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 Portable Network Graphics (PNG) зарекомендовал себя как основа в цифровом мире благодаря своей способности передавать высококачественные изображения с без потерь сжатием. Среди его вариаций PNG8 выделяется своим уникальным сочетанием эффективности цвета и уменьшения размера файла. Это подробное исследование PNG8 направлено на то, чтобы раскрыть слои этого формата изображения, изучив его структуру, функциональность и практическое применение.
В своей основе PNG8 является вариантом PNG с глубиной цвета, который ограничивает свою цветовую палитру 256 цветами. Это ограничение является ключом к способности PNG8 значительно уменьшать размер файла, сохраняя при этом видимость качества исходного изображения. «8» в PNG8 обозначает 8 бит на пиксель, что означает, что каждый пиксель в изображении может быть любым из 256 цветов в цветовой палитре. Эта палитра определяется в самом файле изображения, что позволяет использовать настраиваемый набор цветов, адаптированных к конкретному изображению, повышая эффективность формата.
Структура файла PNG8 аналогична другим форматам PNG, следуя за сигнатурой файла PNG и архитектурой на основе фрагментов. Файл PNG обычно начинается с 8-байтовой сигнатуры, за которой следует серия фрагментов, которые содержат различные типы данных (например, информация заголовка, информация о палитре, данные изображения и метаданные). В PNG8 фрагмент PLTE (палитра) играет решающую роль, поскольку он хранит цветовую палитру, на которую ссылаются пиксели изображения. Эта палитра содержит до 256 цветов, определяемых значениями RGB (красный, зеленый, синий).
Сжатие в PNG8 использует комбинацию фильтрации и алгоритма DEFLATE. Фильтрация — это метод, используемый для подготовки данных изображения к сжатию, что облегчает алгоритму сжатия уменьшение размера файла без потери информации. После фильтрации алгоритм DEFLATE, который объединяет методы кодирования LZ77 и Хаффмана, применяется для эффективного сжатия данных изображения. Этот двухэтапный процесс позволяет изображениям PNG8 достигать высокого уровня сжатия, что делает их идеальными для использования в Интернете, где учитываются пропускная способность и время загрузки.
Прозрачность в PNG8 обрабатывается с помощью фрагмента tRNS (прозрачность), который может указать один цвет в палитре как полностью прозрачный или ряд значений альфа, соответствующих цветам палитры, тем самым обеспечивая различные степени прозрачности. Эта функция позволяет PNG8 иметь простые эффекты прозрачности, что делает его подходящим для веб-графики, где требуются прозрачные фоны или мягкие наложения. Однако стоит отметить, что прозрачность в PNG8 не может достичь того же уровня детализации, что и в PNG32, который поддерживает полную альфа-прозрачность для каждого пикселя.
Создание и оптимизация изображений PNG8 включают в себя баланс между точностью цветопередачи и размером файла. Инструменты и программное обеспечение, которые генерируют изображения PNG8, обычно включают алгоритмы для квантования цвета и дизеринга. Квантование цвета уменьшает количество цветов, чтобы соответствовать пределу в 256 цветов, в идеале сохраняя визуальную целостность изображения. Дизеринг помогает минимизировать визуальное воздействие уменьшения цвета путем смешивания цветов на уровне пикселей, создавая иллюзию более широкой цветовой палитры. Эти методы имеют решающее значение для создания визуально привлекательных и эффективно сжатых изображений PNG8.
Несмотря на свои преимущества, PNG8 имеет ограничения, которые делают его менее подходящим для определенных приложений. Ограниченная цветовая палитра может привести к появлению полос в градиентах и потере деталей в сложных изображениях. Кроме того, простой механизм прозрачности не может так же эффективно обрабатывать сцены с мягкими тенями или полупрозрачными объектами, как форматы, поддерживающие полную альфа-прозрачность. Поэтому, хотя PNG8 отлично подходит для простой графики, значков и логотипов с ограниченным диапазоном цветов, он может быть не лучшим выбором для фотографий и сложных текстур.
Принятие PNG8 в веб-разработке и создании цифровых медиа было обусловлено его совместимостью, эффективностью и полезностью в определенных контекстах. Его поддержка во всех современных веб-браузерах и программном обеспечении для обработки изображений делает его надежным выбором для веб-дизайнеров, стремящихся оптимизировать свои веб-ресурсы. Для приложений, где визуальная сложность контента низкая, а потребность в минимизации использования пропускной способности высока, PNG8 предлагает оптимальный баланс. Более того, его поддержка прозрачности добавляет универсальность, позволяя творчески накладывать слои и создавать темы на веб-сайтах без значительного увеличения времени загрузки.
Подводя итог, PNG8 остается актуальным и ценным форматом изображения в экосистеме цифровых изображений, особенно для веб-графики и цифровых медиа, требующих эффективного хранения и передачи. Его дизайн позволяет найти компромисс между разнообразием цветов и эффективностью размера файла, что делает его хорошо подходящим для ряда приложений с особыми потребностями. Несмотря на отсутствие недостатков, место PNG8 в спектре форматов изображений обеспечивается его особыми преимуществами с точки зрения простоты, сжатия и широкой совместимости. Понимание этих аспектов PNG8 имеет важное значение для дизайнеров, разработчиков и специалистов по цифровым медиа, стремящихся принимать обоснованные решения о выборе формата изображения для удовлетворения технических и эстетических требований своего проекта.
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.