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 текст а 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 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 и спользует 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 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 те кста.
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 Progressive JPEG (PJPEG) является расширением общепринятого формата изображений JPEG, известного своей эффективностью в сжатии цифровых изображений и фотографий. В отличие от стандартного JPEG, который загружает изображение сверху вниз за один проход, PJPEG загружает изображение за несколько проходов, постепенно повышая качество. Эта технология предлагает значительное преимущество в веб-дизайне и онлайн-презентации изображений, где скорость загрузки изображений и вовлеченность зрителей имеют решающее значение. Понимание технических тонкостей PJPEG может быть полезным для оптимизации производительности веб-сайта и улучшения пользовательского опыта.
PJPEG использует технологию дискретного косинусного преобразования (DCT), аналогичную стандартному JPEG. DCT работает путем разбиения изображения на части с различными частотами, а затем квантования этих частот для уменьшения размера файла. Что отличает PJPEG от стандартного JPEG в этом процессе, так это то, как он организует и использует эти коэффициенты DCT. PJPEG хранит эти коэффициенты таким образом, что позволяет постепенно повышать качество изображения. Изначально он отображает грубый предварительный просмотр всего изображения, используя только самые значимые коэффициенты, а последующие проходы добавляют более мелкие детали.
Важным аспектом формата PJPEG является его процесс сжатия, который делится на два основных этапа: с потерями и без потерь. Этап с потерями включает квантование коэффициентов DCT, что снижает точность деталей изображения, но значительно уменьшает размер файла. На этом этапе коэффициенты переупорядочиваются для приоритизации наиболее важной визуальной информации. Этап без потерь включает процесс кодирования Хаффмана, дополнительно сжимающий изображение без дополнительной потери качества. Это двухступенчатое сжатие позволяет изображениям PJPEG загружаться постепенно, не жертвуя конечным качеством изображения.
Процесс кодирования изображения в формат PJPEG включает создание нескольких сканирований изображения, каждое с возрастающей детализацией. Первое сканирова ние вводит основной контур, отображая основные цвета и формы. Последующие сканирования добавляют слои деталей, позволяя зрителю быстро уловить суть изображения еще до его полной загрузки. Этот аспект PJPEG особенно полезен для изображений, просматриваемых через медленные интернет-соединения, где важно эффективно доставлять контент, не жертвуя качеством изображения.
Для просмотра изображения, закодированного в формате PJPEG, требуется совместимый веб-браузер или просмотрщик изображений, поддерживающий прогрессивный рендеринг. По мере загрузки данных изображения программное обеспечение интерпретирует сканирования последовательно, обновляя дисплей более точными представлениями изображения по мере поступления новых данных. Это создает пользовательский опыт, когда изображения загружаются быстрее, потому что сначала появляются более ранние версии изображения более низкого качества, а затем постепенно улучшаются детализация и четкость.
Еще одним преимуществом PJPEG перед стандартным JPEG является размер файла. Хотя может показаться, что хранение нескольких сканирований одного и того же изображения приведет к увеличению размера файлов, эффективные методы сжатия, используемые в PJPEG, часто приводят к уменьшению размера файлов при том же визуальном качестве. Это связано с тем, что для представления изображения начальным сканированиям требуется относительно небольшое количество коэффициентов DCT, а дополнительные детали добавляются в высокооптимизированном режиме. Эта эффективность делает PJPEG привлекательным вариантом для оптимизации времени загрузки веб-сайта и улучшения общей производительности веб-сайта.
Что касается недостатков, одной из проблем с PJPEG является необходимость в специальном программном обеспечении или поддержке браузера для полного использования его функции прогрессивной загрузки. Хотя большинство современных веб-браузеров поддерживают PJPEG, некоторые программы для редактирования изображений могут неправильно обрабатывать формат, что приводит к трудностям при редактировании файлов PJPEG. Кроме того, функция прогрессивной загрузки может быть менее заметной при очень быстрых соединениях, где изображение может загружаться практически мгновенно, сводя на нет прогрессивное улучшение.
С точки зрения разработчика, внедрение PJPEG на веб-сайтах требует тщательного рассмотрения настроек качества изображения во время процесса кодирования. Баланс между размером файла и качеством изображения имеет решающее значение, поскольку чрезмерно сжатые изображения могут загружаться быстро, но разочаровывать пользователей своим низким качеством. И наоборот, слишком слабое сжатие может привести к увеличению времени загрузки, что потенциально может навредить вовлеченности пользователей. Разр аботчики также должны знать о возможностях поддержки и рендеринга браузеров и устройств, которые используют их аудитории, чтобы обеспечить единообразный опыт.
Технические аспекты создания файлов PJPEG включают специализированные программные инструменты, способные обрабатывать кодирование JPEG с настройками прогрессивных опций. Например, Adobe Photoshop предлагает варианты сохранения изображений в формате PJPEG, позволяя пользователям регулировать количество сканирований и уровни сжатия. Для веб-разработки существует множество онлайн-инструментов и библиотек, которые упрощают процесс преобразования стандартных изображений JPEG в PJPEG, что позволяет разработчикам более эффективно оптимизировать свои веб-ресурсы.
С исторической точки зрения формат JPEG, включая его прогрессивный вариант, был разработан Объединенной группой экспертов по фотографии в начале 1990-х годов как часть стандартов цифровой обработки изображений и связи в медицине (DICOM). С появлением Интернета и цифровой фотографии JPEG стал одним из наиболее широко используемых форматов изображений благодаря эффективному сжатию, которое сделало возможным обмен и отображение изображений в Интернете. Внедрение PJPEG послужило улучшению пользовательского опыта за счет устранения ограничений пропускной способности и скорости соединения, распространенных в то время.
Использование PJPEG не ограничивается веб-изображениями. Он также находит применение в других областях, где эффективная загрузка изображений и прогрессивное отображение могут улучшить пользовательский опыт. Например, в онлайн-играх PJPEG можно использовать для загрузки текстур игры, чтобы обеспечить игрокам бесперебойную работу даже при ограничениях пропускной способности. Аналогичным образом, в электронной коммерции прогрессивные изображения могут помочь удерживать пользователей во время просмотра галерей продуктов, повышая вероятность конверсии.
Более того, распространение дисплеев с высоким разрешением и мобильных устройств повлияло на применение PJPEG. На экранах с высоким разрешением загрузка высококачественных изображений может требовать большой пропускной способности. PJPEG позволяет найти компромисс, позволяя изначально отображать изображения с более низким каче ством, а затем постепенно улучшать их, уменьшая воспринимаемое время загрузки. Этот подход особенно выгоден в мобильных средах, где использование данных и скорость могут быть ограничивающими факторами.
Экологические соображения также играют роль во внедрении PJPEG. Уменьшая размер файлов и оптимизируя время загрузки, веб-сайты могут уменьшить объемы передачи данных, что потенциально приведет к снижению энергопотребления в центрах обработки данных и сетевой инфраструктуре. Этот аспект соответствует более широким целям экологически чистого вычисления, подчеркивая важность энергоэффективности в цифровых технологиях. Хотя влияние выбора формата изображения на окружающую среду может показаться незначительным, при рассмотрении в масштабе Интернета оно способствует общей энергоэффективности цифровых коммуникаций.
В заключение, формат Progressive JPEG представляет собой сложный подход к сжатию и отображению изображений, предлагающий многочисленные преимущества для доставки онлайн-контента. Благодаря своей функции прогрессивной загрузки PJPEG может улучшить вовлеченность пользователей, оптимизируя время загрузки изображений без ущерба для качества. Несмотря на некоторые проблемы с реализацией и совместимостью, преимущества PJPEG делают его ценным инструментом для веб-разработчиков, графических дизайнеров и создателей контента, стремящихся улучшить визуальный опыт своих цифровых продуктов. По мере развития интернет-технологий понимание и использование таких форматов, как PJPEG, останется решающим фактором для эффективной и устойчивой доставки контента.
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 фа йлов одновременно. Просто выберите несколько файлов при их добавлении.