Nhận dạng ký tự quang học (OCR) biến hình ảnh văn bản—bản quét, ảnh chụp từ điện thoại thông minh, PDF—thành các chuỗi máy có thể đọc được và, ngày càng nhiều, dữ liệu có cấu trúc. OCR hiện đại là một quy trình làm sạch hình ảnh, tìm văn bản, đọc nó và xuất siêu dữ liệu phong phú để các hệ thống hạ nguồn có thể tìm kiếm, lập chỉ mục hoặc trích xuất các trường. Hai tiêu chuẩn đầu ra được sử dụng rộng rãi là hOCR, một định dạng vi mô HTML cho văn bản và bố cục, và ALTO XML, một lược đồ hướng thư viện/lưu trữ; cả hai đều bảo toàn vị trí, thứ tự đọc và các tín hiệu bố cục khác và được hỗ trợ bởi các công cụ phổ biến như Tesseract.
Tiền xử lý. Chất lượng OCR bắt đầu bằng việc dọn dẹp hình ảnh: chuyển đổi thang độ xám, khử nhiễu, ngưỡng (nhị phân hóa), và chỉnh lệch. Các hướng dẫn OpenCV kinh điển bao gồm toàn cục, thích ứng và Otsu ngưỡng—những yếu tố chính cho các tài liệu có ánh sáng không đồng đều hoặc biểu đồ hai mode. Khi độ sáng thay đổi trong một trang (hãy nghĩ đến ảnh chụp bằng điện thoại), các phương pháp thích ứng thường hoạt động tốt hơn một ngưỡng toàn cục duy nhất; Otsu tự động chọn một ngưỡng bằng cách phân tích biểu đồ. Chỉnh sửa độ nghiêng cũng quan trọng không kém: chỉnh lệch dựa trên Hough (Biến đổi dòng Hough) kết hợp với nhị phân hóa Otsu là một công thức phổ biến và hiệu quả trong các quy trình tiền xử lý sản xuất.
Phát hiện và nhận dạng. OCR thường được chia thành phát hiện văn bản (văn bản ở đâu ?) và nhận dạng văn bản (nó nói gì?). Trong các cảnh tự nhiên và nhiều bản quét, các bộ phát hiện tích chập hoàn toàn như EAST dự đoán hiệu quả các tứ giác ở cấp độ từ hoặc dòng mà không cần các giai đoạn đề xuất nặng nề và được triển khai trong các bộ công cụ phổ biến (ví dụ: hướng dẫn phát hiện văn bản của OpenCV). Trên các trang phức tạp (báo, biểu mẫu, sách), việc phân đoạn các dòng/vùng và suy luận thứ tự đọc rất quan trọng:Kraken triển khai phân đoạn vùng/dòng truyền thống và phân đoạn đường cơ sở thần kinh, với sự hỗ trợ rõ ràng cho các tập lệnh và hướng khác nhau (LTR/RTL/dọc).
Mô hình nhận dạng. Công cụ mã nguồn mở cổ điển Tesseract (do Google mở nguồn, có nguồn gốc từ HP) đã phát triển từ một bộ phân loại ký tự thành một bộ nhận dạng chuỗi dựa trên LSTM và có thể phát hành các tệp PDF có thể tìm kiếm, đầu ra thân thiện với hOCR/ALTO, và nhiều hơn nữa từ CLI. Các bộ nhận dạng hiện đại dựa vào mô hình hóa chuỗi mà không cần các ký tự được phân đoạn trước. Phân loại thời gian kết nối (CTC) vẫn là nền tảng, học các sự sắp xếp giữa các chuỗi đặc trưng đầu vào và chuỗi nhãn đầu ra; nó được sử dụng rộng rãi trong các quy trình xử lý chữ viết tay và văn bản cảnh.
Trong vài năm qua, Transformers đã định hình lại OCR. TrOCR sử dụng một bộ mã hóa Vision Transformer cộng với một bộ giải mã Text Transformer, được đào tạo trên các kho ngữ liệu tổng hợp lớn sau đó được tinh chỉnh trên dữ liệu thực, với hiệu suất mạnh mẽ trên các tiêu chuẩn văn bản in, viết tay và cảnh (xem thêm tài liệu Hugging Face). Song song đó, một số hệ thống bỏ qua OCR để hiểu biết hạ nguồn: Donut (Document Understanding Transformer) là một bộ mã hóa-giải mã không có OCR, trực tiếp xuất ra các câu trả lời có cấu trúc (như JSON khóa-giá trị) từ tài liệu hình ảnh (repo, thẻ mô hình), tránh tích lũy lỗi khi một bước OCR riêng biệt cung cấp cho một hệ thống IE.
Nếu bạn muốn đọc văn bản có sẵn trên nhiều tập lệnh, EasyOCR cung cấp một API đơn giản với hơn 80 mô hình ngôn ngữ, trả về các hộp, văn bản và độ tin cậy—tiện dụng cho các nguyên mẫu và các tập lệnh không phải tiếng Latinh. Đối với các tài liệu lịch sử, Kraken tỏa sáng với phân đoạn đường cơ sở và thứ tự đọc nhận biết tập lệnh; để đào tạo cấp dòng linh hoạt, Calamari xây dựng trên dòng dõi Ocropy (Ocropy) với các bộ nhận dạng (đa)LSTM+CTC và một CLI để tinh chỉnh các mô hình tùy chỉnh.
Sự khái quát hóa phụ thuộc vào dữ liệu. Đối với chữ viết tay, Cơ sở dữ liệu chữ viết tay IAM cung cấp các câu tiếng Anh đa dạng về người viết để đào tạo và đánh giá; đó là một bộ tham chiếu lâu đời cho nhận dạng dòng và từ. Đối với văn bản cảnh, COCO-Text đã xếp lớp các chú thích mở rộng trên MS-COCO, với các nhãn cho văn bản in/viết tay, dễ đọc/khó đọc, tập lệnh và bản ghi đầy đủ (xem thêm trang dự án ban đầu). Lĩnh vực này cũng phụ thuộc nhiều vào việc đào tạo trước tổng hợp: SynthText in the Wild kết xuất văn bản thành các bức ảnh với hình học và ánh sáng thực tế, cung cấp khối lượng dữ liệu khổng lồ để đào tạo trước các bộ phát hiện và nhận dạng (tham khảo mã và dữ liệu).
Các cuộc thi dưới chiếc ô Đọc mạnh mẽ của ICDAR giữ cho việc đánh giá có cơ sở. Các nhiệm vụ gần đây nhấn mạnh việc phát hiện/đọc từ đầu đến cuối và bao gồm việc liên kết các từ thành các cụm từ, với mã chính thức báo cáo độ chính xác/độ thu hồi/F-score, giao nhau trên hợp nhất (IoU), và các số liệu khoảng cách chỉnh sửa cấp ký tự—phản ánh những gì các nhà thực hành nên theo dõi.
OCR hiếm khi kết thúc ở văn bản thuần túy. Các kho lưu trữ và thư viện số thích ALTO XML vì nó mã hóa bố cục vật lý (các khối/dòng/từ có tọa độ) cùng với nội dung, và nó kết hợp tốt với bao bì METS. hOCR định dạng vi mô, ngược lại, nhúng cùng một ý tưởng vào HTML/CSS bằng cách sử dụng các lớp như ocr_line và ocrx_word, giúp dễ dàng hiển thị, chỉnh sửa và chuyển đổi bằng các công cụ web. Tesseract phơi bày cả hai—ví dụ: tạo hOCR hoặc PDF có thể tìm kiếm trực tiếp từ CLI (hướng dẫn xuất PDF); Các trình bao bọc Python như pytesseract thêm sự tiện lợi. Các bộ chuyển đổi tồn tại để dịch giữa hOCR và ALTO khi các kho lưu trữ có các tiêu chuẩn nhập liệu cố định —xem danh sách được tuyển chọn này của công cụ định dạng tệp OCR.
Xu hướng mạnh mẽ nhất là sự hội tụ: phát hiện, nhận dạng, mô hình hóa ngôn ngữ và thậm chí cả giải mã cho tác vụ cụ thể đang hợp nhất thành các ngăn xếp Transformer thống nhất. Đào tạo trước trên các kho ngữ liệu tổng hợp lớn vẫn là một hệ số nhân. Các mô hình không có OCR sẽ cạnh tranh quyết liệt ở bất cứ đâu mục tiêu là các đầu ra có cấu trúc thay vì các bản ghi nguyên văn. Cũng mong đợi các triển khai kết hợp: một bộ phát hiện nhẹ cộng với một bộ nhận dạng kiểu TrOCR cho văn bản dạng dài, và một mô hình kiểu Donut cho các biểu mẫu và biên lai.
Tesseract (GitHub) · Tài liệu Tesseract · Thông số kỹ thuật hOCR · Nền tảng ALTO · Bộ phát hiện EAST · Phát hiện văn bản OpenCV · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · Chữ viết tay IAM · Công cụ định dạng tệp OCR · EasyOCR
Optical Character Recognition (OCR) là một công nghệ được sử dụng để chuyển đổi các loại tài liệu khác nhau, như tài liệu giấy đã quét, tệp PDF hoặc hình ảnh được chụp bằng máy ảnh số, thành dữ liệu có thể chỉnh sửa và tìm kiếm.
OCR hoạt động bằng cách quét hình ảnh hoặc tài liệu đầu vào, phân đoạn hình ảnh thành các ký tự riêng lẻ, và so sánh từng ký tự với cơ sở dữ liệu hình dạng ký tự bằng cách sử dụng nhận dạng mô hình hoặc nhận dạng đặc trưng.
OCR được sử dụng trong nhiều lĩnh vực và ứng dụng, bao gồm số hóa tài liệu in, kích hoạt các dịch vụ văn bản thành giọng nói, tự động hóa quá trình nhập dữ liệu, và hỗ trợ người dùng khiếm thị tương tác tốt hơn với văn bản.
Mặc dù đã có những tiến bộ vượt bậc trong công nghệ OCR, nhưng nó không phải lúc nào cũng hoàn hảo. Độ chính xác có thể thay đổi tùy thuộc vào chất lượng của tài liệu gốc và chi tiết của phần mềm OCR đang được sử dụng.
Mặc dù OCR chủ yếu được thiết kế cho văn bản in, một số hệ thống OCR tiên tiến cũng có thể nhận dạng được chữ viết tay rõ ràng, nhất quán. Tuy nhiên, nhận dạng chữ viết tay thường kém chính xác hơn do sự biến đổi lớn trong các kiểu viết của mỗi người.
Có, nhiều hệ thống phần mềm OCR có thể nhận dạng được nhiều ngôn ngữ. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng ngôn ngữ cụ thể đó được hỗ trợ bởi phần mềm bạn đang sử dụng.
OCR là viết tắt của Optical Character Recognition và được sử dụng để nhận dạng văn bản in, trong khi ICR, hoặc Intelligent Character Recognition, tiên tiến hơn và được sử dụng để nhận dạng văn bản viết tay.
OCR hoạt động tốt nhất với các phông chữ rõ ràng, dễ đọc và kích cỡ văn bản chuẩn. Mặc dù nó có thể hoạt động với các phông chữ và kích cỡ khác nhau, độ chính xác thường giảm khi đối phó với phông chữ không thông thường hoặc kích cỡ văn bản rất nhỏ.
OCR có thể gặp khó khăn với các tài liệu độ phân giải thấp, phông chữ phức tạp, văn bản in kém, chữ viết tay, và các tài liệu có nền gây ra sự can thiệp với văn bản. Ngoài ra, mặc dù nó có thể hoạt động với nhiều ngôn ngữ, nó có thể không bao phủ hoàn hảo mọi ngôn ngữ.
Có, OCR có thể quét văn bản màu và nền màu, mặc dù nó thường hiệu quả hơn với các sự kết hợp màu đối lập cao, như văn bản đen trên nền trắng. Độ chính xác có thể giảm khi màu văn bản và màu nền không có đủ độ tương phản.
Sáu định dạng hình ảnh, đứng như một giải pháp hiện đại và tiên tiến trong lĩnh vực hình ảnh kỹ thuật số, được thiết kế để đáp ứng nhu cầu ngày càng phức tạp của cả thiết kế đồ họa và nhiếp ảnh kỹ thuật số. Về cốt lõi, Sáu hoặc Mở rộng hình ảnh có thể mở rộng, nhấn mạnh hiệu quả, khả năng mở rộng và biểu diễn dữ liệu hình ảnh chất lượng cao. Định dạng sáng tạo này được thiết kế để hỗ trợ nhiều ứng dụng, từ thiết kế web và tiếp thị kỹ thuật số đến nhiếp ảnh chuyên nghiệp và thiết kế đồ họa, khiến nó trở thành một công cụ linh hoạt trong thời đại kỹ thuật số.
Một trong những tính năng nổi bật của định dạng Sáu là các kỹ thuật nén tiên tiến của nó. Sử dụng cả phương pháp nén không mất dữ liệu và có mất dữ liệu, Sáu cung cấp một cách tiếp cận linh hoạt để lưu trữ và truyền hình ảnh. Nén không mất dữ liệu cung cấp một tùy chọn cho các ứng dụng yêu cầu dữ liệu hình ảnh hoàn hảo từng pixel, chẳng hạn như lưu trữ kỹ thuật số hoặc hình ảnh y tế. Mặt khác, chế độ nén có mất dữ liệu cho phép giảm đáng kể kích thước tệp, điều này rất có giá trị đối với việc sử dụng web và phương tiện kỹ thuật số, nơi băng thông và giới hạn lưu trữ là những cân nhắc quan trọng.
Một khía cạnh quan trọng khác của định dạng Sáu là khả năng mở rộng của nó. Định dạng này được thiết kế để lưu trữ hiệu quả các hình ảnh ở nhiều độ phân giải trong một tệp duy nhất. Khả năng lưu trữ đa độ phân giải này có nghĩa là có thể truy cập nhanh chóng và dễ dàng vào hình ảnh ở độ phân giải phù hợp nhất cho nhiệm vụ trong tầm tay, cho dù đó là chỉnh sửa độ phân giải cao hay xem trước độ phân giải thấp. Tính năng này không chỉ cải thiện hiệu suất của quy trình làm việc kỹ thuật số mà còn nâng cao trải nghiệm người dùng trên nhiều thiết bị khác nhau, từ máy tính để bàn đến điện thoại thông minh.
Định dạng Sáu cũng tự hào có độ sâu màu và độ chính xác vượt trội, hỗ trợ gam màu rộng hơn và độ sâu bit cao hơn so với các định dạng hình ảnh truyền thống. Sự cải tiến này cho phép biểu diễn màu chính xác hơn, khiến định dạng này lý tưởng cho nhiếp ảnh kỹ thuật số có độ trung thực cao và các ứng dụng quan trọng về màu sắc như nghệ thuật kỹ thuật số và hậu kỳ phim. Bằng cách thích ứng với các biến thể màu sắc tinh tế hơn và các chuyển màu mượt mà hơn, định dạng Sáu cung cấp các công cụ cần thiết để tạo ra những hình ảnh sống động và đẹp mắt.
Quản lý siêu dữ liệu hình ảnh là một lĩnh vực khác mà định dạng Sáu vượt trội. Nó cung cấp hỗ trợ mở rộng cho siêu dữ liệu được nhúng, bao gồm thông tin bản quyền, cài đặt máy ảnh, dữ liệu vị trí địa lý, v.v. Khung siêu dữ liệu toàn diện này cho phép lập danh mục và tìm kiếm hình ảnh hiệu quả, tạo điều kiện quản lý và truy xuất tài sản kỹ thuật số dễ dàng. Hơn nữa, siêu dữ liệu được cấu trúc theo cách linh hoạt và có thể mở rộng, cho phép thêm các thẻ tùy chỉnh để đáp ứng các nhu cầu cụ thể của các ngành khác nhau.
Về khả năng tương thích và khả năng tương tác, định dạng Sáu được thiết kế với cách tiếp cận hướng tới tương lai. Nó có khả năng tương thích ngược với các định dạng hình ảnh hiện có, cho phép người dùng chuyển đổi thư viện hình ảnh trước đó của họ sang Sáu mà không làm mất dữ liệu quan trọng. Hơn nữa, định dạng này được hỗ tr ợ bởi ngày càng nhiều ứng dụng phần mềm, bao gồm trình chỉnh sửa hình ảnh, hệ thống quản lý tài sản kỹ thuật số và trình duyệt web, đảm bảo tích hợp liền mạch vào các quy trình làm việc kỹ thuật số hiện có.
Bảo mật và bảo vệ bản quyền là tối quan trọng trong thời đại kỹ thuật số và định dạng Sáu giải quyết những mối quan tâm này bằng các tính năng tích hợp. Khả năng đánh dấu và mã hóa hình ảnh kỹ thuật số cung cấp cho người tạo nội dung và chủ sở hữu phương tiện để bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ của họ. Mức độ bảo mật này đảm bảo rằng hình ảnh có thể được chia sẻ và phân phối với rủi ro sử dụng trái phép hoặc vi phạm bản quyền thấp hơn, mang lại sự an tâm cho những người tạo nội dung trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Một trong những khía cạnh sáng tạo nhất của định dạng Sáu là hỗ trợ nội dung thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR). Định dạng này cho phép nhúng dữ liệu 3D và âm thanh không gian trong tệp hình ảnh, mở đường cho trải nghiệm nhập vai trực tiếp từ trình xem hình ảnh tiêu chuẩn. Khả năng này mở ra những khả năng mới cho quảng cáo tương tác, giáo dục, trò chơi và phương tiện truyền thông xã hội, nơi nội dung hình ảnh hấp dẫn là chìa khóa để thu hút và duy trì sự chú ý của khán giả.
Sự phát triển của định dạng Sáu liên quan đến sự hợp tác giữa các chuyên gia trong ngành, các nhà nghiên cứu và các nhà công nghệ. Nỗ lực chung này đảm bảo rằng định dạng này được xây dựng trên các nguyên tắc khoa học vững chắc và công nghệ tiên tiến, giải quyết những điểm yếu của các định dạng hiện có đ ồng thời đặt ra các tiêu chuẩn mới về chất lượng và hiệu suất hình ảnh. Các bản cập nhật và cải tiến liên tục là một phần trong lộ trình của định dạng Sáu, thể hiện cam kết đổi mới và giải quyết các nhu cầu đang thay đổi của phương tiện kỹ thuật số.
Trong thực tế, việc áp dụng định dạng Sáu đòi hỏi phải xem xét cả các yếu tố kỹ thuật và vận hành. Về mặt kỹ thuật, các tổ chức có thể cần cập nhật hoặc nâng cấp phần cứng và phần mềm của họ để hỗ trợ các tính năng tiên tiến của định dạng Sáu. Về mặt vận hành, đào tạo và điều chỉnh quy trình làm việc sẽ là cần thiết để tối đa hóa lợi ích của định dạng. Tuy nhiên, những cải tiến tiềm năng về chất lượng hình ảnh, hiệu quả và trải nghiệm người dùng biện minh cho những khoản đầu tư này, khiến định dạng Sáu trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các tổ chức có tư duy tiến bộ.
Yếu tố quan trọng đối với sự thành công của định dạng Sáu là cộng đồng và hệ sinh thái xung quanh nó. Các nhà phát triển, người sáng tạo và người dùng được khuyến khích tham gia vào quá trình phát triển liên tục của định dạng. Cách tiếp cận toàn diện này thúc đẩy một cộng đồng sôi động đóng góp vào việc nâng cao định dạng, đảm bảo rằng định dạng này vẫn phù hợp và hiệu quả cho nhiều ứng dụng. Hơn nữa, sự sẵn có của các thư viện và công cụ nguồn mở để làm việc với định dạng Sáu làm giảm rào cản gia nhập, giúp nhiều đối tượng tiếp cận hơn.
Khi công nghệ hình ảnh kỹ thuật số tiếp tục phát triển, định dạng hình ảnh Sáu nổi bật như một bước tiến đáng kể. Thiết kế toàn diện của nó giải quyết các nhu cầu hiện tại và tương lai của việc quản lý nội dung kỹ thuật số, từ việc tối ưu hóa lưu trữ và băng thông đến nâng cao sự tương tác của người dùng thông qua hình ảnh chất lượng cao và trải nghiệm nhập vai. Trong một bối cảnh kỹ thuật số đòi hỏi cả hiệu quả và sự xuất sắc, định dạng Sáu đại diện cho một bước phát triển quan trọng có thể định nghĩa lại cách chúng ta chụp, chia sẻ và trải nghiệm nội dung trực quan.
Tóm lại, định dạng hình ảnh Sáu kết hợp công nghệ tiên tiến với thiết kế lấy người dùng làm trung tâm để cung cấp một giải pháp toàn diện cho thời đại kỹ thuật số. Sự nhấn mạnh vào chất lượng, khả năng mở rộng, khả năng tương thích và bảo mật của nó định vị nó như một công cụ dẫn đầu trong thế hệ định dạng hình ảnh tiếp theo. Khi các ngành công nghiệp tiếp tục vật lộn với những thách thức trong việc quản lý và phân phối hình ảnh kỹ thuật số trong một thế giới ngày càng kết nối, những đóng góp của định dạng Sáu vào hiệu quả, độ trung thực và khả năng tương tác không thể bị đánh giá thấp. Với sự phát triển liên tục và hỗ trợ của cộng đồng, định dạng Sáu được định hướng để trở thành một công cụ thiết yếu trong hộp công cụ của các chuyên gia và người đam mê phương tiện kỹ thuật số.
Bộ chuyển đổi này chạy hoàn toàn trong trình duyệt của bạn. Khi bạn chọn một tệp, nó sẽ được đọc vào bộ nhớ và chuyển đổi sang định dạng đã chọn. Sau đó, bạn có thể tải xuống tệp đã chuyển đổi.
Việc chuyển đổi bắt đầu ngay lập tức và hầu hết các tệp được chuyển đổi trong vòng chưa đầy một giây. Các tệp lớn hơn có thể mất nhiều thời gian hơn.
Các tệp của bạn không bao giờ được tải lên máy chủ của chúng tôi. Chúng được chuyển đổi trong trình duyệt của bạn và sau đó tệp đã chuyển đổi sẽ được tải xuống. Chúng tôi không bao giờ thấy các tệp của bạn.
Chúng tôi hỗ trợ chuyển đổi giữa tất cả các định dạng hình ảnh, bao gồm JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF, v.v.
Bộ chuyển đổi này hoàn toàn miễn phí và sẽ luôn miễn phí. Bởi vì nó chạy trong trình duyệt của bạn, chúng tôi không phải trả tiền cho máy chủ, vì vậy chúng tôi không cần tính phí bạn.
Đúng! Bạn có thể chuyển đổi bao nhiêu tệp tùy thích cùng một lúc. Chỉ cần chọn nhiều tệp khi bạn thêm chúng.