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 изображения PAL, не путать со стандартом телевизионного вещания (Phase Alternating Line), представляет собой формат файла цветовой палитры, используемый в различных приложениях, особенно в области компьютерной графики и цифрового искусства. Файл PAL обычно хранит набор цветов, которые можно применять к индексированным изображениям или использовать для поддержания согласованности между различными цифровыми активами. Этот формат особенно полезен при работе с 8-битной графикой, где количество цветов ограничено 256, а для желаемого визуального результата необходим точный контроль над цветовой палитрой.
Структура файла PAL относительно проста и состоит из заголовка, в котором указан формат и версия, а затем самих данных палитры. Данные палитры представляют собой массив записей цветов, где каждая запись определяет один цвет. В большинстве случаев каждый цвет представлен тремя байтами, соответствующими красному, зеленому и синему (RGB) компонентам цвета. Некоторые варианты формата PAL могут включать дополнительный байт для альфа-канала, который представляет уровень прозрачности цвета, хотя это встречается реже.
Заголовок файла PAL имеет решающее значение, поскольку он содержит информацию, которая помогает программному обеспечению правильно интерпретировать остальную часть файла. Обычно он включает в себя подпись или магическое число, которое идентифицирует файл как формат PAL, версию формата, а иногда и количество цветов, содержащихся в палитре. Информация о версии важна для обеспечения совместимости с различным программным обеспечением, которое может поддерживать разные итерации формата PAL.
После заголовка данные палитры организованы последовательно. Каждая запись цвета обычно имеет длину 3 байта, по одному байту для каждого из основных цветовых компонентов (красный, зеленый и синий). Значения для каждого компонента находятся в диапазоне от 0 до 255, что позволяет получить в общей сложности 16 777 216 возможных цветов. Однако, поскольку файлы PAL часто используются с индексированными изображениями, в палитру включается только подмножество этих цветов, обычно до 256 цветов.
Формат индексированного изображения работает путем сопоставления каждого пикселя на изображении с цветом в палитре, а не путем хранения информации о цвете непосредственно в данных пикселя. Это делается с помощью индекса, который представляет собой число, соответствующее положению цвета в палитре. Например, индекс 0 будет ссылаться на первый цвет в палитре, индекс 1 будет ссылаться на второй цвет и так далее. Этот метод ссылок на цвета позволяет значительно уменьшить размер файла, что было особенно важно на заре вычислительной техники, когда объем памяти и памяти был ограничен.
Одним из основных преимуществ использования файла PAL является возможность изменить внешний вид индексированного изображения, просто изменив палитру, без необходимости изменять сами данные изображения. Это можно использовать для создания различных визуальных тем, имитации различных условий освещения или выполнения цветокоррекции. Например, в видеоиграх одна и та же графика спрайтов может использоваться повторно с разными палитрами для представления различных сред или для обозначения изменений в состоянии игры, таких как повреждения или усиления.
Формат PAL также выгоден для обеспечения согласованности между несколькими изображениями или активами. Благодаря использованию общей палитры можно гарантировать, что набор изображений будет использовать один и тот же набор цветов, что важно для поддержания целостного внешнего вида. Это особенно полезно в таких приложениях, как анимация, где несколько кадров должны выглядеть согласованно при воспроизведении последовательно, или в дизайне пользовательского интерфейса, где различные элементы должны соответствовать общей цветовой схеме приложения.
Несмотря на свои преимущества, формат PAL имеет ограничения из-за его связи с индексированными цветными изображениями. По мере развития технологий отображения и графического оборудования потребность в индексированных цветах и ограниченных палитрах уменьшилась. Современные графические системы способны отображать миллионы цветов одновременно, что делает использование полноцветных изображений более практичным и желательным. В результате использование файлов PAL сократилось в пользу более универсальных форматов изображений, поддерживающих истинный цвет, таких как PNG или JPEG.
Однако формат PAL все еще используется в некоторых нишевых приложениях. Например, разработка ретро-игр, пиксельное искусство и другие художественные начинания, которые намеренно ограничивают цветовую палитру по стилистическим причинам, могут использовать файлы PAL. Кроме того, некоторые устаревшие системы и программное обеспечение, которые были разработаны с учетом формата PAL, могут по-прежнему требовать его использования для обеспечения совместимости.
Создание и редактирование файлов PAL можно выполнять с помощью специализированных программных инструментов, предназначенных для работы с палитрами и индексированными изображениями. Эти инструменты позволяют художникам и разработчикам создавать пользовательские палитры, выбирая цвета вручную или из существующего изображения. Они также могут манипулировать палитрой, переупорядочивая цвета, настраивая значения цветов и импортируя или экспортируя палитры в различных форматах, включая PAL.
При работе с файлами PAL важно учитывать конкретные требования целевой платформы или прогр аммного обеспечения. Некоторые системы могут иметь ограничения на количество цветов, которые можно использовать, или могут требовать, чтобы палитра была организована определенным образом. Кроме того, способ интерпретации цветов может варьироваться в зависимости от системы из-за различий в цветовых пространствах или настройках гаммы, что может повлиять на окончательный вид цветов при отображении.
Что касается спецификаций формата файла, формат PAL не стандартизирован так же, как форматы PNG или JPEG. Это означает, что могут быть различия в том, как файлы PAL структурированы и интерпретируются разным программным обеспечением. Некоторые приложения могут использовать собственные расширения или варианты формата PAL, что может привести к проблемам совместимости при обмене файлами между разными программами. Важно убедиться, что программное обеспечение, используемое для создания или редактирования файлов PAL, совместимо с предполагаемым вариантом использования.
Для устранения некоторых ограничений формата PAL были разработаны расширения и альтернативы. Например, формат таблицы цветов Adobe (.ACT) похож на PAL, но специально разработан для использования с программным обеспечением Adobe. Формат файла палитры Microsoft (PAL), используемый Windows, является еще одним вариантом, который включает дополнительные метаданные для улучшения совместимости с приложениями Windows. Эти альтернативные форматы предлагают аналогичную функциональность формату PAL, но с лучшей интеграцией с определенными программными экосистемами.
В заключение, формат изображения PAL является простым, но мощным инструментом для управления цветовыми палитрами в индексированных изображениях. Хотя его использование сократилось с появлением современных графических технологий, он остается актуальным в определенных контекстах, где управление цветовой палитрой имеет решающее значение. Понимание структуры и применения файлов PAL важно для всех, кто работает с устаревшими системами, графикой в ретро-стиле или любым проектом, требующим точного контроля над ограниченной цветовой палитрой. Как и в случае с любым форматом файла, следует учитывать вопросы совместимости и стандартизации, чтобы обеспечить бесперебойную работу и взаимодействие между различными программными инструментами и платформами.
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.