光學字符識別（OCR）是一種技術，用於將各種類型的文件，如掃描的紙質文件、PDF文件或用數字相機拍攝的圖像，轉換為可編輯和可搜索的資料。
在OCR的第一階段，掃描文本文件的影像。這可能是一張照片或掃描的文件。這個階段的目標是創建文件的數位副本，而不需要手動轉錄。此外，這個數位化過程可能有助於增加材料的持久性，因為它可以減少對脆弱資源的操作。
文件數位化後，OCR軟體將影像分割為單個字符以供識別。這被稱為分割過程。分割將文件分割為行、詞，然後最後分割為單個字符。這個分割是一個複雜的過程，因為涉及到許多因素 - 不同字體、不同文字大小和不同文字對齊方式只是其中的一部分。
進行分割後，OCR演算法使用模式識別來識別每個單獨的字符。對於每個字符，演算法將其與字符形狀的資料庫進行比較。最接近的匹配被選擇為該字符的標識。在功能識別中，一種更先進的OCR形式，演算法不僅考慮形狀，而且也考慮到模式中的線條和曲線。
OCR有許多實際應用 - 從數位化印刷文件，啟用文字到語音服務，自動化資料輸入過程，甚至幫助視障者更好地與文字互動。然而，需要注意的是，OCR過程並不是百分之百準確的，尤其是處理低解析度文件、複雜字體或印刷不佳的文字時更容易出錯。因此，OCR系統的準確性在很大程度上取決於原始文件的質量和所用的OCR軟體的規格。
OCR是現代數據提取和數位化實踐中的關鍵技術。它通過減少手動輸入數據的需求，提供一種可靠且高效的方 法將實體文件轉換為數位格式，從而省去了大量的時間和資源。
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。
AVIF（AV1 影像檔案格式）是一種現代影像檔案格式，它利用 AV1 影片編解碼器提供比 JPEG、PNG 和 WebP 等舊格式更好的壓縮效率。AVIF 由開放媒體聯盟 (AOMedia) 開發，旨在提供高品質影像，同時檔案大小更小，這讓它成為希望最佳化網站和應用程式的網路開發人員和內容創作者的理想選擇。
AVIF 的核心是 AV1 影片編解碼器，它被設計為 H.264 和 HEVC 等專有編解碼器的免版稅替代方案。AV1 採用進階壓縮技術，例如幀內和幀間預測、轉換編碼和熵編碼，以在維持視覺品質的同時，大幅節省位元率。透過利用 AV1 的幀內編碼功能，AVIF 可以比傳統格式更有效率地壓縮靜態影像。
AVIF 的主要功能之一是它同時支援有損和無損壓縮。有損壓縮可以犧牲一些影像品質來獲得更高的壓縮比，而無損壓縮則在不損失任何資訊的情況下保留原始影像資料。這種靈活性讓開發人員可以根據特定需求選擇適當的壓縮模式，在檔案大小和影像保真度之間取得平衡。
AVIF 也支援各種色彩空間和位元深度，使其適用於各種影像類型和使用案例。它可以處理 RGB 和 YUV 色彩空間，位元深度範圍從每個通道 8 位元到 12 位元。此外，AVIF 支援高動態範圍 (HDR) 影像，可以表示更廣泛的亮度值和更鮮豔的色彩。此功能對於 HDR 顯示器和內容特別有益。
AVIF 的另一個顯著優點是它可以編碼具有 alpha 通道的影像，實現透明度。此功能對於需要與不同背景顏色或圖案無縫整合的圖形和標誌至關重要。與 PNG 相比，AVIF 的 alpha 通道支援更有效率，因為它可以將透明度資訊與影像資料一起壓縮。
若要建立 AVIF 影像，原始影像資料會先分割成編碼單元的網格，通常大小為 64x64 像素。然後每個編碼單元會進一步分割成更小的區塊，由 AV1 編碼器獨立處理。編碼器會套用一系列壓縮技術，例如預測、轉換編碼、量化和熵編碼，以在保留影像品質的同時縮小資料大小。
在預測階段，編碼器會使用幀內預測來根據周圍像素估計區塊內的像素值。此程序利用空間冗餘，有助於減少需要編碼的資料量。幀間預測用於影片壓縮，不適用於靜態影像，例如 AVIF。
預測後，殘差資料（預測像素值和實際像素值之間的差異）會進行轉換編碼。AV1 編解碼器採用一組離散餘弦轉換 (DCT) 和非對稱離散正弦轉換 (ADST) 函數，將空間域資料轉換為頻率域。此步驟有助於將殘差訊號的能量集中到更少的係數中，使其更易於壓縮。
然後將量化套用於轉換後的係數，以降低資料的精度。透過捨棄較不重要的資訊，量化可以以犧牲一些影像品質為代價，獲得更高的壓縮比。可以調整量化參數來控制檔案大小和影像保真度之間的權衡。
最後，熵編碼技術，例如算術編碼或變長度編碼，用於進一步壓縮量化的係數。這些技術會將較短的代碼指定給出現頻率較高的符號，從而產生更緊湊的影像資料表示。
編碼程序完成後，壓縮的影像資料會封裝到 AVIF 容器格式中，其中包含影像尺寸、色彩空間和位元深度等元資料。產生的 AVIF 檔案可以有效率地儲存或傳輸，與其他影像格式相比，佔用的儲存空間或頻寬較少。
若要解碼 AVIF 影像，會遵循相反的程序。解碼器從 AVIF 容器中提取壓縮的影像資料，並套用熵解碼來重建量化的係數。然後執行反量化和反轉換編碼以取得殘差資料。從幀內預測得出的預測像素值會加入殘差資料，以重建最終影像。
採用 AVIF 的挑戰之一是它相較於 JPEG 和 PNG 等既有格式，推出時間較晚，瀏覽器支援度有限。然而，隨著越來越多的瀏覽器和影像處理工具開始原生支援 AVIF，預計其採用率將會成長，這將受到對高效能影像壓縮需求增加的推動。
為了解決相容性問題，網站和應用程式可以採用備援機制，對相容的用戶端提供 AVIF 影像，同時為舊瀏覽器提供 JPEG 或 WebP 等替代格式。此方法可確保使用者可以存取內容，無論其瀏覽器是否支援 AVIF。
總之，AVIF 是一種有前途的影像檔案格式，它利用 AV1 影片編解 碼器的強大功能提供優異的壓縮效率。AVIF 支援有損和無損壓縮、各種色彩空間和位元深度、HDR 影像和 alpha 通道透明度，為最佳化網路上的影像提供了一個多功能的解決方案。隨著瀏覽器支援持續擴展，以及更多工具採用 AVIF，它有潛力成為開發人員和內容創作者的首選，他們希望在不犧牲視覺品質的情況下縮小影像檔案大小。
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