Считывание текста с фотографии онлайн: Распознать текст онлайн с картинки, pdf или фото

Содержание

Шпаргалка по OpenCV — Python

Что такое OpenCV?

Библиотека компьютерного зрения и машинного обучения с открытым исходным кодом. В неё входят более 2500 алгоритмов, в которых есть как классические, так и современные алгоритмы для компьютерного зрения и машинного обучения. Эта библиотека имеет интерфейсы на различных языках, среди которых есть Python (в этой статье используем его), Java, C++ и Matlab.

Содержание

  1. Установка.
  2. Импорт и просмотр изображения.
  3. Обрезка.
  4. Изменение размера.
  5. Поворот.
  6. Градация серого и порог.
  7. Размытие/сглаживание.
  8. Рисование прямоугольников.
  9. Рисование линий.
  10. Текст на изображении.
  11. Распознавание лиц.
  12. Contours — распознавание объектов.
  13. Сохранение изображения.

Импорт и просмотр изображения

import cv2
image = cv2.imread("./путь/к/изображению.расширение")
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2. destroyAllWindows()

Примечание При чтении способом выше изображение находится в цветовом пространстве не RGB (как все привыкли), а BGR. Возможно, в начале это не так важно, но как только вы начнёте работать с цветом — стоит знать об этой особенности. Есть 2 пути решения:

  1. Поменять местами 1-й канал (R — красный) с 3-м каналом (B — синий), и тогда красный цвет будет (0,0,255), а не
    (255,0,0)
    .
  2. Поменять цветовое пространство на RGB:
    rgb_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    И тогда в коде работать уже не с image, а с rgb_image.

Примечание Чтобы закрыть окно, в котором отображается изображение, нажмите любую клавишу. Если использовать кнопку закрытия окна, можно наткнуться на подвисания.

На протяжении статьи для вывода изображений будет использоваться следующий код:

import cv2
def viewImage(image, name_of_window):
    cv2.namedWindow(name_of_window, cv2. WINDOW_NORMAL)
    cv2.imshow(name_of_window, image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

Кадрирование

Пёсик после кадрирования

import cv2
cropped = image[10:500, 500:2000]
viewImage(cropped, "Пёсик после кадрирования")

Где image[10:500, 500:2000] — это image[y:y + высота, x:x + ширина].

Изменение размера

После изменения размера на 20 %

import cv2
scale_percent = 20 # Процент от изначального размера
width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100)
height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100)
dim = (width, height)
resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)
viewImage(resized, "После изменения размера на 20 %")

Эта функция учитывает соотношение сторон оригинального изображения. Другие функции изменения размера изображений можно увидеть здесь.

Поворот

Пёсик после поворота на 180 градусов

import cv2
(h, w, d) = image. shape
center = (w // 2, h // 2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, 180, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))
viewImage(rotated, "Пёсик после поворота на 180 градусов")

image.shape возвращает высоту, ширину и каналы. M — матрица поворота — поворачивает изображение на 180 градусов вокруг центра.

-ve — это угол поворота изображения по часовой стрелке, а +ve, соответственно, против часовой.

Перевод в градации серого и в чёрно-белое изображение по порогу

 

Пёсик в градациях серого

Чёрно-белый пёсик

 

import cv2
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, threshold_image = cv2.threshold(im, 127, 255, 0)
viewImage(gray_image, "Пёсик в градациях серого")
viewImage(threshold_image, "Чёрно-белый пёсик")

gray_image — это одноканальная версия изображения.

Функция threshold возвращает изображение, в котором все пиксели, которые темнее (меньше) 127 заменены на 0, а все, которые ярче (больше) 127, — на 255.

Для ясности другой пример:

ret, threshold = cv2.threshold(im, 150, 200, 10)

Здесь всё, что темнее, чем 150, заменяется на 10, а всё, что ярче, — на 200.

Остальные threshold-функции описаны здесь.

Размытие/сглаживание

Размытый пёсик

import cv2
blurred = cv2.GaussianBlur(image, (51, 51), 0)
viewImage(blurred, "Размытый пёсик")

Функция GaussianBlur (размытие по Гауссу) принимает 3 параметра:

  1. Исходное изображение.
  2. Кортеж из 2 положительных нечётных чисел. Чем больше числа, тем больше сила сглаживания.
  3. sigmaX и sigmaY. Если эти параметры оставить равными 0, то их значение будет рассчитано автоматически.

Больше про размытие здесь.

Рисование прямоугольников

Обводим прямоугольником мордочку пёсика

import cv2
output = image.copy()
cv2.rectangle(output, (2600, 800), (4100, 2400), (0, 255, 255), 10)
viewImage(output, "Обводим прямоугольником лицо пёсика")

Эта функция принимает 5 параметров:

  1. Само изображение.
  2. Координата верхнего левого угла (x1, y1).
  3. Координата нижнего правого угла (x2, y2).
  4. Цвет прямоугольника (GBR/RGB в зависимости от выбранной цветовой модели).
  5. Толщина линии прямоугольника.

Рисование линий

2 пёсика, разделённые линией

import cv2
output = image.copy()
cv2.line(output, (60, 20), (400, 200), (0, 0, 255), 5)
viewImage(output, "2 пёсика, разделённые линией")

Функция line принимает 5 параметров:

  1. Само изображение, на котором рисуется линия.
  2. Координата первой точки (x1, y1).
  3. Координата второй точки (x2, y2).
  4. Цвет линии (GBR/RGB в зависимости от выбранной цветовой модели).
  5. Толщина линии.

Текст на изображении

Изображение с текстом

import cv2 output = image.copy() cv2.putText(output, "We <3 Dogs", (1500, 3600),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 15, (30, 105, 210), 40) viewImage(output, "Изображение с текстом")

Функция putText принимает 7 параметров:

  1. Непосредственно изображение.
  2. Текст для изображения.
  3. Координата нижнего левого угла начала текста (x, y).
  4. Используемый шрифт.
  5. Размер шрифта.
  6. Цвет текста (GBR/RGB в зависимости от выбранной цветовой модели).
  7. Толщина линий букв.

Распознавание лиц

На этот раз без пёсиков.

Лиц обнаружено: 2

import cv2
image_path = "./путь/к/фото.расширение"
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
image = cv2.imread(image_path)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(
    gray,
    scaleFactor= 1.1,
    minNeighbors= 5,
    minSize=(10, 10)
)
faces_detected = "Лиц обнаружено: " + format(len(faces))
print(faces_detected)
# Рисуем квадраты вокруг лиц
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 255, 0), 2)
viewImage(image,faces_detected)

detectMultiScale — общая функция для распознавания как лиц, так и объектов. Чтобы функция искала именно лица, мы передаём ей соответствующий каскад.

Функция detectMultiScale принимает 4 параметра:

  1. Обрабатываемое изображение в градации серого.
  2. Параметр scaleFactor. Некоторые лица могут быть больше других, поскольку находятся ближе, чем остальные. Этот параметр компенсирует перспективу.
  3. Алгоритм распознавания использует скользящее окно во время распознавания объектов. Параметр minNeighbors определяет количество объектов вокруг лица. То есть чем больше значение этого параметра, тем больше аналогичных объектов необходимо алгоритму, чтобы он определил текущий объект, как лицо. Слишком маленькое значение увеличит количество ложных срабатываний, а слишком большое сделает алгоритм более требовательным.
  4. minSize — непосредственно размер этих областей.

Contours — распознавание объектов

Распознавание объектов производится с помощью цветовой сегментации изображения. Для этого есть две функции: cv2.findContours и cv2.drawContours.

В этой статье детально описано обнаружение объектов с помощью цветовой сегментации. Всё, что вам нужно для неё, находится там.

Сохранение изображения

import cv2
image = cv2.imread("./импорт/путь.расширение")
cv2.imwrite("./экспорт/путь.расширение", image)

Заключение

OpenCV — отличная библиотека с лёгкими алгоритмами, которые могут использоваться в 3D-рендере, продвинутом редактировании изображений и видео, отслеживании и идентификации объектов и людей на видео, поиске идентичных изображений из набора и для много-много чего ещё.

Эта библиотека очень важна для тех, кто разрабатывает проекты, связанные с машинным обучением в области изображений.

Перевод статьи «OpenCV-Python Cheat Sheet: From Importing Images to Face Detection»

Как использовать Live Text в macOS Monterey

Выделение текста из изображений с помощью Live Text может показаться наиболее полезным на iPhone, но у вас есть тысячи фотографий, которые просто ждут этого в macOS Monterey.

Демонстрация Apple Live Text показала, как если вы сделаете снимок, ваш iPhone или Mac теперь может выделить текст на нем. Будь то фотография меню, вывески или снимок вашего почерка на белой доске, это не имеет значения.

Этот текст будет распознан и преобразован в версию, которую вы можете вставить в документ, электронное письмо или куда угодно.

Что было менее ясно и заставляло людей задаваться вопросом, относится ли это исключительно к новым фотографиям. Это не так. Это не новая функция фотографии, она предназначена для каждой фотографии, которую вы когда-либо делали.

Или почти все. Естественно, есть кадры, которые не совсем работают, как предлагает Apple. Но есть также способы обойти по крайней мере некоторые из этих проблемных изображений.

Как использовать Live Text в macOS Monterey

Откройте изображение в режиме предварительного просмотра или на веб-сайте в Safari. Щелкните и перетащите, чтобы выделить любой текст в изображении. Используйте Command-C или щелкните правой кнопкой мыши, чтобы выбрать «Копировать».

Вот и все. Предстоящая версия macOS Monterey определит, что на изображении есть текст, и сделает его доступным для выбора. В зависимости от приложения, в котором находится ваше изображение, вы увидите, как курсор изменится с указателя или перекрестия на двутавровую балку в текстовом стиле.

Вы можете выделить все это с помощью Command-A или Select All. Или вы можете выбрать отдельные слова.

Пока что, похоже, вы не можете выбрать несколько букв или символов, это должно быть целое слово.

Просто перетащите изображение с текстом, и в этом случае вы можете выбрать название романа.

Когда Live Text не работает

Live Text и вся macOS Monterey находятся в стадии бета-тестирования, поэтому все может измениться. Однако в настоящее время Live Text не является общесистемной функцией.

В настоящее время вы можете выделить текст на изображении в приложениях «Фото», «Предварительный просмотр» и «Safari». Очень хорошо, он работает в режиме быстрого просмотра из Finder. Щелкните, чтобы выбрать файл изображения, коснитесь пробела, чтобы открыть его в режиме быстрого просмотра, и вы можете выделить текст.

Вы не можете сделать это в других браузерах. Вы также не можете сделать это в таких приложениях, как Apple Pages.

Когда Live Text не работает, но должен

Несомненно, Live Text на Mac замечательный. Настолько грубо указывать на то, что иногда это терпит неудачу.

Даже если вы смотрите на изображение в правильном приложении, оно может запутаться и, похоже, из-за контраста и экспозиции. Хотя текст может казаться вам четким, он может быть достаточно близок по цвету или оттенку к фону, чтобы macOS Monterey не мог их различить.

В этом случае ответ — взять фотографию в приложение для редактирования изображений, такое как Pixelmator Pro, и изменить контраст, яркость или экспозицию.

Ни одна фотография не сделана хорошо, но Live Text не может прочитать фотографию слева. Он может читать большую часть того, что находится справа, экспозиция которого увеличена.

Live Text не работает ни в одном приложении для редактирования изображений, поэтому вам нужно внести некоторые изменения, сохранить изображение, а затем проверить его в быстром просмотре или предварительном просмотре. Следовательно, вы можете перемещаться вперед и назад, и если на изображении не так много текста, будет легче просто набрать его самостоятельно.

Также не гарантируется, что вы получите все, отредактировав изображение. Но обычно вы переходите от отсутствия слов к получению некоторых или большинства.

Фото Преобразование текста в речь | Speechify

Считыватели TTS пользуются большим спросом и многочисленными предложениями. Но означает ли это, что все технологии преобразования текста в речь обеспечивают одинаковую производительность?

Многие программы чтения с экрана TTS могут обрабатывать цифровой текст из документов Microsoft Word, веб-страниц HTML или скопированных слов из других текстовых файлов. Но немногие из них могут преобразовать заблокированный цифровой и физический текст из изображений в естественно звучащее повествование. Те, которые используют оптическое распознавание символов (OCR.)

Что такое OCR?

OCR, оптическое распознавание символов или распознавание текста — это технология, разработанная для специализированного извлечения данных. Он имеет множество бизнес-приложений и широко используется для отдыха и развлечений.

Этот тип технологии обычно состоит из двух компонентов. Он имеет аппаратный элемент для сканирования изображений и программный элемент для извлечения и повторного использования данных. Но программная составляющая — самая увлекательная и сложная часть.

Программное обеспечение OCR может выделять отдельные буквы и целые слова и объединять их в предложения. Кроме того, он позволяет пользователям редактировать исходный заблокированный контент, аналогично редактированию PDF-файла с заблокированным текстовым содержимым.

Как это работает

Фактическая обработка завораживает. Хотя существуют и другие двухцветные методы, программное обеспечение OCR преобразует физические документы в черно-белые цифровые копии.

Затем приложение OCR анализирует темные и светлые области изображения, зная, что темные области представляют символы. В зависимости от сложности программного обеспечения он может одновременно фокусироваться на символах, словах или блоках текста.

Оттуда программа идентифицирует символы, используя алгоритмы распознавания признаков или образов. Алгоритм обнаружения признаков использует более сложный процесс, включающий сопоставление линий и кривых и преобразование кода ASCII.

Независимо от алгоритма приложения OCR, оно также будет анализировать структуру документа, чтобы различать текст, таблицы, изображения и другие элементы. Таким образом извлекается только текст.

Основным преимуществом этой технологии является возможность брать физические документы и преобразовывать каждую страницу в цифровой машиночитаемый текст.

Этот передовой метод обработки уже сам по себе является мощным. Он может автоматизировать процессы ввода данных и оптимизировать рабочие процессы во многих отраслях. Однако он дает еще больше преимуществ в сочетании с искусственным интеллектом (ИИ) и алгоритмами машинного обучения.

OCR с поддержкой ИИ может выйти за рамки стандартной обработки текста и идентифицировать различные языки, стили почерка и т. д. В сочетании с технологией преобразования текста в речь программное обеспечение OCR может сканировать физические документы, обрабатывать текст и позволять считывателю TTS преобразовывать этот цифровой текст. в речь.

Как читать текст вслух с картинки

Не каждый пользователь мобильных устройств Apple и Android знает, что их приложения могут иметь технологию OCR и считыватель TTS, способный выполнять простые задачи преобразования текста в речь.

Android

Устройства Android, по крайней мере, те, которые работают под управлением ОС Android 12 и выше, поставляются со встроенным считывателем TTS. Это полезный инструмент для навигации, чтения мелких шрифтов и т. д.

Но вы также можете использовать его для чтения текста с изображений. Вот как настроить ваше устройство:

  • Перейдите в меню «Доступность» через приложение «Настройки».
  • Включите опцию «Выбрать, чтобы говорить».
  • Перейдите на вкладку «Настройки» TTS-ридера и включите параметр «Читать текст на изображениях».
  • Вернитесь на главный экран и запустите приложение «Камера».
  • Наведите камеру на учебное пособие, газету или другой документ с цифровым текстом.
  • Нажмите кнопку «Выбрать, чтобы говорить», прежде чем нажать слово в приложении «Камера».

Android-ридер TTS начнет озвучивание с выделенного слова. Вы можете выделять фрагменты текста, проводя пальцем по экрану, чтобы сделать выбор, как при использовании текстового процессора.

Apple

Для чтения физического текста вслух с помощью iPhone требуется работающая камера, iOS 15 и выше и включение встроенного считывателя TTS.

  • Перейдите на вкладку «Доступность» в меню «Настройки».
  • Коснитесь функции «Разговорный контент».
  • Включите параметры «Выбор речи» и «Экран речи».
  • Вернитесь на главный экран и включите камеру.
  • Наведите камеру на страницу и дождитесь появления кнопки «Живой текст» на нижней панели инструментов.
  • Нажмите кнопку, чтобы включить чтение с экрана OCR.
  • Проведите двумя пальцами вниз, чтобы начать чтение с верхней части страницы.
  • Коснитесь слова или сделайте выбор на экране, чтобы прочитать вслух определенное слово, предложение или абзац.

Как и устройства Android, iPad и iPhone имеют ограниченные возможности OCR и TTS. В то время как точность обработки текста выше среднего, качество голоса не впечатляет из-за его роботизированной природы.

Speechify — альтернатива TTS с технологией OCR

Хотя встроенные считыватели TTS и программное обеспечение OCR прекрасно подходят для мобильных устройств, их качество и производительность не впечатляют.

К счастью, у вас есть альтернатива. Speechify – это программа для чтения текста в речь, которая сочетает в себе технологию OCR и высококачественные голоса, созданные искусственным интеллектом. Его функциональность превосходит стандартные мобильные программы чтения текста и может сканировать длинные документы для преобразования физического текста в цифровой.

Затем сложные алгоритмы генерируют естественно звучащие голоса, которыми вы можете управлять и регулировать скорость чтения. Программное обеспечение Speechify для преобразования текста в речь доступно на следующих платформах:

  • Windows
  • macOS
  • iOS
  • Android

Независимо от того, получаете ли вы его из настольного или Google Play Store или загружаете из Apple Store Версия для Mac или расширение для браузера Chrome, одной лицензии достаточно, чтобы использовать Speechify на всех ваших настольных и мобильных устройствах. Удобный интерфейс подходит для всех возрастных групп и технических знаний.

Сканирование Speechify OCR доступно для онлайн-чтения в режиме реального времени. Кроме того, вы можете конвертировать PDF-файлы, скриншоты и другие изображения в аудиофайлы с высоким битрейтом и слушать их в автономном режиме в своем собственном темпе.

Вспомогательная технология Speechify, разработанная для пользователей с дислексией, нарушениями чтения, нарушениями зрения и многозадачностью, делает больше, чем обычная полноэкранная программа чтения. Это приложение, в котором вы хотите превращать любой цифровой и физический текст в речь, создавать подкасты и улучшать свои навыки чтения с меньшими усилиями и большим вниманием.

Попробуйте бесплатное приложение Speechify преобразования текста в речь и персонализируйте чтение с эффектом присутствия.

Как отменить размытие текста: 3 простых способа сделать размытый текст четким

В этой статье вы узнаете, как размыть текст на изображении или на веб-сайте с помощью фоторедактора, а также другие простые способы. – Фотор

Мгновенное бесплатное удаление размытия текста на изображении

Возможно, вы уже сталкивались с размытым текстом на веб-сайтах или изображениях, и их трудно читать. Если вы хотите узнать, как сделать размытый текст на веб-сайтах и ​​изображения четкими, то вы попали по адресу!

Чтобы помочь рассеять ваше любопытство к содержимому, которое скрывают эти туманные тексты, в этом посте вы узнаете, как простыми и эффективными способами размыть текст и сделать его читабельным.

Оглавление:

  1. Почему веб-сайты размывают текст?
  2. Почему текстовые изображения размыты?
  3. Как размыть текст на изображении онлайн с помощью AI Photo Enhancer?
  4. Как размыть текст на веб-сайте?
  5. Заключение

Почему веб-сайты размывают свой текст?

Размытый текст обычно встречается на таких сайтах, как Chegg и Enotes. Некоторые веб-сайты часто скрывают свой текстовый контент, чтобы их текст или отчеты были доступны только их платным подписчикам. Несколько веб-сайтов запрашивают ваш адрес электронной почты, чтобы присоединиться к бесплатной пробной версии или членству, чтобы увидеть весь контент.

Почему текстовые изображения размыты?

Есть несколько причин, почему изображение размыто. Возможно, камера была случайно перемещена во время съемки фотографии, или объект был перемещен, или камера не сфокусирована должным образом. Возможно даже, что некоторые художники намеренно добавили к изображению фильтр размытия, чтобы оно выглядело более красивым.

Какой бы ни была причина размытого текста, необходимо знать, как эффективно размыть текст с веб-сайтов и изображений. Теперь давайте рассмотрим, как использовать различные способы борьбы с размытыми текстовыми изображениями и размытым текстом на веб-сайтах соответственно.

Как размыть текст на изображении онлайн с помощью AI Photo Enhancer?

Fotor

Редактировать фото сейчас

Чтобы размыть изображения и сделать их четкими, Fotor, безусловно, является одним из эффективных вариантов.

Fotor — это универсальный онлайн-редактор фотографий, который сочетает в себе редактирование фотографий, портретную ретушь и дизайн. Среди инструментов редактирования Fotor лучшим является AI увеличитель, который помогает вам улучшить разрешение ваших фотографий, улучшить их и удалить эффект размытия одним щелчком мыши без потери деталей. Вы можете получить четкое фото за считанные секунды без профессиональных навыков Photoshop. Давайте посмотрим, как использовать инструмент для улучшения фотографий с искусственным интеллектом от Fotor, чтобы размыть текст в Интернете.

  • Откройте редактор Fotor и перейдите на страницу редактирования.
  • Загрузите изображение с размытым текстом.
  • Найдите инструмент «Увеличитель AI» в левом меню инструментов и щелкните его. Fotor оптимизирует изображение и улучшит его пиксели и разрешение за считанные секунды. И вы увидите до и после на холсте.
  • Если вы удовлетворены результатом, пожалуйста, нажмите кнопку «Загрузить», чтобы сохранить изображение высокого качества в формате JPG или PNG.

В дополнение к размыванию текстовых изображений, увеличитель ИИ Fotor также полезен для восстановления старых фотографий, и вы можете использовать его для удаления размытия любой фотографии с низким разрешением.

С набором профессиональных инструментов редактирования Fotor вам будет легко оптимизировать изображения во всех аспектах. От добавления фотоэффектов к вашим фотографиям до ретуширования фотографий и даже создания потрясающих дизайнов с использованием креативных шаблонов дизайна Fotor. Возможности Fotor выходят далеко за рамки этого!

Чтобы максимизировать ваши фотографии и наслаждаться более стабильным процессом редактирования, вы также можете загрузить настольное приложение на свой ПК или загрузить мобильную версию, чтобы работать с вашими фотографиями на вашем iPhone или Android в любое время.

Как размыть текст на сайте?

В этом разделе мы представим два быстрых способа чтения размытого текстового контента на веб-сайтах без подписки.

1. Размытие текста с помощью инструмента проверки

Одним из наиболее распространенных способов чтения размытого текста на веб-сайте является использование

осмотреть инструмент. Вы можете проверить исходный код вашего веб-сайта, HTML и другие аспекты с помощью инструмента проверки. Вы также можете использовать эту функцию, чтобы размыть содержимое веб-сайта. Вот шаги:

  • Откройте веб-сайт с размытым содержимым.
  • Щелкните правой кнопкой мыши и выберите «Проверить».
  • Найдите строку, начинающуюся с «в сторону» на выбранной вами странице.
  • Выберите “Удалить элемент” из контекстного меню, щелкнув его правой кнопкой мыши. При этом блокирующий элемент страницы будет удален.
  • В следующей строке код изменения начинается “body…”. Код, который пишет “style=”overflow: hidden;”, можно найти там.
  • Наконец, щелкните правой кнопкой мыши этот раздел и выберите «Редактировать атрибут» в контекстном меню, чтобы изменить значение свойства со «скрытого» на «видимое».

Оставить комментарий