Конвертер изображений в текст OCR — функциональность, применение и проблемы

Гостевой
Конвертер изображений в текст OCR — функциональность, применение и проблемы
Оглавление
Оглавление

Конвертеры изображений в текст — это онлайн-инструменты, которые избавили от трудоемких задач, которые раньше приходилось переписывать вручную. Эти инструменты ценны во всех секторах: от коммерческого до академического и личного.

Будь то преобразование рукописных заметок в печатный формат или отсканированные документы в версии Word, эти инструменты используют OCR для необычного и сложного перевода изображений в текст. Пришло время узнать больше о том, как работает эта технология и какие стратегии используются для достижения такой эффективности.

Что такое ОКР?

Оптическое распознавание символов (OCR) — это метод преобразования различных документов, таких как отсканированные бумажные документы, отсканированные PDF-файлы или изображения, снятые цифровой камерой, в данные, которые можно изменить.

OCR объединяет макет изображения документа и печатает символы, чтобы облегчить декодирование вычислительной системой.

Как работает OCR?

Процесс OCR можно разбить на несколько ключевых этапов:

Предварительная обработка изображения:

Процесс извлечения текста начинается с предварительной обработки изображения, при которой происходит улучшение вставленного изображения. Этот шаг включает в себя удаление шума, повышение яркости и контрастности, а также бинаризацию, при которой все изображение преобразуется в черное или белое.

Эти изменения помогают привлечь внимание читателя за счет увеличения контраста текста с фоном.

Обнаружение текста:

За функцией формирования аутентичного изображения и его последующего улучшения с целью предварительной обработки изображения следует распознавание областей, содержащих текст, с помощью программного обеспечения OCR.

Это влечет за собой разделители строк, слов и символов. Далее изображение разбивается на удобные области для решения задач с помощью таких технологий, как глубокое обучение.

Распознавание персонажей:

Конвертер изображения в текст OCR на этом этапе работает для распознавания отдельных символов, сформированных на предыдущем этапе. Чтобы разместить их, он использует процесс распознавания образов или извлечения признаков для упрощения скопировать текст с фото и сравнения их с существующей базой данных символов.

После определения алгоритма оптического распознавания символов последовало распознавание образов, при котором символы связываются с шаблонами в базе данных, а извлечение признаков нацелено на отдельные особенности символов, такие как линии и кривые.

Постобработка:

Как только символы идентифицированы, преобразователь изображений в текст компилирует их в слова и строит предложения. Некоторые из вещей, которые можно сделать при постобработке, — это коррекция ошибок. Это может включать контекстное использование алгоритмов, взятых из словарей и других лингвистических систем, для повышения достигаемой точности.

В попытке преодолеть ограничения, вызванные использованием снимков экрана и печатных копий текста, приложение-конвертер изображений в текст может оказать большую помощь.

Применение конвертеров изображений в текст OCR:

В различных областях можно применять преобразователи изображений в текст. Некоторые распространенные варианты использования включают в себя:

Оцифровка документов:

Для удобства стопки бумаг перемещаются в общедоступные цифровые архивы.

Службы перевода:

Помогает идентифицировать текст на изображениях, например, вывеску или что-то, написанное в меню на иностранном языке.

Автоматизация ввода данных:

Преобразование форм и счетов-фактур в машиночитаемые формы для минимизации времени, затрачиваемого на ввод данных вручную.

Общие проблемы в OCR:

Несмотря на свои расширенные возможности, технология оптического распознавания символов сталкивается с рядом проблем. К ним относятся:

Рукописный текст:

Чаще всего OCR оказывается эффективным при использовании с печатным текстом. Это связано с тем, что распознавание сравнительно проще, а почерк может варьироваться, как и распознавание.

Плохое качество изображения:

Качество входных изображений также важно. Слабый печатный текст, такой как текст с низким разрешением или даже изображения, наполненные шумом и искажениями, дадут очень плохие результаты, когда дело доходит до извлечения текста для ввода в базу данных.

Сложные фоны:

Это некоторые из неправильных деталей, с которыми можно столкнуться, когда изображения со сложными деталями фона сильно искажаются программным обеспечением OCR. Это лучший способ избежать их.

Можно ли использовать OCR для распознавания текста на нескольких языках?

Что ж, важно пояснить, что большинство инструментов OCR разработаны для распознавания не только нескольких языков. Чтобы повысить специфичность, они применяют словари, принадлежащие конкретному языку, и алгоритмы, специфичные для используемого алфавита и алфавита.

Можно ли использовать мобильные системы с программным обеспечением OCR?

Абсолютно. Что касается пользователей смартфонов и планшетов, существует множество приложений OCR и конвертеров изображений в текст, позволяющих пользователям захватывать текст из изображений.



Great! Next, complete checkout for full access to All-In-One Person
Welcome back! You've successfully signed in
You've successfully subscribed to All-In-One Person
Success! Your account is fully activated, you now have access to all content
Success! Your billing info has been updated
Your billing was not updated