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 MAT, обычно ассоциируемый с MATLAB, высокоуровневым языком и интерактивной средой, разработанной MathWorks, не является общепринятым форматом изображений, таким как JPEG или PNG. Вместо этого это формат файла для хранения матриц, переменных и других типов данных, обычно используемых в MATLAB. Формат MAT является сокращением от MATLAB MAT-file. Этот формат файла имеет важное значение для пользователей MATLAB, поскольку он позволяет хранить и управлять данными сеанса, которые могут включать переменные, функции, массивы и даже изображения в формате, который можно легко загрузить обратно в рабочую область MATLAB для дальнейшего анализа или обработки.
MAT-файлы являются двоичными контейнерами данных, которые могут содержать несколько переменных, включая многомерные массивы и скалярные данные. Когда речь идет об изображениях, MATLAB обрабатывает их как матрицы, при этом каждое значение пикселя хранится как элемент в матрице. Для изображений в оттенках серого это двумерная матрица, а для цветных изображений — трехмерная матрица с отдельными слоями для красного, зеленого и синего компонентов цвета. Формат MAT особенно полезен для хранения таких данных изображений, поскольку он сохраняет точную числовую точность и структуру данных, что имеет решающее значение для научных и инженерных приложений.
Формат файла MAT со временем развивался, и по мере обновления MATLAB выпускались разные версии. Наиболее распространенными версиями являются версии MAT-файлов 4, 5 и 7, причем версия 7.3 является последней на момент моего прекращения работы в 2023 году. Каждая версия внесла улучшения с точки зрения емкости данных, сжатия и совместимости с HDF5 (Hierarchical Data Format version 5), который является широко используемой моделью данных, библиотекой и форматом файлов для хранения и управления сложными данными.
MAT-файл версии 4 является самым простым и старым форматом, который не поддерживает сжатие данных или сложные иерархические структуры. Он в основном используется для совместимости со старыми версиями MATLAB. Версия 5 — это более продвинутый формат, в котором появились такие функции, как сжатие данных, кодировка символов Unicode и поддержка комплексных чисел и объектов. В версии 7 добавлено больше улучшений, включая улучшенное сжатие и возможность хранить более крупные массивы. Версия 7.3 полностью интегрируется со стандартом HDF5, что позволяет MAT-файлам использовать расширенные функции HDF5, такие как более крупное хранилище данных и более сложная организация данных.
При работе с MAT-файлами, особенно с данными изображений, важно понимать, как MATLAB обрабатывает изображения. MATLAB представляет изображения как массивы чисел, причем каждое число соответствует интенсивности пикселя в изображениях в оттенках серого или цветовому коду в RGB-изображениях. Например, 8-битное изображение в оттенках серого хранится как матрица со значениями от 0 до 255, где 0 представляет черный, 255 представляет белый, а значения между ними представляют оттенки серого. В случае цветных изображений MATLAB использует трехмерный массив, где первые два измерения соответствуют позициям пикселей, а третье измерение соответствует цветовым каналам.
Чтобы создать MAT-файл в MATLAB, можно использовать функцию «save». Эта функция позволяет пользователям указать имя файла и переменные, которые они хотят сохранить. Например, чтобы сохранить матрицу изображения с именем «img» в MAT-файл с именем «imageData.mat», нужно выполнить команду «save('imageData.mat', 'img')». Эта команда создаст MAT-файл, содержащий данные изображения, которые можно будет загрузить обратно в MATLAB позже с помощью функции «load».
Загрузка MAT-файла в MATLAB проста. Функция «load» используется для чтения данных из файла и их переноса в рабочую область MATLAB. Например, выполнение «load('imageData.mat')» загрузит содержимое «imageData.mat» в рабочую область, что позволит пользователю получить доступ к сохраненным данным изображения и управлять ими. Команда «whos» может быть использована после загрузки для отображения информации о загруженных переменных, включая их размер, форму и тип данных.
Одним из ключевых преимуществ формата MAT является его способность компактно и эффективно хранить данные. При сохранении данных в MAT-файл MATLAB может применять сжатие для уменьшения размера файла. Это особенно полезно для данных изображений, которые могут быть довольно большими, особенно когда речь идет о высококачественных изображениях или больших наборах изображений. Сжатие, используемое в MAT-файлах, является без потерь, что означает, что когда данные загружаются обратно в MATLAB, они идентичны исходным данным без потери точности или качества.
MAT-файлы также поддерживают хранение метаданных, которые могут включать информацию об источнике данных, дате их создания, используемой версии MATLAB и любые другие соответствующие сведения. Эти метаданные могут быть чрезвычайно ценными при обмене данными с другими или при архивировании данных для будущего использования, поскольку они обеспечивают контекст и гарантируют, что данные могут быть точно интерпретированы и воспроизведены.
Помимо числовых массивов и данных изображений, MAT-файлы могут хранить множество других типов данных, таких как структуры, массивы ячеек, таблицы и объекты. Эта гибкость делает MAT-файлы универсальным инструментом для пользователей MATLAB, поскольку они могут инкапсулировать широкий спектр типов данных и структур в одном файле. Это особенно полезно для сложных проектов, включающих несколько типов данных, поскольку все соответствующие данные могут быть сохранены согласованным и организованным образом.
Для пользователей, которым необходимо взаимодействовать с MAT-файлами вне MATLAB, MathWorks предоставляет библиотеку ввода-вывода MAT-файлов, которая позволяет программам, написанным на C, C++ и Fortran, читать и записывать MAT-файлы. Эта библиотека полезна для интеграции данных MATLAB с другими приложениями или для разработки пользовательского программного обеспечения, которому необходимо получить доступ к данным MAT-файлов. Кроме того, для других языков программирования, таких как Python, доступны сторонние библиотеки и инструменты, что позволяет более широкому кругу приложений работать с MAT-файлами.
Интеграция MAT-файлов со стандартом HDF5 в версии 7.3 значительно расширила возможности формата. HDF5 предназначен для хранения и организации больших объемов данных, и благодаря принятию этого стандарта MAT-файлы теперь могут обрабатывать гораздо более крупные наборы данных, чем раньше. Это особенно важно для таких областей, как машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и высокопроизводительные вычисления, где распространены большие объемы данных. Интеграция HDF5 т акже означает, что к MAT-файлам можно получить доступ с помощью совместимых с HDF5 инструментов, что еще больше повышает совместимость с другими системами и программным обеспечением.
Несмотря на многочисленные преимущества формата MAT, есть некоторые моменты, которые следует учитывать. Одним из них является вопрос совместимости версий. По мере развития MATLAB развивался и формат MAT-файлов, и файлы, сохраненные в более новых версиях, могут быть несовместимы со старыми версиями MATLAB. Пользователи должны знать версию MATLAB, которую они используют, и версию MAT-файла, который они пытаются загрузить. MATLAB предоставляет функции для проверки и указания версии MAT-файлов при сохранении, что может помочь поддерживать совместимость между разными выпусками MATLAB.
Еще одним соображением является закрытый характер формата MAT. Хотя он хорошо документирован и поддерживается MathWorks, он не является открытым стандартом, как некоторые другие форматы данных. Это может создавать проблемы при обмене данными с пользователями, у которых нет доступа к MATLAB или совместимому программному обеспечению. Однако интеграция с HDF5 в некоторой с тепени смягчила эту проблему, поскольку HDF5 является открытым стандартом, и существует множество инструментов для работы с файлами HDF5.
В заключение, формат изображений MAT является мощным и гибким способом хранения данных изображений и других переменных в MATLAB. Его способность сохранять числовую точность, поддерживать широкий спектр типов данных и интегрироваться со стандартом HDF5 делает его бесценным инструментом для пользователей MATLAB, особенно тех, кто работает в научных и инженерных областях. Хотя есть некоторые соображения относительно совместимости версий и закрытого характера формата, преимущества использования MAT-файлов для хранения и обмена данными значительны. По мере дальнейшего развития MATLAB формат MAT, вероятно, будет продолжать развиваться, предлагая еще больше функций и возможностей для управления сложными данными.
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 фай лов одновременно. Просто выберите несколько файлов при их добавлении.