Распознавание почерка онлайн с фото: Распознать текст онлайн с картинки, pdf или фото

Распознать почерк по фото онлайн

Перевод рукописи в печатный текст при помощи приложения на телефоне, называется OCR — оптическим распознаванием символов. Технология развивается с 1933 года и сейчас легко превращает письма, книги, газеты, другие рукописи или печатные издания в тексты, которые можно отредактировать на компьютере. Из этой статьи вы узнаете, как распознать почерк врача или другие рукописи онлайн по фотографии.

Как разобрать текст по фотографии

Чтобы распознавание текста с помощью камеры проходило быстро, желательно предоставлять чистые документы, написанные понятным почерком без исправлений, а также использовать качественный сканер. Также важно правильно выбрать приложение для преобразования рукописей, гарантирующее точность полученных символов.

Для чего вам может понадобится данная функция? Она достаточно часто упрощает жизнь студентов. Например, вам не хочется долго и муторно набирать текст, который нужно набрать вручную и в инете негде скопировать? Отлично! Самое время воспользоваться данным приложением.

Для того, чтобы воспользоваться данной услугой, вам всего лишь нужно установить на свой смартфон приложение. Они доступны в магазинах Google Play и App Store. Можно воспользоваться и онлайн-сервисами, но учтите, что их функции несколько ограничены. Далее расскажем о нескольких популярных программах.

Простой OCR — распознает почерк

И одно из популярнейших приложений — Simple OCR для мобильных устройств Android.  Преобразовывает текста на нескольких языках. Учтите, что если в вашем документе есть необычные шрифты, некачественные или цветные картинки, может выйти некачественный результат.  Также отметим, что она не распознает символы с надстрочными и подстрочными составляющими (например, буква ё).

Как пользоваться:

1. Запустите приложение Простой OCR;
   
2. Затем выберите снимок из галереи или сделайте фото;
   
3. Выделите область, которую необходимо перевести в текстовый вариант, и нажмите на синюю кнопку;
   
4. Дождитесь сканирования текста;
   
5. Результат сканирования рукописного текста из фотографии.
   

В приложении можно сохранять отсканированные тексты в разных форматах и пользоваться встроенным редактором.

Text Scanner распознаватель текста

Еще одно несложное приложение, с помощью которого ваш смартфон станет и сканером, и переводчиком. Приложение поддерживает более 100 мировых языков, качественно распознает символы и тексты, поэтому оно так популярно.

Что мы получим с OCR Text Scanner:

• извлечение текста с картинками;
• обрезку и корректировку изображений для лучшего распознавания написанного;
• редактирование текста;
• возможность делиться текстом с другими пользователями;
• сохранение истории сканирования;
• извлечение телефонных номеров, электронных адресов, URL-ссылок с картинок.

Исходя из этого, чтобы преобразовать рукописный текст, его так же как и в предыдущем случае нужно сфотографировать камерой мобильного телефона на Android или iOS.

Итог выдается в том же расположении, что и оригинал, что уменьшает время на обработку текста.

Приложение подходит и для книжного формата и для небольших надписей.

Google Lens распознает рукописный текст

Итак, вы сделали записи, а теперь хотите их оцифровать. Для этого компания Google представила обновленное приложение Google Lens, которое помогает перенести рукописный текст в редактор через гаджет.

Приложение доступно на нескольких языках, но русский в нем пока не поддерживается. Поэтому, чтобы работать с сервисом, укажите в настройках английский язык как системный. Для этого зайдите в «Настройки» смартфона, выберите раздел «Язык и клавиатура».

1. В устройствах с IOS надо открыть «Настройки», «Общие», «Язык и регион», «Язык iPhone» и отметить английский.
2. Теперь у вас есть работающее приложение Google Lens, включенное на гаджете и доступное в меню Google Фото.
3. Осталось выбрать раздел текст.
   
4. Наведите на них камеру мобильного телефона и выделите на экране часть текста. Выберите опцию «Копировать на компьютер».

Перенос текста с одного мобильного устройства на другое возможен только с помощью последней версии браузера Chrome. На смартфоне и ПК должен быть открыт один и тот же аккаунт. В приложении есть и другие обновления, например, перевод и озвучивание иностранных текстов (только на устройствах с Android), поиск слов и словосочетаний.

Заключение

В Сети есть множество инструментов по OCR распознаванию рукописей, поэтому выбрать лучшую программу не так просто. Мы рассмотрели 3 самых удобных и доступных на наш взгляд приложения по преобразованию текстов.

Итак, чтобы превратить рукопись в печатный эквивалент — выполнимая задача, но в ней есть ряд сложностей. Результат зависит от качества изображения (размера, контрастности, освещенности). Как правило, полученный текст нуждается в небольшой корректировке, после которой его можно использовать.

Оценка статьи:

Распознать почерк врача онлайн по фото

Врачи любят выписывать рецепты размашистым, но непонятным ни для кого почерком. Это их профессиональная особенность! Иногда они настолько увлекаются каллиграфией, что их письмо не могут разобрать даже опытные расшифровщики — работники аптек😊. Здесь будут представлены все инструменты, распознающие врачебный почерк только лишь по изображению онлайн.

ScreenOCR поможет узнать, что написал доктор в рецепте

Перед походом в аптеку людям необходимо самим разобраться, какие препараты нужно купить. В этом случае далеко не всегда удаётся прочитать почерк врача. Попробуйте использовать для этого специальное мобильное приложение ScreenOCR на Андроид. Оно предназначается для перевода написанного на бумаге от руки текста в печатный. Определяет слова и сразу же отображает текст на экране. Программа поможет определить написанные буквы на бумаге шариковой ручкой даже иностранный текст. В нём доступен перевод на 20 языков.

Для его использования необходимо открыть приложение и выбрать кнопку на экране для загрузки изображения или создания нового фото. Чтобы сделать снимок онлайн, наведите камеру на текст и сделайте фото. Приложение моментально узнает, что написано при помощи экрана и выведет нужный текст на скрин телефона или планшета. ScreenOCR гарантирует точность распознавания насколько это возможно. Текст с одинаковым качеством будет распознан на разных языках.

Разработчики данного приложения гарантируют конфиденциальность всех изображений, которые были распознаны пользователем. Кроме вас никто больше не увидит данные, которые определила программа. Программа гибко настраивается, в ней можно задать автоопределение, и она будет автоматически определять текст на фото и через камеру. Кроме этого в ScreenOCR есть встроенный редактор, в котором можно обрезать, поворачивать и изменять созданные скриншоты.

Это интересно: определить название камня по фото.

Распознавание почерка врача в «ПростойOCR»

Эта программа по функциям схожа с предыдущей. В ней организован умный алгоритм распознавания написанного текста. «ПростойOCR» на Андроид хорошо приспособлен к сложно распознаваемому тексту, точно узнает все слова и выводит их на экран. Поддерживает загрузку изображений из галереи смартфона. А также определитель почерка способен работать напрямую с Google Drive и прочими облачными сервисами. Распознанные шрифты можно отправить на свой удалённый диск.

Приложение также работает с многими популярными языками. Написанные от руки буквы легко будут определены программным алгоритмом и отображены в электронном виде в выбранном вами шрифте. Умеет узнавать слова даже на повреждённой бумаге и с пропущенными буквами. Для распознавания почерка врача необходимо открыть определитесь онлайн и навести камеру на текст, который нужно идентифицировать. Для создания снимка нажмите на кнопку «Screen».

Мобильное приложение «ПростойOCR» способно определять PDF документы и конвертировать их в другой формат. Можно отметить быструю работу с текстом и шрифтом. С ним можно не бояться, что шрифт врача будет не распознан. Теперь вы сможете это делать онлайн по фотографии. А также делиться результатом в других приложениях и мессенджерах. Приложение умеет определять шрифт сразу по нескольких изображениям — пакетная обработка данных.

Определение текста врача онлайн на ПК

Зачем врачи умышленной пишут непонятно — для многих остаётся загадкой. Возможно они слепо следуют установленным за долгое время признакам профессиональных докторов. И хотят всеми возможными способами приобщиться к этой сфере деятельности. Но теперь у пользователей есть сразу несколько эффективных дешифраторов, которые будут показывать понятный и привычный печатный текст, вместо написанных замысловатых «загогулин».

Используйте онлайн-сервис https://img2txt.com/ru. Для работы с ним понадобится один снимок неопознанного текста.

Сделать его можно при помощи мобильного телефона. А если нужно распознать опись на компьютере, передайте файл через мессенджеры или почту. Изображение также может быть передано по ссылке.

1. Для этого нужно раскрыть соответствующую вкладку и указать адрес фала в Интернете.
2. После успешной загрузки файла нажмите на кнопку «Загрузить». На следующей странице появится печатный текст из картинки, которую вы предоставили сервису. Его можно скопировать для вставки в другой цифровой документ. Или сохранить копию в блокноте на ПК или другом устройстве.

Все ваши попытки определения значения написанного по картинке на сайте будут сохранены до определённого момента. Но это не значит, что они будут доступны для других пользователей. Эти данные будут сохранены в секрете. И останутся на сайте сроком на 1 месяц. После этого автоматически будут удалены из серверов сервиса. Доступно несколько языков для определения. Его нужно выбирать при каждом распознавании на сайте. Полученный документ можно переводить на другие языки.

Бесплатный онлайн конвертер текста в печатный

Очередной сервис будет полезен пользователям, которые не получили должного результата другими описанными способами. Онлайн-программа Onlineconverter будет полезна для определения непонятного письма врача. При этом все её функции совершенно бесплатны. Оптическое распознавание одинаково хорошо распознаёт практически любой предоставленный написанный текст. Это может быть фотография, созданная на телефоне или печатный текст, где буквы видны очень плохо.

Онлайн конвертер имеет также другие полезные функции для работы с текстом. И умеет преобразовывать разные графические и текстовые форматы. Для конвертации можно выбрать другой язык, отличный от языка оригинала. После загрузки файла на сайт, на экране появится синяя кнопка, при помощи которой можно добавлять ещё несколько файлов к имеющимся. Ещё ниже расположена кнопка «Распознать», по нажатию которой начинается определение документа в режиме онлайн.

• Приложение не начнёт работать, пока поля формы не будут заполнены. К обязательным относится язык результата. Выберите его в форме слева. И ниже нажмите на кнопку для распознавания.
• Анализ плохо читаемого текста продлится не более 10 секунд.
• После чего на экране появится необходимый для вас результат в готовом для загрузки файле.
• Его также можно изменять при оформлении определения текста.
• Доступные форматы: Word, PDF, Text.
• После скачивания файла его можно будет найти в папке «Загрузки» вашего ПК. Или среди папок через файловый менеджер в мобильном телефоне.

Определитель текста Crifra-r.ru

К сожалению, не всегда удаётся узнать, что хотел сказать нам врач, когда писал рецепт или описывал диагноз. Ведь нередко они заходят слишком далеко и шрифт на бумаге получается никем и ничем нечитаемым. В этом случае можно обратиться только к единственному носителю зашифрованной информации — самому врачу.

Или попытайтесь использовать ещё один онлайн-сервис — www.cifra-r.ru/character-recognition.php. Чтобы им воспользоваться, на главной странице необходимо выбрать кнопку «Обзор». После чего найти созданную фотографию через проводник Windows. Когда файл будет загружен на сервер сайта останется нажать на кнопку «Распознать». И результат покажется в нижнем пустом поле. Его можно будет скопировать и отправить в другие приложения.

Видеоинструкция

Узнать, что написал врач на том или ином документе онлайн по картинке можно через описанные выше приложения и сайты. А чтобы узнать причины такого письма — посмотрите этот увлекательный ролик.

Автор Дмитрий Опубликовано 31 октября 2020 Обновлено 12 декабря 2020

Что такое оптическое распознавание символов? – Azure Cognitive Services

• 000Z” data-article-date-source=”ms.date”>06/21/2021
• Чтение занимает 2 мин

В этой статье

Служба оптического распознавания символов (OCR) позволяет извлекать печатный или рукописный текст из изображений, например фото вывесок и продуктов, а также из документов — счетов, ведомостей, финансовых отчетов, статей и т. д. Технологии OCR Майкрософт поддерживают извлечение печатного текста на нескольких языках. Чтобы приступить к работе, ознакомьтесь с этим руководством.

Эта документация включает статьи следующих видов:

• Краткие руководства — пошаговые инструкции, которые помогут вам вызвать службу и быстро получить результат.
• Практические руководства — содержат инструкции для более специфического или специализированного использования службы.

API чтения

API чтения службы Компьютерное зрение — это новейшая технология оптического распознавания символов Azure (узнайте о новых возможностях), которая позволяет извлекать печатный текст (на нескольких языках), рукописный текст (только на английском языке), цифры и символы валют из изображений и многостраничных PDF-документов. Она оптимизирована для извлечения текста из изображений с большим объемом текста и многостраничных PDF-документов на различных языках. API поддерживает обнаружение печатного и рукописного текста в одном изображении или документе.

Требования к входным данным

При вызове Read в качестве входных данных используются изображения и документы. Для них действуют следующие требования:

• Поддерживаемые форматы файлов: JPEG, PNG, BMP, PDF и TIFF
• Для файлов PDF и TIFF обрабатывается до 2000 страниц (только первые две страницы для бесплатного уровня доступа).
• Размер файла должен быть менее 50 МБ (6 МБ для бесплатного уровня доступа), размер измерений — не менее 50 x 50 пикселей и не более 10 000 x 10 000 пикселей.

Поддерживаемые языки

API чтения поддерживают всего 73 языка для текста стиля печати. См. полный список языков, поддерживаемых OCR. Распознавание рукописного текста поддерживается исключительно для английского языка.

Основные возможности

Функция Read API включает следующие функции.

• Извлечение печатного текста на языках 73
• Извлечение рукописного текста на английском языке
• Текстовые строки и слова с указанием местоположения и оценки достоверности
• Необходимость в распознавании языка отсутствует
• Поддержка смешанных языков, смешанный режим (печать и рукописный ввод)
• Выбор страниц и диапазонов страниц из больших, многостраничных документов
• Естественный порядок чтения текстовых строк
• Классификация рукописных сегментов для строк текста
• Функция доступна как контейнер Distroless Docker для локального развертывания

Узнайте, как использовать функции OCR.

Использование облачного API или развертывание в локальной среде

Для большинства клиентов рекомендуется использовать облачные версии API чтения версии 3.x: их легко интегрировать и начать с ними работу. Azure и служба Компьютерное зрение обеспечивают масштабирование, производительность, безопасность данных и соответствие требованиям, а вы можете сосредоточиться на обслуживании своих клиентов.

Контейнер Docker для API чтения (предварительная версия) позволяет развертывать новые возможности OCR в собственной локальной среде. Контейнеры соответствуют конкретным требованиям к безопасности и управлению данными.

Предупреждение

Более не рекомендуется использовать службу RecognizeText Компьютерного зрения 2.0. Вместо нее следует использовать API чтения, рассмотренный в этой статье. Существующим клиентам следует перейти на использование API чтения.

Конфиденциальность и безопасность данных

Как и в случае со всеми другими Cognitive Services, разработчикам, использующим API компьютерного зрения, следует учитывать политику корпорации Майкрософт касательно клиентских данных. Дополнительные сведения см. на странице о Cognitive Services Центра управления безопасностью Майкрософт.

Дальнейшие действия

7 лучших бесплатных инструментов для распознавания текста для преобразования изображений в текст

Возьмите отсканированное изображение (или сделайте снимок с помощью мобильной камеры), и программа Presto — OCR преобразует эти изображения в текст. Это скорость искусственного интеллекта на работе.

Программное обеспечение для оптического распознавания символов (OCR) конвертировать картинки в текст. Программное обеспечение OCR анализирует документ и сравнивает его со шрифтами, хранящимися в их базе данных, и / или отмечая особенности, характерные для символов. Некоторые программы OCR также проверяют орфографию, чтобы «угадать» нераспознанные слова. Трудно достичь 100% -ной точности, но именно к этому стремятся большинство программ.

Программное обеспечение для оптического распознавания текста может быть быстрым способом для студентов, исследователей и офисных работников. Так что давайте поиграем еще с несколькими и найдем лучшее программное обеспечение для распознавания текста для ваших нужд.

1. OCR с использованием Microsoft OneNote

Microsoft OneNote имеет расширенные функции распознавания текста, которые работают как с изображениями, так и с рукописными заметками.

• Перетащите отсканированное изображение или сохраненное изображение в OneNote. Вы также можете использовать OneNote для клип часть экрана или изображение в OneNote.
• Щелкните правой кнопкой мыши на вставленной картинке и выберите Копировать текст с картинки, Скопированный оптически распознанный текст попадает в буфер обмена, и теперь вы можете вставить его обратно в OneNote или в любую программу, например Word или Notepad.

OneNote также может извлечь текст из многостраничной распечатки одним щелчком мыши. Вставьте многостраничную распечатку в OneNote и затем щелкните правой кнопкой мыши на текущей выбранной странице.

• Нажмите Скопируйте текст с этой страницы распечатки захватить текст только с этой выбранной страницы.
• Нажмите Копировать текст со всех страниц распечатки скопировать текст со всех страниц одним снимком, как показано ниже.

Обратите внимание, что точность распознавания также зависит от качества фотографии. Вот почему оптическое распознавание рукописного ввода все еще немного нечетко для OneNote и другого программного обеспечения для распознавания текста на рынке. Тем не менее, это одна из ключевых функций в OneNote

13 лучших новых функций OneNote, которые вы еще не пробовали

13 лучших новых функций OneNote, которые вы еще не пробовали
Microsoft добавила много новых привилегий в OneNote для Windows 10. Вот лучшие новые функции OnenNote в OneNote, которые вы, возможно, пропустили.
Прочитайте больше
Вы должны использовать при каждой возможности.

Хотите узнать, как OneNote сравнивается с платным программным обеспечением для распознавания текста? Прочитайте наше сравнение OneNote и OmniPage

Сравнение бесплатного и платного программного обеспечения для распознавания текста: сравнение Microsoft OneNote и Nuance OmniPage

Сравнение бесплатного и платного программного обеспечения для распознавания текста: сравнение Microsoft OneNote и Nuance OmniPage
Программное обеспечение сканера OCR позволяет преобразовывать текст в изображениях или PDF-файлах в редактируемые текстовые документы. Достаточно ли хорош инструмент OCR, например OneNote? Давайте разберемся!
Прочитайте больше
,

2. SimpleOCR

Трудность, с которой я столкнулся при распознавании рукописного ввода с использованием инструментов MS, могла бы найти решение в SimpleOCR. Но программное обеспечение предлагает распознавание рукописного ввода только в качестве 14-дневной бесплатной пробной версии. Хотя машинное распознавание печати не есть какие-то ограничения.

Программное обеспечение выглядит устаревшим, поскольку оно не обновлялось с версии 3.1, но вы все равно можете попробовать его из-за его простоты.

• Настройте его для чтения непосредственно со сканера или путем добавления страницы (JPG, TIFF, BMP форматы).
• SimpleOCR предлагает некоторый контроль над преобразованием посредством выделения текста, выбора изображения и функций игнорирования текста.
• Преобразование в текст берет процесс в этап проверки; пользователь может исправить несоответствия в преобразованном тексте, используя встроенную проверку орфографии.
• Преобразованный файл может быть сохранен в формате DOC или TXT.

SimpleOCR был в порядке с обычным текстом, но его обработка многостолбцовых макетов была разочарованием. На мой взгляд, точность преобразования инструментов Microsoft была значительно выше, чем у SimpleOCR.

Скачать: SimpleOCR для Windows (бесплатно, платно)

3. Сканирование фотографий

Photo Scan — это бесплатное приложение для оптического распознавания символов Windows 10, которое можно загрузить из Магазина Microsoft. Приложение, созданное Define Studios, поддерживает рекламу, но это не портит впечатления. Приложение представляет собой сканер для оптического распознавания символов и считыватель QR-кодов.

Укажите в приложении изображение или распечатку файла. Вы также можете использовать веб-камеру своего компьютера, чтобы на нее можно было посмотреть изображение. Распознанный текст отображается в соседнем окне.

Функция преобразования текста в речь является основным моментом. Нажмите на значок динамика, и приложение прочитает вслух то, что оно только что отсканировало.

Не очень хорошо с рукописным текстом, но распознавание печатного текста было адекватным. Когда все сделано, вы можете сохранить текст OCR в нескольких форматах, таких как текст, HTML, Rich Text, XML, формат журнала и т. Д.

Скачать: Сканирование фотографий (бесплатная покупка в приложении)

4. (a9t9) Бесплатное приложение для распознавания Windows

(a9t9) Бесплатное программное обеспечение OCR — это универсальное приложение для платформы Windows. Таким образом, вы можете использовать его с любым устройством Windows, которое у вас есть. Существует также онлайн-аналог OCR, использующий тот же API.

(a9t9) поддерживает 21 язык для анализа ваших изображений и PDF в текст. Приложение также можно бесплатно использовать, а поддержку рекламы можно удалить с помощью покупки в приложении. Как и большинство бесплатных программ распознавания текста, это идея для печатных документов, а не для рукописного текста.

Скачать: a9t9 Бесплатное распознавание текста (бесплатная покупка в приложении)

5. Capture2Text

Capture2Text — это бесплатное программное обеспечение для оптического распознавания символов для Windows 10, которое предоставляет вам комбинации клавиш для быстрого распознавания текста на экране. Это также не требует никакой установки.

Используйте сочетание клавиш по умолчанию WinKey + Q активировать процесс распознавания. Затем вы можете использовать мышь, чтобы выбрать часть, которую вы хотите захватить. Нажмите Enter, и тогда выбор будет оптически распознан. Захваченный и преобразованный текст появится во всплывающем окне, а также будет скопирован в буфер обмена.

Capture2Text использует механизм распознавания текста Google и поддерживает более 100 языков. Он использует Google Translate для преобразования захваченного текста на другие языки. Заглянуть внутрь настройки настроить различные параметры, предоставляемые программным обеспечением.

Скачать: Capture2Text (бесплатно)

6. Простой экран OCR

Easy Screen OCR не является бесплатным. Но я упоминаю об этом здесь, потому что это быстро и удобно. Вы также можете свободно использовать его для до 20 раз без подписки. Программное обеспечение работает из системного трея или панели задач. Щелкните правой кнопкой мыши значок Easy Screen OCR и выберите Захватить из меню. Сделайте снимок экрана любого изображения, веб-сайта, видео, документа или чего-либо еще на экране, перетаскивая курсор мыши.

Easy Screen OCR затем отображает диалоговое окно с тремя вкладками. На вкладке «Снимок экрана» вы можете просмотреть захваченный текст. Нажмите кнопку OCR, чтобы прочитать текст с картинки. Оптически преобразованный текст теперь можно скопировать с вкладки «Текст» диалогового окна.

Вы можете установить языки распознавания для распознавания текста в настройках программного обеспечения. Больше, чем Поддерживается 100 языков в качестве программного обеспечения используется механизм распознавания текста Google.

Скачать: Easy Screen OCR ($ 9 в месяц)

Также: OCR с Google Docs

Если вы находитесь за пределами своего компьютера, попробуйте использовать функции оптического распознавания текста на Google Диске. Google Docs имеет встроенную программу OCR, которая может распознавать текст в Файлы JPEG, PNG, GIF и PDF. Но все файлы должны быть 2 МБ или меньше, а текст должен быть 10 пикселей или выше. Google Диск также может автоматически определять язык в отсканированных файлах, хотя точность с нелатинскими символами может быть невелика.

1. Войдите в свою учетную запись Google Drive.
2. Нажмите на Новый> Загрузка файла, Кроме того, вы также можете нажать на Мой диск> Загрузить файлы,
3. Найдите файл на вашем ПК, который вы хотите конвертировать из PDF или изображения в текст. Нажмите на открыто Кнопка для загрузки файла.
4. Документ теперь находится на вашем Google Диске. Щелкните правой кнопкой мыши на документе и нажмите Открыть с помощью> Документов Google,

5. Google преобразует ваш PDF или файл изображения в текст с помощью OCR и открывает его в новом документе Google. Текст редактируемый, и вы можете исправить части, в которых OCR не смог правильно его прочитать.
6. Вы можете скачать настроенные документы в нескольких форматах, которые поддерживает Google Drive. Выбери из Файл> Скачать как меню.

Бесплатное программное обеспечение для распознавания текста, которое вы можете выбрать

Хотя бесплатные инструменты были адекватны печатному тексту, они не справились с обычным рукописным текстом. Мое личное предпочтение в использовании неявного распознавания текста связано с Microsoft OneNote, потому что вы можете сделать его частью рабочего процесса ведения заметок. Сканирование фотографий — это универсальное приложение для Магазина Windows, которое поддерживает разрывы строк с диапазоном форматов документов, которые можно сохранить.

Но не позволяйте завершить здесь поиск бесплатных конвертеров OCR. Есть много других альтернативных способов распознавания текста и изображений. И мы поместили несколько онлайн инструментов OCR

4 бесплатных онлайн-инструмента для распознавания текста

4 бесплатных онлайн-инструмента для оптического распознавания текста
Благодаря достижениям в технологии оптического распознавания текста преобразование текста и изображений из отсканированного документа PDF в редактируемые текстовые форматы стало проще. Мы протестировали несколько бесплатных онлайн-инструментов для распознавания текста, поэтому вам не придется этого делать.
Прочитайте больше
на тест раньше. Держите их рядом тоже.

Кредит изображения: nikolay100 / Depositphotos

Узнайте больше о: преобразование файлов, редактор изображений, распознавание текста.

6 приложений для Mac, чтобы уменьшить отвлекающие факторы и помочь вам сосредоточиться

Как бесплатно конвертировать рукописный текст в печатный-2 Самых простых способа

Существует ли программа для быстрого и эффективного преобразования рукописного текста в печатный (обновлено 2021)? Конечно: PDFelement позволяет конвертировать рукописи в печатный текст без каких-либо проблем, характерных для других программ. Так что если у вас есть PDFelement, вам не о чем беспокоиться. С помощью этой программы вы сможете сканировать рукописи и превращать их в текст, а также выполнять много других задач, которые существенно упростят процесс вашей работы с PDF-файлами.

Конвертирование рукописного текста в печатный с помощью PDFelement

Шаг 1. Загрузка PDF-документа

Для открытия файла перетащите PDF с рукописью в интерфейс программы. Это один из самых простых способов открыть файл.

Шаг 2. Включение функции распознавания текста

Как правило, рукописные документы обрабатываются в виде отсканированных файлов. После открытия отсканированного PDF-файла на экране появится уведомление с предложением выполнить распознавание текста. Нажмите кнопку «Иструмент»> «OCR», чтобы открыть диалоговое окно распознавания. Выберите режим «Редактируемый текст» и нажмите кнопку «Изменить язык», чтобы выбрать язык рукописного содержимого для выполнения распознавания текста.

Шаг 3. Конвертирование рукописного текста в печатный

После выполнения распознавания файл станет редактируемым. Таким образом, вы можете нажать «Конвертировать»> «В текст» для того, чтобы преобразовать файл на основе рукописного текста в файл с печатным текстом. При необходимости перед преобразованием вы также можете нажать кнопку «Редактировать», чтобы отредактировать содержимое вашего файла. Чтобы узнать больше о том, как редактировать PDF, нажмите здесь.

PDFelement – одна из лучших программ, делающих работу с PDF простой и безопасной. Приложение делает преобразование отсканированной рукописи очень простым процессом. Распознавание рукописей и превращение их в печатный текст – еще одна важная функция, реализованная в PDFelement. Работая в этой программе, вы можете быть уверены в отличном результате. Программа PDFelement отличается простотой использования и является одним из лучших способов выполнения различных задач. PDFelement оснащен множеством функций – от самых простых до продвинутых – которые позволяют существенно облегчить вашу жизнь.

Важно: Рукопись, которую вы собираетесь преобразовать в печатный текст, должна быть написана печатными буквами. Даже Adobe Acrobat не может преобразовывать рукописи в редактируемый текст. Если вам нужно преобразовать письменные буквы, попробуйте программное обеспечение ICR – Intelligent Character Recognition.

Вам также может понравиться:  Как конвертировать PNG в Word >>

Сканирование рукописного текста в печатный

Преобразование рукописных заметок в текст выглядит очень впечатляюще. Вы можете использовать эту программу, высоко оцененную пользователями со всего мира, для преобразования рукописей в печатный текст. PDFelement делает сложные процессы, связанные с PDF, простыми, надежными и безопасными. Лучшая часть PDFelement заключается в том, что данная программа не требует подключения к интернету для работы в отличие от других программ.

Шаг 1. Подключение сканера

После запуска PDFelement нажмите кнопку «Иструмент» на вкладке «OCR». Затем выберите сканер для подключения. Вы также можете выбрать необходимые настройки и нажать «Сканировать».

Шаг 2. Сканирование рукописного текста в печатный

Отсканированный PDF-файл будет открыт в PDFelement после завершения сканирования. Если в шаге 2 вы выбрали опцию «Распознать текст (OCR)», то текст созданного PDF-файле уже будет доступен для редактирования. Затем вы можете преобразовать файл в текстовый файл с помощью кнопки «В текст» на вкладке «Конвертирование». При необходимости перед преобразованием вы также можете нажать кнопку «Редактировать», чтобы отредактировать содержимое вашего файла. Чтобы узнать больше о том, как редактировать PDF, нажмите здесь.

Лучшая программа для конвертирования рукописного текста в печатный

PDFelement – несомненно, лучшая программа, которую можно использовать для преодоления проблем, возникающих при работе с PDF в других программах. С PDFelement обработка PDF перестает быть сложной задачей. PDFelement гарантирует потрясающие результаты работы. Это одна из лучших программ, представленных на рынке. PDFelement создан командой профессионалов, которые регулярно обновляют программу, поэтому работая в ней, вы можете быть уверены в отличном результате.

PDFelement – это программа, которая способна изменить ваше представление о работе с PDF-файлами. Загрузите программу, чтобы убедиться, что здесь отсутствуют все те сложности, которые возникают при использовании некачественных программ. Стоит однажды попробовать PDFelement, и она станет одной из ваших любимых программ. В случае возникновения каких-либо сложностей вы в любой момент можете связаться с командой разработчиков. Техническая поддержка 24/7 позволяет справиться с ними без труда. Все функции PDFelement доступны даже при загрузке бесплатной версии.

PDFelement обладает интуитивно понятным интерфейсом, поэтому подходит даже для новичков. В программу встроены сотни полезных функций для обработки PDF-файлов. PDFelement позволяет с легкостью открывать даже зашифрованные PDF-файлы. Вы также можете защитить свои файлы, чтобы они не были изменены или испорчены в результате несанкционированного доступа. С PDFelement ваши PDF-файлы всегда в безопасности. Сложно оставаться равнодушным к этой программе – она действительно потрясающая.

• С помощью этой программы вы можете решать самые распространенные задачи. Среди них удобное открытие, сохранение и печать PDF-файлов.
• Программу также можно использовать для работы с графическими элементами PDF-файлов: с ее помощью вы можете удалять, перемещать и поворачивать их.
• Функция распознавания текста в данной программе не имеет аналогов по своему уровню. С ее помощью вы гарантированно сможете преобразовать изображения в редактируемый текст.
• Данная программа будет особенно полезна для корпоративных пользователей. Приложение позволяет добавлять номера и элементы страниц, включая сквозную нумерацию.

Расшифровка почерка врачей онлайн по фото

О почерке врачей слагают анекдоты и шутки. И в действительности, часто мы получаем такие рецепты, прочитать которые самим возможно разве что при почерковедческой экспертизе. Однако, несмотря на это фармацевты в аптеке легко разбирают рецепты и выдают по ним правильные лекарства. Обычно, когда врач выдаёт рецепт, он на словах вам произносит всё, что записывает там. Но людям свойственно забывать, особенно тем, кто в данный момент заботится о своём здоровье. И поэтому возникаете необходимость прочитать рецепт снова. Расшифровка непонятного почерка врачей в режиме онлайн по фото может стать одним из решений данной проблемы. И в этой статье мы рассмотрим способы, которые позволяют это сделать.

OCR — простой онлайн-сканер рецептов врачей по фото

Разработчики позиционируют это приложение как самый точный распознаватель написанного текста. Так ли это на самом деле, каждому придётся убедиться самостоятельно, так как результаты во многом зависит от почерка врача и качества фотографии рецепта. В бесплатной версии присутствует реклама и имеется ограничение на количество сканирований. Но для пробы хватит с лихвой.

Каким образом работать с программой, чтобы расшифровать рецепт:

1. Скачайте ОСК сканер на своё устройство с Android по этой ссылке и запустите. Если появятся запросы на разрешения использования функций телефона, например, камеры или файловой системы, то нужно согласиться.
2. Приложение называется «Простой OCR» и насколько он прост видно сразу — минимум кнопок и функции. На стартовой странице нажмите на иконку в виде плюса, чтобы добавить документы на сканирование.
3. Рецепт врача можно добавить как из галереи устройства, так и из камеры. Выберите удобный вам вариант и загрузите фото рецепта.
4. Затем предстоит обработать фото. Нужно добиться того, чтобы оно имело правильное положение, не перевёрнутое, и что бы на нём был виден только текст, без лишних элементов. Для поворота внизу есть элементы управления, а для обрезки — рамка, двигая границы которой, можно обрезать изображение.
5. Когда изображение готово, нажмите на синюю кнопку со стрелкой внизу справа.
6. На распознавание нужно некоторое время, которое зависит от объёма и качества текста. В результате вы увидите распознанный текст, который при необходимости сможете отредактировать, перевести, скопировать, конвертировать в . pdf и произвести с ним другие операции.

Это может быть полезным: Поиск по фото с телефона в Яндексе.

«Сканер текста» — поможет расшифровать почерк врача

Это приложение имеет одну из самых больших оценок пользователей, а также множество положительных отзывов, что говорит о высоком качестве распознавания разнообразного текста. Есть бесплатная и премиум версии с дополнительным возможностями. Для большинства целей хватит и бесплатной.

Приложение так и называется — «Сканер текста«, и скачать его можно на устройство под управлением Android по этой ссылке. Установите и запустите. При запросе на разрешения использования функция телефона, следует согласиться для корректной работы.

Каким образом работать с онлайн-приложением, чтобы расшифровать почерк в рецепте от врача по фотографии:

1. После запуска вы сразу увидите камеру. Обратите внимание, что здесь есть возможность использовать зум, а также настроить яркость. Для этого есть опции внизу экрана.
2. Если вы фотографируете при плохом свете, то можно включить вспышку.
3. Если фото рецепта врача находится на вашем устройстве, то вы можете загрузить его через галерею.
4. Сфотографируйте рецепт или загрузите его из галереи. Добейтесь наилучшего качества фото — хороший свет, чёткие буквы и на фото должен быть только текст. Это значительно влияет на качество распознавания.
5. После загрузки фото оно сразу отправляется на распознавание. Это займёт несколько секунд, и в результате вы увидите распознанный напечатанный текст, с которым можно выполнять разнообразные операции.

Вам это может быть интересно: Гугл переводчик по фото онлайн с английского на русский.

Text Scanner — сканирует и распознаёт любой рукописный текст по фото

Ещё одно приложение для смартфона для распознавания текста, которое заслужило высокие оценки пользователей и множество положительных отзывов. Программа с простым и не примечательным названием Text Scanner. Это также условно бесплатное приложение, бесплатных функций которого хватит для решения большинства задач.

По мнению некоторых пользователей — это один из лучших инструментов для целей распознавания текста онлайн по фото, который качественно и быстро справляется со своей задачей. При этом он обладает простым и интуитивным интерфейсом.

Порядок действий для работы с расшифровщиком непонятного почерка врачей:

1. Традиционно начинать следует со скачивания приложения на Android — Text Scanner. После установки и запуска следует обязательно согласиться со всеми запросами и предоставить все необходимые разрешения.
2. Вы увидите стартовую страницу, на которой внизу справа есть кнопка фотоаппарата, а вверху слева — кнопка галереи. Первая для того, чтобы сделать фото рецепта врача, а второе — чтобы загрузить фото из галереи, если оно у вас есть.
3. В камере есть возможность использовать вспышку, если вы делаете фото в плохом освещении, а также кнопка затвора, которая, собственно, и делает фото.
4. Когда фото будет загружено в приложение, вы можете нажать на кнопку «Crop» для того, чтобы обрезать. На фото не должно быть ничего, кроме текста рецепта.
5. Обрезка осуществляется перетаскиванием рамки. Также есть инструменты для поворота и отражения изображения.
6. Когда всё готово, нажмите «Scan» и дождитесь результатов распознавания. Через несколько секунд вы увидите распознанный текст.

Данный метод не потребует от вас установки приложений на устройство. Для его реализации понадобится только браузер в смартфоне, планшете или компьютере. Сервис отличается высоким качеством обработки фото с текстом, имеет множество дополнительных функций, а также совершенно бесплатный.

Порядок работы с сервисом:

1. Фото с рецептом врача вы должны иметь на вашем устройстве. Перейдите в браузере на страницу сервиса по этой ссылке https://tools.pdf24.org/ru/ocr-pdf.
2. Нажмите кнопку «Выбрать файлы» и выберите на устройстве файл с фотографией рецепта.
3. Дождитесь загрузки фото, и потом вы увидите дополнительные опции. Здесь обаятельно нужно выбрать язык распознавания, а также включить опцию «Рукописные страницы«. Остальные опции не обязательны — их изменение на ваше усмотрение. Когда всё будет готово, нажмите кнопку «Начать OCR«. Начнётся распознавание текста.
4. Дождитесь завершения распознавания. И затем вы увидите возможность скачать обработанный текст. Текст скачается в формате .pdf, если настройки выше были оставлены по умолчанию.

Какие есть риски и проблемы при расшифровке врачебного рецепта

Если вы когда-либо распознавали текст с помощью специальных программ, например, Fine Reader, широко распространённого в офисах, то вы могли заметить, что за этим софтом приходится перечитывать и иногда исправлять ошибки. И здесь речь идёт о платной и профессиональной программе и при работе с печатным текстом.

Что же говорить о рукописном тексте распознанном бесплатными приложениями, особенно, если он написан очень непонятным почерком? К сожалению, во многих случаях при работе с такими текстами качество оставляет желать лучшего. Даже громоздкий Fine Reader редко может нормально воспринять рукописный текст.

Это что касается проблем. Но есть и определённые риски. Так, рецепт врача — это крайне важный документ, неправильная расшифровка которого может негативно повлиять на ваше здоровье и даже жизнь. Поэтому, если вы попытались распознать рецепт с помощью описанных выше способов и получили какой-то вразумительный результат, не спешите бежать в аптеку и покупать необходимые лекарства. Есть вероятность ошибки. Даже одна буква в данном случае имеет значение. А если в точной дозировке лекарства будет значительная ошибка, то это может оказаться катастрофическим для вас.

Лучший способ расшифровки рецепта  обратиться к фармацевту в аптеке. В крайнем случае можно снова прийти к своему доктору за пояснением или созвониться с ним.

Видео-инструкция

В данном видео вы узнаете, как происходит расшифровка сложного почерка врачей в режиме онлайн по фотографии рецепта.

Какие есть программы для распознавания текста рукописного текста?

Оцифровка написанного от руки текста — проблема, которая появилась несколько лет назад и остается актуальной. Почерк очень сильно отличается, поэтому сложно создать программу, которая сможет распознавать любой из существующих. Кроме того, многие люди пишут очень неразборчиво, из-за чего часть букв сливается и становится непонятной утилите. На сегодняшний день не существует ПО, которое с 90-100% вероятностью сможет разобраться написанный от руки текст.

Единственным вариантом является программа для распознавания рукописного текста, доступная по этой ссылке http://idr.in.ua/info/rukopisniy-tekst.html. Обратите внимание, что она платная и распознает только разборчиво написанные слова (примеры приведены по указанной ссылке).

Автор считает, что эти материалы могут вам помочь:

Распознавание отсканированного текста

Если вам необходимо распознать не рукописный, а напечатанный текст, изучите представленный ниже вариант ПО.

ABBYY FineReader Online

ABBYY FineReader более 10 лет поставляет различные утилиты для работы с отсканированным текстом. Первые программы работали не очень качественно, но современные алгоритмы, позволяют распознавать 95-100% отсканированного текста на знакомом программе языке. Утилита работает с самыми популярными языками планеты.

ПО, разрабатываемое компанией ABBYY FineReader платное, но если у вам необходимо распознать всего несколько листов, вы можете воспользоваться пробной версией программы.

По этой ссылке https://finereaderonline.com/ru-ru, вы можете перейти в онлайн-версию программы для распознавания печатного текста. В пробном режиме обрабатывается не более 5 страницы в месяц, после регистрации добавляется еще 10 страниц. Если вас интересуют большие объемы — приобретайте подписку. Если вам нужно распознать всего около 50-100 страниц можно зарегистрироваться несколько раз.

Для распознавания достаточно загрузить PDF-файл или картинку. После обработки файла, вы получите текст, который можно или скопировать, или выгрузить в одном из доступных форматов.

Как легко выполнить распознавание рукописного ввода с помощью глубокого обучения

Хотите распознавать рукописные формы? Этот блог представляет собой исчерпывающий обзор новейших методов распознавания рукописного ввода с использованием глубокого обучения. Мы рассмотрели последние исследования и статьи по состоянию на 2020 год. Мы также создаем устройство для чтения рукописного ввода с нуля.

Nanonets OCR API имеет много интересных вариантов использования. Чтобы узнать больше, поговорите со специалистом по ИИ Nanonets.

Запланировать звонок

Введение

Ожидается, что объем рынка оптического распознавания символов (OCR) составит 13 долларов США.38 миллиардов к 2025 году при росте на 13,7% в годовом исчислении. Этот рост обусловлен быстрой оцифровкой бизнес-процессов с использованием OCR для снижения затрат на рабочую силу и экономии драгоценных человеко-часов. Хотя OCR считается решенной проблемой, есть один ключевой компонент – распознавание рукописного ввода или распознавание рукописного текста (HTR), которое по-прежнему считается сложной задачей. Большая разница в стилях рукописного ввода у разных людей и низкое качество рукописного текста по сравнению с печатным текстом создают значительные препятствия для преобразования его в машиночитаемый текст.Тем не менее, это важная проблема, которую необходимо решить для многих отраслей, таких как здравоохранение, страхование и банковское дело.

Последние достижения в области глубокого обучения, такие как появление архитектур трансформаторов, быстро- отслеживали наш прогресс в распознавании рукописного текста. Распознавание рукописного текста называется интеллектуальным распознаванием символов (ICR) из-за того, что алгоритмы, необходимые для решения ICR, требуют гораздо большего интеллекта, чем решение общего OCR.

В этой статье мы узнаем о задаче распознавания рукописного текста, ее тонкостях и способах ее решения с помощью методов глубокого обучения.

Хотите извлечь данные из рукописных форм? Зайдите в Nanonets и начните создавать модели OCR бесплатно!

1. Огромное разнообразие и неоднозначность штрихов от человека к человеку
2. Стиль рукописного ввода отдельного человека также меняется время от времени и непоследователен
3. Низкое качество исходного документа / изображения из-за деградация с течением времени
4. Текст в печатных документах располагается по прямой линии, тогда как людям не нужно писать строку текста по прямой линии на белой бумаге
5. Рукописный почерк затрудняет разделение и распознавание символов
6. Рукописный текст может иметь переменное вращение справа, что контрастирует с печатным текстом, где весь текст расположен ровно
7. Сбор хорошего помеченного набора данных для изучения стоит недешево по сравнению с синтетическими данными

Оцифровка рецептов пациента – главная проблема в сфере здравоохранения / фармацевтики.Например, компания «Рош» ежедневно обрабатывает миллионы петабайт медицинских PDF-файлов. Еще одна область, в которой обнаружение рукописного текста имеет ключевое значение, – это набор пациентов и оцифровка форм. Добавив распознавание почерка в свой набор услуг, больницы / фармацевтические учреждения могут значительно улучшить взаимодействие с пользователем.

Крупная страховая отрасль получает более 20 миллионов документов в день, и задержка в обработке претензии может серьезно повлиять на компанию.Документ о претензиях может содержать различные стили почерка, и чистая ручная автоматизация обработки претензий полностью замедлит конвейер.

Люди выписывают чеки на регулярной основе, и чеки по-прежнему играют важную роль в большинстве безналичных операций. Во многих развивающихся странах нынешняя процедура обработки чеков требует, чтобы служащий банка считывал и вручную вводил информацию, представленную на чеке, а также проверял такие записи, как подпись и дата.Поскольку в банке каждый день приходится обрабатывать большое количество чеков, система распознавания рукописного текста может сэкономить затраты и часы работы человека

Огромные объемы исторических знаний оцифровываются путем загрузки сканированных изображений доступ ко всему миру. Но это усилие не очень полезно до тех пор, пока текст в изображениях не будет идентифицирован, который можно индексировать, запрашивать и просматривать. Распознавание почерка играет ключевую роль в оживлении документов средневековья и 20 века, открыток, исследований и т. Д.

Методы распознавания рукописного ввода можно в общих чертах разделить на два следующих типа:

1. Онлайн-методы : – Онлайн-методы включают цифровое перо / стилус и имеют доступ к информации о штрихе, местонахождении пера во время текста записывается, как показано на правом рисунке выше. Поскольку они, как правило, содержат много информации о потоке написанного текста, их можно классифицировать с довольно высокой точностью, и разграничение между разными символами в тексте становится намного более четким
2. Offline методы : – Offline методы вовлекать распознавание текста после того, как он записан, и, следовательно, не будет иметь информации о штрихах / направлениях, задействованных во время написания, с возможным добавлением некоторого фонового шума из источника i.электронная бумага.

В реальном мире не всегда возможно / масштабируемо носить цифровое перо с датчиками для сбора информации о штрихах, и, следовательно, задача распознавания текста в автономном режиме является гораздо более актуальной проблемой. Итак, теперь мы обсудим различные методы решения проблемы распознавания офлайн-текста.

Первоначальные подходы к решению распознавания рукописного ввода включали методы машинного обучения, такие как скрытые марковские модели (HMM), SVM и т. Д.После предварительной обработки исходного текста выполняется извлечение признаков для определения ключевой информации, такой как петли, точки перегиба, соотношение сторон и т. Д. Отдельного символа. Эти сгенерированные функции теперь передаются классификатору, например, HMM, для получения результатов. Производительность моделей машинного обучения довольно ограничена из-за фазы извлечения функций вручную и их ограниченной способности к обучению. Шаг извлечения функций варьируется для каждого отдельного языка и, следовательно, не масштабируется. С появлением глубокого обучения значительно улучшилась точность распознавания почерка.Давайте обсудим несколько известных исследований в области глубокого обучения для распознавания рукописного ввода

RNN / LSTM, которые, как мы знаем, могут иметь дело с последовательными данными для выявления временных закономерностей и получения результатов. Но они ограничены работой с одномерными данными и, следовательно, не будут напрямую применяться к данным изображений. Для решения этой проблемы авторы в этой статье предложили многомерную структуру RNN / LSTM, как показано на рисунке ниже

Ниже приводится разница между обычной RNN и многомерной RNN.В обычной RNN скрытый уровень говорит, что я получает состояние от предыдущего скрытого слоя во время i-1. В многомерной RNN, например, в двумерной RNN, скрытый слой (i, j) получает состояния от нескольких предыдущих скрытых слоев, то есть (i-1, j) и (i, j-1), и, таким образом, захватывает контекст из обоих высота и ширина изображения, которые имеют решающее значение для получения четкого представления сети о локальном регионе. Это дополнительно расширяется для получения информации не только от предыдущих уровней, но и от будущих уровней, подобно тому, как BI-LSTM получает информацию от t-1 и t + 1.Точно так же скрытый слой 2D MDRNN i теперь может получать информацию (i-1, j), (i, j-1), (i + 1, j), (i, j + 1), таким образом захватывая контекст во всех направлениях

Вся структура сети показана выше. Используется MDLSTM, который представляет собой не что иное, как замену блока RNN блоком LSTM из вышеупомянутого обсуждения MDRNN. Входные данные разделены на блоки размером 3×4, которые теперь передаются в слои MDSTM. Сеть имеет иерархическую структуру, состоящую из уровней MDLSTM, за которыми следуют уровни прямой связи (ANN) в тандеме. Затем окончательный результат преобразуется в 1D-вектор и передается в функцию CTC для генерации выходных данных.

Временная классификация коннекционистов (CTC) – это алгоритм, используемый для решения таких задач, как распознавание речи, распознавание рукописного текста и т. Д.где доступны только входные данные и выходная транскрипция, но отсутствуют детали выравнивания, то есть как конкретная область в звуке для речи или конкретная область в изображениях для рукописного ввода выравнивается по определенному символу. Простая эвристика, такая как присвоение каждому персонажу одной и той же области, не сработает, поскольку количество места, которое занимает каждый персонаж, варьируется от руки к человеку и время от времени.

Для нашего сценария использования распознавания рукописного текста рассмотрим области входного изображения для конкретного предложения как входные X = [ x 1, x 2,…, x ** T ], тогда как ожидаемый результат будет Y = [ y 1, y 2,…, y ** U ].Предполагается, что по заданному X мы найдем точный Y. Алгоритм CTC работает, принимая входные данные X и предоставляя распределение по всем возможным Y, используя которое мы можем сделать прогноз для окончательного результата.

CTC использует базовый символ, скажем – для различения повторяющихся символов и повторяющихся символов в области ввода. Например, конкретный символ может охватывать несколько областей ввода, и, таким образом, CTC будет выводить один и тот же символ последовательно. Пример: – Ввод james и вывод CTC – jjaammmees.Окончательный результат получается путем сворачивания повторяющихся выходных данных, и, следовательно, мы получаем james. Но теперь, чтобы представить повторяющиеся символы, скажем «l» в приветственном слове, нам нужно иметь разделение, и, таким образом, все выходные данные разделяются дефисом (-). Теперь вывод для hello может быть h-ee-ll-lll-oo, который, если свернуть, станет hello, а не helo. Более подробную информацию о том, как работает CTC, можно увидеть здесь CTC.

При декодировании вывода CTC на основе простой эвристики наивысшей вероятности для каждой позиции мы можем получить результаты, которые могут не иметь никакого смысла в реальном мире.Чтобы решить эту проблему, мы могли бы использовать другой декодер, чтобы улучшить результаты. Давайте обсудим различные типы декодирования

1. Декодирование наилучшего пути : – Это общее декодирование, которое мы обсуждали до сих пор. В каждой позиции мы берем результат модели и находим результат с наибольшей вероятностью.
2. Декодирование поиска луча : – Вместо получения одного выходного сигнала из сети каждый раз при поиске луча предлагается сохранить несколько выходных трактов с наивысшими вероятностями и расширить цепочку за счет новых выходных сигналов и отбрасывать тракты с меньшей вероятностью, чтобы размер луча оставался постоянным. .Результаты, полученные с помощью этого подхода, более точны, чем при использовании жадного подхода.
3. Поиск по лучу с помощью языковой модели : – Поиск по лучу обеспечивает более точные результаты, чем поиск по сетке, но все же он не решает проблему получения значимых результатов. Чтобы решить эту проблему, мы можем использовать языковую модель вместе с поиском луча с использованием как вероятностей модели, так и языковой модели для получения окончательных результатов.

Более подробную информацию о создании точных результатов декодирования можно найти в этой статье.

Модели Seq2Seq, имеющие сети Encoder-decoder, в последнее время стали популярными для решения задач распознавания речи. машинный перевод и т. д. и, таким образом, были расширены для решения варианта использования распознавания рукописного ввода путем развертывания дополнительного механизма внимания.Давайте обсудим некоторые плодотворные исследования в этой области.

В этой основополагающей работе «Сканировать, посещать и читать» (SAR) авторы предлагают использовать модель, основанную на внимании, для сквозного распознавание почерка. Основным вкладом исследования является автоматическая транскрипция текста без разбиения на строки в качестве этапа предварительной обработки, что позволяет сканировать всю страницу и давать результаты.

SAR использует архитектуру на основе MDLSTM, аналогичную той, которую мы обсуждали выше, с одним небольшим изменением на последнем уровне.После последнего линейного слоя, то есть последнего блока Sum на рисунке выше, карты функций сворачиваются в вертикальном измерении, и для получения выходных данных применяется окончательная функция softmax.

Архитектура SAR состоит из архитектуры MDLSTM, которая действует как средство извлечения признаков. Последний модуль сворачивания с выходом softmax и потерей CTC заменяется модулем внимания и декодером LSTM. Используемая модель внимания представляет собой гибридную комбинацию внимания, основанного на содержании, и внимания на основе местоположения, что более подробно объясняется в следующей статье.Модули декодера LSTM берут предыдущее состояние, предыдущую карту внимания и функции кодера для генерации окончательного выходного символа и вектора состояния для следующего предсказания.

В этой статье предлагается основанная на внимании модель «последовательность-последовательность» для распознавания рукописных слов. Предлагаемая архитектура состоит из трех основных частей: кодировщика, состоящего из CNN и двунаправленного ГРУ, механизма внимания, предназначенного для сосредоточения внимания на соответствующих функциях, и декодера, образованного однонаправленным ГРУ, способного записать соответствующее слово, персонаж за персонажем.

Кодировщик использует CNN для извлечения визуальных характеристик. Предварительно обученная архитектура VGG-19-BN используется в качестве средства извлечения признаков. Входное изображение преобразуется в карту характеристик X, которая затем преобразуется в X ‘путем разделения всех каналов по столбцам и объединения их для получения последовательной информации. X ‘далее преобразуется в H с помощью двунаправленного GRU. GRU – это нейронная сеть, аналогичная LSTM по своей природе, и может захватывать временную информацию.

Кроме того, модель внимания используется при прогнозировании выходных данных декодера.В статье рассматриваются два различных типа исследуемых механизмов внимания.

1. Content-based Attention : – Идея заключается в том, чтобы найти сходство между текущим скрытым состоянием декодера и картой функций из кодировщика. Мы можем найти наиболее коррелированные векторы признаков в карте признаков кодировщика, которые можно использовать для предсказания текущего символа на текущем временном шаге. Более подробную информацию о том, как работает механизм внимания, можно увидеть здесь. Внимание
2. На основе местоположения Внимание : – Главный недостаток механизмов определения местоположения на основе содержимого заключается в том, что существует неявное предположение, что информация о местоположении встроена в выходные данные кодировщик.В противном случае невозможно различить выводимые символы, которые повторяются из декодера. Например, рассмотрим слово Charmander, символ a повторяется в нем дважды, и без информации о местоположении декодер не сможет предсказать их как отдельные символы. Чтобы облегчить это, прогнозируется текущий символ и его выравнивание с использованием как выходных данных кодировщика, так и предыдущего выравнивания. Более подробную информацию о том, как работает посещаемость на основе местоположения, можно увидеть здесь.

Декодер однонаправленный многослойный ГРУ.На каждом временном шаге t он получает входные данные из предыдущего временного шага и вектор контекста от модуля внимания. Полиномиальное декодирование и сглаживание меток исследуются при обучении для улучшения возможностей обобщения.

Хотя сети кодировщиков-декодеров довольно хорошо справляются с достижением результатов распознавания рукописного ввода, они имеют узкое место в обучении из-за задействованных уровней LSTM и, следовательно, не могут быть распараллелены. В последнее время преобразователи стали довольно успешными и заменили LSTM в решении различных задач, связанных с языком.Давайте теперь обсудим, как модели на основе трансформаторов могут быть применены для распознавания рукописного ввода.

В этой работе авторы предложили использовать архитектуру на основе трансформатора с использованием слоев многоголового внимания и самовнимания как на визуальной, так и на текстовой стадиях и, таким образом, могут научиться распознавать символы. как языковые зависимости декодируемых последовательностей символов. Поскольку знание языка встроено в саму модель, нет необходимости в каких-либо дополнительных этапах постобработки с использованием языковой модели и, следовательно, есть возможность предсказывать выходные данные, которые не являются частью словаря.Для этого кодирование текста происходит на уровне символов, а не слов. Поскольку архитектура трансформера позволяет обучать модель параллельно для каждого региона или персонажа, процесс обучения значительно упрощается.

Сетевая архитектура состоит из следующих компонентов

1. Визуальный кодировщик : – Для извлечения соответствующих функций и применения многоголового визуального самовосприятия к различным местоположениям символов
2. Текстовый транскрибер : – Он выполняет задачу по принятию ввод текста, его кодирование, применение самовнимания многоголового языка и взаимное внимание как к визуальным, так и к текстовым функциям.

Магистраль Resnet50 используется для дополнительных функций, как показано на рисунке выше. Выходные данные трехмерной карты признаков от Resnet50 Fc передаются в модуль временного кодирования, который меняет форму на 2d, сохраняя ту же ширину и, следовательно, форму (f x h, w). Он подается в полностью связанный слой для уменьшения формы до (f, w), и в результате получается Fc ‘. Кроме того, к Fc ‘добавляется позиционное кодирование TE, чтобы сохранить информацию о местоположении, как упомянуто в документе Transformer, написанном Vaswani.Более подробную информацию о том, как спроектирована архитектура трансформатора, можно увидеть здесь. Выходные данные проходят через полностью связанный слой, чтобы получить окончательную карту объектов с формой (f, w). Окончательный результат проходит через многоглавый модуль внимания с 8 головами, чтобы получить визуально насыщенную карту функций

Входной текст проходит через кодировщик, который генерирует встраивание уровня символов. Эти вложения комбинируются с временным расположением аналогично тому, как это делается в Visual Encoder с использованием модуля Temporal Encoder.Этот результат затем передается в модуль самовосприятия с несколькими головками, который похож на модуль внимания в визуальном кодировщике. Текстовые функции, генерируемые визуальными элементами из визуального кодировщика, передаются в модуль взаимного внимания, задача которого состоит в том, чтобы выровнять и объединить изученные функции как из изображений, так и из входных текстов. Выходные данные передаются через функцию softmax, чтобы получить окончательный результат.

При оценке тестовых данных транскрипции недоступны. Таким образом, в качестве входных данных передается только начальный токен , а первый предсказанный символ возвращается в систему, которая выводит второй предсказанный символ.Этот процесс вывода повторяется в цикле до тех пор, пока не будет создан символ конца последовательности или пока не будет достигнута максимальная выходная длина N.

  python checkDirs.py
  

  python main.py --train
  

 git clone https://github.com/MyScript/interactive-ink-examples-android.git 
 cd interactive-ink-examples-android 

  $ pip install pipenv
  

  $ mkdir ocr_server && cd ocr_server && pipenv install --three
  

  $ оболочка pipenv
$ pipenv установить подушку pytesseract
  

  попробуйте:
    из PIL импорта изображения
кроме ImportError:
    импортировать изображение
импорт pytesseract

def ocr_core (имя файла):
    "" "
    Эта функция будет обрабатывать основную обработку изображений с помощью оптического распознавания текста."" "
    text = pytesseract.image_to_string (Image.open (имя файла))
    текст возврата

печать (ocr_core ('images / ocr_example_1.png'))
  

  $ pipenv установить Flask
  

  из колбы импортная колба
app = Flask (__ имя__)

@ app.route ('/')
def home_page ():
    return "Hello World!"

если __name__ == '__main__':
    app.run ()
  

  $ python3 app.py
  

  

  
    
  
  
    Привет, мир.

  

  из Flask import Flask, render_template
app = Flask (__ имя__)

@ app.route ('/')
def home_page ():
    вернуть render_template ('index.html')

если __name__ == '__main__':
    app.run ()
  

  импорт ОС
from flask import Flask, render_template, request


из ocr_core импорт ocr_core


UPLOAD_FOLDER = '/ static / uploads /'


ALLOWED_EXTENSIONS = set (['png', 'jpg', 'jpeg'])

app = Flask (__ имя__)


def allowed_file (имя файла):
    возвращение '.'в имени файла и \
           filename.rsplit ('.', 1) [1] .lower () в ALLOWED_EXTENSIONS


@ app.route ('/')
def home_page ():
    вернуть render_template ('index.html')


@ app.route ('/ upload', methods = ['GET', 'POST'])
def upload_page ():
    если request.method == 'POST':
        
        если 'file' отсутствует в request.files:
            return render_template ('upload.html', msg = 'Файл не выбран')
        file = request.files ['файл']
        
        если file.filename == '':
            return render_template ('загрузить.html ', msg =' Файл не выбран ')

        если файл и разрешенный_файл (file.filename):

            
            extract_text = ocr_core (файл)

            
            вернуть render_template ('upload.html',
                                   msg = 'Успешно обработано',
                                   извлеченный_текст = извлеченный_текст,
                                   img_src = UPLOAD_FOLDER + file.filename)
    elif request.method == 'ПОЛУЧИТЬ':
        вернуть render_template ('upload.html')

если __name__ == '__main__':
    приложение.запустить()
  

  

 
   
 
 

   {% если сообщение%}
    
 {{msg}} 
 
   {% endif%}
  
    
 Загрузить новый файл 
 
  
   

     
 <тип ввода = имя файла = файл>
        <тип ввода = значение отправки = Загрузить>
   

    
 Результат: 
 
   {% если img_src%}
     
   {% endif%}
  
   {% если извлеченный_текст%}
     
 Извлеченный текст из изображения выше:  {{extract_text}}  
  
   {% еще %}
     Извлеченный текст будет отображаться здесь
   {% endif%}
 

  

  pytesseract.image_to_string (Image.open (имя файла), lang = 'fra')
  

  печать (pytesseract.image_to_osd (Image.open ('loaded_handwritten.png')))