Youtubezilla.ru

Мастер бытовой техники
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Русские Блоги

Русские Блоги

Перевод изображений в текст обычно называется оптическим распознаванием символов,OCR). Существует не так много низкоуровневых библиотек, которые могут реализовать OCR, в настоящее время многие библиотеки используют несколько общих низкоуровневых библиотек OCR или настроены для него.
Tesseract — это библиотека OCR, в настоящее время спонсируемая Google (Google также является компанией, хорошо известной благодаря технологиям OCR и машинного обучения). В настоящее время Tesseract признан лучшей и наиболее точной системой оптического распознавания текста с открытым исходным кодом.
В дополнение к чрезвычайно высокой точности, Tesseract также обладает высокой гибкостью. Он может распознавать любой шрифт в процессе обучения (при условии, что стиль этих шрифтов остается прежним), а также может распознавать любой символ Unicode.

Бесплатные аналоги ABBYY FineReader

Бесплатная программа img2txt

Windows, Linux, FreeBSD, Mac OS X, Android, iOS, Веб-сервис официальный сайт 06 февраль 2016 Бесплатное ПО — лицензия для личного и коммерческого использования подробнее. Распознавание текста 22

img2txt — онлайн сервис по распознаванию текстов из отсканированных изображений. Сервис работает с английским, русским и украинским языками. Стоит отметить, что загружаемое изображение не должно содержать таблицы, изображения, диаграммы, а также превышать 4 Мб. Кроме того, оно должно быть представлено в одном из следующих форматов: jpg, jpeg, png. подробнее.

www.free-ocr.com

Бесплатная программа www.free-ocr.com

Windows, Linux, FreeBSD, Mac OS X, Android, iOS, Веб-сервис официальный сайт 06 февраль 2016 Бесплатное ПО — лицензия для личного и коммерческого использования подробнее. Распознавание текста 17

www.free-ocr.com — онлайн сервис для распознавания текста. Качество распознавания хорошее, даже при невысоком качестве изображения. Имеет ограничение на размер распознаваемого файла в 2 Mb. Поддерживает такие языки как: русский, английский, немецкий, французский, испанский, итальянский, чешский, датский, нидерландский, финский, греческий, норвежский, польский, португальский, шведский, турецкий, украинский. подробнее.

OnlineOCR.net

Бесплатная программа OnlineOCR.net

Windows, Linux, FreeBSD, Mac OS X, Android, iOS, Веб-сервис официальный сайт 14 августа 2017 Бесплатное ПО — лицензия для личного и коммерческого использования подробнее. Распознавание текста 4

OnlineOCR.net — бесплатный сервис по распознаванию текста и сохранению его в форматах docx, xlsx или txt. Сервис позволяет распознавать до 15 изображений в час без регистрации, хотя регистрация бесплатна. Количество поддерживаемых языков огромное, включая русский, украинский, белорусский. Распознавание происходит довольно быстро. Качество работы сервиса на хорошо отсканированных изображениях нормальное. Если текст содержит картинки или отсканирован плохо, то качество страдает. Сервис имеет ограничение по размеру файла в 5 МБ. подробнее.

Читайте так же:
О настольной печати

SimpleOCR

Бесплатная программа SimpleOCR

Windows, Linux, FreeBSD, Mac OS X официальный сайт 06 февраль 2016 Бесплатное ПО — лицензия для личного и коммерческого использования подробнее. Распознавание текста 7

SimpleOCR — бесплатное приложение для распознавания текста. Умеет распознавать рукописный текст. Поддерживаемые языки: английский, голландский, французский. Умеет читать изображения со сканера. подробнее.

Free Online OCR

Бесплатная программа Free Online OCR

Windows, Linux, FreeBSD, Mac OS X, Android, iOS, Веб-сервис официальный сайт 06 февраль 2016 Бесплатное ПО — лицензия для личного и коммерческого использования подробнее. Распознавание текста 37

Free Online OCR — бесплатный онлайн сервис для распознавания текста. К достоинствам аналога ABBYY FineReader можно отнести хорошее качество распознавания текста; неограниченное количество загрузок; работа с 70 языками, в том числе русским; распознавание текста, содержащего сразу несколько языков; отсутствие регистрации. Free Online OCR предоставляет возможность выделять, а также разворачивать часть документа, предназначенную для дальнейшей обработки. Распознает следующие форматы: JPEG, JFIF, PNG, GIF, BMP, PBM, PGM, PPM и PCX. Работает с такими форматами сжатия как Unix compress, bzip2, bzip и gzip; со следующими мультистраничными документами: TIFF, PDF и DjVu. Распознает файлы DOCX и ODT с изображениями. Работает с ZIP архивами. Результат может быть получен в виде простого текста (TXT), документа Microsoft Word (DOC) и PDF-файла Adobe Acrobat. подробнее.

Jinapdf.com – сервис для качественного распознавания текста

Американский ресурс jinapdf.com от «Convert Daily LLC» – это один из наиболее эффективных ресурсов для распознавания текста онлайн. Его предназначение – быстрая и эффективная конвертация файлов из одного формата в другой. При этом ресурс умеет распознавать текст с изображения, хорошо распознаёт латиницу и кириллицу, поддерживает русскоязычный интерфейс, бесплатен и быстр. Для копирования текста с изображения online этот ресурс станет хорошим выбором.

  1. Перейдите на jinapdf.com;
  2. Кликните на «Выберите язык», и укажите язык, на котором написан текст на картинке;
  3. Нажмите на «Выберите файл», и загрузите файл с изображением на ресурс;

Сервис jinapdf

Нажмите на «Выберите файл» для загрузки изображения на ресурс

Как извлечь текст из изображений с помощью ABBY FineReader

Существует две версии этой программы. Одна работает в автоматическом режиме онлайн, другая же — десктопная, ее придется скачать и установить на компьютер. Обе — платные. Однако в онлайн-версии можно бесплатно распознать текст с не более 5 страниц, а в установленной программе первое время действует пробный бесплатный период. На сегодня это один из лучших инструментов для распознавания текста с картинки.

Онлайн версия

  1. Шаг 1. Перейдите на сайт FineReader.

Как распознать текст с картинки в Word

Загружаем файл, выбираем язык, выбираем формат сохранения

Текст сохранится в формате docs. Скачайте его.

Десктопная версия

  1. Шаг 1. Запустите FreeReader и нажмите «Сканировать изображение», чтобы выбрать файл, содержащий текст. Он загрузится в программу, при необходимости их можно отредактировать, чтобы улучшить распознаваемость текста. Программа предложит вам выделить область, текст с которой нужно распознать.
  2. Шаг 2. Извлечение текста. Нажмите «Распознать», чтобы извлечь текст из выделения. Выбранный текст будет отображаться в текстовом окне через несколько секунд.

Шаг 3. Проверка. В этой программе есть функция проверки. Нажав на эту кнопку, пользователь на экране будет видеть некорректно распознанные слова и фрагмент оригинала. На этом этапе можно быстро исправить практически все ошибки программы.

Шаг 4. Сохраните текст любым из предложенных способов.

Как распознать текст с картинки в Word

Сохраняем текст

  1. Во-первых, вам нужно убедиться, что исходное изображение четкое, хорошего качества.
  2. Во-вторых, выбор правильного механизма OCR важен, и вам нужно учитывать их сильные и слабые стороны.
  3. В-третьих, убедитесь, что ваши изображения масштабированы до нужного размера (не менее 300 DPI).
  4. Низкая контрастность приведет к плохому OCR, поэтому вам необходимо исправить это до распознавания.
  5. Удалите шумы и дефекты.
  6. Если изображение перекошено, отредактируйте его.

Видео — Как распознать PDF в Word

2. Сервис Online-Ocr

Данный сервис позволяет без регистрации создать текстовый документ из отсканированного файла или из самой обычной картинки.

Данный сервис был первым, кто использовал технологию оптического определения машинного текста.

Приведем пример распознавания с ПДФ в Ворд:

  • Зайдите на сайт сервиса: http://www.onlineocr.net/
  • Нажмите на клавишу «выбрать файл» и найдите на своем компьютере необходимый пдф документ, с которого будет определен текст. Максимальный размер входящего документа равен пяти мегабайтам;

Внешний вид сервиса ONLINE OCR

Внешний вид сервиса ONLINE OCR

  • Выберите язык входящего документа и формат конечного файла из предложенного списка поддерживаемых форматов. Нажмите кнопку «Конвертировать»;

Процесс конвертации занимает максимум 5 минут, данный показатель зависит от размера входящего файла, от его кодировки и сложности визуального оформления.

Читайте также:

Как быстро посчитать количество символов в тексте? Онлайн сервисами и в текстовых редакторах

PDFelement ProPDFelement Pro- идеальный инструмент для OCR распознавания PDF-файлов. Он может автоматически распознавать отсканированные файлы PDF и делать их редактируемыми с помощью встроенных инструментов редактирования. Кроме этого, он поддерживает несколько языков OCR. Вы можете легко редактировать ваши PDF-тексты, изображения, ссылки и другие элементы. Также у вас есть возможность конвертировать PDF-файлы в другие форматы.

Основные функции данной PDF OCR программы:

  • Расширенная функция OCR позволяет легко конвертировать и редактировать отсканированные PDF-файлы.
  • Редактирование текстов PDF, изображений и ссылок – такое же простое, как и внесение изменений в Word.
  • С легкостью добавляйте подпись, пароль, водяные знаки, знаки, нарисованные от руки в PDF-файлы.
  • Размещайте комментарии и примечание, где вам необходимо.
  • Вы также можете просто создавать PDF из множества других форматов.
  • Кроме этого, у вас есть возможность конвертировать PDF в такие форматы, как Excel, MS Word и другие.

Запустите pdf editor 6 professional

#2. OCR Desktop

Это OCR приложение для настольного компьютера включает в себя искусственный интеллект и нейронные сети для улучшения качества работы. Конвертер курсивного письма PDF в текст обучали более, чем четырём миллионам вариантов шрифтов, так что вы можете быть уверены, преобразованный текст будет точным насколько это вообще возможно. Он также владеет новейшей технологией OCR для решения любой задачи в распознавании почерка. А что, если мы добавим, что приложение является бесплатным для личного использования? Тем не менее, в нем есть реклама, но если вы хотите избавиться от нее, то необходимо получить зарегистрированную версию.

online ocr tool

#3. SimpleOCR

SimpleOCR – одна из самых популярных бесплатных программ OCR доступных в сети. Она довольно проста, но в ее арсенале есть все основные функции сканирования и конвертации, которые важны при работе с OCR распознаванием рукописных текстов. Однако если вы хотите расширенные возможности, то тогда вам необходимо воспользоваться платной версией.

simpleocr

#4. TopOCR

Создатели TopOCR говорят, что они создали наиболее мощную систему распознавания, на основе нейронной сети, которая доступна на рынке, а также обещают пользователям лучшие результаты OCR распознавания данных, сделанных с помощью цифровой камеры. Поэтому, если у вас есть письмо, которое вы хотите оцифровать, сфотографируйте его и позвольте TopOCR выполнить свою работу. К сожалению, приложение было бесплатным некоторое время назад, но сегодня вам придется купить его, чтобы использовать. Но разработчики действительно используют сложные алгоритмы обработки изображений, чтобы гарантировать отличный результат!

i2ocr

OCR по шагам

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.

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.

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.

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.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector