-файлов со временем эволюционировал: оригинальная версия GIF87a была заменена GIF89a в 1989 году. Последняя версия внесла несколько улучшений, включая возможность указания фоновых цветов и введение расширения графического управления, которое позволило создавать циклические анимации. Несмотря на эти улучшения, основные аспекты формата, включая использование алгоритма сжатия LZW и поддержку до 8 бит на пиксель, остались неизменными.
Одним из спорных аспектов формата GIF была патентоспособность алгоритма сжатия LZW. В 1987 году Патентное ведомство и товарных знаков США выдало патент на алгоритм LZW компаниям Unisys и IBM. Это привело к юридическим спорам в конце 1990-х годов, когда Unisys и CompuServe объявили о планах взимать лицензионные сборы за программное обеспечение, создающее GIF-файлы. Ситуация вызвала широкую критику со стороны онлайн-сообщества и в конечном итоге привела к разрабо тке формата Portable Network Graphics (PNG), который был разработан как бесплатная и открытая альтернатива GIF, не использующая сжатие LZW.
Помимо анимации, формат GIF часто используется для создания небольших, детализированных изображений для веб-сайтов, таких как логотипы, значки и кнопки. Его сжатие без потерь гарантирует, что эти изображения сохраняют свою чёткость и ясность, что делает GIF отличным выбором для веб-графики, требующей точного управления пикселями. Однако для фотографий высокого разрешения или изображений с широким диапазоном цветов чаще используется формат JPEG, который поддерживает сжатие с потерями, поскольку он может значительно уменьшить размер файла при сохранении приемлемого уровня качества.
Несмотря на появление передовых веб-технологий и форматов, GIF-файлы в последние годы переживают всплеск популярности, особенно на платформах социальных сетей. Они широко используются для мемов, реакций и коротких циклических видео. Этот всплеск можно объяснить несколькими факторами, включая простоту создания и обмена GIF-файлами, ностальгию, связанную с форматом, и его способность передавать эмоции или реакции в компактном, легко усваиваемом формате.
Технические аспекты формата GIF относительно просты, что делает его доступным как для программистов, так и для непрограммистов. Глубокое понимание формата включает знание его блочной структуры, способа кодирования цвета с помощью палитр и использования алгоритма сжатия LZW. Эта простота сделала GIF-файлы не только простыми для создания и обработки с помощью различных программных инструментов, но и способствовала их широкому распространению и постоянной актуальности в быстро меняющемся цифровом ландшафте.
Заглядывая в будущее, становится ясно, что GIF-файлы будут продолжать играть свою роль в цифровой экосистеме, несмотря на их технические ограничения. Новые веб-стандарты и технологии, такие как HTML5 и видео WebM, предлагают альтернативы для создания сложных анимаций и видеоконтента с большей глубиной цвета и точностью. Однако повсеместная поддержка GIF на веб-платформах в сочетании с уникальной эстетической и культурной значимостью формата гарантирует, что он останется ценным инструментом для выражения творчества и юмора в Интернете.
В закл ючение, формат изображений GIF с его долгой историей и уникальным сочетанием простоты, универсальности и культурного влияния занимает особое место в мире цифровых медиа. Несмотря на технические проблемы, с которыми он сталкивается, и появление превосходных альтернатив в определённых контекстах, GIF остаётся любимым и широко используемым форматом. Его роль в формировании ранней визуальной культуры Интернета, демократизации анимации и создании нового языка общения на основе мемов нельзя переоценить. По мере развития технологий GIF служит свидетельством непреходящей силы хорошо продуманных цифровых форматов для формирования онлайн-взаимодействия и самовыражения.
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.