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。
Tesseract (GitHub) · Tesseract 文件 · hOCR 規範 · ALTO 背景 · EAST 偵測器 · OpenCV 文字偵測 · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · IAM 手寫 · OCR 檔案格式工具 · EasyOCR
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。
MAC 影像格式，也稱為 Monkey's Audio 影像檔，是一種主要用於儲存壓縮音訊資料的檔案格式。不要將其與較為通用的「Mac 影像格式」混淆，後者可能指用於 Macintosh 電腦的任何影像檔案類型，例如 PICT、PNG 或 JPEG。MAC 影像格式特別與 Monkey's Audio 相關，這是一種由 Matthew T. Ashland 開發的無損音訊壓縮編解碼器。無損壓縮是一種資料壓縮演算法，可讓原始資料從壓縮資料中完美重建。這與 MP3 或 AAC 等有損壓縮格式形成對比，後者會捨棄一些音訊資訊以減小檔案大小，可能會影響音質。
Monkey's Audio 使用專有演算法壓縮音訊，不會有任何品質損失，表示當音訊解壓縮時，它會與原始來源逐位元相同。這對於需要高保真音訊重現的音響愛好者和專業人士特別重要。MAC 格式支援各種壓縮層級，從快速（但壓縮較少）到高（壓縮較多），讓使用者可以根據自己的需求在檔案大小和編碼時間之間取得平衡。
MAC 檔案格式封裝在一個容器中，其中包含壓縮音訊資料以及音訊串流的元資料。此元資料可能包含資訊，例如藝術家姓名、專輯標題、曲目編號和其他有助於整理和識別音訊內容的詳細資料。此格式還能處理高解析度音訊，最高可達 24 位元和 96 kHz，超越標準光碟數位音訊 (CDDA) 在 16 位元/44.1 kHz 的音質。
MAC 格式的主要功能之一是其錯誤偵測和修正功能。每個音訊資料畫面都包含一個檢查碼或雜湊，可用於在解壓縮期間驗證資料的完整性。如果偵測到錯誤，軟體可以嘗試修正它，確保音訊輸出沒有損壞。這對於歸檔目的特別有用，其中音訊檔案的完整性至關重要。
儘管在音質方面有優點，但 MAC 格式有一些限制。最顯著的限制之一是它在軟體和硬體播放器中缺乏廣泛的支援。與 MP3 或 FLAC 等較流行的格式不同，Monkey's Audio 檔案無法在各種裝置上普遍播放。對於想要在各種平台上聆聽音樂而不將檔案轉換為不同格式的使用者來說，這可能會是一個重大的缺點。
另一個限制是檔案大小。儘管 Monkey's Audio 提供無損壓縮，但產生的檔案仍然比有損對應檔案大很多。對於儲存空間有限的使用者或希望透過網路串流音訊（其中頻寬可能受限）的使用者來說，這可能會是個問題。因此，MAC 格式不太適合於行動裝置和串流應用程式，在這些應用程式中，較小的檔案大小和更廣泛的相容性更為重要。
MAC 格式還包括對標籤的支援，也就是在音訊檔案本身中包含元資料。此標籤系統允許儲存有關軌道的詳細資訊，例如標題、藝術家、專輯、年份、類型和評論。這些標籤對於媒體播放器以使用者友善的方式整理和顯示音訊庫至關重要。此格式同時支援 APE 標籤（Monkey's Audio 的原生標籤）和 ID3 標籤（更常與 MP3 檔案相關聯）。
在技術規格方面，MAC 格式使用各種技術來實現其無損壓縮。這些技術包括線性預測（根據過去的樣本估計未來的樣本）和熵編碼（透過使用較少的位元編碼更常見的元素來減少冗餘）。此格式還使用一系列濾波器在壓縮前預處理音訊資料，這有助於提高壓縮演算法的效率。
MAC 格式的壓縮演算法是不對稱的，表示編碼（壓縮）音訊的過程比解碼（解壓縮）音訊更耗費 CPU。這是許多無損壓縮演算法的共同特徵，因為編碼過程通常涉及複雜的計算，以找 出表示音訊資料的最有效率方式。然而，一旦資料被壓縮，解碼它就相對簡單，而且需要的處理能力較少。
Monkey's Audio 還支援建立錯誤修正檔案，可用於修復損壞或毀損的 MAC 檔案。這些修正檔案稱為 APEv2 檔案，其中包含額外資料，可用於在資料遺失時將音訊還原到其原始狀態。此功能為音訊檔案增加了額外的安全層，使 MAC 格式成為長期儲存音訊歸檔的誘人選擇。
MAC 格式在許多作業系統上沒有原生支援，這可能會阻礙其使用。然而，有第三方軟體工具可用，可以在各種平台上播放、轉換和編輯 MAC 檔案。例如，使用者可以找到流行媒體播放器的外掛程式，例如 Foobar2000 或 Winamp，讓他們可以直接播放 Monkey's Audio 檔案。還有一些轉換工具可以將 MAC 檔案轉換為更廣泛支援的格式，例如 FLAC 或 WAV，以與更廣泛的裝置相容。
MAC 格式採用率有限的原因之一是存在競爭的無損音訊編解碼器，例如 FLAC、ALAC（Apple 無損音訊編解碼器）和 WAV（波形音訊檔案格式）。FLAC 特別獲得廣泛接受，因為它是開源的，而且在許多裝置和軟體應用程式中都受到支援。ALAC 雖然是 Apple 的專有技術，但也在 Apple 裝置和軟體中廣受支援。WAV 雖然沒有壓縮，但它是專業音訊產業中未壓縮音訊的標準格式，而且幾乎在所有地方都受到支援。
儘管有競爭，MAC 格式仍有其忠實的使用者群，特別是那些將音質視為首要考量，而且願意處理較大的檔案大小和有限的相容性的人。對於這些使用者來說，MAC 格式強大的錯誤修正、高解析度音訊支援和高效的無損壓縮使其成為歸檔和聆聽高品質音訊檔案的首選。
總之，MAC 影像格式是一種與 Monkey's Audio 相關的特殊音訊檔案格式，Monkey's Audio 是一種專為無損音訊壓縮而設計的編解碼器。 它提供高品質的音訊重現、錯誤偵測和修正，以及對高解析度音訊的支援。然而，它的採用受到較大的檔案大小、與裝置和軟體的相容性有限，以及其他無損編解碼器的存在所阻礙。雖然它可能不是日常使用的最實用選擇，但 MAC 格式仍然是音響愛好者和專業人士的寶貴工具，他們需要在音訊錄製中獲得最高的保真度，而且願意投資必要的軟體和儲存解決方案來容納它。
這個轉換器完全在您的瀏覽器中運行。當您選擇 一個檔案，它將讀入內存並轉換為所選格式。 然後，您可以下載轉換後的檔案。
轉換馬上開始，大部分檔案僅需一秒鐘轉換。 較大的檔案可能需要更長的時間。
您的檔案絕不會上傳到我們的伺服器。它們在您的瀏覽器中 轉換，然後下載轉換後的檔案。我們從未看到您的檔案。
我們支援所有圖形格式之間的轉換，包括 JPEG，PNG，GIF，WebP，SVG，BMP，TIFF，等等。
此轉換器完全免費，且將永遠免費。 由於它在您的瀏覽器中運行，我們無需支付 伺服器費用，所以我們不需要向您收取費用。
可以！您一次可以轉換任意多的檔案。 當您添加檔案時，只需選擇多個檔案即可。