光學字元辨識（OCR）將文字影像—掃描、智慧型手機相片、PDF—轉換為機器可讀的字串，並且越來越多地轉換為 結構化資料。現代 OCR 是一個清理影像、尋找文字、讀取它並匯出豐富元數據的流程， 以便下游系統可以搜尋、索引或擷取欄位。兩個廣泛使用的輸出標準是 hOCR，一種用於文字和版面的 HTML 微格式，以及 ALTO XML，一種以圖書館/檔案館為導向的綱要；兩者都保留位置、閱讀順序和其他版面提示，並受到 像 Tesseract這樣的熱門引擎支援。
預處理。 OCR 品質始於影像清理：灰階轉換、去噪、 二值化（二值化）和歪斜校正。標準的 OpenCV 教學涵蓋了全域、 自適應 和 Otsu 二值化—適用於光線不均或雙 峰直方圖的文件的必備步驟。當頁面內的光線變化時 （想想手機快照），自適應方法通常優於單一全域閾值；Otsu 會透過分析直方圖自動選擇一個閾值。傾斜校正同樣重要：基於霍夫變換的 歪斜校正（霍夫線變換）與 Otsu 二值化結合，是生產預處理流程中常見且有效的方案。
偵測與辨識。 OCR 通常分為文字偵測（文字在哪裡 ？）和文字辨識（它說什麼？）。在自然場景和許多掃描中，完全卷積 偵測器，如 EAST ，可以有效地預測字或行級的四邊形，而無需繁重的提案階段，並且已在 常見的工具套件中實現（例如， OpenCV 的文字偵測教學）。在複雜的頁面（報紙、表格、書籍）上，行/區域的分割和閱讀順序推斷很重要：Kraken 實現了傳統的區域/行分割和神經基準線分割，並明確支援 不同的腳本和方向（LTR/RTL/垂直）。
辨識模型。 經典的開源主力 Tesseract （由 Google 開源，源於 HP）從字元分類器演變為基於 LSTM 的序列 辨識器，可以從 CLI 發出可搜尋的 PDF、 hOCR/ALTO 相容輸出等。現代辨識器依賴於序列模型，而無需預先分割的字元。 連接主義時間分類 (CTC) 仍然是基礎，它學習輸入特徵序列和輸出標籤字串之間的對齊；它廣泛 用於手寫和場景文字流程。
在過去幾年中，Transformer 重塑了 OCR。 TrOCR 使用視覺 Transformer 編碼器和文字 Transformer 解碼器，在大型合成語料庫上進行訓練，然後 在真實資料上進行微調，在印刷、手寫和場景文字基準測試中表現出色（另請參閱 Hugging Face 文件）。與此同時，一些系統繞過 OCR 進行下游理解： Donut（文件理解 Transformer） 是一種無 OCR 的編碼器-解碼器，可直接從文件 影像輸出結構化答案（如鍵值 JSON）（儲存庫， 模型卡），避免了在單獨的 OCR 步驟為 IE 系統提供資料時出現錯誤累積。
如果您想要跨多種腳本的「開箱即用」文字閱讀， EasyOCR 提供了一個包含 80 多種語言模型的簡單 API，可傳回框、文字和可信度—方便用於原型和 非拉丁腳本。對於歷史文獻， Kraken 以基準線分割和腳本感知閱讀順序而著稱；對於靈活的行級訓練， Calamari 建立在 Ocropy 的基礎上（Ocropy），帶有（多）LSTM+CTC 辨識器和用於微調自訂模型的 CLI。
泛化取決於資料。對於手寫， IAM 手寫資料庫 為訓練和評估提供了不同作者的英文句子；它是 行和字辨識的長期參考集。對於場景文字， COCO-Text 在 MS-COCO 上分層了廣泛的註釋，帶有印刷/手寫、清晰/不清晰、腳本和 完整轉錄的標籤（另請參閱原始 專案頁面）。該領域也嚴重依賴合成預訓練： 野外合成文字 將文字渲染到具有逼真幾何和光線的相片中，為預訓練 偵測器和辨識器提供大量資料（參考 程式碼和資料）。
ICDAR 的穩健閱讀 下的競賽使評估保持務實。最近的任務強調端對端偵測/閱讀，並包括將字 連結成片語，官方程式碼報告 精確率/召回率/F-score、交並比 (IoU) 和字元級編輯距離度量—反映了從業人員應該追蹤的內容。
OCR 很少以純文字結尾。檔案館和數位圖書館更喜歡 ALTO XML ，因為它除了內容之外還編碼了實體版面（帶座標的區塊/行/字），並且它與 METS 打包配合得很好。 hOCR 微格式則相反，它使用 ocr_line 和 ocrx_word 等類別將相同的思想嵌入到 HTML/CSS 中，從而可以輕鬆地使用 Web 工具進行顯示、編輯和轉換。Tesseract 兩者都支援—例如， 直接從 CLI 產生 hOCR 或可搜尋的 PDF（PDF 輸出指南）；像 pytesseract 這樣的 Python 包裝函式增加了便利性。當儲存庫具有固定的接收 標準時，存在用於在 hOCR 和 ALTO 之間進行轉換的轉換器—請參閱此精選清單 OCR 檔案格式工具。
最強勁的趨勢是融合：偵測、辨識、語言模型，甚至特定於任務的解碼 正在合併到統一的 Transformer 堆疊中。在 大型合成語料庫 上進行預訓練仍然是一個力量倍增器。無 OCR 模型將在目標是結構化輸出 而不是逐字記錄的任何地方積極競爭。也期待混合部署：一個輕量級偵測器加上一個 TrOCR 風格的 辨識器用於長格式文字，以及一個 Donut 風格的模型用於表格和收據。
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光學字符識別（OCR）是一種技術，用於將不同類型的文檔，如掃描的紙質文檔、PDF文件或由數字相機拍攝的圖像，轉換為可以編輯和可搜索的數據。
OCR通過掃描輸入的圖像或文檔，將圖像分割成單個字符，然後將每個字符與使用模式識別或特徵識別的字符形狀數據庫進行比較。
OCR用於各種行業和應用，包括數字化打印文件、啟用文字轉語音服務、自動化數據錄入過程，以及幫助視障用戶更好地與文字互動。
儘管OCR技術已取得了巨大的進步，但它並不是絕對可靠的。準確性可能會因原始文檔的質量和使用的OCR軟件的具體情況而異。
儘管OCR主要用於識別印刷文字，但一些先進的OCR系統也能識別清晰、一致的手寫。然而，通常由於個人寫作風格的多樣性，手寫識別的準確度較低。
是的，許多OCR軟件可以識別多種語言。但是，需要確保你使用的軟件支持特定的語言。
OCR是光學字符識別的縮寫，用於識別印刷的文字，而ICR，或稱為智能字符識別，則較為先進，用於識別手寫的文字。
OCR在處理清晰易讀的字體和標準文字大小上效果最佳。雖然它能識別各種字體和大小，但在處理不常見的字體或極小的文字大小時，其準確性可能會降低。
OCR在處理低分辨率的文件、複雜的字體、打印質量差的文字、手寫，以及字和背景迎合度不足的文件時可能出問題。另外，儘管它可以識別多種語言，但可能無法完美覆蓋所有語言。
是的，OCR可以掃瞄彩色文字和背景，雖然它對高對比度的顏色組合，如黑色文字和白色背景效果更好。如果文字和背景的顏色對 比度不足，其準確性可能會降低。
電子便攜式文件格式(EPDF)是數位文件格式領域的一次現代化進化,提供了兼顧通用性、穩定性和跨設備跨平台相容性的獨特融合。它的推出標誌著從傳統靜態文件格式向前跨越了一大步,通過集成互動媒體、高品質影像格式和加密等先進功能,重新定義了數位時代文件的創建、共享和查看方式。EPDF 格式旨在facilitated 不僅查看,還支持與內容的交互,使其非常適合於學術出版物、商業簡報、互動電子書和數位小冊子等廣泛應用。
EPDF 格式的核心是一種支持文字、影像以外各種內容類型的複雜結構。這包括矢量圖形、3D 模型,甚至嵌入式視頻,在單一文件中提供了豐富的多媒體體驗。這種通用性基於採用了先進的編碼和嵌入技術,確保文件大小可控而不影響嵌入媒體的品質。這對維持文件在不同處理能力和螢幕尺寸的設備上的響應性和可用性尤其重要。
EPDF 格式的一大特色是內置的互動元素支持。使用者可以嵌入超鏈接、按鈕、表單欄位,甚至 JavaScript,創造出能夠響應使用者輸入的動態文件。這種功能為創造高度互動的電子學習材料、應用程式表單和調查問卷開闢了新的可能。嵌入的 JavaScript 引擎允許執行複雜的邏輯操作,使文件創造者能夠設計根據使用者行為或反應而自適應的定制體驗。
EPDF 格式的設計將安全性和隱私作為首要考量。它包含端到端加密、數位簽名和水印功能,以保護敏感資訊並確保文件的真實性。加密機制基於先進的密碼學協議,提供了用於文件訪問的密碼保 護和對文件內敏感數據的專門加密。這使 EPDF 成為通過互聯網安全共享機密報告、法律文件和個人資訊的理想選擇。
EPDF 文件的創建和編輯得到了廣泛軟體工具的支持,從能夠處理格式高級功能的專用編輯器,到提供 EPDF 相容性的通用文件創作工具。這些工具使用戶能夠靈活地設計包含互動元素、高品質影像和多媒體內容的複雜文件,而無需具備大量技術知識。此外,這些軟體解決方案大多支持直接匯出為 EPDF,簡化了文件生產流程。
無障礙性是 EPDF 格式著重解決的關鍵問題。它被設計有功能支援螢幕閱讀器、語音合成工具和其他輔助技術,使殘疾使用者也能訪問。這包括對文件元素進行語義標記、為影像和多媒體提供替代文字,以及導航輔助等。這些考量確保文件不僅普遍可訪問,而且符合各種國際數位無障礙標準,使 EPDF 成為文件創作的一種社會責任選擇。
EPDF 格式的跨操作系統和跨設備相容性進一步增強了其實用性。無論是在 Windows、macOS、Linux 還是 iOS 和 Android 等移動平台上,EPDF 文件都可以使用各種免費和商業軟體進行查看和互動。這種跨平台相容性確保文件能夠達到最廣泛的受眾,而不受特定軟體要求的限制。此外,該格式利用高效的壓縮算法,即使在帶寬受限的連接上也能共享高品質文件。
在幕後,EPDF 格式利用了 XML 用於結構、JavaScript 用於互動性,以及一系列壓縮技術來有效管理檔案大小。XML 層提供了一個靈活的框架,用於定義文件的結構和內容組織,以標準化的方式嵌入多媒體元素和互動功能。這種方法不僅facilitated 複雜文件的創建,還確保了它們在不同觀看平台上的一致性和可靠性。
EPDF 格式的一項重要創新是其對自適應渲染的支持。根據設備和觀看環境的不同,EPDF 文件可以動態調整其佈局、內容可見性和 交互性級別。這意味著在桌面電腦的大螢幕上查看的文件,可能會顯示更多內容或更複雜的佈局,而在智慧手機上查看的則會有所不同。這種自適應行為由媒體查詢和 JavaScript 驅動,允許創作者設計出一個單一的文件,在各種設備上提供最佳的觀看體驗。
對於出版商和內容創作者來說,EPDF 格式提供了無與倫比的版權保護機會。除了基本的加密和水印外,它還支持文件分發和使用情況的跟蹤,並提供嵌入式分析功能。出版商可以獲得有關他們的文件如何被訪問和互動的見解,這可以為內容戰略和發佈決策提供信息。這一層分析,再加上格式強大的安全性能,確保創作者可以控制他們的知識產權,同時仍然讓它廣泛可訪問。
EPDF 格式的演進是數位文件技術不斷創新的見證。隨著互聯網越來越融入我們的日常生活,對更加動態、互動和安全的文件格式的需求將持續增長。EPDF 憑藉其豐富的功能集和廣泛的相容性,處於這一演進的前沿,為尋求創建、共享或使用數位內容的任何人提供了強大的工具。它持續的發展和採用無疑將塑造數位文檔的未來,使其對全球用戶來說更加互動、可訪問和安全。
總之,EPDF 影像格式代表了數位文件技術的一項重大進步,提供了前所未有的互動性、多媒體整合、安全性和可訪問性。通過其精密的結構和相容性特徵,EPDF 賦能了從專業文檔到互動媒體的各種應用。隨著數位環境的不斷發展,EPDF 的採用及其創新功能勢必重新定義數位文檔的標準,使其成為內容創作者、教育工作者、企業和個人尋求利用現代數位媒體力量的關鍵工具。
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