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 PSB (Photoshop Big) — это формат файлов, используемый специально в Adobe Photoshop для изображений, превышающих ограничения по размеру стандартного формата PSD (Photoshop Document). Хотя формат PSD широко признан и используется за его способность сохранять сложные детали цифровых изображений, такие как слои, текст, маски и цветовые профили, его ограничение заключается в ограничении размера. Файлы PSD имеют максимальную высоту и ширину 30 000 пикселей и ограничение размера файла в 2 ГБ, что в области высококачественной фотографии, цифровой живописи и детального графического дизайна иногда может быть ограничивающим. Формат PSB был введен для удовлетворения потребности в более крупных файлах изображений, поддерживая размеры до 300 000 пикселей в любом направлении и с размером файла, который может превышать 4 эксабайта, что обеспечивает значительный скачок в емкости.
Чтобы понять важность и полезность формата PSB, необходимо углубиться в технические особенности, которые отличают его от его предшественника, формата PSD. Одно из основных различий заключается в структуре файла, особенно в том, как хранятся и управляются данные изображения. PSB использует аналогичную систему композиции на основе слоев, позволяя пользователям манипулировать отдельными компонентами изображения, не изменяя базовые пиксели других слоев. Однако для управления значительно большими размерами файлов и увеличенными объемами данных PSB использует модифицированную версию структуры файла PSD, реализуя более эффективные методы сжатия данных и оптимизированные алгоритмы хранения, предназначенные для эффективной обработки большого объема информации.
Еще одним техническим аспектом формата PSB является его совместимость и взаимодействие в экосистеме Adobe и за ее пределами. Хотя файлы PSB изначально предназначены для использования в Photoshop, их можно совместно использовать и открывать в других приложениях Adobe, таких как Adobe Illustrator и Adobe InDesign, хотя и с некоторыми ограничениями, основанными на возможностях конкретного приложения для обработки изображений с высоким разрешением. Взаимодействие также распространяется на стороннее программное обеспечение, при этом многие популярные инструменты для графического дизайна и редактирования фотографий предлагают различную степень поддержки файлов PSB. Это гарантирует, что пользователи не ограничиваются одной программной средой и могут интегрировать файлы PSB в более широкие творческие рабочие процессы.
Целостность файлов и сохранение качества данных имеют первостепенное значение в цифровых изображениях, особенно когда речь идет о файлах с высоким разрешением, предназначенных для профессионального использования. Формат PSB разработан с надежными механизмами, гарантирующими, что такие детали, как слои, цветовые профили и метаданные, точно сохраняются при сохранении, закрытии, повторном открытии или совместном использовании файлов. Это достигается за счет тщательных процессов проверки данных и алгоритмов проверки ошибок, которые выполняются во время операций с файлами, защищая от повреждения данных и потери точности изображения. Такие функции имеют решающее значение для профессионалов, которым требуется высочайший уровень точности в своей работе.
При обсуждении последствий формата PSB для эффективности рабочего процесса необходимо учитывать соображения производительности, связанные с обработкой больших файлов. Увеличенный размер файла может создавать проблемы с точки зрения требований к хранению и производительности системы. Такие операционные задачи, как открытие, сохранение или редактирование файлов PSB, требуют значительных вычислительных ресурсов, включая оперативную память и мощность процессора. Следовательно, оптимизация аппаратных характеристик и настройка параметров программного обеспечения для повышения производительности являются важными шагами для профессионалов, стремящихся беспрепятственно интегрировать файлы PSB в свой рабочий процесс.
Появление формата PSB также отражает более широкую тенденцию в отрасли к созданию и потреблению мультимедиа сверхвысокого разрешения. По мере того как качество, детализация и размерность визуальных медиа продолжают расти, такие форматы, как PSB, гарантируют, что возможности программного обеспечения соответствуют требованиям профессионалов в области фотографии, графического дизайна, цифрового искусства и смежных областях. Эта тенденция подчеркивает важность разработки эффективных решений для обработки и хранения данных, которые могут вместить растущие размеры файлов без ущерба для скорости или качества доступа.
Проблемы безопасности и конфиденциальности присущи обработке цифровых файлов, особенно тех, которые содержат конфиденциальную информацию или собственный творческий контент. Формат PSB включает в себя несколько функций безопасности для решения этих проблем, включая параметры шифрования файлов, контроля доступа и цифрового водяного знака. Эти меры добавляют уровни защиты от несанкционированного доступа, копирования или изменения файлов, обеспечивая пользователям спокойствие за сохранность своей работы.
Еще одним важным аспектом формата PSB является его поддержка расширенных функций и возможностей обработки изображений. К ним относятся поддержка изображений с высоким динамическим диапазоном (HDR), обширные карты глубины и комплексные системы управления цветом, которые имеют решающее значение для достижения точной цветопередачи на разных устройствах. Кроме того, формат PSB может хранить подробные 3D-модели и текстуры, что делает его незаменимым инструментом для профессионалов, работающих в области 3D-дизайна и анимации. Этот широкий спектр поддерживаемых функций делает формат PSB не только решением для больших изображений, но и универсальным инструментом для различных сложных и детализированных проектов.
Несмотря на многочисленные преимущества, формат PSB создает некоторые проблемы, особенно в отношении управления файлами и совместной работы. Огромные размеры файлов могут затруднить обмен файлами PSB, требуя использования специализированных служб передачи файлов или облачных решений для хранения, которые могут вместить такие большие объемы данных. Кроме того, у сотрудников должны быть совместимые версии программного обеспечения и достаточные аппаратные возможности для просмотра или редактирования файлов PSB, что иногда может снизить эффективность совместных процессов.
Заглядывая в будущее, непрерывная эволюция формата PSB, вероятно, будет определяться достижениями в области технологий и меняющимися потребностями пользователей. Ожидания включают улучшенные алгоритмы сжатия для более эффективных размеров файлов, улучшения взаимодействия с более широким спектром программного обеспечения и платформ, а также инновационные функции, которые еще больше расширяют возможности формата в области высококачественных изображений и не только. В рамках своей дорожной карты развития Adobe и другие заинтересованные стороны в индустрии программного обеспечения для творчества стремятся к тому, чтобы формат PSB оставался на переднем крае технологии цифровой обработки изображений.
В заключение, формат PSB представляет собой значительный прогресс в области цифровой обработки изображений, предлагая решения, которые отвечают требованиям современных проектов с высоким разрешением. Его разработка отражает как технический прогресс в обработке изображений, так и меняющиеся потребности профессионалов, которым требуется высочайшее качество, универсальность и эффективность от своих цифровых инструментов. Хотя существуют проблемы, особенно в области управления размером файлов и совместной работы, постоянные инновации в области технологий и разработки программного обеспечения готовы решить эти проблемы. В своем нынешнем виде формат PSB является важным активом для всех, кто работает с крупномасштабными цифровыми изображениями, предоставляя надежную основу, которая поддерживает творческие и технические требования современного ландшафта визуальных медиа.
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.