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.
JPEG 2000 (JP2) — это стандарт сжатия изображений и система кодирования, созданные комитетом Joint Photographic Experts Group (JPEG) в 2000 году с целью заменить оригинальный стандарт JPEG. JPEG 2000 также известен по расширению имени файла .jp2. Он был разработан с нуля, чтобы устранить некоторые ограничения оригинального формата JPEG, обеспечивая при этом превосходное качество изображения и гибкость. Важно отметить, что JPC часто используется как термин для обозначения потока кодов JPEG 2000, который представляет собой фактический поток байтов, представляющий сжатые данные изображения, обычно встречающийся в файлах JP2 или других форматах контейнеров, таких как MJ2 для последовательностей JPEG 2000.
JPEG 2000 использует сжатие на основе вейвлетов, в отличие от дискретного косинусного преобразования (DCT), используемого в оригинальном формате JPEG. Сжатие с помощью вейвлетов обеспечивает несколько преимуществ, включая лучшую эффективность сжатия, особенно для изображений с более высоким разрешением, и улучшенное качество изображения при более высоких коэффициентах сжатия. Это связано с тем, что вейвлеты не страдают от «блочных» артефактов, которые могут возникать при использовании DCT при сильном сжатии изображений. Вместо этого сжатие с помощью вейвлетов может привести к более естественному ухудшению качества изображения, которое часто менее заметно для человеческого глаза.
Одной из ключевых особенностей JPEG 2000 является поддержка как без потерь, так и с потерями сжатия в одном и том же формате файла. Это означает, что пользователи могут сжимать изображение без потери качества или могут выбрать сжатие с потерями, чтобы получить меньшие размеры файлов. Режим без потерь JPEG 2000 особенно полезен для приложений, где целостность изображения имеет решающее значение, таких как медицинская визуализация, цифровые архивы и профессиональная фотография.
Еще одной важной особенностью JPEG 2000 является поддержка прогрессивного декодирования. Это позволяет декодировать и отображать изображение поэтапно по мере получения данных, что может быть очень полезно для веб-приложений или ситуаций, когда пропускная способность ограничена. При прогрессивном декодировании сначала может отображаться низкокачественная версия всего изображения, а затем последовательные уточнения, улучшающие качество изображения по мере поступления новых данных. Это отличается от оригинального формата JPEG, который обычно загружает изображение сверху вниз.
JPEG 2000 также предлагает богатый набор дополнительных функций, включая кодирование области интереса (ROI), которое позволяет сжимать разные части изображения с разными уровнями качества. Это особенно полезно, когда определенные области изображения важнее других и должны быть сохранены с более высокой точностью. Например, на спутниковом снимке область интереса может быть сжата без потерь, в то время как окружающие области сжимаются с потерями для экономии места.
Стандарт JPEG 2000 также поддерживает широкий спектр цветовых пространств, включая градации серого, RGB, YCbCr и другие, а также глубину цвета от 1 бита (двоичный) до 16 бит на компонент как в режимах без потерь, так и с потерями. Эта гибкость делает его подходящим для различных приложений обработки изображений, от простой веб-графики до сложной медицинской визуализации, требующей высокого динамического диапазона и точного цветового представления.
С точки зрения структуры файла, файл JPEG 2000 состоит из серии блоков, которые содержат различные фрагменты информации о файле. Главным блоком является заголовок JP2, который включает такие свойства, как тип файла, размер изображения, глубина цвета и цветовое пространство. После заголовка следуют дополнительные блоки, которые могут содержать метаданные, информацию о цветовом профиле и фактические сжатые данные изображения (поток кодов).
Сам поток кодов состоит из серии маркеров и сегментов, которые определяют, как сжимаются данные изображения и как они должны декодироваться. Поток кодов начинается с маркера SOC (начало потока кодов) и заканчивается маркером EOC (конец потока кодов). Между этими маркерами есть несколько важных сегментов, включая сегмент SIZ (размер изображения и тайла), который определяет размеры изображения и тайлов, и сегмент COD (стиль кодирования по умолчанию), который определяет параметры вейвлет-преобразования и квантования, используемые для сжатия.
Устойчивость к ошибкам JPEG 2000 — еще одна особенность, которая отличает его от предшественника. Поток кодов может включать информацию об исправлении ошибок, которая позволяет декодерам обнаруживать и исправлять ошибки, которые могли возникнуть во время передачи. Это делает JPEG 2000 хорошим выбором для передачи изображений по шумным каналам или хранения изображений таким образом, чтобы м инимизировать риск повреждения данных.
Несмотря на множество преимуществ, JPEG 2000 не получил широкого распространения по сравнению с оригинальным форматом JPEG. Это отчасти связано с большей вычислительной сложностью сжатия и декомпрессии на основе вейвлетов, что может требовать большей вычислительной мощности и может быть медленнее, чем методы на основе DCT. Кроме того, оригинальный формат JPEG глубоко укоренился в индустрии обработки изображений и имеет широкую поддержку в программном и аппаратном обеспечении, что делает его выбором по умолчанию для многих приложений.
Тем не менее, JPEG 2000 нашел свою нишу в определенных областях, где его расширенные функции особенно полезны. Например, он используется в цифровом кино для распространения фильмов, где важны его высококачественное представление изображений и поддержка различных соотношений сторон и частоты кадров. Он также используется в географических информационных системах (ГИС) и дистанционном зондировании, где его способность обрабатывать очень большие изображения и поддержка кодирования ROI являются ценными.
Для разработчиков программного обеспечения и инженеров, работающих с JPEG 2000, доступно несколько библиотек и инструментов, которые обеспечивают поддержку кодирования и декодирования файлов JP2. Одним из самых известных является библиотека OpenJPEG, которая представляет собой открытый кодек JPEG 2000, написанный на C. Другие коммерческие программные пакеты также предлагают поддержку JPEG 2000, часто с оптимизированной производительностью и дополнительными функциями.
В заключение, формат изображений JPEG 2000 предлагает ряд функций и улучшений по сравнению с оригинальным стандартом JPEG, включая превосходную эффективность сжатия, поддержку как сжатия без потерь, так и с потерями, прогрессивное декодирование и расширенную устойчивость к ошибкам. Хотя он не заменил JPEG в большинстве основных приложений, он служит ценным инструментом в отраслях, требующих высококачественного хранения и передачи изображений. По мере развития технологий и роста потребности в более сложных решениях для обработки изображений JPEG 2000 может получить более широкое распространение на новых и существующих рынках.
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.