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 PDB (Банк данных о белках) не является традиционным форматом «изображений», таким как JPEG или PNG, а скорее форматом данных, который хранит трехмерную структурную информацию о белках, нуклеиновых кислотах и сложных сборках. Формат PDB является краеугольным камнем биоинформатики и структурной биологии, поскольку он позволяет ученым визуализировать, обмениваться и анализировать молекулярные структуры биологических макромолекул. Архив PDB управляется Всемирным банком данных о белках (wwPDB), который гарантирует, что данные PDB являются бесплатными и общедоступными для мирового сообщества.
Формат PDB был впервые разработан в начале 1970-х годов для удовлетворения растущей потребности в стандартизированном методе представления молекулярных структур. С тех пор он эволюционировал, чтобы вместить широкий спектр молекулярных данных. Формат основан на тексте и может быть прочитан как людьми, так и обработан компьютерами. Он состоит из серии записей, каждая из которых начинается с шестизначного идентификатора строки, который указывает тип информации, содержащейся в этой записи. Записи содержат подробное описание структуры, включая атомные координаты, связность и экспериментальные данные.
Типичный файл PDB начинается с заголовка, который включает метаданные о структуре белка или нуклеиновой кислоты. Этот раздел содержит такие записи, как TITLE, которая дает краткое описание структуры; COMPND, который перечисляет химические компоненты; и SOURCE, который описывает происхождение биологической молекулы. Заголовок также включает запись AUTHOR, которая перечисляет имена людей, определивших структуру, и запись JOURNAL, которая содержит ссылку на литературу, в которой структура была впервые описана.
После заголовка файл PDB содержит информацию о первичной последовательности макромолекулы в записях SEQRES. Эти записи перечисляют последовательность остатков (аминокислот для белков, нуклеотидов для нуклеиновых кислот) в том виде, в котором они появляются в цепи. Эта информация имеет решающее значение для понимания взаимосвязи между последовательностью молекулы и ее трехмерной структурой.
Записи ATOM, пожалуй, являются самой важной частью файла PDB, поскольку они содержат координаты для каждого атома в молекуле. Каждая запись ATOM включает порядковый номер атома, название атома, название остатка, идентификатор цепи, порядковый номер остатка и декартовы координаты x, y и z атома в ангстремах. Записи ATOM позволяют восстановить трехмерную структуру молекулы, которую можно визуализировать с помощью специализированного программного обеспечения, такого как PyMOL, Chimera или VMD.
В дополнение к записям ATOM существуют записи HETATM для атомов, которые являются частью нестандартных остатков или лигандов, таких как ионы металлов, молекулы воды или другие небольшие молекулы, связанные с белком или нуклеиновой кислотой. Эти записи имеют такой же формат, как и записи ATOM, но отличаются для облегчения идентификации немакромолекулярных компонентов в структуре.
Информация о связности предоставляется в записях CONECT, которые перечисляют связи между атомами. Эти записи не являются обязательными, поскольку большинство программ для визуализации и анализа молекул могут выводить связность на основе расст ояний между атомами. Однако они имеют решающее значение для определения необычных связей или для структур с комплексами координации металлов, где связь может быть неочевидной только из атомных координат.
Формат PDB также включает записи для указания элементов вторичной структуры, таких как альфа-спирали и бета-листы. Записи HELIX и SHEET идентифицируют эти структуры и предоставляют информацию об их расположении в последовательности. Эта информация помогает понять закономерности сворачивания макромолекулы и необходима для сравнительных исследований и моделирования.
Экспериментальные данные и методы, используемые для определения структуры, также документируются в файле PDB. Такие записи, как EXPDTA, описывают экспериментальную технику (например, рентгеновскую кристаллографию, ЯМР-спектроскопию), в то время как записи REMARK могут содержать самые разные комментарии и аннотации о структуре, включая подробности о сборе данных, разрешении и статистике уточнения.
Запись END обозначает конец файла PDB. Важно отметить, что, хотя формат PDB широко используется, он имеет некоторые ограничения из-за своего возра ста и формата с фиксированной шириной столбца, что может привести к проблемам с современными структурами, которые имеют большое количество атомов или требуют большей точности. Для устранения этих ограничений был разработан обновленный формат под названием mmCIF (макромолекулярный кристаллографический информационный файл), который предлагает более гибкую и расширяемую структуру для представления макромолекулярных структур.
Несмотря на разработку формата mmCIF, формат PDB остается популярным благодаря своей простоте и большому количеству программных инструментов, которые его поддерживают. Исследователи часто конвертируют между форматами PDB и mmCIF в зависимости от своих потребностей и используемых инструментов. Долговечность формата PDB свидетельствует о его фундаментальной роли в области структурной биологии и его эффективности в передаче сложной структурной информации относительно простым способом.
Для работы с файлами PDB ученые используют различные вычислительные инструменты. Программное обеспечение для визуализации молекул позволяет пользователям загружать файлы PDB и просматривать структуры в трех измерениях, вращать их, увеличивать и уменьшать масштаб и применять различные стили рендеринга для лучшего понимания пространственного расположения атомов. Эти инструменты часто предоставляют дополнительные функции, такие как измерение расстояний, углов и двугранных углов, моделирование молекулярной динамики и анализ взаимодействий внутри структуры или с потенциальными лигандами.
Формат PDB также играет решающую роль в вычислительной биологии и разработке лекарств. Структурная информация из файлов PDB используется в гомологичном моделировании, где известная структура родственного белка используется для прогнозирования структуры интересующего белка. В структурированном дизайне лекарств файлы PDB целевых белков используются для скрининга и оптимизации потенциальных лекарственных соединений, которые затем могут быть синтезированы и протестированы в лаборатории.
Влияние формата PDB выходит за рамки отдельных исследовательских проектов. Сам Банк данных о белках представляет собой репозиторий, который в настоящее время содержит более 150 000 структур, и он продолжает расти по мере определения и депонирования новых структур. Эта база данных является бесценным ресурсом для образования, позволяя студентам изучать и узнавать о структурах биологических макромолекул. Он также служит исторической записью прогресса в структурной биологии за последние десятилетия.
В заключение, формат изображений PDB является важным инструментом в области структурной биологии, предоставляя средства для хранения, обмена и анализа трехмерных структур биологических макромолекул. Несмотря на некоторые ограничения, его широкое распространение и разработка богатой экосистемы инструментов для его использования гарантируют, что он останется ключевым форматом в обозримом будущем. По мере развития области структурной биологии формат PDB, вероятно, будет дополнен более продвинутыми форматами, такими как mmCIF, но его наследие сохранится как основа, на которой строится современная структурная биология.
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.