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。
RGBO 影像格式代表著數位影像中一個利基卻至關重要的進步，它結合了傳統的色彩表現，並強調光學特性。此格式在典型的 RGB（紅、綠、藍）色彩模型中加入了一個「不透明度」通道，促成了半透明度和光線互動更細緻的描繪。除了靜態的色彩表現之外，RGBO 讓影像能更精確地模擬真實世界的光線行為，進而提升數位視覺的真實感和沉浸感。
要了解 RGBO 格式，首先必須掌握 RGB 色彩模型的基本原理。RGB 代表紅、綠和藍，是一種用於各種數位顯示器和影像格式的色彩空間。它使用加色法，其中色彩是透過結合不同強度的紅、綠和藍光而產生的。此模型基於人類的色彩感知，其中這三種色彩對應於人眼中的主要色彩受體，使得 RGB 自然而然地適用於電子顯示器。
在 RGBO 中加入「不透明度」通道大幅擴展了數位格式中可達到的視覺效果範圍。在此脈絡中，不透明度是指影像的半透明度等級，允許模擬玻璃、霧或煙等材質。此通道通常在其他格式中由 alpha 通道表示，定義了每個像素的透明度等級，範圍從完全透明到完全不透明。這在分層數位合成中特別有用，其中多個圖層之間的互動有助於影像的整體深度和真實感。
在技術上，RGBO 格式在四個通道中儲存資料：紅、綠、藍和不透明度。每個通道通常保留 8 位元，導致每個像素有 32 位元的色彩深度。此組態允許超過 1,600 萬種色彩變化（RGB 每個通道有 256 個等級）和 256 個不透明度等級，在色彩和透明度 表現上提供高度的精確度。每個通道的位元深度越高，影像就能越詳細和細緻，特別是在透明度等級之間的漸進轉換方面。
RGBO 格式的實際應用非常廣泛，觸及了從數位藝術和平面設計到遊戲和虛擬實境的產業。對於藝術家和設計師來說，RGBO 提供了一個直覺的架構，可以用來建立具有複雜圖層和紋理的影像，允許更逼真的光影描繪。在遊戲和 VR 領域中，此格式對不透明度和光線互動的細緻處理對於打造沉浸式環境至關重要，有助於玩家在虛擬世界中產生臨場感。
儘管有其優點，RGBO 格式也帶來了一些挑戰，特別是在檔案大小和處理能力方面。加入一個額外的不透明度通道會增加描述每個像素所需的資料，導致與傳統 RGB 格式相比檔案大小更大。此增加可能是顯著的，特別是在高解析度影像中，會影響儲存需求和資料傳輸速度。此外，渲染 RGBO 影像需要更多的運算能力，因為每個像素的不透明度等級必須與其色彩一起計算，此程序可能會減慢影像載入和處理速度，特別是在較低效能的裝置上。
為了應對這些挑戰，已經開發了各種壓縮技術，旨在縮小 RGBO 影像的檔案大小，同時不犧牲品質。無失真壓縮方法（例如 PNG）會保留影像的完整資料，確保沒有品質損失。或者，有失真壓縮技術（例如 JPEG）會透過簡化資料來縮小檔案大小，這可能會導致一些細節損失，特別是在不透明度轉換細微的區域。壓縮方法的選擇取決於專案的特定需求，在品質、檔案大小和效能需求之間取得平衡。
實作 RGBO 格式需要仔細考量色彩管理實務，以確保在不同裝置上都能一致且準確地重現色彩。色彩管理涉及使用色彩設定檔，其中描述了輸入和輸出裝置（例如相機、顯示器和印表機）的色彩特性。透過套用這些設定檔，可以在螢幕 上顯示的色彩和最終列印或其他顯示器上的色彩之間達成接近的匹配。這在專業設定中至關重要，其中精確的色彩和透明度至關重要。
網路標準和架構的發展促进了 RGBO 在線上內容中的使用，擴展了其觸及範圍，從獨立影像到動態網路元素和介面。例如，CSS 在網路元素的樣式設定中支援 RGBA 值（等同於 RGBO，其中「A」代表 alpha 不透明度）。這允許在網頁中直接建立半透明圖層和效果，提升網路應用程式的視覺豐富度和使用者體驗，而不需要複雜的影像編輯或額外的檔案格式。
展望未來，RGBO 格式對於擴增實境 (AR) 和混合實境 (MR) 技術的進步具有重大的前景。此格式對不透明度和光線的詳細表現對於將數位內容與真實世界無縫融合至關重要，這是 AR/MR 開發中的基本挑戰。透過精確模擬虛擬物件如何與真實世界的光線和透明度互動，RGBO 影像可以提升數位元素在我們物理環境中的可信度和整合度。
此外，顯示技術的持續演進（例如 OLED 和量子點顯示器）突顯了 RGBO 格式的重要性。這些技術以其鮮豔的色彩和深邃的黑色而聞名，可以從 RGBO 提供的詳細色彩和透明度表現中受益匪淺。在這些顯示器上控制像素不透明度的能力為動態內容呈現和能源效率開啟了新的可能性，因為完全透明的像素不會消耗任何電力。
將 RGBO 納入數位資產工作流程需要適應和教育，因為此格式引入了傳統 RGB 影像中不存在的複雜性。藝術家、設計師和開發人員必須熟悉除了色彩之外的不透明度管理，這需要更廣泛的技能組和對數位影像原理的理解。此外，軟體工具和應用程式必須提供對 RGBO 的強大支援，包括用於有效編輯和預覽不透明度效果的功能，以充分利用此格式的能力。
鑑於 RGBO 格式的獨特品質，數位影像標準和最佳實務必須同步演進至關重要，確保此創新在各產業中都能獲得使用並有效利用。這可能涉及開發新的檔案格式、編輯工具和壓縮技術，特別針對 RGBO 影像的需求量身打造。技術供應商、創意專業人士和產業機構之間的合作將是推動 RGBO 採用、應對其挑戰和發揮其全部潛力的關鍵。
總之，RGBO 影像格式代表了數位影像領域的重大躍進，提供了透過色彩和不透明度表現真實感的增強功能。儘管受到檔案大小和運算需求的挑戰，壓縮和處理技術的發展持續擴展其在各種領域的適用性。從數位藝術到 AR，RGBO 的影響力正在蓬勃發展，預示著一個數位視覺更接近視覺世界複雜性和動態性的未來。
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。