光学字符识别（OCR）将文本图像（扫描件、智能手机照片、PDF）转换为机器可读的字符串，并越来越多地转换为 结构化数据。现代 OCR 是一个清理图像、查找文本、读取文本并导出丰富元数据的管道， 以便下游系统可以搜索、索引或提取字段。两个广泛使用的输出标准是 hOCR，一种用于文本和布局的 HTML 微格式，以及 ALTO XML，一种面向图书馆/档案馆的模式；两者都保留位置、阅读顺序和其他布局提示，并受 流行引擎（如 Tesseract）支持。
预处理。 OCR 质量始于图像清理：灰度转换、去噪、 阈值处理（二值化）和偏斜校正。经典的 OpenCV 教程涵盖了全局、 自适应 和 Otsu 阈值处理——适用于光照不均匀或双峰直方图的文档。当页面内的光照发生变化时 （例如手机快照），自适应方法通常优于单个全局阈值；Otsu 通过分析直方图自动选择阈值。倾斜校正同样重要：基于霍夫变换的 偏斜校正（霍夫线变换）与 Otsu 二值化相结合，是生产预处理管道中常用且有效的方案。
检测与识别。 OCR 通常分为文本检测（文本在 哪里？）和文本识别（它说了什么？）。在自然场景和许多扫描中，全卷积 检测器（如 EAST ）可以有效地预测单词或行级四边形，而无需繁重的提议阶段，并且已在 常见工具包（例如 OpenCV 的文本检测教程）中实现。在复杂的页面（报纸、表格、书籍）上，行/区域的分割和阅读顺序推断很重要：Kraken 实现了传统的区域/行分割和神经基线分割，并明确支持 不同的脚本和方向（LTR/RTL/垂直）。
识别模型。 经典的开源主力 Tesseract （由 Google 开源，源于 HP）从字符分类器演变为基于 LSTM 的序列 识别器，可以从 CLI 发出可搜索的 PDF、 hOCR/ALTO 友好输出等。现代识别器依赖于序列建模，而无需预先分割字符。 连接主义时间分类 (CTC) 仍然是基础，它学习输入特征序列和输出标签字符串之间的对齐；它广泛 用于手写和场景文本管道。
在过去几年中，Transformer 重塑了 OCR。 TrOCR 使用视觉 Transformer 编码器和文本 Transformer 解码器，在大型合成语料库上进行训练，然后 在真实数据上进行微调，在印刷、手写和场景文本基准测试中表现出色（另请参阅 Hugging Face 文档）。与此同时，一些系统绕过 OCR 进行下游理解： Donut（文档理解 Transformer） 是一种无 OCR 的编码器-解码器，可直接从文档 图像输出结构化答案（如键值 JSON）（仓库， 模型卡），避免了在单独的 OCR 步骤为 IE 系统提供数据时出现错误累积。
如果您想要跨多种脚本的“开箱即用”文本阅读， EasyOCR 提供了一个包含 80 多种语言模型的简单 API，可返回框、文本和置信度——方便用于原型和 非拉丁脚本。对于历史文献， Kraken 以基线分割和脚本感知阅读顺序而著称；对于灵活的行级训练， Calamari 建立 在 Ocropy 的基础上（Ocropy），带有（多）LSTM+CTC 识别器和用于微调自定义模型的 CLI。
泛化取决于数据。对于手写， IAM 手写数据库 为训练和评估提供了不同作者的英语句子；它是 行和单词识别的长期参考集。对于场景文本， COCO-Text 在 MS-COCO 上分层了广泛的注释，带有印刷/手写、清晰/不清晰、脚本和 完整转录的标签（另请参阅原始 项目页面）。该领域还严重依赖合成预训练： 野外合成文本 将文本渲染到具有逼真几何和光照的照片中，为预训练 检测器和识别器提供大量数据（参考 代码和数据）。
ICDAR 的鲁棒阅读 下的竞赛使评估保持接地气。最近的任务强调端到端检测/阅读，并包括将单词 链接成短语，官方代码报告 精确率/召回率/F-score、交并比 (IoU) 和字符级编辑距离度量——反映了从业者应该跟踪的内容。
OCR 很少以纯文本结尾。档案馆和数字图书馆更喜欢 ALTO XML ，因为它 除了内容之外还编码了物理布局（带坐标的块/行/字），并且它与 METS 打包配合得很好。 hOCR 微格式则相反，它使用 ocr_line 和 ocrx_word 等类将相同的思想嵌入到 HTML/CSS 中，从而可以轻松地使用 Web 工具进行显示、编辑和转换。Tesseract 两者都支持——例如， 直接从 CLI 生成 hOCR 或可搜索的 PDF（PDF 输出指南）；像 pytesseract 这样的 Python 包装器增加了便利性。当存储库具有固定的接收 标准时，存在用于在 hOCR 和 ALTO 之间进行转换的转换器——请参阅此精选列表 OCR 文件格式工具。
最强劲的趋势是融合：检测、识别、语言建模，甚至特定于任务的解码 正在合并到统一的 Transformer 堆栈中。在 大型合成语料库 上进行预训练仍然是一个力量倍增器。无 OCR 模型将在目标是结构化输出 而不是逐字记录的任何地方积极竞争。也期待混合部署：一个轻量级检测器加上一个 TrOCR 风格的 识别器用于长格式文本，以及一个 Donut 风格的模型用于表格和收据。
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光学字符识别(OCR)是一种技术，用于将不同类型的文档，如扫描的纸质文档、PDF文件或由数字相机拍摄的图像，转换为可编辑和可搜索的数据。
OCR通过扫描输入的图像或文档，将图像分割成单个字符，然后将每个字符与使用模式识别或特征识别的字符形状数据库进行比较。
OCR用于各种行业和应用中，包括数字化打印文档、启用文字到语音服务、自动化数据录入过程、以及帮助视障用户更好地与文本交互。
尽管OCR技术 已取得了巨大的进步，但它并不是绝对可靠的。根据原始文档的质量和所使用的OCR软件的具体情况，其准确性可能会有所不同。
虽然OCR主要用于识别打印的文本，但一些先进的OCR系统也能识别清晰、一致的手写字。然而，由于个人写作风格的巨大差异，手写字体识别通常准确率较低。
是的，许多OCR软件系统可以识别多种语言。然而，需要确保你正在使用的软件支持特定的语言。
OCR是Optical Character Recognition的缩写，用于识别打印的文本，而ICR，或称Intelligent Character Recognition，更先进，用于识别手写的文本。
OCR最适合处理清晰、易于阅读的字体和标准的文字大小。虽然它可以处理各种字体和大小，但是当处理不常见的字体或非常小的文字大小时，准确性可能会下降。
OCR可能会出现问题，如处理低分辨率的文档，复杂的字体，打印质量差的文本，手写文本，以及含有干扰文本的背景的文档。另外，尽管它可以处理多种语言，但可能并不能完美地覆盖所有语言。
是的，OCR可以扫描彩色的文本和背景，虽然它通常对高对比度的颜色组合更有效，比如黑色的文本和白色的背景。当文本和背景颜色对比度不足时，其准确性可能会降低。
PGX 图像格式作为 JPEG 2000 标准（特别是第 2 部分）的一个专门分支，在数字成像领域扮演着小众但至关重要的角色。与更广泛认可的 JPEG 2000 不同，后者以其复杂的压缩算法和多功能的文件结构满足广泛的数字成像需求，PGX 提供了一种简化的方式。此格式旨在处理单分量、未压缩的图像数据。其简单性和直接性使其成为在图像质量至上的应用中不可或缺的工具，例如数字归档、医学成像和科学研究。
PGX 文件的结构看似简单，由直接表示图像像素值的简单二进制格式组成。然而，这种简单性掩盖了该格式准确保留高位深度图像保真度的强大功能。PGX 文件支持从标准 8 位一直到 16 位及以上的各种位深度，从而可以精确表示图像的动态范围，而不会出现有损压缩伪影，这些伪影可能会破坏其他格式中原始数据的完整性。
PGX 格式的一个显着方面是它没有头文件、元数据或任何形式的压缩。这种精简结构意味着 PGX 文件仅包含图像的像素数据，并以线性序列存储。虽然这种方法有助于该格式的高水平数据完整性，但也意味着必须外部管理有关图像的其他信息，例如其尺寸、色彩空间或位深度。此要求可能会给文件管理带来复杂性，并需要小心处理以确保正确解释和显示图像数据。
尽管存在这些挑战，但对于某些应用程序而言，使用 PGX 格式的好处不容忽视。首先，没有压缩确保图像数据以其最原始的形式保存，使其成为归档目的的理想选择，在归档目的中，数字图像的寿命和真实性至关重要。此外，该格式对高位深度的支持在医学成像等领域特别有用，在医学成像中，图像数据中的细微差别对于诊断目的至关重要。在这种情况下，PGX 格式的保真度和精度远远超过了其缺乏灵活性。
创建和处理 PGX 图像的过程需要能够处理该格式独特特征的专门软件。虽然主流照片编辑工具可能本质上不支持 PGX 文件，但已经开发了许多专门的应用程序和库来满足依赖此格式的行业的需要。这些工具提供了在 PGX 和其他格式之间转换图像的功能，以及在保持其高位深度和未压缩特性的同时查看和编辑 PGX 图像的功能。
与 PGX 格式相关的关键挑战之一在于文件大小。鉴于 PGX 图像在没有压缩的情况下存储，因此文件大小可能会变得非常大，尤其是在处理高分辨率图像或位深度较大的图像时。此特性可能会在存储和传输方面带来挑战，要求用户能够访问充足的存储容量和潜在的高带宽连接以传输文件。
尽管有其专门的用例，但 PGX 格式在 JPEG 2000 生态系统中扮演着至关重要的角色。它的存在突出了 JPEG 2000 标准的多功能性及其满足广泛成像需求的能力。通过提供优先考虑数据完整性的格式选项，JPEG 2000 确保需要无损图像质量的用户可以使用合适的工具。提供灵活的解决方案以满足不同的成像要求的理念反映了 JPEG 2000 标准提供全面成像解决方案的总体目标。
在专业环境中实施 PGX 强调了其在精度和数据完整性不可协商的应用程序中的重要性。数字归档等行业（其中历史文件和艺术品以数字形式保存）依赖 PGX 来保留扫描图像的最高质量。同样，在科学研究中，该格式因其在视觉上表示实验数据时毫不妥协的准确性而受到青睐。如此广泛的应用凸显了 PGX 格式在需要最高水平图像保真度的领域中的关键作用。
展望未来，PGX 格式在快速发展的数字技术面前的相关性可能会引发疑问。一方面，压缩算法和存储技术的发展可能会减少对像 PGX 这样的未压缩单分量格式的需求。另一方面，在专业和科学背景下对高保真图像的需求不断增长，这表明该格式将继续对特定应用具有价值。这些因素之间的平衡可能会决定 PGX 的未来发展轨迹及其在更广泛的数字成像领域中的作用。
在数字图像保存的背景下，PGX 格式提供了明显的优势。其简单、未压缩的特性使其成为存档图像的理想选择，这些图像旨在经受时间的考验。与使用有损压缩的格式不同，PGX 文件可以打开、查看和重新保存，而不会随着时间的推移而积累降级，从而为后代保留原始图像数据的完整性。此特性在博物馆归档和历史文献等领域特别有价值，在这些领域中，图像的真实再现至关重要。
除了在归档和专业应用中的用途之外，PGX 格式还对数字版权管理 (DRM) 和版权保护产生影响。该格式的简单性和对图像属性进行外部管理的要求可能会使将 DRM 信息直接嵌入文件变得更具挑战性。然而，此限制也可以作为一项优势，因为它鼓励使用外部、更安全的方法进行版权保护。这种二元性突出了 PGX 格式结构对版权和数据管理实践的细微影响。
尽管该格式有许多优点，但 PGX 在一个日益由人工智能 (AI) 和机器学习驱动的世界中的未来提出了引人注目的问题。人工智能应用程序通常依赖于大型图像数据集，而对未压缩的高保真图像的需求可能会在数据存储和处理能力方面带来挑战。然而，PGX 图像的独特质量也可能使它们成为需要最高水平细节和准确性的 AI 系统的宝贵训练数据，从而在尖端技术应用中保留该格式的相关性。
PGX 的采用及其与软件和数字工作流程的集成表明了以牺牲文件大小和某些便利性为代价来维护图像质量的承诺。在图像数据的精度是主要关注点的环境中，这种权衡是可以接受的，甚至是有必要的。优先考虑准确性而不是效率的专业环境，例如医学成像和高端数码摄影，受益于 PGX 图像未经修改的原始质量，展示了该格式在质量不容妥协的领域中不可或缺的作用。
总之，PGX 图像格式在数字成像生态系统中占据着独特的利基市场。其以最纯粹的形式存储图像数据的简单、不复杂的方法迎合了图像完整性和质量至关重要的专门应用。虽然该格式在文件大小和对图像元数据进行外部管理的需求方面可能带来挑战，但其在保留图像保真度方面的优势使其成为从数字归档和医学成像到科学研究等领域的宝贵资产。随着数字成像技术不断发展，PGX 格式证明了对未经篡改的高保真图像数据的持续需求。
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