Jpg распознать текст: Распознавание текста OCR в PDF JPG PNG BMP TIF Онлайн Бесплатно

Содержание

2 Способа конвертировать JPG в Word в 2021 году Обновлены

Для конвертирования JPG в word существует множество способов, которые можно использовать. Будучи популярным форматом, JPEG очень часто используется, и поэтому время от времени возникает необходимость в преобразовании. PDFelement является лучшим из всех, потому что программа очень проста в использовании, особенно для преобразования JPG в word. Преобразование JPEG в word никогда не было таким простым, как с помощью этой программы.

БЕСПЛАТНО СКАЧАТЬ

Конвертирование JPG в Word с помощью PDFelement

Ниже приведен список необходимых действий. Как вы видите, PDFelement очень легко использовать для всех задач, связанных с PDF.

Шаг 1. Открытие JPG/JPEG-файла

Перетащите файл .jpg/.jpeg в PDFelement для открытия. Или нажмите «Создать PDF», чтобы загрузить .jpg/.jpeg файл.

Шаг 2. Конвертирование с помощью плагина по распознаванию текста

Перейдите на вкладку “Конвертировать”, а затем нажмите кнопку “Распознавание”, чтобы выполнить распознавание, файл .jpg изменится на доступный для редактирования.

Шаг 3. Конвертировать JPG в Word

Затем перейдите на вкладку “Конвертировать”, нажмите кнопку “В Word”, чтобы преобразовать файл .jpg в документ word.


Конветировать JPG в Word с помощью Google Диска

Google Диск-это онлайн-инструмент, который также может помочь вам конвертировать JPG в Word. Давайте поищем шаги.

Шаг 1. Загрузите JPG

Войдите в свою учетную запись Google Диска, чтобы загрузить документ в формате JPG.

Шаг 2. Используйте Google OCR

Найдите файл и щелкните его правой кнопкой мыши, затем вы можете открыть его с помощью Google Docs.

Шаг 3. JPG в Word

Как только файл открыт, вы можете загрузить его, чтобы сохранить в редактируемом документе worrd.


Почему стоит выбрать PDFelement для конвертирования JPG в Word

PDFelement – это качество и надежность для пользователей. Важное преимущество программы состоит в том, что она очень проста в использовании и разработана командой профессионалов, которая обеспечивает ее соответствие самым современным требованиям. Эта же команда гарантирует регулярные обновления, доступные для пользователей для программы. Такой подход позволяет пользователям программы достигать самых высоких результатов. Благодаря PDFelement работа с PDF становится простой и понятной.

БЕСПЛАТНО СКАЧАТЬ

PDFelement можно использовать для выполнения практически любых действий с PDF-файлами. У программы отличный рейтинг, а значит, отличная оценка пользователей. Программа была разработана таким образом, чтобы помочь пользователям преодолевать проблемы, существующие в других аналогичных программах. PDFelement – качество и надежность, что много значит для пользователей, которые ищут подобную программу. Заплатив за программу один раз, вы можете использовать ее всю оставшуюся жизнь. Особенности программы:

  • В программе продуманы возможности для удобной работы с графическими элементами PDF-файлов. Эти элементы можно добавлять, удалять, перемещать и даже менять их размер.
  • Также с помощью этой программы легко установить защиту на PDF-документы. Вы можете добавить пароль к PDF-файлу, чтобы защитить его содержимое.
  • Данные из PDF-форм можно извлекать для более детального анализа. PDFelement можно использовать для извлечения данных из PDF-форм.
  • С помощью программы можно редактировать PDF-страницы. Вы можете работать со всеми составными частями PDF, включая колонтитулы.
  • Программа позволяет с легкостью распознавать текст PDF-файла, включая пользовательские поля, содержимое которых также можно использовать для получения нужных данных.

Советы: Что такое формат JPEG и чем он отличается от других форматов фотографий?

Сокращение JPEG означает «Joint Photographic Experts Group». Формат используется в основном для фотографий, снятых на профессиональное фотографическое оборудование – фото- или видеокамеры. Формат отличается высокой надежностью и позволяет пользователям использовать самые лучшие и передовые способы обработки. Это распространенный формат, который используется значительно чаще других. Формат JPEG состоит из нескольких сегментов. Каждый сегмент начинается с байта 0xFF. Оставшаяся часть байтов показывает, какие данные хранятся в файле. Данный формат также учитывает полезную информацию, что очень важно для сжатия файла. Основное отличие между JPEG и другими форматами заключается в том, что JPEG кодирует изображение с потерями качества и использует 24-битную цветовую схему. Другие форматы кодируют изображения без потерь качества и используют 8-битную цветовую схему (как в GIF).

Как распознать текст? | Распознование текста онлайн — Контур.Бухгалтерия

Распознать текст — частая потребность тех, кто работает с бумажными документами или нередактируемыми форматами: pdf, jpg, png, tiff. Такую возможность ищут все: студенты, работающие над курсовыми, юристы, вносящие изменения в проекты контрактов, и даже бухгалтеры. В статье расскажем, когда распознавание пригодится бухгалтерии.

Зачем бухгалтеру распознавание текста

Бухгалтер много работает с бумажными документами. Его задача — проверить оформление, правильность данных и сделать проводку в бухгалтерском учете. Чтобы построить проводку, нужно перенести информацию с бумаги в учетную систему.

Еще несколько лет назад это делали вручную. Бухгалтер переносил наименование контрагента, номенклатуру, номер документа, дату, сумму и прочие реквизиты. Но при объемном документообороте это отнимает больше времени, а под конец рабочего дня растет количество ошибок. 

Современные бухгалтеры предпочитают автоматизировать обработку первички. Это можно делать при подключении электронного документооборота к учетной системе или при работе с программой распознавания сканов первички. Тогда квалифицированному специалисту не придется тратить десятки рабочих часов в месяц на задачу, с которой справится даже младшеклассник.

Плюсы распознавания текста для бухгалтерии

У распознавания текстов много плюсов. Вот основные из них:

  • ускорение работы — программа справляется куда быстрее, чем штатный бухгалтер;
  • не нужно расширять штат — быстрая автоматическая обработка документов позволит не нанимать новых бухгалтеров, даже если количество документов сильно возрастет;
  • все меньше ошибок — программа не устает, поэтому вероятность ошибки низкая как на первом документе, так и на сотом;
  • двойной контроль — после обработки бухгалтер проверяет информацию, которую распознала программа;
  • дешевле, чем найм новых сотрудников — не нужно платить зарплату и оборудовать рабочие места, подключить учетную систему со встроенным распознаванием или оплатить внешний сервис распознавания;
  • распознанные файлы хранятся на сервере — не потеряете;
  • безопасность — доступ к серверу только у вас.

Как работает распознавание текста

Бухгалтеру мало перевести бумажный документ в электронный формат. Главное, чтобы учетная программа смогла распознать его. Автоматическое распознавание первичных документов для бухгалтерии работает по следующему алгоритму.

Шаг 1. Подготавливаем скан-копии и загружаем в систему распознавания текста

Для начала нужна скан-копия документа. Удобно, если контрагенты скидывают вам сканы по электронной почте, если нет — снимите копию самостоятельно. Для успешного распознавания сканы должны соответствовать требованиям:

  • разрешение 200 – 400 dpi;
  • символы и таблицы четко пропечатаны;
  • форма документа соответствует унифицированной, нет лишних граф или пометок;
  • в многостраничном документе все страницы расположены согласно нумерации;
  • формат скана — tiff, png, jpg, jpeg, pdf;
  • вес файла не более 50 Мб.

После подготовки загрузите сканы в программу для распознавания. Сервис считает данные, перенесет их в черновик документа в учетной системе и выделит цветом поля, которые нужно проверить с особым вниманием. Так работают многие сервисы — например, Контур.Бухгалтерия со встроенной системой распознавания сканов.

Шаг 2. Проверяем результаты распознавания

При распознавании документа система сверяется со справочниками в учете: подбирает контрагента, ищет подходящие номенклатуры и так далее. Если информацию найти не удалось, эти места будут подсвечены желтым цветом.

Задача бухгалтера — посмотреть, что вносит программа. Особое внимание нужно обратить на желтые ячейки. Например, если в справочнике нет номенклатуры, то ячейка будет выделена желтым. Бухгалтеру достаточно сделать один клик на ячейку, и система предложит создать новую позицию в справочнике.

Шаг 3. Проводим документ

После проверки документ нужно провести, для этого кликаем «Провести». После этого в учетной системе будет сделана соответствующая бухгалтерская проводка, а сам документ появится в общем списке.

В Контур.Бухгалтерии можно не только распознавать сканы накладных, но и получать электронные документы через ЭДО. В сервисе — простой учет, зарплата, отчетность, управленческий учет, нормативно-правовая база и другие полезные инструменты. Первые 14 дней бесплатны для всех новых пользователей.

Удалите тексты из ваших PDF документов с помощью AvePDF Online Tools

Давайте возьмем два файла PDF: один, созданный с помощью текстового процессора, например, MS Word, и один отсканированный документ. Оба файла заканчиваются расширением .pdf. Однако эти файлы не совпадают. Если вы откроете файл PDF, созданный с помощью текстового редактора, вы можете нажать CTRL + F, ввести слова, которые вы ищете, и программа просмотра PDF выделит результаты документа.
Но попробуйте выбрать или найти текст в PDF, созданный программным обеспечением сканера, когда вы сканируете бумажные документы, это невозможно. Это потому, что отсканированный документ PDF не основан на тексте; это на основе изображения. Этот тип PDF называется PDF растр и скоро он станет стандартным форматом для хранения, транспортировки и обмена отсканированных документов
И затем, есть векторные PDF-файлы, часто созданные из CAD форматы или программы графического дизайна, такие как Adobe Illustrator.Текст является независимым элементом в нативных PDF-файлах. Вы можете видеть текстовые символы в PDF, но эти символы не обязательно являются текстовыми элементами PDF. Как вы можете отличить?
Как мы только что видели, текст может быть растровым изображением текста или векторным изображением текста. Во всех случаях это выглядит как текст, но компьютер не распознает его как таковой и не может выбрать или выполнить поиск.
Текст, созданный текстовым процессором, не является ни растром, ни векторным изображением, он (адекватно) называется реальным текстом или текстовым элементом PDF. Реальный текст доступен для поиска и выбора. Он выглядит четким даже при масштабировании, в отличие от векторного текста, который выглядит комковатым, и растрового текста с пикселизацией.
Как в Магритт Знаменитая живопись, в мире PDF, изображение текста не то же самое, что сам текст.
Чтобы сделать текст отсканированного документа доступным для поиска, необходимо выполнить его через OCR. Этот процесс добавляет слой невидимого текста в PDF, поэтому механизм распознавания может распознавать символы и «читать» текст. Этот текст не используется во время печати или просмотра документа PDF, и он невидим для пользователя.
Зачем вам нужно удалить скрытый текст PDF? Иногда отсканированный текст, который был распознан, плохо отображается в средстве просмотра. В некоторых случаях хитрость заключается в удалении скрытого текста и повторной обработке документа с помощью другого инструмента (например, AvePDF OCR PDF ).
Также возможно, что используемый вами механизм OCR требует обновления, и вы захотите повторно обработать ваши документы или переключиться на другой инструмент с более высокой производительностью. Последнее замечание: если вы сохраните в формате PDF / OCR пакет документов, который уже содержит файлы OCR, файл результатов будет тяжелее.

5 способов определить шрифт на картинке

Екатерина Малахова, редактор-фрилансер, написала статью для блога Нетологии об инструментах для распознавания шрифтов.

Каждый дизайнер хоть раз сталкивался с необходимостью распознать незнакомый шрифт. Идеального способа для этого всё ещё не придумали, но кое-какие хитрости есть. Рассмотрим пять инструментов, которые могут помочь 🧐

Самый известный способ определить шрифт с фотографии или скриншота — приложение WhatTheFont. Для распознавания нужно загрузить картинку или указать её адрес, программа выдаст наиболее похожие варианты из тех, которые можно купить на MyFonts. Создатели WhatTheFont пишут, что подходящее изображение выглядит так:

  • текст расположен чётко горизонтально;
  • высота букв не меньше 100 пикселей;
  • буквы не касаются друг друга;
  • общее количество символов — не больше 50.

Больше советов по подбору картинки можно прочитать в соответствующем разделе на сайте.

Попробуем найти шрифт Circe с этого снимка:

Как и другие онлайн-инструменты, WhatTheFont не распознает кириллицу. Поэтому выберем те буквы, которые в латинице и кириллице выглядят одинаково — в нашем случае это «М», «а», «р» и «е». Если приложение распознало букву неправильно, исправляем её в поле снизу.

В итоге программа сразу определила шрифт правильно. Если результаты далеки от нужного, стоит обратить внимание на теги справа — они помогут найти похожий вариант.

Приложение What Font is использует тот же принцип, что и WhatTheFont. Загружаем картинку или адрес, отмечаем нужные буквы, и близкий вариант найден, хотя и не сразу:

При загрузке есть возможность уточнить, темнее ли фон изображения, чем сами буквы. Ещё можно задать фильтры для поиска: например, искать похожие варианты только среди бесплатных шрифтов.

Требования к картинке во многом совпадают с WhatTheFont, главное различие в максимальном количестве букв на картинке — здесь их может быть не больше 10. Если изображение не подходит, сайт предлагает отредактировать его онлайн.

Программа для Windows, которая ищет подходящие варианты среди имеющихся на компьютере шрифтов, из-за этого выбор может быть сильно ограничен. Умеет распознавать кириллицу. Чтобы начать поиск, загружаем картинку, выделяем область для распознавания и делаем ее более контрастной.

Задаём буквы для каждого распознанного символа.

Если нужно, добавляем папки для поиска.

И получаем список шрифтов.

Из пикселей — в буквы: как работает распознавание текста

Что такое OCR?

OCR (англ. optical character recognition, оптическое распознавание символов) — это технология автоматического анализа текста и превращения его в данные, которые может обрабатывать компьютер.
Когда человек читает текст, он распознает символы с помощью глаз и мозга. У компьютера в роли глаз выступает камера сканера, которая создает графическое изображение текстовой страницы (например, в формате JPG). Для компьютера нет разницы между фотографией текста и фотографией дома: и то, и другое — набор пикселей.

Именно OCR превращает изображение текста в текст. А с текстом уже можно делать что угодно.

Как это устроено?

Представьте, что в алфавите есть только одна буква «А». Сделает ли это задачу преобразования картинки в текст проще? Нет. Дело в том, что у каждой буквы (и любой другой графемы) есть аллографы — различные варианты начертания.

Варианты начертания буквы «а».

Человек легко поймет, что все это буква «А». Для компьютера же есть два способа решения проблемы: распознавать символы целостно (распознавание паттерна) или выделять отдельные черты, из которых состоит символ (выявление признаков).

Распознавание паттерна

В 1960-х годах был создан специальный шрифт OCR-A, который использовался в документах типа банковских чеков. Каждая буква в нем была одинаковой ширины (т.н. шрифт фиксированной ширины или моноширинный шрифт).

Образец шрифта OCR-A

Принтеры для чеков работали с этим шрифтом, и для его распознавания было разработано программное обеспечение. Поскольку шрифт был стандартизирован, его распознавание стало относительно простой задачей. Следующим шагом стало обучение программ OCR распознавать символы еще в нескольких самых распространенных шрифтах (Times, Helvetica, Courier и т.д.).

Выявление признаков

Этот способ еще называют интеллектуальным распознаванием символов (англ. intelligent character recognition, ICR). Представьте, что вы — OCR-программа, которой дали множество разных букв, написанных разными шрифтами. Как вам отобрать из этого множества все буквы «А», если каждая из них немного отличается от другой?

Можно использовать такое правило: если видишь две линии, сходящиеся наверху в центре под углом, а посередине между ними горизонтальная линия, то это буква «А». Это правило поможет распознать все буквы «А» независимо от шрифта. Вместо распознавания паттерна выделяются характерные индивидуальные черты, из которых состоит символ. Большинство современных омнишрифтовых (умеющих распознавать любой шрифт) OCR-программ работают по этому принципу. Чаще всего в них используются классификаторы на основе машинного обучения (т.к. фактически перед нами стоит задача классификации картинок по классам-буквам) в последнее время некоторые OCR-движки перешли на нейронные сети.

Что делать с рукописным вводом?

Человек способен догадаться о смысле предложения, даже если оно написано самым неразборчивым почерком (если речь не идет о рецепте на лекарства, конечно).

Задачу для компьютера иногда упрощают. Например, людей просят писать почтовый индекс в специальном месте на конверте специальным шрифтом. Формы, созданные для дальнейшей обработки компьютером, обычно имеют отдельные поля, которые просят заполнять печатными буквами.

Планшеты и смартфоны, которые поддерживают рукописный ввод, часто используют принцип выявления признаков. При написании буквы «А» экран «чувствует», что сначала пользователь написал одну линию под углом, затем вторую, и, наконец, провел горизонтальную черту между ними. Компьютеру помогает то, что все признаки появляются последовательно, один за другим, в отличие от варианта, когда весь текст уже записан от руки на бумаге.

OCR по шагам

Предобработка

Чем лучше качество исходного текста на бумажном носителе, тем лучше будет качество распознавания. А вот старый шрифт, пятна от кофе или чернил, заломы бумаги понижают шансы.
Большинство современных OCR-программ сканируют страницу, распознают текст, а затем сканируют следующую страницу. Первый этап распознавания заключается в создании копии черно-белого цвета или в оттенках серого. Если исходное отсканированное изображение идеально, то все черное — это символы, а все белое — фон.

Распознавание

Хорошие OCR-программы автоматически отмечают трудные элементы структуры страницы — колонки, таблицы и картинки. Все OCR-программы распознают текст последовательно, символ за символом, словом за словом и строчка за строчкой.
Сначала OCR-программа объединяет пиксели в возможные буквы, а буквы — в возможные слова. Затем система сопоставляет варианты слов со словарем. Если слово найдено, оно отмечается как распознанное. Если слово не найдено, программа предоставляет наиболее вероятный вариант и, соответственно, качество распознавания будет не таким высоким.

Постобработка

Некоторые программы дают возможность просмотреть и исправить ошибки на каждой странице. Для этого они используют встроенную проверку орфографии и выделяют неверно написанные слова, что может указывать на неправильное распознавание. Продвинутые OCR-программы используют так называемый метод поиска соседа, чтобы найти слова, которые часто встречаются рядом. Этот метод позволяет исправить неверно распознанное словосочетание «тающая собака» на «лающая собака».

Кроме того, некоторые проекты, которые занимаются оцифровкой и распознаванием текстов, прибегают к помощи волонтеров: распознанные тексты выкладываются в открытый доступ для вычитки и проверки ошибок распознавания.

Особые случаи

Для высокой точности распознавания исторического текста с необычными графическими символами, отличающимися от современных шрифтов, необходимо извлечь соответствующие изображения из документов. Для языков с небольшим набором символов это можно сделать вручную, но для языков со сложными системами письменности (например, иероглифических) ручной сбор этих данных нецелесообразен.

Для распознавания исторических китайских текстов требуется внести в OCR-программу как минимум 3000 символов, которые имеют разную частотность. Если для распознавания исторических английских текстов достаточно ручной разметки нескольких десятков страниц, то аналогичный процесс для китайского языка потребует анализа десятков тысяч страниц.
В то же время многие исторические варианты китайской письменности имеют высокую степень сходства с современным письмом, поэтому модели распознавания символов, обученные на современных данных, часто могут давать приемлемые результаты на исторических данных, хоть и со сниженной точностью. Этот факт вместе с использованием корпусов позволяет создать систему для распознавания исторических китайских текстов. Для этого исследователь Д. Стеджен (Donald Sturgeon) из Гарварда обработал два корпуса: корпус транскрибированных исторических документов и корпус отсканированных документов желаемого стиля.

После предварительной обработки изображений и этапов сегментации символов процедура извлечения обучающих данных состояла из:
1) применения модели распознавания символов, обученной исключительно на современных документах, к историческим документам для получения промежуточного результата оптического распознавания с низкой точностью;
2) использование этого промежуточного результата для соотнесения изображения с его вероятной транскрипцией;
3) извлечение изображений размеченных символов на основе этого соотнесения;
4) выбор из размеченных символов подходящих обучающих примеров.
Полученные данные могут использоваться без проверки для обучения новой модели распознавания символов, позволяющей достичь более высокой точности на аналогичном материале.

Источники:


  1. Optical character recognition (OCR)
  2. Unsupervised Extraction of Training Data for Pre-Modern Chinese OCR

Microsoft Office Document Imaging, как распознать текст в jpg-файле и pdf

Бывает так, что и сканер не нужен. Где-то уже выложены фотографии текста и надо его только распознать. Как?

если б мишки были пчелами…

Начнем с того, что в пакете Microsoft Office есть утилита распознавания текстов в изображении Но штатный офисный Document Imaging открывает только файлы формата tif и mdi Простое конвертирование изображения в tif эхвекта не даст. Текст может быть “не обнаружен”. Оказывается, в пакете Microsoft Office есть еще одна полезная штука – Microsoft Office Document Image Writer, которая устанавливается как драйвер принтера. (Проверьте, если в списке принтеров его нет, то через “установку и удаление программ” добавьте этот компонент Offic’а. В списке компонентов он находиться в ветке “Средства Microsoft Office”) 1 Открываете изображение любым вьювером (за неимением такового можно воспользоваться штатным Windows Picture and Fax Viewer, она же программа просмотра изображений и факсов) 2 Нажимаете печать. 3 Среди принтеров выбираете Microsoft Office Document Image Writer – – – 4 нажимаете кнопку Printing Preferens (параметры печати) 5 В новой, открывшейся форме параметров выбираете закладку Advanced (дополнительно) 6 Указываете формат сжатого документа  – MDI и ставите галочку “сжимать изображения в этом документе” Пункты  4-6 выполняются только один раз, первый раз. – – – 7 Ок. Печатаете – врайтер предложит сохранить документ, указав имя. – – – После окончания процесса печати (экспорта в файл .mdi) открывается Microsoft office Document Imaging Файл -> Открыть Сервис – > Распознать текст… – вуаля. Разбирался-разбирался и, по итогу, просто оказалось. (а в инете не нашел, к а к) Но когда не знаешь, а надо… верите? – просто бесит!

Что получилось?

Оригинал: Текст, экспортированный в ворд (никакой правки): UPD: Если в Office 2007 программы Microsoft Office Document Imaging (MODI), при распознавании текста возникает ошибка – “не удается распознать текст на языке русский…”, хотя вы в настройках выбрали язык «Русский», то, очевидно, нет файла CYRILLIC.SHP в папке c:\Program Files\Common Files\Microsoft Shared\MODI\12.0 UPD2: Попробовал таким образом “почитать” PDF… получилось. Текст распознает, рисунки – отсекает и вкладывает в Word отдельно. Но без форматирования.

2 самых простых способа конвертировать JPG в текст

14.09.2021 10:22:09 • Отправлено по адресу: OCR Solution • Проверенные решения

Для преобразования jpg в текст используемая программа должна быть такой, чтобы она понимала оба формата. Общее управление процессом преобразования jpg в txt очень эффективно и действенно управляется обсуждаемой программой.Это явно позволяет пользователям поддерживать качество преобразованных данных. Преобразование текста в формат jpg в слово – это очень осуществимая идея, которая позволит пользователю получить данные для применения в соответствии с требованиями. Преобразование из jpg в текст очень просто с PDFelement.

Преобразование JPG в текст с помощью PDFelement

Процесс, которому вы хотите следовать в этом отношении, очень прост и состоит из следующих шагов, позволяющих легко выполнить работу.

Шаг 1. Откройте JPEG / JPG

Перетащите файл JPEG в интерфейс программы.Существуют разные способы открытия файла, из которых этот самый простой.

Шаг 2. Установите и выполните OCR

Загрузите подключаемый модуль OCR, прежде чем приступить к выполнению его с файлом .jpg. Плагин загружается отдельно, поэтому необходимо соблюдать весь процесс. После загрузки и установки OCR перейдите в «Редактировать», а затем в «OCR», чтобы выполнить функцию с файлом JPG.

Шаг 3. Преобразование JPG в текст

После выполнения функции рекомендуется перейти в «Домой» и затем нажать «Другим», как показано на скриншоте ниже.Выберите «Преобразовать в текст» в меню, чтобы преобразовать JPG в текст, и это полностью завершит процесс.


Видео о преобразовании JPG в текст


Другой конвертер JPG в текст с OCR

Google Drive – еще один инструмент, который может помочь вам легко преобразовать JPG в текст, продолжайте читать, чтобы узнать, что делать.

Шаг 1. Загрузите JPG

Перетащите файл JPG в свою учетную запись Google Диска.

Шаг 2.Процесс оптического распознавания символов

Найдите файл и щелкните его правой кнопкой мыши в своей учетной записи Google, чтобы открыть его в Google Docs. Процесс распознавания текста будет запущен напрямую.

Шаг 3. JPG в TXT

После открытия файла текст в нем уже доступен для редактирования. Вы можете сохранить его в файл формата .txt, нажав кнопку «Файл»> «Загрузить».


Почему стоит выбрать PDFelement для преобразования JPG в текст

PDFelement – это программа, которая позволит пользователям в кратчайшие сроки преодолеть все препятствия, связанные с PDF.Технология OCR, встроенная в программу, выводит ее удобство использования на новый уровень. Если вы хотите узнать, как преобразовать jpg в текст, PDFelement – лучший ответ на это. Это лучшее программное обеспечение для преобразования jpg в текст, которое заставит вас почувствовать, что у вас есть все самое лучшее. Эта программа также может конвертировать jpg в редактируемый текст. Он буквально имеет сотни функций, которые делают его очень ценным техническим устройством, не только надежным, но и очень интуитивно понятным.

  • Ежедневные задачи, связанные с PDF, такие как открытие, сохранение, печать и разметка PDF с большой легкостью.
  • Графические элементы PDF обработаны наиболее эффективно. Программа может добавлять, удалять, вращать и изменять размеры элементов, чтобы они соответствовали документу.
  • Защита PDF-файлов с помощью этой программы стала очень простой. Применение зашифрованных паролей оказалось слишком простым делом.
  • В программу также встроен конвертер. PDF-файл можно преобразовать в файлы Word, HTML, текст и изображения.
  • PDF-документов могут быть одобрены и подписаны цифровой подписью с помощью программы.

Советы: знание текстового формата

Текстовый файл имеет расширение .txt, это один из самых распространенных форматов того времени. Лучшая часть этого формата – то, что он может сохранять большие объемы текста на небольшом пространстве. Хранение информации – одно из наиболее распространенных применений этого формата, которое упрощает работу по передаче данных. Метаданные текстовых файлов одинаковы для операционных систем UNIX, LINUX, Windows и Mac. Форматирование не поддерживается форматом.Данные, которые были сохранены в формате txt, не могут быть выделены жирным шрифтом или может быть применено какое-либо форматирование.

Форматы

Текст

XML

ЯМЛ

DDL

Создатель ASCII W3C Кларк Эванс, Инги Дёт Нет и Орен Бен-Кики Эрик Лендьель
Стандартизация Есть Есть Есть Есть
Технические характеристики Формат файла документа, общий формат контейнера Рекомендации W3C 1.0 (пятое издание) 1.1 (второе издание) Версия 1.2 Открытая организация DDL
Двоичный Сохраняет значение Частичный (эффективный обмен XML, двоичный XML, быстрый информационный набор, данные XSD base64) Не хранит двоичные значения Не хранит двоичные значения
Читаемость для человека Есть Есть Есть Есть
Справочная поддержка Нет Есть Есть Есть

Загрузите или купите PDFelement бесплатно прямо сейчас!

Загрузите или купите PDFelement бесплатно прямо сейчас!

Купите PDFelement прямо сейчас!

Купите PDFelement прямо сейчас!


5 способов распознавания текста для извлечения текста из изображений в Windows 10

Оптическое распознавание символов (OCR) – очень полезный метод, позволяющий извлекать текст из отсканированного изображения или фотографии.Он широко используется как форма ввода информации с печатных копий во многих местах. Часто для ускорения рабочего процесса внедряется решение для сканирования со встроенной функцией распознавания текста. Однако, если у вас нет под рукой таких удобных функций сканирования, есть ли другие способы использовать эту технологию?

Вот несколько вариантов, которые вы можете использовать в Windows 10

OneNote

Верно. Если вы уже используете OneNote, в вашем распоряжении уже есть отличные инструменты.Просто щелкните правой кнопкой мыши изображение, содержащее текст, который вы хотите извлечь, выберите Изображение , а затем Копировать текст .

Google Диск

Google Диск, точнее, Google Docs, имеет малоизвестную бесплатную функцию распознавания текста. Все, что вам нужно сделать, это сначала загрузить файл изображения на Google Диск и открыть его с помощью Google Docs .

После открытия файла изображения в Google Docs слова, встроенные в файл изображения, уже извлекаются и вставляются в тот же документ.Довольно эффективно, согласен.

Photo Scan

Photo Scan – бесплатное приложение UWP, которое поставляется со встроенной функцией распознавания текста, которая легко извлекает текст из фотографий или файлов изображений, импортированных в приложение, будь то файл изображения с вашего компьютера или в буфере обмена, или снято с камеры.

Capture2Text

Capture2Text – это бесплатный портативный инструмент, который позволяет быстро распознавать текст на части экрана с помощью сочетания клавиш. Полученный текст по умолчанию будет сохранен в буфер обмена.Он поддерживает более 90 языков, не только английский, но также китайский, французский, немецкий, японский, корейский и т. Д.

FreeOCR

FreeOCR – это бесплатный инструмент распознавания текста, который поддерживает сканирование с большинства сканеров Twain, а также может открывать большинство отсканированных PDF-файлов и нескольких файлов. страницы Tiff изображения, а также популярные форматы файлов изображений. Он выводит простой текст, который можно напрямую экспортировать в формат Microsoft Word. Если вы ищете инструмент, который распознает не только файлы изображений, но и PDF-файлы, FreeOCR может стать вашим помощником.

На этом пока все. Вполне возможно, что есть много других вариантов, которые мы не рассмотрели. Но если что-то из этого поможет вам, наслаждайтесь.

Как точно и легко выполнять оптическое распознавание символов JPG (включая бесплатное программное обеспечение)?

JPG – это больше, чем формат графического файла для представления фигур, ландшафта, объекта и т. Д., Он также широко используется для сохранения и распространения текстовой информации из-за небольшого размера файла и сверхвысокой совместимости на различных устройствах.

Если мы хотим распознать текст из файла JPG, нам необходимо выполнить оптическое распознавание текста JPG, экспортируя также отформатированный Word или просто текстовый формат. Сегодня мы представим 3 метода оптического распознавания текста JPG в Word или текст как в macOS, так и в Windows, включая бесплатное программное обеспечение для распознавания текста JPG.

Как получить точное распознавание текста в JPG?

Точность имеет большое значение, когда мы выполняем оптическое распознавание текста в формате JPG, она решает, нужно ли нам тратить дополнительное время на ручную проверку и исправление ошибок оптического распознавания текста или настройку форматирования.Тогда как легко и точно сделать JPG OCR? Профессиональное программное обеспечение для распознавания текста в формате JPG – это все, что вам нужно.

Получите точное распознавание текста JPG на Mac

Cisdem PDF Converter OCR – это специальная программа OCR для распознавания текста из отсканированных PDF, JPG и других форматов изображений, сохраняя при этом форматирование исходного файла. Он поддерживает OCR JPG в Word, Text, PowerPoint, Keynote, Pages, в основном охватывая все популярные редактируемые форматы. Работая как конвертер PDF, он также может конвертировать собственные PDF-файлы в 16 форматов и создавать PDF-файлы из Word, PowerPoint, ePub и т. Д.

Благодаря функциям пакетного распознавания текста, он значительно упрощает распознавание текста в JPG, вам просто нужно импортировать файлы JPG, а затем массово конвертировать JPG OCR в Word или текст.

Почему Cisdem PDF Converter OCR?

  • OCR JPG, PNG, BMP, TIFF и GIF
  • Отсканированный PDF-файл с оптическим распознаванием текста
  • OCR файла в Word, PDF, Excel, PowerPoint, Keynote, Pages, Text, ePub, HTML, RTFD
  • Пакетное оптическое распознавание изображений и PDF
  • OCR 200+ языков
  • Создать PDF из JPG, Word или других файлов
  • Защита и сжатие вывода PDF
Скачать бесплатно
Как OCR JPG в Word или текст на Mac?

Шаг 1 Загрузите и установите Cisdem PDF Converter OCR на свой Mac;

Скачать бесплатно

Шаг 2 Перетащите файлы JPG в программу;

Шаг 3 Выберите вывод как Word DOC / DOCX или Текст, выберите язык файла;

Шаг 4 (необязательно) Используйте расширенное распознавание текста для получения точного результата.

Если результат распознавания не соответствует вашим потребностям или вы не хотите распознавать все изображение, вы можете нажать кнопку настроек для расширенного распознавания текста. Весь файл JPG будет разделен на разные части и помечен как текст, изображения или таблицы разным цветом, что означает, что определенная часть будет экспортирована как текст, изображение или таблица индивидуально в выходной файл. Но можно доработать. Для иллюстрации, если вы хотите экспортировать определенную область как таблицу, нажмите «Отметить таблицу» в зоне применения OCR, затем перетащите поле отметки, чтобы включить содержимое, которое вы хотите пометить как таблицу, и эта часть будет сохранена как таблица в вашем выводе Word.Или, если вы не хотите OCR изображения из файла JPG, отметьте его как изображение, а не как текст или таблицу, и эта часть будет отображаться как изображение в выходном файле после JPG OCR.

Шаг 5 Нажмите «Преобразовать в OCR JPG в Word или текст» на Mac.

Получите точное распознавание текста JPG в Windows

Для пользователей Windows мы рекомендуем Readiris 17, чтобы получить точное распознавание текста в формате JPG на ПК с Windows.

Readiris 17 от I.R.I.S – это профессиональная программа распознавания текста для распознавания текста со сканированных изображений, изображений и отсканированных PDF-файлов, но это больше, чем программа распознавания текста. Он также позволяет пользователям создавать, редактировать, управлять и обмениваться файлами PDF.

Благодаря функции импорта файлов со сканера вы можете напрямую преобразовывать сканированные изображения в PDF с возможностью поиска или другие редактируемые форматы. Однако он не может выполнять оптическое распознавание файлов JPG в большом количестве.

Почему Readiris 17 для JPG OCR в Windows?

  • OCR сканированные изображения, изображения и отсканированные PDF-файлы;
  • файлов OCR в PDF, DOCX, XLSX, ODT, ePub, Audio, RTF, HTML и TXT;
  • Редактировать PDF-файлы;
  • Объединять, разделять, сжимать, защищать, подписывать PDF-файлы;
  • OCR 138 языков;
  • Делитесь файлами PDF в облаке, FTP, SharePoint и т. Д.;
Как OCR JPG в Word или текст в Windows?
  1. Загрузите и установите Readiris 17 на ПК с Windows;
  2. Перейдите на главную> Из файла, добавьте файл JPG в программу;
  3. Выберите язык файла и выберите вывод как Word или Text в меню вывода;
  4. Откройте и просмотрите файл Word или текстовый файл после распознавания текста.

Бесплатное программное обеспечение для JPG OCR

Можно ли выполнять оптическое распознавание текста JPG с помощью бесплатного программного обеспечения? Где скачать бесплатное программное обеспечение для распознавания текста в формате JPG? В этой части вы найдете 2 бесплатные программы для OCR JPG в Word или Text.

# 1 SimpleOCR

SimpleOCR всегда является одним из лучших вариантов для бесплатного распознавания текста благодаря хорошей производительности распознавания текста и богатым функциям. Вы можете использовать этот инструмент для оптического распознавания PDF-файлов, изображений и сканированных изображений в пакетном режиме. Кроме того, для исправления ошибок оптического распознавания текста он позволяет проверять орфографию и заменять слова из своей библиотеки.

Преимущества:
  1. OCR PDF, изображения и отсканированные изображения;
  2. Пакетное распознавание текста;
  3. Проверка орфографии и замена слов;
  4. Экспорт в формате Word или текста;
Недостатки:
  1. Только для Windows;
  2. Необходимо исправить ошибки распознавания текста;
  3. Форматирование не так хорошо, как ожидалось;

Где бесплатно скачать программу для распознавания текста в формате JPG?

https: // www.simpleocr.com/download/

Как бесплатно OCR JPG в Word или текст?
  1. Загрузите и установите SimpleOCR на свой ПК с Windows;
  2. Нажмите «Добавить страницу», чтобы импортировать файл JPG для процесса распознавания текста;
  3. В окне «Отображение текста» проверьте орфографию и исправьте ошибки распознавания текста;
  4. Затем перейдите в «Параметры пользователя»> «Сохранить как», выберите «Word ort Text», нажмите «ОК»;

# 2 FreeOCR

Еще одна бесплатная программа для OCR JPG в Word или текст – FreeOCR.Как и SimpleOCR, FreeOCR предназначен только для пользователей Windows. Он позволяет пользователям выполнять сканирование OCR, сканированные PDF-файлы и изображения с поддержкой 3 выходных форматов: текст, Word и RTF. FreeOCR может точно распознавать текст из файла на основе изображения, однако он не может выводить файл Word с хорошим форматированием, даже если он позволяет пользователям экспортировать его как Word. Форматирование в выводе Word просто отсутствует.

Преимущества:
  1. OCR сканирование, изображения и сканированные PDF-файлы;
  2. файл OCR в текст, Word и RTF;
  3. OCR 11 языков;
  4. Экспорт файла в формате JPG;
Недостатки:
  1. Без пакетного распознавания текста;
  2. В выводе Word отсутствует форматирование;
  3. Только для Windows;

Где скачать бесплатное программное обеспечение для распознавания текста JPG?

http: // www.paperfile.net/download2.html

Как OCR JPG в Word или текст бесплатно?
  1. Загрузите и установите FreeOCR на вашу Windows;
  2. Нажмите «Открыть», чтобы импортировать файл JPG в программу;
  3. Щелкните OCR, чтобы запустить процесс распознавания текста JPG;
  4. Затем выберите вывод в формате Word или Text;

JPG OCR в Word или текст онлайн бесплатно

Помимо автономных программ OCR для OCR JPG в автономном режиме, существуют также бесплатные онлайн-инструменты для распознавания текста JPG.На самом деле, OCR-конвертировать файл JPG онлайн непросто, большинство онлайн-бесплатных программ OCR распознают текст с точностью прибл. 85%, кроме того, форматирование не будет хорошо сохранено. То есть вам нужно потратить много времени и усилий на то, чтобы отредактировать выходной файл после OCR. Однако среди множества бесплатных онлайн-инструментов для распознавания текста в формате JPG стоит попробовать Convertio OCR.

Convertio может конвертировать более 300 файлов, включая видео, аудио, документы, электронные книги, изображения, архивы и так далее. Он также предлагает услугу OCR, позволяющую пользователям конвертировать PDF-файлы и изображения в 11 редактируемых форматов.

Преимущества:
  1. OCR JPG, BMP, GIF, PBM, PCX, PGM, PNG, PPM, TGA, TIFF, WBMP и PDF;
  2. Batch OCR JPG или другие;
  3. Загрузить файлы из локальной папки, Google Диска, Dropbox и URL;
  4. OCR 70+ языков;
  5. Точный результат OCR;
  6. Сохранение файлов в Dropbox или Google Drive после JPG OCR;
Недостатки:
  1. Необходимо вручную настроить форматирование;
  2. Только 10 страниц можно конвертировать с помощью OCR бесплатно;
  3. Возможный риск утечки информации;
Как конвертировать JPG OCR в Word или текст онлайн бесплатно?

1.Зайдите на сайт Convertio OCR;

2. Перетащите файлы JPG в программу. Для бесплатного распознавания текста разрешено до 10 файлов JPG;

3. Выберите язык файла и выберите формат вывода Word или Text;

4. Нажмите «Распознать», чтобы запустить бесплатное онлайн-распознавание текста в формате JPG.

Заключение

Распознавать файлы JPG несложно, но если вам нужно точное и простое распознавание текста в формате JPG, вам лучше сначала подумать о профессиональных программах распознавания символов JPG.

Как использовать iText pdfOCR для распознавания текста в отсканированных документах

Используя iText pdfOCR, вы можете создавать PDF-документы, которые доступны для поиска и архивирования и соответствуют стандарту архивирования PDF / A-3u.Эти документы также могут быть защищены и иметь цифровую подпись, поскольку цифровые подписи в соответствии со стандартом PAdES (PDF Advanced Electronic Signatures) поддерживаются в спецификации PDF / A, начиная с PDF / A-2. В качестве альтернативы, если вы просто хотите извлечь текст из отсканированных документов, он также может вывести распознанный текст в виде файла.

Примеры использования iText pdfOCR

Но это еще не все, поскольку, поскольку он интегрирован в iText 7 SDK, вы также можете использовать другие компоненты iText 7 для выполнения дополнительной обработки.Независимо от того, нужно ли вам извлекать изображения и данные из документов, выполнять безопасное редактирование содержимого или даже использовать данные для создания многоязычных документов, теперь существует множество возможностей, которые теперь возможны, когда у вас есть доступный PDF-файл с возможностью поиска. Например, вы можете:

  • извлекать конкретную информацию с помощью iText pdf2Data и сохранять ее в базе данных, обеспечивая дальнейшую обработку с другими системами,
  • безопасно редактировать распознанный текст с помощью iText pdfSweep,
  • использовать извлеченный текст для заполнения полей формы PDF с помощью iText 7 Core,
  • в качестве альтернативы вы можете объединить данные в шаблоны HTML для преобразования в PDF с помощью iText pdfHTML,
  • создает PDF-файлы, поддерживающие несколько языков и систем письма, с помощью iText pdfCalligraph,
  • или даже комбинация всего вышеперечисленного.

Вы даже можете использовать iText pdfRender, чтобы преобразовать окончательный документ обратно в изображение. Вы можете задаться вопросом, зачем вам это нужно, но давайте рассмотрим пример редактирования контента. Вы можете распознать текст на изображении, безопасно удалить текст, а затем снова преобразовать его в изображение. Кроме того, изображение может быть идеальным, если вам нужно только просмотреть копию документа, например предварительный просмотр заархивированного документа или сертификат с цифровой подписью. Изображения также легко отображать на мобильных устройствах или в средах, где программа просмотра PDF не требуется.

Пример рабочего процесса документа iText pdfOCR (щелкните, чтобы просмотреть полный размер)

Если вам нужен более совместный способ преобразования распознанного текста в новые документы, другим вариантом может быть использование iText DITO, нашего удобного генератора PDF-документов, который позволяет бизнес-пользователям играют большую роль в рабочих процессах цифровых документов. Шаблоны можно разрабатывать и поддерживать с помощью интуитивно понятного редактора шаблонов и настраивать с помощью динамической привязки данных и условного форматирования для ввода данных и настройки их представления, и все это без каких-либо навыков программирования.Затем вы загружаете свои данные в формате JSON в API iText DITO, который объединяет данные и ваши шаблоны для создания необходимого количества PDF-файлов. Более того, если вы также приобретете лицензию на iText 7 Core при покупке лицензии iText DITO, ваши сгенерированные PDF-документы можно будет легко обрабатывать и обрабатывать для выполнения таких задач, как защита ваших документов с помощью шифрования и цифровых подписей или более низкого уровня. действия уровня PDF, такие как объединение и разделение документов и т. д.

Преимущества OCR

Прелесть использования такого инструмента, как iText pdfOCR, заключается в том, что процесс распознавания текста можно легко автоматизировать и интегрировать в рабочий процесс документооборота.Это позволяет выполнять крупномасштабную обработку документов, будь то просто для целей архивирования или для извлечения данных из документов для дальнейшей обработки и преобразования. Есть много отраслей, которые могут извлечь выгоду из автоматизированной обработки OCR в своих рабочих процессах, таких как банковское дело, юриспруденция, здравоохранение, производство и т. Д., Не говоря уже о правительственных ведомствах, которые часто имеют буквально горы документов, касающихся государственной политики, личной информации граждан и другие данные, которые необходимо обработать из массы печатных документов.

В мире после COVID-19 это как никогда важно. Поскольку правительства во всем мире внедряют политику отслеживания и отслеживания перемещений людей, возможность быстро и легко обрабатывать данные, такие как сканирование паспортов и свидетельства о медицинском страховании, имеет важное значение. Добавьте к этому различные реализации программ цифровой идентификации по всему миру, такие как Европейский единый цифровой шлюз или национальная платформа цифровой идентификации Сингапура, и станет ясно, что автоматизация OCR в рабочих процессах будет иметь жизненно важное значение как для правительств, так и для компаний.

Оптическое распознавание символов | Распознавание текста OCR

Обзор

  • Оптическое распознавание символов (OCR) – широко используемая система в области компьютерного зрения
  • Узнайте, как создать собственное распознавание текста для различных задач
  • Мы будем использовать библиотеку OpenCV и Tesseract для создания системы распознавания текста.

Введение

Вы помните дни, когда во время экзамена вам приходилось ставить точки перед правильным ответом? Или как насчет теста на способности, который вы дали перед первой работой? Я хорошо помню олимпиады и тесты с множественным выбором, когда университеты и организации использовали систему оптического распознавания символов (OCR) для массового оценивания листов ответов.

Честно говоря, OCR находит применение в широком спектре отраслей и функций. Итак, все, от сканирования документов – банковских выписок, квитанций, рукописных документов, купонов и т. Д., До чтения уличных указателей в автономных транспортных средствах – все это подпадает под действие системы распознавания текста.

Системы оптического распознавания текста

были довольно дорогими и громоздкими пару десятилетий назад. Но достижения в области компьютерного зрения и глубокого обучения означают, что мы можем создать нашу собственную систему распознавания текста прямо сейчас!

Но создание системы распознавания текста – непростая задача.Во-первых, он наполнен проблемами, такими как разные шрифты в изображениях, плохой контраст, несколько объектов на изображении и т. Д.

Итак, в этой статье мы рассмотрим некоторые очень известные и эффективные подходы к задаче распознавания текста и то, как вы можете реализовать их самостоятельно.

Если вы новичок в обнаружении объектов и компьютерном зрении, я предлагаю просмотреть следующие ресурсы:

Содержание

  1. Что такое оптическое распознавание символов (OCR)?
  2. Популярные приложения для оптического распознавания текста в реальном мире
  3. Распознавание текста с помощью Tesseract OCR
  4. Различные способы обнаружения текста

Что такое оптическое распознавание символов (OCR)?

Давайте сначала разберемся, что такое OCR, если вы раньше не сталкивались с этой концепцией.

OCR или оптическое распознавание символов – это процесс распознавания текста внутри изображений и преобразования его в электронную форму. Эти изображения могут представлять собой рукописный текст, печатный текст, например документы, квитанции, визитки и т. Д., Или даже фотографию естественной сцены.

OCR состоит из двух частей. Первая часть – это обнаружение текста , где определяется текстовая часть в изображении. Эта локализация текста внутри изображения важна для второй части OCR, распознавания текста , где текст извлекается из изображения.Используя эти методы вместе, вы можете извлекать текст из любого изображения.

Но нет ничего идеального, и OCR не исключение. Однако с появлением глубокого обучения стало возможным получить лучшие и более общие решения этой проблемы.

Прежде чем мы погрузимся в создание собственного OCR, давайте взглянем на некоторые из популярных приложений OCR.

Популярные приложения для оптического распознавания текста в реальном мире

OCR широко применяется в различных отраслях (в первую очередь с целью сокращения ручного труда).Он вошел в нашу повседневную жизнь до такой степени, что мы почти никогда этого не замечаем! Но они, безусловно, стремятся улучшить взаимодействие с пользователем.

OCR используется для задач распознавания рукописного ввода для извлечения информации. В этой области ведется большая работа, и мы добились действительно значительных успехов. Microsoft придумала потрясающее математическое приложение, которое принимает на вход написанное от руки математическое уравнение и генерирует решение вместе с пошаговым объяснением работы.

OCR все чаще используется для оцифровки в различных отраслях, чтобы сократить объем ручной работы. Это позволяет очень легко и эффективно извлекать и хранить информацию из деловых документов, квитанций, счетов-фактур, паспортов и т. Д. Кроме того, когда вы загружаете свои документы для KYC (Знай своего клиента), OCR используется для извлечения информации из этих документов и хранения их для дальнейшего использования.

OCR также используется для сканирования книг , где необработанные изображения преобразуются в цифровой текстовый формат.Многие крупномасштабные проекты, такие как проект Гутенберга, проект «Миллион книг» и Google Книги, используют OCR для сканирования и оцифровки книг и хранения произведений в виде архива.

Банковская отрасль также все чаще использует оптическое распознавание символов для архивирования документов, связанных с клиентами, например, вступительных материалов, с целью простого создания клиентского репозитория. Это значительно сокращает время адаптации и, таким образом, улучшает взаимодействие с пользователем. Кроме того, банки используют OCR для извлечения из чеков такой информации, как номер счета, сумма, номер чека, для более быстрой обработки.

Приложения OCR неполны, если не упомянуть об их использовании в беспилотных автомобилях . Автономные автомобили широко используют OCR для считывания указателей и дорожных знаков. Эффективное понимание этих знаков делает автономные автомобили безопасными для пешеходов и других транспортных средств, которые едут по дорогам.

Определенно существует множество других приложений OCR, таких как распознавание автомобильных номеров, преобразование отсканированных документов в редактируемые текстовые документы и многие другие.Я хотел бы услышать ваш опыт использования OCR – дайте мне знать в разделе комментариев ниже.

Оцифровка с использованием OCR, очевидно, имеет широкие преимущества, такие как простота хранения и обработки текста, не говоря уже о непостижимом объеме аналитики, которую вы можете применить к этим данным! Оптическое распознавание текста определенно является одной из самых важных областей компьютерного зрения.

Теперь давайте посмотрим на один из самых известных и широко используемых методов распознавания текста – Tesseract.

Распознавание текста с помощью Tesseract OCR

Tesseract – это движок OCR с открытым исходным кодом, изначально разработанный как проприетарное программное обеспечение HP (Hewlett-Packard), но позже открытый в 2005 году.С тех пор Google принял проект и спонсировал его разработку.

На сегодняшний день Tesseract может определять более 100 языков и обрабатывать даже текст с письмом справа налево, например на арабском или иврите! Неудивительно, что он используется Google для обнаружения текста на мобильных устройствах, в видео и в алгоритме обнаружения спама в изображениях Gmail.

Начиная с версии 4, Google значительно продвинул этот механизм распознавания текста. Tesseract 4.0 добавил новый движок OCR, который использует систему нейронной сети, основанную на LSTM (Long Short-term Memory), одном из наиболее эффективных решений проблем предсказания последовательности.Хотя его предыдущий механизм распознавания текста, использующий сопоставление с образцом, по-прежнему доступен как устаревший код.

После того, как вы загрузили Tesseract в свою систему, вы легко запустите его из командной строки, используя следующую команду:

   tesseract   -l  --oem  --psm    

Вы можете изменить конфигурацию Tesseract для получения результатов, наиболее подходящих для вашего изображения:

  1. Langue (-l) – Вы можете определить один или несколько языков с помощью Tesseract
  2. Режим двигателя OCR (–oem) – Как вы уже знаете, Tesseract 4 имеет механизмы LSTM и Legacy OCR.Однако есть 4 режима допустимых режимов работы на основе их комбинации

3. Сегментация страниц (–psm) – Можно настроить в соответствии с текстом на изображении для получения лучших результатов

Pyteseract

Однако вместо метода командной строки вы также можете использовать Pytesseract – оболочку Python для Tesseract. Используя это, вы можете легко реализовать свой собственный распознаватель текста с помощью Tesseract OCR, написав простой скрипт Python.

Вы можете загрузить Pytesseract с помощью команды pip install pytesseract .

Основная функция в Pytesseract – image_to_text () , которая принимает в качестве аргументов изображение и параметры командной строки:

Какие проблемы возникают с Tesseract?

Не секрет, что Tesseract несовершенен. Он плохо работает, когда изображение имеет много шума или когда шрифт языка тот, на котором Tesseract OCR не обучен.Другие условия, такие как яркость или перекос текста, также влияют на производительность Tesseract. Тем не менее, это хорошая отправная точка для распознавания текста с небольшими усилиями и высокой производительностью.

Различные способы обнаружения текста

Tesseract предполагает, что входное текстовое изображение довольно чистое. К сожалению, многие входные изображения будут содержать множество объектов, а не только чистый предварительно обработанный текст. Следовательно, становится крайне необходимо иметь хорошую систему обнаружения текста, которая может обнаруживать текст, который затем может быть легко извлечен.

Есть несколько способов обнаружения текста:

  • Традиционный способ использования OpenCV
  • Современный способ использования моделей глубокого обучения и
  • Создание вашей собственной нестандартной модели

Обнаружение текста с использованием OpenCV

Обнаружение текста с использованием OpenCV – классический способ решения задач. Вы можете применять различные манипуляции, такие как изменение размера изображения, размытие, пороговое значение, морфологические операции и т. Д., Чтобы очистить изображение.

Здесь у нас есть изображения в градациях серого, размытые и пороговые изображения в указанном порядке.

После того, как вы это сделаете, вы можете использовать обнаружение контуров OpenCV для обнаружения контуров для извлечения фрагментов данных:

Наконец, вы можете применить распознавание текста к контурам, которые вы должны предсказать текст:

Результаты на изображении выше были достигнуты с минимальной предварительной обработкой и обнаружением контуров с последующим распознаванием текста с помощью Pytesseract.Очевидно, не каждый раз контуры определяли текст.

Но, тем не менее, обнаружение текста с помощью OpenCV – утомительная задача, требующая много экспериментов с параметрами. Кроме того, это не очень хорошо с точки зрения обобщения. Лучший способ сделать это – использовать модель обнаружения текста EAST.

Современная модель глубокого обучения – EAST

EAST, или «Эффективный и точный детектор текста сцены», представляет собой модель глубокого обучения для обнаружения текста на естественных изображениях сцены.Он довольно быстрый и точный, так как способен обнаруживать изображения 720p со скоростью 13,2 кадра в секунду с F-оценкой 0,7820.

Модель состоит из полностью сверточной сети и стадии подавления без максимума для предсказания строки слова или текста. Модель, однако, не включает некоторые промежуточные шаги, такие как предложение кандидата, формирование текстовой области и разделение слов, которые использовались в других предыдущих моделях, что позволяет оптимизировать модель.

Вы можете посмотреть на изображение ниже, предоставленное авторами в их статье, сравнивая модель EAST с другими предыдущими моделями:

EAST имеет U-образную сеть.Первая часть сети состоит из сверточных слоев, обученных на наборе данных ImageNet. Следующая часть – это ветвь слияния функций, которая объединяет текущую карту функций с картой объектов без пула из предыдущего этапа.

За ним следуют сверточные слои для сокращения вычислений и создания выходных карт характеристик. Наконец, при использовании сверточного слоя на выходе получается карта оценок, показывающая наличие текста, и геометрическая карта, которая представляет собой либо повернутую рамку, либо четырехугольник, покрывающий текст.Это можно визуально понять по изображению архитектуры, которое было включено в исследовательскую работу:

Я настоятельно рекомендую вам самостоятельно просмотреть статью , чтобы получить хорошее представление о модели EAST.

OpenCV включает модель детектора текста EAST начиная с версии 3.4. Благодаря этому очень удобно реализовать собственный детектор текста. Полученные локализованные текстовые поля можно передать через Tesseract OCR для извлечения текста, и у вас будет полная сквозная модель для OCR.

Пользовательская модель с использованием API объекта TensorFlow для обнаружения текста

Последний метод построения детектора текста – использование специально созданной модели детектора текста с использованием API объектов TensorFlow. Это платформа с открытым исходным кодом, используемая для создания моделей глубокого обучения для задач обнаружения объектов. Чтобы разобраться в этом подробнее, я предлагаю сначала прочитать эту подробную статью.

Чтобы создать собственный детектор текста, вам, очевидно, потребуется набор данных из нескольких изображений, по крайней мере, более 100.Затем вам нужно аннотировать эти изображения, чтобы модель могла знать, где находится целевой объект, и узнать о нем все. Наконец, вы можете выбрать одну из предварительно обученных моделей, в зависимости от компромисса между производительностью и скоростью, из зоопарка моделей обнаружения TensorFlow. Вы можете обратиться к этому всеобъемлющему блогу, чтобы создать свою собственную модель.

Сейчас. Обучение может потребовать некоторых вычислений, но если вам их на самом деле недостаточно, не волнуйтесь! Вы можете использовать Google Colaboratory для любых ваших требований! В этой статье вы узнаете, как его эффективно использовать.

Наконец, если вы хотите сделать шаг вперед и создать ультрасовременную модель детектора текста YOLO, эта статья станет ступенькой к пониманию всех ее мельчайших деталей, и вы получите отличный результат. Начните!

Конечные ноты

В этой статье мы рассмотрели проблемы в OCR и различные подходы, которые можно использовать для решения этой задачи. Мы также обсудили различные недостатки подходов и почему OCR не так просто, как кажется!

Работали ли вы раньше с каким-либо приложением OCR? Какие варианты использования OCR вы планируете создать после этого? Сообщите мне свои идеи и отзывы ниже.

Как работает сканирование документов с оптическим распознаванием текста?

Вы когда-нибудь с трудом читали почерк друга? Считай себя удачливым, то, что вы не работаете в Почтовой службе США, которая должна расшифровать и доставить около 30 миллионов рукописных конвертов каждый день! Поскольку большая часть нашей жизни компьютеризирована, это жизненно важно, чтобы машины и люди могли понимать друг друга и передавать информацию туда и обратно.В основном у компьютеров есть вещи их путь – мы должны «разговаривать» с ними через относительно грубые устройства, такие как клавиатуры и мышей, чтобы они могли понять, что мы от них хотим. Но когда речь идет об обработке более человеческих видов информации, например старомодная печатная книга или письмо, нацарапанное Перьевая ручка, компьютеры должны работать намного усерднее. Вот где оптический персонаж распознавание (OCR). Это своего рода программное обеспечение (программа), способная автоматически анализировать печатный текст и превращать его в форма, которую компьютеру легче обрабатывать.OCR лежит в основе всего, от программ анализа почерка на мобильных телефонах до гигантские машины для сортировки почты, которые гарантируют, что все эти миллионы писем доходят до места назначения. Как именно это работает? Давайте присмотритесь!

Фото: Распознавание персонажей: Для нас с вами это слово «ан», но для компьютера это просто бессмысленный черно-белый узор. И обратите внимание, как волокна бумаги вносят некоторую путаницу в изображение. Если бы чернила были немного более блеклыми, серо-белый узор из волокон начал бы мешать и затруднять распознавание букв.

Что такое OCR?

Фото: Когда дело доходит до оптического распознавания символов, наши глаза и мозг намного превосходят любой компьютер.

Когда вы читаете эти слова на экране компьютера, ваши глаза и мозг выполняет оптическое распознавание символов, даже если вы этого не заметите! Ваши глаза узнают образцы света и тьмы, которые составляют символы (буквы, цифры и другие знаки препинания) меток), напечатанных на экране, и ваш мозг использует их, чтобы вычислить из того, что я пытаюсь сказать (иногда, читая отдельные символов, но в основном путем сканирования целых слов и целых групп слова сразу).

Компьютеры тоже могут это делать, но для них это действительно тяжелая работа. Первое проблема в том, что у компьютера нет глаз, поэтому, если вы хотите, чтобы он читал что-то вроде страницы старой книги, вы должны представить ее с изображение этой страницы, созданное с помощью оптического сканер или цифровая камера. Страница, которую вы создаете таким образом, является графический файл (часто в виде JPG) и, насколько возможно, компьютерный обеспокоен, нет никакой разницы между ним и фотографией Тадж-Махал или любой другой рисунок: это совершенно бессмысленный узор пикселей (цветные точки или квадраты, составляющие любые компьютерное графическое изображение).Другими словами, у компьютера есть изображение страницу, а не сам текст – он не может прочитать слова на страницу как мы можем, вот так. OCR – это процесс превращения изображение текста в текст, другими словами, создание чего-то как файл TXT или DOC из отсканированного JPG распечатанного или рукописного страница.

В чем преимущество OCR?

Когда напечатанная страница принимает форму машиночитаемого текста, вы можете все, что ты не умел делать раньше.Вы можете поискать по нему по ключевому слову (удобно, если его очень много), отредактируйте его с помощью текстовый процессор, включить его в веб-страницу, сжать в ZIP-архив и храните его на гораздо меньшем пространстве, отправьте по электронной почте – и все виды других изящных вещей. Машиночитаемый текст также можно декодировать с помощью программ чтения с экрана, инструментов, использующих синтезаторы речи (компьютеризированные голоса, вроде того, что использовал Стивен Хокинг), чтобы прочитать слова на экране, чтобы их могут понять слепые и слабовидящие люди. (Еще в 1970-е годы одним из первых основных применений OCR было создание копировальных аппаратов. устройство под названием Kurzweil Reading Machine, которое могло читать печатные книги вслух для слепых.)

Фото: Сканирование в кармане: приложения для распознавания текста для смартфонов работают быстро, точно и удобно. Слева: здесь я сканирую текст статьи, которую вы сейчас читаете, прямо с экрана компьютера с помощью смартфона и Text Scanner (приложение для Android от Peace). Справа: несколько секунд спустя на экране моего телефона появляется очень точная версия отсканированного текста.

Как работает OCR?

Предположим, жизнь была действительно простой, и в ней была только одна буква. алфавит: А.Даже в этом случае вы, вероятно, увидите, что OCR будет довольно сложная проблема – потому что каждый человек пишет букву А в немного другой способ. Даже с печатным текстом есть проблема, потому что книги и другие документы печатаются на самых разных гарнитуры (шрифты) и букву A можно напечатать с большим количеством тонких разные формы.

Фото: между этими разными версиями заглавной буквы A есть немало различий, напечатаны разными компьютерными шрифтами, но есть и основное сходство: вы можете видеть, что почти все они состоят из двух наклонных линий, которые встречаются посередине вверху, с горизонтальной линией между ними.

Вообще говоря, есть два разных способа решить эту проблему, либо полностью распознав персонажей (распознавание образов) или путем обнаружения отдельных линий и символы штрихов сделаны из (обнаружение признаков) и идентифицирующие им так. Давайте посмотрим на них по очереди.

Распознавание образов

Если все точно так же написали букву А, получится компьютер признать это было бы легко. Вы бы просто сравнили отсканированное изображение с сохраненной версией буквы A и, если они совпадают, это было бы так.Вроде как у Золушки: «Если тапочки подходят …»

Так как же заставить всех писать одинаково? Еще в 1960-х годах был разработан специальный шрифт OCR-A, который можно было использовать на такие вещи, как банковские чеки и так далее. Каждая буква была одинаковой ширину (так что это был пример так называемого моноширинного шрифта) и штрихи были тщательно продуманы, чтобы каждую букву можно было легко отличается от всех остальных. Чековые принтеры были разработаны так все они использовали этот шрифт, а оборудование для оптического распознавания текста было разработано для распознавания это тоже.За счет стандартизации одного простого шрифта OCR стало относительно простая проблема для решения. Единственная проблема в том, что большая часть того, что в мире отпечатки не написаны в OCR-A, и никто не использует этот шрифт для своих почерк! Итак, следующим шагом было научить программы OCR распознавать буквы, написанные с помощью ряда очень распространенных шрифтов (например, Times, Helvetica, Courier и т. Д.). Это означало, что они могли распознать много печатного текста, но все еще не было никакой гарантии, что они смогут распознавать любой шрифт, который вы можете им послать.

Фото: Шрифт OCR-A: предназначен для чтения как людьми, так и компьютерами. Возможно, вы не узнаете стиль текста, но числа, вероятно, покажутся вам знакомыми по чекам и компьютерным распечаткам. Обратите внимание, что похожие на вид символы (например, строчная буква «l» в объяснении и цифра «1» внизу) были разработаны таким образом, чтобы компьютеры могли легко отличить их друг от друга.

Обнаружение признаков

Также известен как извлечение признаков или интеллектуальное распознавание символов. (ICR), это гораздо более изощренный способ обнаружения персонажей.Предположим, вы являетесь компьютерной программой OCR, представленной множеством разные буквы, написанные множеством разных шрифтов; как ты выбираешь все буквы Как будто все они выглядят немного по-разному? Ты мог бы используйте такое правило: если вы видите две наклонные линии, которые пересекаются точка вверху, в центре, и есть горизонтальная линия между ними примерно на полпути, это буква А. Примените это правило и вы узнаете большинство заглавных букв As, независимо от шрифта они написаны. Вместо того, чтобы распознать полный образец A, вы обнаруживаете особенности отдельных компонентов (наклонные линии, перечеркнутые линии или что-то еще), из которых состоит персонаж.Самый современные программы OCR omnifont (те, которые могут распознавать печатный текст любым шрифтом) работают по определению признаков, а не по шаблону признание. Некоторые используют нейронные сети (компьютерные программы которые автоматически извлекают шаблоны, как мозг).

Фото: Обнаружение признаков: Вы можете быть уверены, что смотрите на заглавную букву A, если сможете определить эти три составные части, соединенные вместе правильным образом.

Как работает распознавание рукописного ввода?

Распознавание символов, составляющих аккуратно напечатанный лазерной печатью компьютерный текст, является относительно легко по сравнению с расшифровкой чьих-то нацарапанных почерк.Это своего рода простая, но хитрая повседневная проблема. где человеческий мозг безоговорочно побеждает умные компьютеры: мы все можем сделать грубая попытка угадать сообщение, скрытое даже в худшем человеческом пишу. Как? Мы используем комбинацию автоматического распознавания образов, извлечение функций и, что очень важно, знания о писателе и смысл написанного (“Это письмо от моей подруги Харриет – о концерте классической музыки, на который мы ходили вместе, так что слово она написанное здесь, скорее, будет «тромбон», чем «трамвайная линия».”)

Фото: Распознавание рукописного ввода: Курсивный почерк (буквы соединены и переходят вместе) компьютеру намного труднее распознать, чем компьютерный печатный шрифт, потому что трудно определить, где заканчивается одна буква и начинается другая. Многие люди пишут так поспешно, что не утруждают себя составлением букв полностью, что затрудняет распознавание по образцу или признаку. Другая проблема заключается в том, что почерк – это выражение индивидуальности, поэтому люди могут изо всех сил стараться сделать свой почерк отличным от нормы.Когда дело доходит до чтения таких слов, мы в значительной степени полагаемся на смысл написанного, наши знания об авторе и слова, которые мы уже прочитали, – с чем компьютеры не могут так легко справиться.

Упростить

Когда компьютеры действительно должны распознавать почерк, проблема часто заключается в для них упрощено. Например, компьютеры для сортировки почты обычно нужно только распознавать почтовый индекс (почтовый индекс) на конверте, а не весь адрес. Поэтому им просто нужно определить относительно небольшой объем текста, составленный только из основных букв и цифр.Люди рекомендуется писать коды разборчиво (оставляя пробелы между символы, используя только прописные буквы) и, иногда, конверты заранее напечатаны с маленькими квадратами, чтобы вы могли написать символы в помочь вам разделить их.

Формы, предназначенные для обработки с помощью OCR, иногда имеют отдельные поля для написания каждой буквы или слабые правила, известные как поля гребешков, которые побуждают людей хранить буквы отдельно и пишите разборчиво. (Обычно поля гребенки печатаются в специальном цвет, например розовый, называется выпадающим цветом, который можно легко отделить от текст люди на самом деле пишут, обычно черными или синими чернилами.)

Artwork: Формы, разработанные для OCR, включают простые средства для уменьшения ошибок сканирования, включая поля гребенок (вверху) и поля символов (в центре), напечатанные выпадающим цветом (розовый), и пузырьковые поля выбора или флажки (внизу).

Планшетные компьютеры и мобильные телефоны с функцией распознавания рукописного ввода часто используют извлечение функций для распознавания буквы, как вы их пишете. Если вы пишете, например, букву А, сенсорный экран может почувствовать, что вы пишете сначала одну наклонную линию, а затем прочее, а затем соединяющую их горизонтальную линию.Другими словами, компьютер получает преимущество в распознавании функций, потому что вы формируя их по отдельности, один за другим, что значительно усложняет извлечение признаков. легче, чем выбирать черты из рукописного текста на бумаге.

Кто изобрел OCR?

Большинство людей думают, что заставить машины читать человеческий текст – относительно недавнее нововведение, но оно старше, чем вы могли подумать. Вот краткий обзор истории OCR:

  • 1928/9: Густав Таушек из Вены, Австрия патентует базовую “читающую машину” с оптическим распознаванием символов.«Пол Гендель из General Electric подает патент на аналогичную систему в США в апреле 1931 года. Оба основаны на идее использования светочувствительных фотоэлементов для распознавания узоров. на бумаге или карточке.
  • 1949: Л. Флори и У. Пайк из RCA Laboratories разработал машину на основе фотоэлементов, которая может читать текст слепым людям на скорость 60 слов в минуту. (Прочтите все об этом в выпуске Popular Science за февраль 1949 года.)
  • 1950: Дэвид Х. Шепард разрабатывает машины, которые могут преобразовывать печатную информацию в машиночитаемую форму для вооруженных сил США и более поздних версий. основывает новаторскую компанию по оптическому распознаванию текста под названием Intelligent Machines Исследования (IMR).Shepherd также разрабатывает машиночитаемый шрифт Farrington B (также называемый OCR-7B и 7B-OCR), который сейчас широко используется для печати тисненых номеров на кредитных картах.
  • 1960: Лоуренс (Ларри) Робертс, исследователь компьютерной графики, работающий в Массачусетском технологическом институте, разрабатывает раннее распознавание текста с использованием специально упрощенных шрифтов, таких как OCR-A. Позже он становится одним из отцы-основатели Интернета.
  • 1950-е / 1960-е: Reader’s Digest и RCA совместно разрабатывают некоторые из первых коммерческих систем оптического распознавания текста.
  • 1960-е: Почтовые службы по всему миру начинают использовать технологию OCR для сортировки почты. К ним относятся Почтовая служба США, Главное почтовое отделение Великобритании (GPO, теперь называемое Королевской почтой), Почта Канады и Немецкая Deutsche Post. Почтовые службы, которым помогают такие компании, как Lockheed Martin, по сей день остаются в авангарде исследований OCR.
  • 1974: Раймонд Курцвейл разрабатывает машину для чтения Kurzweil (KRM), которая объединяет планшетный сканер и синтезатор речи в машине, которая может читать напечатанные страницы слепым людям вслух.Программное обеспечение для оптического распознавания текста Kurzweil приобретается Xerox и продается под названиями ScanSoft и (позже) Nuance Communications.
  • 1993: Apple Newton MessagePad (PDA) – один из первых портативных компьютеров с функцией распознавания рукописного ввода на сенсорном экране. В 90-е годы распознавание рукописного ввода становится все более популярной функцией на мобильных телефонах и КПК (особенно Ладонь и PalmPilot) и других КПК.
  • 2000: Исследователи из Университета Карнеги-Меллона решают проблему создания хорошего оптического распознавания символов систему с ног на голову – и разработать систему защиты от спама под названием CAPTCHA (см. подпись ниже).
  • 2007: Появление iPhone побудило к разработке удобных приложений для смартфонов с функцией «укажи и щелкни», которые могут сканировать и конвертировать текст с помощью камеры телефона.

Фото: Из исследования OCR мы знаем, что компьютерам трудно распознать плохо напечатанные слова, которые люди могут относительно легко прочитать. Вот почему подобные головоломки CAPTCHA используются, чтобы помешать спамерам бомбардировать почтовые системы, доски объявлений и другие веб-сайты. Он был разработан Университетом Карнеги-Меллона, а затем приобретен Google как часть его первоначальной системы reCAPTCHA.У оригинальной reCAPTCHA было дополнительное преимущество: когда вы вводили искаженные слова, вы помогали Google распознавать часть отсканированного текста из старой книги, которую он хотел преобразовать в машиночитаемую форму. Фактически, вы выполняли небольшое распознавание текста от имени Google. Большинство веб-сайтов теперь перешли на другой, более безопасный тест CAPTCHA, который включает идентификацию фотографий автомобилей, гор и других повседневных вещей.

часто задаваемых вопросов по Amazon Textract | AWS

Общий

Вопрос: Что такое Amazon Textract?

A: Amazon Textract – это служба анализа документов, которая обнаруживает и извлекает напечатанный текст и рукописный текст, структурированные данные, такие как интересующие поля и их значения, а также таблицы из изображений и сканированных документов.Модели машинного обучения Amazon Textract были обучены на миллионах документов, поэтому практически любой тип загружаемых вами документов автоматически распознается и обрабатывается для извлечения текста. Когда информация извлекается из документов, служба возвращает оценку достоверности для каждого идентифицируемого элемента, чтобы вы могли принимать обоснованные решения о том, как вы хотите использовать результаты. Например, если вы извлекаете информацию из налоговых документов, вы можете установить собственные правила, чтобы отмечать любую извлеченную информацию с показателем достоверности ниже 95%.Кроме того, все извлеченные данные возвращаются с координатами ограничивающего прямоугольника, который представляет собой прямоугольную рамку, полностью охватывающую каждую идентифицированную часть данных, так что вы можете быстро определить, где слово или число появляется в документе. Вы можете получить доступ к этим функциям с помощью API Amazon Textract, в Консоли управления AWS или с помощью интерфейса командной строки (CLI) AWS.

Вопрос: Каковы наиболее распространенные варианты использования Amazon Textract?

A: Наиболее распространенные варианты использования Amazon Textract:

  • Импорт документов и форм в бизнес-приложения
  • Создание индексов интеллектуального поиска
  • Построение автоматизированных рабочих процессов обработки документов
  • Обеспечение соответствия в архивах документов
  • Извлечь текст для обработки естественного языка (NLP)
  • Извлечение текста для классификации документов

Вопрос: Какой тип текста может обнаруживать и извлекать Amazon Textract?

A: Amazon Textract может распознавать напечатанный текст и почерк из стандартного английского алфавита и символов ASCII.Textract также может извлекать печатный текст на испанском, итальянском, французском, португальском и немецком языках. Amazon Textract также извлекает явно помеченные данные, подразумеваемые данные и позиции из детализированного списка товаров или услуг практически из любого счета-фактуры или квитанции без каких-либо шаблонов или конфигурации. Например, клиенты могут использовать Amazon Textract для извлечения названия поставщика из логотипа Amazon в верхней части счета-фактуры, даже если он не помечен как «Поставщик: Amazon». В других случаях, если таблица позиций не включает заголовки столбцов, Amazon Textract определяет, какие заголовки столбцов должны основываться на содержимом таблицы.

Вопрос: Какие форматы документов поддерживает Amazon Textract?

A: Amazon Textract в настоящее время поддерживает форматы PNG, JPEG и PDF. Для синхронных API вы можете отправлять изображения либо как объект S3, либо как массив байтов. Для асинхронных API вы можете отправлять объекты S3.

Вопрос: Как начать работу с Amazon Textract?

A: Чтобы начать работу с Amazon Textract, вы можете нажать кнопку «Начать работу с Amazon Textract» на странице Amazon Textract.У вас должна быть учетная запись Amazon Web Services; если у вас его еще нет, вам будет предложено создать его в процессе. После входа в свою учетную запись AWS попробуйте Amazon Textract со своими изображениями или PDF-документами с помощью консоли управления Amazon Textract. Вы также можете загрузить SDK Amazon Textract, чтобы приступить к созданию собственных приложений. Пожалуйста, обратитесь к нашему пошаговому руководству по началу работы для получения дополнительной информации.

Вопрос: Какие API предлагает Amazon Textract?

A: Amazon Textract предлагает API-интерфейсы, которые обнаруживают и извлекают напечатанный текст и рукописный текст из отсканированных изображений документов, извлекают структурированные данные, такие как таблицы, создают пары ключ-значение для извлеченного текста, а также отдельный API, предназначенный для извлечения данных из счетов-фактур и квитанций.

Amazon Textract выполняет оптическое распознавание текста с помощью API обнаружения текста документа, но делает еще один шаг в процессе анализа документа, а также выполняет обнаружение пары «ключ-значение», чтобы выделения текста оставались организованными в предполагаемой структуре. API Analyze Document может обнаруживать печатный текст, почерк, поля, значения, их отношения, таблицы и другие сущности в документе вместе с соответствующими оценками достоверности. С помощью Analyze Document API разработчики могут автоматически собирать структурированные данные из широкого спектра документов, включая налоговые формы, финансовые отчеты, медицинские записи и заявки на получение кредита.API Analyze Expense может найти имя поставщика в квитанции, даже если оно указано только в логотипе на странице без явной метки под названием «поставщик». Он также может находить и извлекать товар, количество и цены, которые не помечены заголовками столбцов для позиций. С помощью Analyze Expense API разработчики могут использовать нормализованные имена ключей и заголовки столбцов при извлечении данных из счетов-фактур и квитанций, чтобы последующие приложения могли легко сравнивать вывод из многих документов. Дополнительные сведения см. В справочнике по API Amazon Textract.

Вопрос: Как использовать оценку достоверности, предоставляемую Amazon Textract?

A: Оценка достоверности – это число от 0 до 100, которое указывает вероятность того, что данный прогноз верен. С помощью Amazon Textract весь извлеченный печатный текст, почерк и структурированные данные возвращаются с координатами ограничивающего прямоугольника, который представляет собой прямоугольную рамку, полностью охватывающую каждую идентифицированную часть данных. Это позволяет вам определять оценку для каждой извлеченной сущности, чтобы вы могли принимать обоснованные решения о том, как вы хотите использовать результаты.

Вопрос: Как я могу получить прогнозы Amazon Textract, проверенные людьми?

A: Amazon Textract напрямую интегрирован с Amazon Augmented AI (A2I), поэтому вы можете легко получать прогнозы с низким уровнем достоверности от Amazon Textract, проверенные людьми. Используя API Amazon Textract для извлечения данных из форм и консоль Amazon A2I, вы можете указать условия, при которых Amazon A2I направляет прогнозы проверяющим, которые могут быть либо порогом достоверности, либо процентом случайной выборки.Если вы укажете порог достоверности, Amazon A2I направляет только те прогнозы, которые ниже порога для проверки человеком. Вы можете изменить эти пороговые значения в любое время, чтобы достичь правильного баланса между точностью и экономичностью. В качестве альтернативы, если вы укажете процент выборки, Amazon A2I направит случайную выборку прогнозов для проверки человеком. Это может помочь вам проводить аудит для регулярного контроля точности прогнозов. Amazon A2I также предоставляет обозревателям веб-интерфейс, содержащий все инструкции и инструменты, необходимые для выполнения задач проверки.Для получения дополнительной информации о реализации проверки человеком с помощью Amazon Textract посетите веб-сайт Amazon A2I.

Вопрос: Как добиться наилучших результатов от Amazon Textract?

A: Amazon Textract использует машинное обучение для чтения практически любого типа документа с целью извлечения печатного текста, рукописного ввода и структурированной информации. Помните следующие советы, чтобы получить наилучшие результаты:
• Убедитесь, что в вашем документе используется язык, поддерживаемый Amazon Textract (в настоящее время английский, испанский, итальянский, португальский, французский, немецкий.Рукописный ввод, обработка счетов-фактур и квитанций только на английском языке).
• Обеспечьте максимально высокое качество изображения, в идеале не менее 150 точек на дюйм.
• Если ваш документ уже находится в одном из файловых форматов, поддерживаемых Amazon Textract (PDF, JPG, PNG), не конвертируйте и не уменьшайте разрешение перед загрузкой в ​​Amazon Textract.
• Функция таблиц в Amazon Textract работает лучше всего, когда таблицы в документе визуально отделены от окружающих элементов на странице (например, не накладываются на изображение или сложный узор), а текст в таблице расположен вертикально (например.грамм. не повернут относительно другого текста на странице).


Вы можете приступить к анализу собственных документов с помощью Amazon Textract всего за несколько щелчков мышью в консоли управления Amazon Textract. Если у вас возникли проблемы с достижением высокой точности квитанций, идентификационных данных или промышленных диаграмм, свяжитесь с нами по [email protected] для получения помощи.

Вопрос: В каких регионах AWS доступен Amazon Textract?

A: Amazon Textract в настоящее время доступен на Востоке США (Северная Вирджиния), Востоке США (Огайо), Западе США (Орегон), Западе США (Сев.Калифорния), AWS GovCloud (США-Запад), AWS GovCloud (США-Восток), Канада (Центральная часть), ЕС (Ирландия), ЕС (Лондон), ЕС (Франкфурт), ЕС (Париж), Азиатско-Тихоокеанский регион (Сингапур), Азиатско-Тихоокеанский регион (Сидней), Азиатско-Тихоокеанский регион (Сеул) и Азиатско-Тихоокеанский регион (Мумбаи).

Вопрос: Работает ли Amazon Textract с AWS CloudTrail?

А: Да. Amazon Textract поддерживает регистрацию следующих действий в качестве событий CloudTrail – DetectDocumentText, AnalyzeDocument, StartDocumentTextDetection, StartDocumentAnalysis, GetDocumentTextDetection и GetDocumentAnalysis.

Оставить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *