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 PCX, сокращение от «Picture Exchange», — это растровый графический формат, который преимущественно использовался на компьютерах под управлением DOS и Windows в конце 1980-х и 1990-х годов. Разработанный компанией ZSoft Corporation, он был одним из первых широко принятых форматов для цветных изображений на компьютерах, совместимых с IBM PC. Формат PCX известен своей простотой и легкостью реализации, что способствовало его широкому распространению на заре персональных компьютеров. Он был особенно популярен для использования в таких программах, как Microsoft Paintbrush, которая позже стала Microsoft Paint, а также использовался для снимков экрана, вывода со сканера и обоев рабочего стола.
Формат файла PCX предназначен для представления отсканированных изображений и других типов изобразительных данных. Он поддерживает различные глубины цвета, включая монохромные, 2-цветные, 4-цветные, 16-цветные, 256-цветные и 24-битные изображения в реальных цветах. Формат допускает различные разрешения и соотношения сторон, что делает его универсальным для различных устройств отображения и требований к печати. Несмотря на свою гибкость, формат PCX был в значительной степени вытеснен более современными форматами изображений, такими как JPEG, PNG и GIF, которые обеспечивают лучшую компрессию и поддержку цвета. Тем не менее, понимание формата PCX по-прежнему актуально для тех, кто работает с устаревшими системами или цифровыми архивами, содержащими файлы PCX.
Файл PCX состоит из заголовка, данных изображения и необязательной 256-цветной палитры. Заголовок имеет длину 128 байт и содержит важную информацию об изображении, такую как используемая версия формата PCX, размеры изображения, количество цветовых плоскостей, количество бит на пиксель на цветовую плоскость и метод кодирования. Метод кодирования, используемый в файлах PCX, — это кодирование длин серий (RLE), которое представляет собой простую форму сжатия данных без потерь, которая уменьшает размер файла без ущерба для качества изображения. RLE работает путем сжатия последовательностей одинаковых байтов в один байт, за которым следует байт подсчета, который указывает, сколько раз байт должен быть повторен.
Данные изображения в файле PCX организованы в плоскости, причем каждая плоскость представляет другой цветовой компонент. Например, 24-битное цветное изображение будет иметь три плоскости: одну для красного, одну для зеленого и одну для синего компонентов. Данные в каждой плоскости кодируются с использованием RLE и хранятся в строках, причем каждая строка представляет собой горизонтальную линию пикселей. Строки хранятся сверху вниз, а в каждой строке пиксели хранятся слева направо. Для изображений с глубиной цвета менее 24 бит в конце файла может присутствовать дополнительный раздел палитры, который определяет цвета, используемые в изображении.
Необязательная 256-цветная палитра является ключевой особенностью формата PCX для изображений с 8 битами на пиксель или меньше. Эта палитра обычно располагается в конце файла после данных изображения и состоит из серии 3-байтовых записей, причем каждая запись представляет красный, зеленый и синий компоненты одного цвета. Палитра позволяет представлять в изображении широкий спектр цветов, даже если каждый пиксель ссылается только на цветовой индекс, а не хранит полное значение цвета. Такой подход с индексированными цветами эффективен с точки зрения размера файла, но ограничивает точность цветопередачи по сравнению с изображениями в реальных цветах.
Одним из преимуществ формата PCX является его простота, которая облегчает разработчикам реализацию в своем программном обеспечении. Заголовок формата имеет фиксированный размер и макет, что позволяет легко анализировать и обрабатывать данные изображения. Кроме того, сжатие RLE, используемое в файлах PCX, относительно просто по сравнению с более сложными алгоритмами сжатия, используемыми в других форматах. Эта простота означала, что файлы PCX можно было легко создавать и обрабатывать на ограниченном оборудовании того времени без необходимости в большой вычислительной мощности или памяти.
Несмотря на свою простоту, формат PCX имеет некоторые ограничения. Одним из основных недостатков является отсутствие поддержки прозрачности или альфа-каналов, которые необходимы для современной графической работы, такой как дизайн значков или графика видеоигр. Кроме того, сжатие RLE, хотя и эффективное для определенных типов изображений, не так эффективно, как алгоритмы сжатия, используемые в таких форматах, как JPEG или PNG. Это может привести к увеличению размера файлов PCX, особенно при работе с изображениями с высоким разрешением или в реальных цветах.
Еще одним ограничением формата PCX является отсутствие поддержки метаданных. В отличие от таких форматов, как TIFF или JPEG, которые могут включать широкий спектр метаданных об изображении, таких как настройки камеры, используемые для съемки фотографии, или дата и время создания изображения, файлы PCX содержат только самую основную информацию, необходимую для отображения изображения. Это делает формат менее подходящим для профессиональной фотографии или любого приложения, где сохранение такой информации имеет важное значение.
Несмотря на эти ограничения, формат PCX широко использовался в прошлом и до сих пор распознается многими программами редактирования и просмотра изображений. Его наследие очевидно в продолжающейся поддержке формата в таких программах, как Adobe Photoshop, GIMP и CorelDRAW. Для пользователей, работающих со старыми системами или нуждающихся в доступе к историч ескому цифровому контенту, возможность обрабатывать файлы PCX остается актуальной. Кроме того, простота формата делает его полезным примером для тех, кто изучает форматы файлов изображений и методы сжатия данных.
Формат PCX также сыграл свою роль на заре настольной издательской деятельности и графического дизайна. Его поддержка нескольких разрешений и глубин цвета сделала его гибким выбором для создания и обмена графикой между различными программными и аппаратными платформами. В то время, когда проприетарные форматы могли создавать барьеры для совместной работы, формат PCX служил общим знаменателем, который облегчал обмен изображениями между различными системами.
С точки зрения технической реализации создание файла PCX включает запись 128-байтового заголовка с правильными значениями для свойств изображения, за которым следуют сжатые с помощью RLE данные изображения для каждой цветовой плоскости. Если изображение использует палитру, данные палитры добавляются в конец файла. При чтении файла PCX процесс происходит в обратном порядке: заголовок считывается для определения свойств изображения, да нные RLE распаковываются для восстановления изображения, и, если присутствует, палитра считывается для сопоставления цветовых индексов с соответствующими значениями RGB.
Заголовок PCX содержит несколько полей, которые имеют решающее значение для интерпретации данных изображения. К ним относятся производитель (всегда установлено значение 10 для ZSoft), версия (указывающая версию формата PCX), кодирование (всегда установлено значение 1 для сжатия RLE), биты на пиксель (указывающие глубину цвета), размеры изображения (задаются полями Xmin, Ymin, Xmax и Ymax), горизонтальное и вертикальное разрешения, количество цветовых плоскостей, байты на строку (указывающие количество байтов в каждой строке цветовой плоскости) и флаг для оттенков серого, среди прочего.
Сжатие RLE в формате PCX предназначено для эффективной работы с изображениями с большими областями однородного цвета, что было распространено в компьютерной графике того времени. Например, изображение с большим голубым небом можно было эффективно сжать, потому что голубые пиксели будут представлены одним байтом, за которым следует байт подсчета, а не хранением кажд ого голубого пикселя по отдельности. Однако для изображений с более сложными узорами или цветовыми вариациями сжатие RLE менее эффективно, и результирующий размер файла может быть ненамного меньше, чем у несжатого изображения.
В заключение, формат изображений PCX — это исторический формат файлов, который сыграл значительную роль на заре персональных компьютеров и цифровой графики. Его простота и легкость реализации сделали его популярным выбором как для разработчиков программного обеспечения, так и для пользователей. Хотя он был в значительной степени заменен более современными форматами изображений, формат PCX остается важной частью цифрового наследия и продолжает поддерживаться многими современными графическими приложениями. Понимание формата PCX дает ценные сведения об эволюции технологии цифровой обработки изображений и проблемах сжатия данных и проектирования форматов файлов.
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 мгновен но, 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.