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 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 полагаю тся 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 использует 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 рас познавание 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 текста.
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 PNG48 является расширением широко известного и широко используемого формата Portable Network Graphics (PNG). Разработанный как средство для устранения ограничений своего предшественника, PNG48 специально решает проблему необходимости большей глубины цвета в цифровых изображениях. По сути, «48» относится к глубине цвета, указывая на то, что каждый пиксель изображения PNG48 содержит 48 бит цветовой информации. Это значительный скачок по сравнению со стандартными 24-битными PNG, фактически удваивающий точность цвета и обеспечивающий более насыщенный и детализированный визуальный опыт.
Понимание архитектуры PNG48 требует глубокого погружения в его глубину цвета и то, как он обрабатывает данные изображения. В файле PNG48 каждый пиксель представлен 48 битами, разделенными на три компонента: красный, зеленый и синий (RGB). Каждый из этих компонентов имеет 16-битную глубину по сравнению с 8 битами на канал в стандартных файлах PNG. Эта более высокая глубина цвета позволяет использовать 65 536 оттенков красного, зеленого и синего соответственно, что в итоге дает теоретическую палитру из более чем 281 триллиона цветов. Этот широкий спектр особенно полезен для высококачественных графических приложений, фотографии и цифрового искусства, где точность цвета и градация имеют первостепенное значение.
Сжатие является критически важным аспектом формата PNG, и PNG48 не является исключением. PNG использует метод сжатия без потерь, известный как DEFLATE. Этот алгоритм работает путем поиска и устранения избыточности в данных изображения, эффективно уменьшая размер файла без ущерба для деталей или качества. Проблема с файлами PNG48 заключается в их изначально большем размере из-за увеличенной цветовой информации. Несмотря на это, алгоритм DEFLATE умудряется поддерживать эффективные коэффициенты сжатия, гарантируя, что увеличение размера файла сведено к минимуму, насколько это возможно, при сохранении высокоточной цветовой информации.
Прозрачность — еще одна отличительная черта формата PNG, и в PNG48 она обрабатывается с такой же элегантностью. PNG48 поддерживает полную альфа-прозрачность, позволяя каждому пикселю иметь дополнительный компонент, определяющий его непрозрачность. Однако в чистом файле PNG48 прозрачность не включена напрямую в 48-битное определение. Скорее, для включения прозрачности используется расширение формата, известное как PNG64, где дополнительные 16 бит выделены для альфа-канала. Это позволяет изображениям иметь различную степень прозрачности, от полностью прозрачных до полностью непрозрачных, что повышает полезность формата в графическом дизайне и веб-разработке.
Формат PNG48 по своей сути более сложен, чем его предшественник PNG24, требуя большего от аппаратного и программного обеспечения. Более высокая глубина цвета требует увеличенной вычислительной мощности и памяти как для просмотра, так и для редактирования. Совместимость с программным обеспечением также является важным фактором, поскольку не все просмотрщики и редакторы изображений поддерживают 48-битную глубину цвета. Однако большинство профессиональных программ было обновлено для поддержки этих изображений более высокого качества, признавая их ценность для создателей визуального контента.
Одним из важных преимуществ формата PNG48 является его применимость в различных областях, требующих высокоточных визуальных представлений. В цифровой фотографии расширенная глубина цвета означает, что нюансы в тенях и бликах сохраняются намного лучше, что уменьшает эффект полос, часто наблюдаемый в градиентах с меньшей глубиной цвет а. Для графических дизайнеров и цифровых художников этот формат предлагает возможность работать с более широким цветовым спектром, что приводит к более ярким и реалистичным творениям.
Несмотря на свои преимущества, формат PNG48 не является универсально идеальным. Увеличенный размер файла, несмотря на сжатие без потерь, делает его менее подходящим для использования в Интернете, где время загрузки и использование пропускной способности являются критическими факторами. Поэтому, хотя PNG48 отлично подходит для архивов, цифрового искусства и профессиональной фотографии, для онлайн-контента может быть предпочтительнее стандартный PNG или даже JPEG из-за их меньшего размера файла и более быстрой загрузки.
Еще одной важной особенностью формата PNG48 является поддержка гамма-коррекции. Это гарантирует, что изображения отображаются более единообразно на разных устройствах просмотра. Гамма-коррекция регулирует яркость и контрастность изображения на основе характеристик выходного устройства, такого как монитор компьютера или мобильный экран. Благодаря поддержке этой функции изображения PNG48 могут обеспечивать более единообразный визуальный опыт, что имеет решающее значение для цифровых носителей, которые часто просматриваются на различных платформах.
Для создателей и разработчиков, заинтересованных в использовании PNG48, крайне важно понимание технических спецификаций и требований к программному обеспечению. Программное обеспечение для редактирования изображений, такое как Adobe Photoshop, GIMP и другие, реализовало поддержку изображений с высокой глубиной цвета, что позволяет редактировать файлы PNG48. Однако повышенная точность также требует от пользователей хорошего понимания методов управления цветом, чтобы обеспечить наилучший возможный результат. Кроме того, разработчики, работающие с веб-приложениями, должны реализовать запасные варианты для браузеров, которые не поддерживают PNG-файлы с высокой глубиной цвета, обеспечивая широкую доступность.
Инструменты оптимизации и конвертации также играют важную роль в практическом использовании файлов PNG48. Учитывая их размер, оптимизация этих файлов для конкретных случаев использования имеет важное значение. Доступны различные программные инструменты и библиотеки для дальнейшего сжатия файлов PNG48 без ущерба для их качества. Кроме того, инструменты конвертации позволяют при необходимости уменьшать масштаб файлов PNG48 до более широко совместимых форматов, обеспечивая гибкость в том, как эти высококачественные изображения используются и передаются.
Подводя итог, формат изображения PNG48 представляет собой значительный шаг вперед в технологии цифровых изображений, предлагая непревзойденную глубину цвета и визуальную точность. Хотя он имеет свои проблемы, включая большие размеры файлов и повышенные вычислительные требования, преимущества с точки зрения качества изображения неоспоримы. По мере развития технологий и повсеместного распространения поддержки более высоких глубин цвета, вероятно, мы увидим более широкое внедрение PNG48 и аналогичных форматов в профессиональных и высококачествен ных потребительских приложениях, что еще больше раздвинет границы цифровой обработки изображений.
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 преобра зуются 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.