Распознавание текста с картинки: Бесплатный онлайн инструмент OCR (Распознавание текста) — Convertio

(OCR) Онлайн сервисы для распознавания текста с картинки [Обновление Май 2021]

Аналитика

Автор Володимир На чтение 2 мин Просмотров 15 Опубликовано 02.05.2021

Последние несколько лет я пользовался одним и тем же сервисом для распознавания текста с изображения и как правильно если есть на изображении какие-то помехи, то текст распознается не всегда идеально и очень часто с битыми словами. В специфике моей работы, после распознавания текста — мне нужно проверять его на уникальность, естественно битые слова только добавляли уникальность тексту.

Я уже давно был полюбил один сервис, которым пользовался и решил как-то случайно попробовать распознать текст через другой сервис и мое было огромное удивление, когда другой сервис намного лучше распознал мое изображение чем мой всегда полюбившийся.

Этот рейтинг был построен для того, что бы вы могли взять одно изображения и оценить какой онлайн сервис распознавания текстов для Ваших задач намного лучше подойдет.

OnlineOCR.org

• Onlineocr.org — полностью бесплатный сервис по распознаванию текста на изображении. На текущий момент единственный минус — это нет истории распознавания изображений или архива. Качество распознавания текста достаточно высокое, но что бы добиться этого качества — нужно не забыть указать правильный язык распознавания текста.

Finereaderonline.com

1. Finereaderonline.com — это самый популярный платный сервис, а так же качественный. Это не удивительно ведь владелец Adobe Fine Reader.

Convertio.co

• Convertio.co — сервис распознавания текста онлайн на текущий момент лучше всех ранжируется в поисковой системе по своему основному ключевому слову, качество распознавание не плохое, но сервис с первого варианта гораздо лучше если распознавать текст на изображении, если распознать текст в PDF файле — тогда этот сервис рекомендую.

Img2txt.com

Convertonlinefree.com

Onlineconvertfree.

com

Go4convert.com

Распознавание текста на картинке с помощью tesseract на Kotlin / Хабр

Ни для кого не секрет, что Python прочно занял первенство в ML и Data Science. А что если посмотреть на другие языки и платформы? Насколько в них удобно делать аналогичные решения?

К примеру, распознавание текста на картинке.

Среди текущих решений одним из наиболее распространённым инструментом является tesseract. В Python для него существует удобная библиотека, а для первоначальной обработки изображений, как правило, используется OpenCV. Для обоих этих инструментов есть исходные C++ библиотеки, поэтому их также возможно вызывать и из других экосистем. Попробуем это сделать в jvm и, в частности, на Kotlin.

Несколько слов о Kotlin. У него есть много удобных вещей для Data Science. В совокупности с экосистемой jvm получается «статически типизированный Python на jvm». А не так давно ещё появилась возможность использовать Kotlin вместе с Apache Spark.

Первым делом установим tesseract. Его нужно установить отдельно на систему, согласно описанию из wiki. После установки можно проверить, что tesseract работает следующим образом:

tesseract input_file.jpg stdout -l eng --tessdata-dir /usr/local/share/tessdata/

Где —tessdata-dir — путь до файлов tesseract (/usr/local/share/tessdata/ в macos). В случае успешной установки в stdout будет выведен распознанные текст.

После этого можно подключить tesseract в jvm и сравнить результат работы с нативным вызовом. Для этого подключим библиотеку:

implementation("net.sourceforge.tess4j:tess4j:4.5.3")

Для тех, кто не очень хорошо знаком с экосистемой jvm, есть лёгкий способ быстро себе всё настроить. Понадобится только установленная Java 13+. Её проще всего поставить через sdkman. Далее для удобства можно скачать Intellij IDEA, подойдёт и Community version. Основу проекта можно создать из IDE (new project -> Kotlin, gradle Kotlin) или можно клонировать репозиторий github, в котором перейти на ветку start.

После подключения библиотеки доступ к tesseract становится простым. Вызов той же команды из примера выше будет выглядеть следующим образом:

 val api = Tesseract()
 api.setDatapath("/usr/local/share/tessdata/")
 api.setLanguage("eng")

 val image = ImageIO.read(File("input_file.jpg"))
 val result: String = api.doOCR(image)

Как видно, практически все команды совпадают с используемыми в вызове из командной строки. Но, как минимум, на macos нужно ещё дополнительно настроить системную переменную jna.library.path, в которую нужно добавить путь до dylib-библиотеки tesseract.

val libPath = "/usr/local/lib"
val libTess = File(libPath, "libtesseract.dylib")
if (libTess.exists()) {
    val jnaLibPath = System.getProperty("jna.library.path")
    if (jnaLibPath == null) {
        System.setProperty("jna.library.path", libPath)
    } else {
        System.setProperty("jna.library.path", libPath + File.pathSeparator + jnaLibPath)
    }
}

После всех настроек можно попробовать запустить распознавание для того же файла и результат должен полностью соответствовать вызову из командной строки.

Перейдём теперь к обработке изображений с OpenCV. В Python для работы с ней не требуется ставить каких-либо дополнительных инструментов, кроме пакета в pip. В описании OpenCV под java указан порядок установки, когда всё ставится отдельно. Для самой jvm-экосистемы подход, когда требуются установки каких-либо нативных библиотек, не совсем привычен. Чаще всего если зависимости требуется какие-либо дополнительные библиотеки, то либо она сама их скачивает (как, например, djl-pytorch), либо при подключении через систему сборки внутри себя уже содержит библиотеки под различные операционные системы. К счастью, для OpenCV есть такая сборка, которой и воспользуемся:

implementation("org.openpnp:opencv:4.3.0-2")

Перед началом работы с OpenCV потребуется подгрузить нативные библиотеки через:

nu.pattern.OpenCV.loadLocally()

После чего можно использовать все доступные инструменты. Как, например, конвертация изображения в чёрно-белый цвет:

 Imgproc.cvtColor(mat, mat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY)

Как вы уже обратили внимание, аргументом для OpenCV выступает Mat, который представляет из себя основной класс-обёртку вокруг изображения в OpenCV в jvm, похожий на привычный BufferedImage.

Сам экземпляр Mat можно получить привычным для Python кода вызовом imread:

val mat = Imgcodecs.imread("input.jpg")

В таком виде экземпляр можно дальше передавать в OpenCV и проделывать с ним различные манипуляции. Но для Java общепринятым является BufferedImage, вокруг которого, как правило, уже может быть выстроен pipeline загрузки и обработки изображения. В связи с чем возникает необходимость конвертации BufferedImage в Mat:

val image: BufferedImage = ...
val pixels = (image.raster.dataBuffer as DataBufferByte).data
val mat = Mat(image.height, image.width, CvType.CV_8UC3)
            .apply { put(0, 0, pixels) }

И обратной конвертации Mat в BufferedImage:

val mat = ...
var type = BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY
if (mat.channels() > 1) {
    type = BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR
}
val bufferSize = mat.channels() * mat.cols() * mat.rows()
val b = ByteArray(bufferSize)
mat[0, 0, b] // get all the pixels
val image = BufferedImage(mat.cols(), mat.rows(), type)
val targetPixels = (image.raster.dataBuffer as DataBufferByte).data
System.arraycopy(b, 0, targetPixels, 0, b.size)

В частности, тот же tesseract в методе doOCR поддерживает как файл, так и BufferedImage. Используя вышеописанные преобразования, можно вначале обработать изображения с помощью OpenCV, преобразовать Mat в Bufferedimage и передать подготовленное изображение на вход tesseract.

Попробуем теперь на практике собрать рабочий вариант приложения, который сможет найти текст на следующей картинке:

Для начала проверим результат нахождения текста на изображении без обработки. И вместо метода doOCR будем использовать getWords, чтобы получить ещё confidence (score в Python-библиотеке) для каждого найденного слова:

val image = ImageIO.read(URL("http://img.ifcdn.com/images/b313c1f095336b6d681f75888f8932fc8a531eacd4bc436e4d4aeff7b599b600_1.jpg"))
val result = api.getWords(preparedImage, ITessAPI.TessPageIteratorLevel.RIL_WORD)

В результате будет найден только разный «мусор»:

[ie, [Confidence: 2.014679 Bounding box: 100 0 13 14], bad [Confidence: 61.585358 Bounding box: 202 0 11 14], oy [Confidence: 24.619446 Bounding box: 21 68 18 22], ' [Confidence: 4.998787 Bounding box: 185 40 11 18], | [Confidence: 60.889648 Bounding box: 315 62 4 14], ae. [Confidence: 27.592728 Bounding box: 0 129 320 126], c [Confidence: 0.000000 Bounding box: 74 301 3 2], ai [Confidence: 24.988930 Bounding box: 133 283 41 11], ee [Confidence: 27.483231 Bounding box: 186 283 126 41]]

Если внимательней посмотреть на изображение, то можно увидеть, что шрифт для текста белый, а значит, можно попробовать использовать threshold вместе с последующей инверсией, чтобы оставить текст только на картинке:

Пробуем следующие преобразования:

// convert to gray
Imgproc.cvtColor(mat, mat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY)
// text -> white, other -> black
Imgproc.threshold(mat, mat, 244.0, 255.0, Imgproc.THRESH_BINARY)
// inverse 
Core.bitwise_not(mat, mat)

После них посмотрим на картинку в результате (которую можно сохранить в файл через Imgcodecs.imwrite("output.jpg", mat) )

Теперь если посмотреть на результаты вызова getWords, то получим следующее:

[WHEN [Confidence: 94.933418 Bounding box: 48 251 52 14], SHE [Confidence: 95.249252 Bounding box: 109 251 34 15], CATCHES [Confidence: 95.973259 Bounding box: 151 251 80 15], YOU [Confidence: 96.446579 Bounding box: 238 251 33 15], CHEATING [Confidence: 96.458656 Bounding box: 117 278 86 15]]

Как видно, весь текст успешно распознался.

Итоговый код по обработке изображения будет выглядеть следующим образом:

import net.sourceforge.tess4j.ITessAPI
import net.sourceforge.tess4j.Tesseract
import nu.pattern.OpenCV
import org.opencv.core.Core
import org.opencv.core.CvType
import org.opencv.core.Mat
import org.opencv.imgproc.Imgproc
import java.awt.image.BufferedImage
import java.awt.image.DataBufferByte
import java.io.File
import java.net.URL
import javax.imageio.ImageIO

fun main() {
    setupOpenCV()
    setupTesseract()

    val image = ImageIO.read(URL("http://img.ifcdn.com/images/b313c1f095336b6d681f75888f8932fc8a531eacd4bc436e4d4aeff7b599b600_1.jpg"))
    val mat = image.toMat()

    Imgproc.cvtColor(mat, mat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY)
    Imgproc.threshold(mat, mat, 244.0, 255.0, Imgproc.THRESH_BINARY)
    Core.bitwise_not(mat, mat)

    val preparedImage = mat.toBufferedImage()

    val api = Tesseract()
    api.setDatapath("/usr/local/share/tessdata/")
    api.setLanguage("eng")

    val result = api.getWords(preparedImage, ITessAPI.TessPageIteratorLevel.RIL_WORD)
    println(result)
}

private fun setupTesseract() {
    val libPath = "/usr/local/lib"
    val libTess = File(libPath, "libtesseract.dylib")
    if (libTess.exists()) {
        val jnaLibPath = System.getProperty("jna.library.path")
        if (jnaLibPath == null) {
            System.setProperty("jna.library.path", libPath)
        } else {
            System.setProperty("jna.library.path", libPath + File.pathSeparator + jnaLibPath)
        }
    }
}

private fun setupOpenCV() {
    OpenCV.loadLocally()
}

private fun BufferedImage.toMat(): Mat {
    val pixels = (raster.dataBuffer as DataBufferByte).data
    return Mat(height, width, CvType.CV_8UC3)
        .apply { put(0, 0, pixels) }
}

private fun Mat.toBufferedImage(): BufferedImage {
    var type = BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY
    if (channels() > 1) {
        type = BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR
    }
    val bufferSize = channels() * cols() * rows()
    val b = ByteArray(bufferSize)
    this[0, 0, b] // get all the pixels
    val image = BufferedImage(cols(), rows(), type)
    val targetPixels = (image.raster.dataBuffer as DataBufferByte).data
    System.arraycopy(b, 0, targetPixels, 0, b.size)
    return image
}

Если сравнить полученный код с Python-версией, то разница будет минимальная. Производительность тоже должна быть практически сравнимой (за исключением, быть может, чуть больших преобразований изображения между Mat и BufferedImage).

Преимущество Python в рамках текущего примера будет только в бесшовной передаче изображений между OpenCV и tesseract. Экосистема Python сама по себе удобна тем, что все библиотеки общаются одними и теми же типами.

В jvm-экосистеме тоже есть свои преимущества. Это и статическая типизация, и многопоточность, и общая скорость работы вместе с наличием огромного количества инструментов под любые требования. Может, текущий пример не сильно раскрывает все преимущества, но, как минимум, он демонстрирует, что для данной задачи решение на jvm и Kotlin получается ничуть не сложнее.

Python на текущий момент, беcспорно, лидер в ML. И в первую очередь все инструменты и библиотеки появляются на нём. Тем не менее, в других экосистемах можно использовать те же инструменты. Особенно учитывая, что если что-то есть под Python, то должна быть и нативная библиотека, которую можно легко подключить.

Надеюсь, что в этой статье вы нашли для себя что-нибудь полезное и новое. Спасибо за внимание, и напоследок несколько полезных ссылок:

djl.ai — Deep Learning на jvm, где можно подключать модели из pytorch и tensorflow
deeplearning4j.org — аналогичное решение с возможностью обучать модели и импортировать существующие на tensorflow и keras
kotlinlang.org/docs/reference/data-science-overview — разные полезные вещи по Data Science на Kotlin (и Java)

Весь код доступен в репозитории.

Используйте pytesseract OCR для распознавания текста из изображения

Мне нужно использовать Pytesseract, чтобы извлечь текст из этой картинки:

и код:

from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter
import pytesseract
path = 'pic.gif'
img = Image.open(path)
img = img.convert('RGBA')
pix = img.load()
for y in range(img.size[1]):
    for x in range(img.size[0]):
        if pix[x, y][0] < 102 or pix[x, y][1] < 102 or pix[x, y][2] < 102:
            pix[x, y] = (0, 0, 0, 255)
        else:
            pix[x, y] = (255, 255, 255, 255)
img.save('temp.jpg')
text = pytesseract.image_to_string(Image.open('temp.jpg'))
# os.remove('temp.jpg')
print(text)

и «temp.jpg»-это

Неплохо, но результат печати ,2 WW
Не правильный текст 2HHH , так как я могу удалить эти черные точки?

python

image

image-processing

ocr

python-tesseract

Поделиться

Источник

Smith John    

10 июня 2016 в 10:08

6 ответов

• Улучшение изображения для OCR

  [Это образец изображения] Я хочу обрезать текст заголовка для нескольких других подобных цветных изображений, подобных этому для OCR. каковы наиболее эффективные шаги для предварительной обработки изображения для лучшего распознавания только текста заголовка.

• Как получить координаты текста, распознанные из изображения с помощью OCR в python

  Я пытаюсь получить координаты или позиции текстового символа из изображения с помощью Тессеракта. Я хочу знать точное положение пикселя, чтобы я мог щелкнуть этот текст с помощью какого-то другого инструмента. Редактировать : import pytesseract from pytesseract import pytesseract import PIL from…

31

Вот мое решение:

import pytesseract
from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter

im = Image.open("temp.jpg") # the second one 
im = im.filter(ImageFilter.MedianFilter())
enhancer = ImageEnhance.Contrast(im)
im = enhancer.enhance(2)
im = im.convert('1')
im.save('temp2.jpg')
text = pytesseract.image_to_string(Image.open('temp2.jpg'))
print(text)

Поделиться

Smith John    

10 июня 2016 в 14:19

19

Чтобы выполнить OCR на изображении, важно предварительно обработать изображение. Вот простой подход, использующий OpenCV и Pytesseract OCR. Идея состоит в том, чтобы получить обработанное изображение, в котором текст для извлечения будет черным, а фон-белым. Для этого мы можем преобразовать в оттенки серого, применить небольшое размытие по Гауссу, а затем порог Otsu для получения двоичного изображения. Отсюда мы можем применить морфологические операции для удаления шума. Наконец, мы инвертируем изображение. Мы выполняем извлечение текста, используя параметр конфигурации --psm 6 , чтобы принять один единый блок текста. Посмотрите здесь , чтобы узнать больше вариантов.

Вот визуализация каждого шага:

Входное изображение

Преобразование в оттенки серого -> Размытие по Гауссу -> порог Otsu

Обратите внимание, как есть крошечные спецификации шума, чтобы удалить их, мы можем выполнить морфологические операции

Наконец, мы инвертируем изображение

Результат Pytesseract OCR

2HHH

Код

import cv2
import pytesseract

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"

# Grayscale, Gaussian blur, Otsu's threshold
image = cv2.imread('1.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0)
thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# Morph open to remove noise and invert image
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)
invert = 255 - opening

# Perform text extraction
data = pytesseract.image_to_string(invert, lang='eng', config='--psm 6')
print(data)

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('opening', opening)
cv2.imshow('invert', invert)
cv2.waitKey()

Поделиться

nathancy    

11 февраля 2020 в 02:54

• PyTesseract OCR не может считывать цифры с простого изображения

  Я пытаюсь заставить PyTesseract OCR считывать цифры с этого простого и хорошо обрезанного изображения, но по какой-то причине он просто не может этого сделать. from PIL import Image import pytesseract as p def obtain_balance(a): im = Image.open(a) width,height = im.size a = 300*5 — 120 #…

• Как извлечь текст из изображения с помощью pytesseract?

  Я использую pytesseract, чтобы попытаться извлечь текстовые числа из изображения. Я пытаюсь извлечь три числа из этой картинки. Простой метод с использованием pytesseract заключается в следующем: from PIL import Image from pytesseract import pytesseract text =…

5

У меня есть другой подход к питессеракту для нашего сообщества.
Вот мой подход

import pytesseract
from PIL import Image
text = pytesseract.image_to_string(Image.open("temp.jpg"), lang='eng',
                        config='--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=0123456789')

print(text)

Поделиться

Dinesh Chandra Kumawat    

20 декабря 2018 в 12:01

3

Чтобы извлечь текст непосредственно из Интернета, вы можете попробовать следующую реализацию (making use of the first image) :

import io
import requests
import pytesseract
from PIL import Image, ImageFilter, ImageEnhance

response = requests.get('https://i.stack.imgur.com/HWLay.gif')
img = Image.open(io.BytesIO(response.content))
img = img.convert('L')
img = img.filter(ImageFilter.MedianFilter())
enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)
img = enhancer.enhance(2)
img = img.convert('1')
img.save('image.jpg')
imagetext = pytesseract.image_to_string(img)
print(imagetext)

Поделиться

SIM    

13 декабря 2018 в 22:00

2

Вот мое небольшое продвижение с удалением шума и произвольной линии в определенном диапазоне цветовых частот.

import pytesseract
from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter

im = Image.open(img)  # img is the path of the image 
im = im.convert("RGBA")
newimdata = []
datas = im.getdata()

for item in datas:
    if item[0] < 112 or item[1] < 112 or item[2] < 112:
        newimdata.append(item)
    else:
        newimdata.append((255, 255, 255))
im.putdata(newimdata)

im = im.filter(ImageFilter.MedianFilter())
enhancer = ImageEnhance.Contrast(im)
im = enhancer.enhance(2)
im = im.convert('1')
im.save('temp2.jpg')
text = pytesseract.image_to_string(Image.open('temp2.jpg'),config='-c tessedit_char_whitelist=0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz -psm 6', lang='eng')
print(text)

Поделиться

nishit chittora    

14 июня 2018 в 07:41

0

вам нужно только увеличить размер изображения на cv2.resize

image = cv2.resize(image,(0,0),fx=7,fy=7)

моя фотография 200×40 -> HZUBS

размер той же картинки 1400×300 -> A 1234 (так что это правильно)

и затем,

retval, image = cv2.threshold(image,200,255, cv2.THRESH_BINARY)
image = cv2.GaussianBlur(image,(11,11),0)
image = cv2.medianBlur(image,9)

и изменять параметры для улучшения результатов

Page segmentation modes:
  0    Orientation and script detection (OSD) only.
  1    Automatic page segmentation with OSD.
  2    Automatic page segmentation, but no OSD, or OCR.
  3    Fully automatic page segmentation, but no OSD. (Default)
  4    Assume a single column of text of variable sizes.
  5    Assume a single uniform block of vertically aligned text.
  6    Assume a single uniform block of text.
  7    Treat the image as a single text line.
  8    Treat the image as a single word.
  9    Treat the image as a single word in a circle.
 10    Treat the image as a single character.
 11    Sparse text. Find as much text as possible in no particular order.
 12    Sparse text with OSD.
 13    Raw line. Treat the image as a single text line,
            bypassing hacks that are Tesseract-specific.

Поделиться

nexoma    

28 июля 2019 в 08:22

Похожие вопросы:

Улучшите скорость pytesseract OCR

Я использую pytesseract v.0.1.5 с tesseract v.3.02.02 для анализа больших наборов изображений jpeg. Качество очень хорошее, но скорость-это небольшая проблема. В моей установке (i5-4460, 8 ГБ Ram)…

в чем разница между распознаванием текста Vuforia и OCR?

Не мог бы кто-нибудь сказать мне, в чем разница между распознаванием текста Vuforia и OCR? это одно и то же? Я немного сбит с толку, потому что из того, что я обнаружил, следует, что Vuforia может…

Импорт pytesseract

Я пытаюсь использовать pytesseract для OCR (извлечение текста из изображения). Я успешно установил pytessearct с помощью команды — pip install pytessearct Когда я пытаюсь установить его снова, он…

Улучшение изображения для OCR

[Это образец изображения] Я хочу обрезать текст заголовка для нескольких других подобных цветных изображений, подобных этому для OCR. каковы наиболее эффективные шаги для предварительной обработки…

Как получить координаты текста, распознанные из изображения с помощью OCR в python

Я пытаюсь получить координаты или позиции текстового символа из изображения с помощью Тессеракта. Я хочу знать точное положение пикселя, чтобы я мог щелкнуть этот текст с помощью какого-то другого…

PyTesseract OCR не может считывать цифры с простого изображения

Я пытаюсь заставить PyTesseract OCR считывать цифры с этого простого и хорошо обрезанного изображения, но по какой-то причине он просто не может этого сделать. from PIL import Image import…

Как извлечь текст из изображения с помощью pytesseract?

Я использую pytesseract, чтобы попытаться извлечь текстовые числа из изображения. Я пытаюсь извлечь три числа из этой картинки. Простой метод с использованием pytesseract заключается в следующем:…

Тессеракт-лучший способ форматировать несколько изображений слов как одно изображение для OCR

У меня есть серия изображений, каждое из которых содержит слово. Вместо того чтобы запускать pytesseract OCR на всех изображениях отдельно (что прекрасно работает), я хотел бы скомпилировать…

Извлечение текста из файла изображения OCR

Я пытаюсь извлечь несколько полей из изображения OCR. Я использую pytesseract для чтения файла изображения OCR, и это работает так, как ожидалось. Код : import pytesseract from PIL import Image…

Как улучшить распознавание рукописного текста с помощью pytesseract в маленьком изображении?

Я хочу сделать распознавание рукописного текста с помощью библиотеки pytesseract для чтения числового символа в изображениях, которые имеют средний размер 43 * 45 пикселей. Следующий пример…

Программы для извлечения текста с картинки

Если вы работаете с текстами, то вам приходилось сталкиваться с проблемой распознавания текста. Многие программы, предназначенные для извлечения текста с картинки платные, а бесплатные альтернативы оставляют желать лучшего, результат некоторых из них вы можете прочитать на верхней картинки поста
В данной статье я сравню две программы для распознавания текста с изображения для того, чтобы у вас была возможность выбора.
Вам может также пригодиться для работы перевод английского аудио на русский язык.

Программы для распознания текста с картинки

Первая программа – GT Text. Эта программа позволяет распознать текст с изображений в форматах JPEG, PNG, TIFF, GIF, BMP. Программа совместима с Windows XP, Vista and 7.
Скачайте GT Text по ссылке, из предложенного списка выберите самое последнее обновление:

После установки, вам будет предложено открыть изображение, вы можете также открыть картинку с программе, нажав на иконку “папка”-> выбираем файл:

Для корректной работы программы, необходимо установить распознавание текста на русском языке. Есть поддержка украинского языка. File –> Preferences:

Жмите add languages:

Откройте список и выберите пункт “Download and install Russian lnquage data” –> установить:

Теперь из выпадающего меню выберите русский язык:

Программа готова к использованию!
При активной кнопке выделения, выбирайте область текста по диагонали с левой верхней части до нижней правой области текст. Отпустив мышку, автоматически появится окно с распознанным текстом. Нажмите “Продолжить” –> текст скопируется в буфер обмена.
Еще одна программа для распознания текста — CuneiForm 12. Скачать программу с облака mail.ru. Эта программа предназначена для сканирования и распознавания текста с картинки. По моим наблюдениям, эта программа лучше извлекает текст (по сравнению с GT Text), если на исходном скане нет изображений и таблиц, а лишь простой текст. При этом программа сохраняет все пробелы и знаки препинания. Если же исходный файл содержит кроме текста, таблицы, изображения, значки и пр, то лучше использовать GT Text. Положительным моментом CuneiForm 12 является ее русскоязычный интерфейс. В программе можно поворачивать изображение, редактировать распознанной текст, есть удобный мастер распознавания.
Как пользоваться CuneiForm 12.
Также, как и в GT Text, открытие файла с помощью иконки “открытая папка”:

Теперь выбираем иконку “циркуль” (авторазметка):

Теперь – иконка “очки” (распознать):

Опубликовано Иванова Наталья

Смотреть все записи от Иванова Наталья

Навигация по записям

Программа для распознавания текста из pdf формата в файл word, а так же с картинки

Часто требуется перевести изображение, фотографию или отсканированный файл в формат текста, в который можно вносить исправления. Помогут справиться с этим заданием различные программы, главная функция которых – оптическое распознавание текста. Есть их много, но наиболее популярными стали Abbyy Finereader, CuneiForm, Microsoft OneNote и различные версии OmniPage. Рассмотрим каждую из них отдельно.

Программы для распознавания текста необходимы пользователям

Abbyy Finereader

Abbyy Finereader – популярная программа для распознания текста и сохранения его в любом формате. Помимо своих главных функций она имеет массу дополнительных характеристик и преимуществ перед аналогичным софтом.

Преимущества и возможности программы

1. возможность распознать текст из pdf формата в файл word,
2. распознавание текста с фотографии, отсканированного файла или электронной книги,
3. возможность сканировать документы и улучшать их качество перед распознаванием,
4. перевод изображений, pdf фалов, снимков с камеры в другие форматы,
5. поддержка многоязычного языкового пакета (более 42),
6. сохранение форматирования в конечном вордовском документе,
7. возможность машинного перевода с более, чем 30 мировых языков,
8. экспорт по вашему желанию в любое из облачных хранилищ в интернете,
9. направление копии документа в один из популярных редакторов, среди которых не только MSWord и MS Excel, но и Org Writer, PowerPoint, WordPerfekt, OpenOffice и Adobe Acrobat.
10. высокая скорость работы и большие возможности редактирования файла непосредственно в рамках Abbyy Finereader.

Как пользоваться Abby Finereader

Abbyy Finereader прекрасный рапознаватель текста с картинки, даже если она плохого качества. Эта программ обладает интуитивно понятным интерфейсом, а многие её процессы проходят в автоматическом режиме. Давайте на несложном примере рассмотрим, как перевести картинку в текст:

• Запускаем программу. Перед нами открывается такое окно.
• Затем нажимаем под меню кнопку Открыть. Она выводит на экран окошко, в котором мы и находим нужную картинку.

• Выбираем файл и нажимаем кнопку Открыть в его нижнем правом углу. Перетащите в окно программы нужный объект, удерживая левую кнопку мыши. Вот так выглядит окно программы после открытия файла.

Нажимаем кнопку Закрыть и видим, что слева расположена зона эскизов загруженных страниц файла (у нас это одна картинка). В центре — само изображение, в котором уже выделены зоны распознаваемого содержимого, а справа – сам текст.

• Чтобы перевести картинку в формат Word нужно нажать кнопку Распознать, расположенную, как и кнопка Открыть, под главным меню. После этого вы увидеть диалоговое окно, отражающее ход распознания. Большие объёмы занимают много времени – от 10 минут до получаса. Единичная картинка не отнимет более 2-5 минут.

• Чтобы сохранить информацию в формат Word, нажмите кнопку Сохранить с вордовским значком, которая находится справа от кнопки Распознать. Так выглядит новое окно, которое перед вами появится

• Выбирайте место сохранения и имя нового файла, после чего жмите кнопку Сохранить. Вордовский документ с распознанной информацией и картинками появится у вас на экране. Также происходит распознавание текста в PDF, с той лишь разницей, что полученный результат вы можете сохранить в один документ или каждую страницу в отдельный.

Совет. Есть ещё один путь перевода файла из формата изображения или PDF –файла в вордовский документ. Для этого при запуске программы выберите в открывшемся окне команду Сканировать в MS Word или PDF или изображение в MS Word. При этом часть операций выполнится в автоматическом режиме, а вы получите готовый результат намного проще и быстрее.

Стоит отметить, что программа не бесплатна. Она требует регистрации. Но при необходимости используйте ABBYY Fine Reader Online без регистрации и бесплатно. Это сэкономит и деньги, если перевод информации из картинки в текст вы делаете редко, и время. Интерфейс в этом режиме очень похож на обычную программу и не вызовет у пользователя затруднений. Да и перевести информацию из картинки в текст online вы сможете на любом компьютере и в любое время.

CuneiForm

CuneiForm – удобная и простая в использовании программа для распознавания текста при сканировании. У неё очень простой интерфейс, большой набор функций. При этом она распространяется абсолютно бесплатно, что не может не радовать пользователей.

Функционал программы

1. возможность распознавать текст более, чем на 20 языках мира,
2. работа с различными печатными шрифтами и символами,
3. восстановление текста с изображений плохого качества,
4. качественное распознание таблиц и списков, сносок и индексов,
5. встроенный электронный словарь слов,
6. проверка орфографических ошибок,
7. распознание текста с фотографии и сохранение его в формат *.txt или *.rtf,
8. сохранение форматирования.

Хотя с CuneiForm можно работать с любым изображением, находящимся на компьютере или на съёмном носителе, это всё-таки программа для распознавания текста со сканера. Она открывает перед пользователем широкие перспективы и упрощает работу.

Как пользоваться CuneiForm

Пользоваться CuneiForm легко. Давайте попробуем распознать текст с картинки, которую мы уже использовали сегодня:

• Откройте программу. Перед вами покажется такое главное окно, которое выглядит так

• Выберите команду Файл, а затем Открыть и в появившемся окне найдите картинку или PDF-файл.

Под главным меню нажмите кнопку Распознание. Картинка трансформируется в текст

Теперь, после того, как у вас получилось распознать текст с картинки, его можно сохранить. Для этого нажмите кнопку Сохранить рядом с кнопкой Распознание под главным меню. Вы увидите окно

• Выбирайте нужное место и название файла и жмите кнопку Сохранить. Вот так будет выглядеть полученный файл.

Как видите, хотя программы выдала не такой красивый результат, как получилось у Abbyy Finereader, текст распознался полностью и не содержит непонятных символов или других включений. Его можно сохранить в файл, формат которого вы выберете на своё усмотрение.

Microsoft OneNote

Microsoft OneNote – ещё одна полезная программа для распознавания текста с картинки. Использовать её просто и удобно. Если вы её как следует изучите, то найдёте себе хорошего помощника, обладающего массой полезных функций.

Возможности программы

• автоматическое сохранение информации,
• возможность форматирования текста, добавление списков и оформления без обращения к другому редактору,
• улучшенный алгоритм снятия скриншотов открытого окна,
• добавление информации в файл непосредственно из интернета в режиме онлайн,
• удобство перехода между вложенными страницами,
• закрепление на рабочем столе и создание ссылок внутри файла,

Как вы уже поняли, Microsoft OneNote – это полноценный текстовый редактор с огромным количеством функций. Меню программы похоже на MS Word и MS Exel, поэтому подробно рассматривать как распознать текст в Microsoft OneNote и сохранить мы не будем. Качество при этом ничем не уступает двум предыдущим редакторам.

OmniPage Ultimate, OmniPage 18

OmniPage – ещё одна популярная программа для считывания текста с картинки. Версия OmniPage Ultimate – наиболее полная и расширенная. Она, как и Abbyy Finereader, не коммерческий продукт и не распространяется бесплатно. Версия программы OmniPage 18 также платная и обладает похожим функционалом. Тем не менее, с поставленной задачей она также справляется.

Возможности программы

• точность распознавания текста,
• работа с разными языками,
• широкий выбор встроенных словарей, распознающий даже узкие специальные термины,
• возможность распознать текст с картинки в Word и MS Exel,
• расширенный функционал распознания текста и вывода страниц,
• работа с разными форматами, в том числе и PDF,
• распознание текста на изображениях разного качества,
• сохранение форматирования и фиксирование колонтитулов,
• создание аудиодокументов из других электронных форматов,
• расшифровка иероглифов и специфических символов.

По внешнему виду OmniPage 18 и Ultimate похожа на Abbyy Fine reader. Единственное, что отличается, кнопки под меню у неё не такие крупные. То же окно с эскизами открытых страниц слева и окна с картинкой и распознанным текстом. Поэтому, если вам знакома программа Finereader, то воспользоваться OmniPage не будет сложным.

Другие способы распознания текста

Есть ещё немалое количество программ, которые помогут вам распознать текст с любого изображения или файла PDF. Их можно скачать и установить бесплатно. Среди них популярны такие, как:

1. Top OCR. Преимущество этого софта перед другими программами этого класса – возможность озвучивания распознанного текста и запись в файл mp3.
2. RiDoc. Функционал утилиты уже в сравнении с Abbyy Finereader, но скорость её работы с подключенным сканером и принтером высокая, а качество текста на выходе также полностью удовлетворяет пользователей.
3. Capture text. Она разрешает не распознавать весь документ, а выделить только нужный фрагмент текста.
4. Readiris. Это бесплатный аналог Finereader, который справляется с поставленными ему задачами сканирования текста, распознавания и сохранение в файл нужного расширения.

ПОСМОТРЕТЬ ВИДЕО

Это далеко не полный перечень возможных способов распознания текста и его сохранения, в том числе и в MS Word. Каждый пользователь выбирает подходящую ему утилиту. Программа Abbyy Finereader – признанный фаворит среди подобных программ с большим набором функций для работы с текстом не бесплатна. Поэтому пользователи вместо неё, желая сэкономить, скачивают бесплатные аналоги с интернета, работающие не хуже, хоть и узки в наборе функций.

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

Новый пример приложения — блог TensorFlow

https://blog.tensorflow.org/2021/09/blog.tensorflow.org202109optical-character-recognition.html

https://1.bp.blogspot.com/-evZXm9aNW_A/YUt5gmbBJ8I/AAAAAAAAEgE/LS3Li9WxxmobhGAE9lqQQvY8-b65ZjYHACLcBGAsYHQ/s0/demo.gif

27 сентября 2021 г. —

Автор: Вэй Вэй, адвокат разработчиков TensorFlow
Как гласит старая пословица, «картинка стоит тысячи слов». Изображения богаты визуальной информацией, но иногда ключ кроется в тексте внутри.Хотя грамотным людям легко читать слова, встроенные в изображения, как мы можем использовать компьютерное зрение и машинное обучение, чтобы научить компьютеры делать это?

Сегодня мы покажем вам, как использовать…

Автор: Вэй Вэй, адвокат разработчиков TensorFlow

Как гласит старая пословица, «картинка стоит тысячи слов». Изображения богаты визуальной информацией, но иногда ключ кроется в тексте внутри. Хотя грамотным людям легко читать слова, встроенные в изображения, как мы можем использовать компьютерное зрение и машинное обучение, чтобы научить компьютеры делать это?

Сегодня мы покажем вам, как использовать TensorFlow Lite для извлечения текста из изображений на устройствах Android.Мы проведем вас через ключевые шаги приложения для Android с оптическим распознаванием символов (OCR), исходный код которого мы недавно открыли здесь, и вы можете обратиться к нему за полным кодом. На анимации ниже вы можете увидеть, как приложение извлекает названия продуктов из трех логотипов продуктов Google.

Процесс распознавания текста на изображениях называется оптическим распознаванием символов и широко используется во многих областях. Например, Google Maps использует технологию OCR для автоматического извлечения информации из географических изображений для улучшения Google Maps.

Вообще говоря, OCR — это конвейер с несколькими шагами. Обычно они состоят из обнаружения текста и распознавания текста:

• Используйте модель обнаружения текста, чтобы найти ограничивающие рамки вокруг текста;
• Выполните некоторую пост-обработку для преобразования ограничивающих рамок;
• Преобразуйте изображения в этих ограничивающих прямоугольниках в оттенки серого, чтобы модель распознавания текста могла отображать слова и числа.

В нашем случае мы собираемся использовать модели обнаружения и распознавания текста из TensorFlow Hub.Существует несколько различных версий моделей для компромисса между скоростью и точностью; здесь мы используем квантованные модели float16. Для получения дополнительной информации о квантовании модели, пожалуйста, обратитесь к разделу квантования TensorFlow Lite. Мы также используем OpenCV, широко используемую библиотеку компьютерного зрения для подавления без максимума (NMS) и преобразования перспективы (мы расскажем об этом позже) для получения результатов обнаружения постобработки. Кроме того, мы используем библиотеку поддержки TFLite для градации серого и нормализации изображений.

Для обнаружения текста, поскольку модель обнаружения принимает фиксированный размер 320×320, мы используем библиотеку поддержки TFLite для изменения размера и нормализации входного изображения:

  val imageProcessor =
 ImageProcessor.Builder ()
   .add (ResizeOp (высота, ширина, ResizeOp.ResizeMethod.BILINEAR))
   .add (NormalizeOp (означает, stds))
   .строить()
var tensorImage = TensorImage (DataType.FLOAT32)

tenorImage.load (bitmapIn)
tenorImage = imageProcessor.process (tensorImage)  

Затем мы используем TFLite для запуска модели обнаружения:

  обнаружениеInterpreter.runForMultipleInputsOutputs (обнаружение входов, обнаружение выходов)  

Результатом модели обнаружения является количество повернутых ограничивающих рамок, которые содержат текст на изображении. Мы запускаем Non-Maximum Suppression, чтобы идентифицировать одну ограничивающую рамку для каждого текстового блока с OpenCV:

  NMSBoxesRotated (
  boundingBoxesMat,
  обнаруженConfidencesMat
  обнаружениеConfidenceThreshold.держаться на плаву(),
  обнаружениеNMSThreshold.toFloat (),
  индексы
)  

Иногда текст внутри изображений искажается (например, наклейка «kubernetes» на моем ноутбуке) с перспективным углом:

Если мы просто введем необработанную повернутую ограничивающую рамку в модель распознавания, модель вряд ли сможет правильно идентифицировать символы. В этом случае нам нужно использовать OpenCV для преобразования перспективы:

  val RotationMatrix = getPerspectiveTransform (srcPtsMat, targetPtsMat)

warpPerspective (
  srcBitmapMat,
  распознаваниеBitmapMat,
  RotationMatrix,
  Размер (распознаваниеImageWidth.toDouble (), распознаваниеImageHeight.toDouble ())
)  

После этого мы снова используем библиотеку поддержки TFLite для изменения размера, оттенков серого и нормализации преобразованных изображений внутри ограничивающих рамок:

  val imageProcessor =
  ImageProcessor.Builder ()
    .add (ResizeOp (высота, ширина, ResizeOp.ResizeMethod.BILINEAR))
    .add (TransformToGrayscaleOp ())
    .add (NormalizeOp (среднее, стандартное))
    .build ()  

Наконец, мы запускаем модель распознавания текста, отображаем символы и числа из выходных данных модели и обновляем пользовательский интерфейс приложения:

  Признаниезапустить (распознаваниеTensorImage.buffer, распознаваниеResult)

вар признанныйТекст = ""
for (k в 0 до распознаванияModelOutputSize) {
  var алфавитIndex = распознаваниеResult.getInt (k * 8)
  if (алфавитный индекс в 0..alphabets.length - 1)
    распознанный текст = распознанный текст + алфавиты [алфавитный индекс]
}
Log.d ("Результат распознавания:", распознанный текст)
if (распознанный текст! = "") {
  ocrResults.put (распознанный текст, getRandomColor ())
}  

Вот и все. Теперь мы можем извлекать текст из входных изображений с помощью TFLite в нашем приложении.

Наконец, если вам просто нужен готовый к использованию OCR SDK, Google также предлагает функции OCR на устройстве с помощью ML Kit, который использует TFLite внизу и должен быть достаточным для большинства случаев использования OCR. Есть несколько ситуаций, в которых вы можете захотеть создать собственное решение OCR с TFLite, например:

• У вас есть собственные модели TFLite для обнаружения / распознавания текста, которые вы хотели бы использовать;
• У вас есть особые бизнес-требования (например, распознавание перевернутого текста) и вам необходимо настроить конвейер OCR;
• Вы хотите поддерживать языки, не входящие в состав ML Kit;
• Ваши целевые пользовательские устройства, на которых не обязательно установлены сервисы Google Play;
• Вы хотите контролировать аппаратные серверные части (CPU / GPU и т. Д.) используется для запуска ваших моделей.

В этих случаях я надеюсь, что это руководство и наш пример реализации могут помочь вам приступить к созданию собственных функций распознавания текста в вашем приложении.

Вы можете узнать больше об оптическом распознавании текста, используя приведенные ниже ресурсы.

Благодарности

Автор хотел бы поблагодарить Тиан Линь за полезные отзывы и участников сообщества @ Tulasi123789 и @risingsayak за их предыдущую работу над OCR с использованием TFLite (создание и загрузка моделей в TF Hub, предоставление сопровождающих записных книжек и т. Д.)).

iOS 15: как использовать Live Text

Вы когда-нибудь хотели скопировать / вставить текст из реального мира ? Может быть, вы хотите запечатлеть все, что есть на корпоративной доске. Возможно, в ресторане есть вывеска со специальными предложениями, и вы хотите написать своему другу. Может быть, вы хотите быстро позвонить по номеру телефона, который указан на вывеске.

В iOS 15 Apple реализовала невероятно хорошую систему распознавания и захвата реального текста. Он называется Live Text и встроен прямо в камеру, фотографии и даже Safari.Вот как вы это используете.

Дополнительные советы, рекомендации, новости, функции и обновления можно найти в нашем супергиде по iOS 15

Использование живого текста в камере

Чтобы использовать Live Text, вам понадобится iPhone XS или новее в дополнение к iOS 15. Ознакомьтесь с нашим руководством, чтобы узнать, какие функции iOS 15 работают на каких устройствах.

Чтобы использовать Live Text в приложении «Камера», просто наведите камеру на что-нибудь с текстом. Вы увидите желтую рамку в квадратных скобках вокруг текстовой области и небольшую круглую кнопку в правом нижнем углу — она ​​выглядит как строки текста с скобками вокруг нее.

Найдите кнопку с текстом в правом нижнем углу и коснитесь ее, чтобы включить выделение текста.

IDG

Нажмите эту кнопку, и приложение «Камера» выделит текст в скобках. Затем вы можете выбрать любой текст, просто проведя по нему, точно так же, как вы выбираете текст в любом приложении: вы можете скопировать текст, выделить все, найти термины в Интернете. Он даже достаточно умен, чтобы распознавать адреса, номера телефонов и адреса электронной почты, чтобы вы могли найти их на картах, позвонить по телефону или отправить электронное письмо одним нажатием.

Использование живого текста в фотографиях

Live Text в приложении «Фото» работает практически так же, как и приложение «Камера». Если на фотографии есть распознанный текст, вы увидите ту же кнопку «Живой текст» в правом нижнем углу (текстовые строки с скобками вокруг нее).

Просто нажмите эту кнопку, чтобы распознать и выделить весь текст на изображении. Вы можете выделить текст, перетащив его, скопировать его, нажать на телефонные номера, чтобы позвонить им, нажать адреса, чтобы увидеть их в Картах, или адреса электронной почты, чтобы начать электронное письмо.

Также ищите кнопку «Живой текст» в приложении «Фото». Работает так же, как в Camera.

IDG

Использование Live Text в Safari

Очевидно, что вы можете выделить текст на веб-странице в Safari, не делая ничего особенного. Но с iOS 15 вы также можете выделять текст на изображениях.

Просто нажмите и удерживайте любое изображение на веб-странице, пока не появится контекстное меню. Обычно вы видите варианты «Поделиться», «Добавить к фотографиям» или «Копировать изображение». Но теперь вы увидите дополнительную опцию: Показать текст.

В Safari нажмите и удерживайте изображение, чтобы открыть контекстное меню, затем выберите «Показать текст», чтобы перейти в режим «Живой текст».

IDG

Выберите этот вариант, и изображение будет сфокусировано, а текст будет выделен. Затем вы можете выбрать его, как текст в любом приложении: нажав и удерживая, а затем перетащив поле выбора вокруг нужного текста. Как и в приложениях «Камера» и «Фото», он распознает адреса, номера телефонов и адреса электронной почты.

Я профессионально писал о технологиях всю свою взрослую профессиональную жизнь — более 20 лет.Мне нравится выяснять, как устроена сложная технология, и объяснять это так, чтобы каждый мог понять.

Распознавайте текст на фотографиях и других изображениях с помощью Google Keep

Google Keep — это приложение для создания заметок, к которому можно получить доступ в браузере в Интернете или с помощью приложения на телефоне или планшете, и оно работает везде. Это удобное место для хранения текста, изображений, списков и других элементов.

Теперь он может превращать изображения в редактируемый текст с помощью OCR (оптического распознавания символов).

Чтобы опробовать эту функцию, сфотографируйте чек на свой мобильный телефон. Вы можете передать его на компьютер и загрузить, но лучший способ — запустить приложение Google Keep на телефоне и создать новую заметку с изображением из фотографии.

После этого перейдите на keep.google.com, чтобы войти в Google Keep на компьютере. Выберите фотографию квитанции, и она будет выглядеть примерно так:

Внизу изображения находится панель инструментов, и при нажатии на три точки отображается меню.Выберите Расшифровать текст . Он заканчивается почти сразу, и вы увидите уведомление вверху страницы. Щелкните изображение, чтобы просмотреть его.

Справа от всплывающего окна просмотра изображений есть полоса прокрутки, а при прокрутке вниз можно увидеть текст, распознанный на изображении. На изображении также есть кнопка удаления.

Ужасная цветовая гамма — светло-серый на белом — кнопки трудно разглядеть, но она есть, если внимательно присмотреться. Нажмите кнопку «Удалить», если изображение вам больше не нужно.

Вот созданная записка. Это началось с фотографии квитанции, сделанной на мобильный телефон, а затем она была загружена и преобразована в текст с помощью средства распознавания текста в Keep. Исходное изображение было удалено, и теперь есть простая заметка, содержащая редактируемый текст.

На самом деле это всего лишь тест, и вы, вероятно, не захотите превращать свои квитанции в Starbucks в редактируемый текст.

Это действительно показывает, как работает система, и может быть много случаев, когда у вас есть бумажный документ, который вы хотите превратить в редактируемый текст на вашем компьютере.

Вы можете сфотографировать его на свой телефон, чтобы создать заметку Keep image, а затем распознать ее, превратив в документ.

Это приятная функция, и Keep продолжает улучшаться.

Получите G Suite — сервисы Google для предприятий
Gmail, Документы, Таблицы, Формы, Презентации, Календарь, Диск и многое другое. Управляйте пользователями, настраивайте устройства, безопасность и многое другое с помощью G Suite Admin. ( Партнерская ссылка ) Попробовать G Suite

6 отличных приложений для iPad, позволяющих извлекать текст из изображений и превращать его в цифровые символы

22 ноября 2014 г.
Ниже приведены несколько хороших приложений для iPad для оптического распознавания символов.Использование этих приложений позволит вам преобразовать текст, содержащийся в изображении или фотографии, в цифровые символы, которые вы затем сможете редактировать, копировать или / и делиться. Принцип работы этой технологии во всех этих приложениях очень похож. Сначала вы держите камеру в направлении изображения, пока приложение не распознает текст, после чего вы можете сразу извлечь из него текст. Также есть возможность переводить текст на разные языки.

Google Drive также поддерживает оптическое распознавание символов (OCR). Вот полезный совет о том, как преобразовать отсканированные PDF-файлы или любое изображение, содержащее текст, в текстовые документы с помощью автоматизированных компьютерных алгоритмов в Документах Google.После преобразования вы можете редактировать и комментировать текст по своему усмотрению.
1- Перевести фото бесплатно

Приложение TranslatePhoto извлекает тексты из любых печатных источников: документы, книги, вывески, инструкции или объявления и позволяет сразу переводить их на любой из 70 языков. Сделайте снимок текста, и после того, как текст будет распознан, вы можете сразу же отредактировать, прослушать, перевести, поделиться им в Facebook, Dropbox или просто отправить по электронной почте.
2- PDF Сканирование пером

С PDFpen Scan + используйте свой iPhone или iPad для сканирования и распознавания многостраничных документов для создания PDF-файлов с возможностью поиска.Сканируйте прямо с помощью камеры iPhone или iPad. Обрезайте и улучшайте сканирование. Выполните OCR. Скопируйте текст OCR. Отправляйте по электронной почте, экспортируйте и обменивайтесь документами PDF.
3- Prizmo

Prizmo — это универсальное приложение для сканирования фотографий, которое позволяет сканировать и распознавать текстовые документы, визитные карточки и изображения, а затем экспортировать их в формате PDF / Text, vCard или JPEG / PNG. Prizmo использует самые современные технологии, такие как высокоточное распознавание текста, обнаружение страниц в реальном времени и прекрасная очистка изображений. Используя iCloud, вы даже можете снимать изображение на своем iPhone и завершить редактирование на iPad или Mac.

Pixter Scan OCR — это комбинация пикселей (ваших изображений) и текста (того, что вы получите) с помощью оптического распознавания символов, которое обычно сокращается до OCR, которое представляет собой механическое или электронное преобразование сканированных изображений рукописного, машинописного или напечатанного текста в машинно-кодированный текст. .

TextGrabber + Translator легко и быстро сканирует, переводит и сохраняет выбранный вами текст практически с любого печатного материала. Просто сделайте снимок текста и сразу же отредактируйте, прослушайте его вслух через VoiceOver, переведите на более чем 40 языков, отправьте текст по SMS или электронной почте или быстро поделитесь им в Facebook, Twitter или Evernote.

CamScanner помогает сканировать, хранить, синхронизировать и совместно работать над различным содержимым на смартфонах, iPad, планшетах и ​​компьютерах. Некоторые из его функций включают в себя: сканирование и оцифровку всех видов бумажных документов, обрезку и автоматическое улучшение, печать и обмен документами в формате PDF или JPEG с друзьями различными способами.

Мысли о программах чтения с экрана и распознавании изображений — Tink

Предоставление альтернативных текстов было первым принципом доступности еще до WCAG 1.0 сделал это официальным в 1999 году, но, видимо, не все поняли это сообщение. По данным WebAIM Million от февраля 2020 года, более 30% изображений на главной странице не содержали текстовых описаний, и более половины этих изображений были частью ссылок.

Это очень много контента, который слепой не может видеть, понимать или использовать.

Когда текстовые описания отсутствуют или бесполезны

Если изображение в документе HTML не имеет текстового описания, то есть, если оно отсутствует, атрибут alt (или другой атрибут, способный дать ему доступное имя, например aria-label или aria-labelledby ) результаты ужасны.Различные комбинации программы чтения с экрана и браузера ведут себя немного по-разному, но одним из распространенных способов поведения является использование вместо этого пути к изображению и / или имени файла изображения.

Иногда имя файла дает крохотную подсказку относительно содержания изображения, но времена, когда имена файлов читались человеком, в основном прошли, и большинство изображений теперь имеют бессмысленные буквенно-цифровые строки в качестве имен файлов — и что такое «Image001» .jpg «может содержать, остается только догадываться.

Даже текстовое описание не всегда полезно.WebAIM Million также отметил, что чуть менее 10% изображений с текстовыми описаниями использовали описания, которые были фактически бесполезны — такие как «изображение», «пустой» или даже «filename.png».

Функции машинного обучения

В отсутствие текстовых описаний, предоставляемых авторами контента, программы чтения с экрана обращаются к машинному обучению. Программы чтения с экрана в течение некоторого времени использовали форму машинного обучения, называемую оптическим распознаванием символов (OCR). OCR проверяет графическое представление документа (например, сканирование бумажного документа) на предмет текстового содержания, а затем преобразует его в фактический текст, который пользователи программы чтения с экрана могут прочитать.Совсем недавно программы чтения с экрана начали предоставлять возможности распознавания изображений. VoiceOver на iOS использует распознавание изображений для описания изображений и идентификации общих объектов, таких как значки и кнопки; Jaws Picture Smart описывает изображения и элементы управления, полученные из файлов, веб-сайтов и буфера обмена; NVDA распознает объекты и может быть расширена с помощью надстроек.

Распознавание изображений на практике

Как выразился Артур Кларк: «Любая достаточно продвинутая технология неотличима от магии», и распознавание изображений, безусловно, поначалу кажется волшебством.Тот факт, что программа чтения с экрана может изучить изображение и сделать некоторые обоснованные предположения о том, что в нем содержится, стал возможен только в течение нескольких лет.

Распознавание изображений

существует с 1960-х годов, но только относительно недавно достижения в области машинного обучения и облачных вычислений позволили добавить возможности распознавания изображений в потребительские продукты и услуги. «Обоснованное предположение» почти так же хорошо, как и получается, потому что системы машинного обучения хороши ровно настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются, — и в случае распознавания изображений, которое должно быть в состоянии распознать все, что можно поставить в изображение, мы все еще далеки от точности человеческого распознавания.

Чтобы помочь смягчить это, функция Picture Smart в Jaws использует квалификаторы достоверности для описания результатов распознавания изображений. Например, вот результаты для этого изображения Моны Лизы Леонардо да Винчи:

• Подпись: Мона Лиза позирует для картины
• Эти теги описывают фотографию: рисунок, человеческое лицо, живопись, человек, эскиз, женщина
• Эти теги, вероятно, описывают фотографию: Искусство, портрет, текст

Если бы я на самом деле не видел Мона Лизу, я мог бы быть достаточно уверен, что это была фотография женщины, скорее всего, портретная картина, но гораздо менее уверенная если это был эскиз или рисунок (при условии, что разница вообще есть).Неплохо; совсем неплохо.

Авторские текстовые описания по-прежнему необходимы

Если вы думаете, что предоставление текстовых описаний больше не является чем-то, о чем вам нужно беспокоиться — подумайте еще раз.

Вот результаты распознавания изображения Picture Smart для этого изображения Метаморфозы Нарцисса Сальвадора Дали:

• Подпись — изображение человека
• Эти теги описывают фотографию: Искусство, карикатура, рисунок, текст
• Это Тег, вероятно, описывает фотографию: Иллюстрация
• Этот тег, возможно, описывает фотографию: Набросок

Если позаимствовать у Дугласа Адамса, это почти, но не совсем ничего похожего.Вот описание картины из Википедии:

На картине Дали он изображает фигуру Нарцисса на левой стороне холста, присевшего у озера, положив голову на колено, а каменная рука сжимает яйцо. отражая форму его тела справа. Из треснувшего яйца прорастает цветок нарцисса. В центре картины стоит группа отвергнутых женихов Нарцисса. Среди гор на заднем плане стоит третья фигура Нарцисса.

Итак, вот что: распознавание изображений в средствах чтения с экрана — это огромное улучшение по сравнению с отсутствием чего-либо лучшего, но это не лучше, чем текстовое описание, предоставленное автором контента, который точно знает, что на изображении, почему оно и контекст, в котором он используется.

Facebook теперь может понимать текст в изображениях, увеличивая возможности распознавания изображений

Поскольку социальные взаимодействия становятся все более наглядными, если социальные платформы хотят не отставать, им необходимо разработать способы обнаружения и классификации изображений и видеоконтента, позволяющие им лучше отображать релевантные сообщения в поиске и лучше обнаруживать потенциально оскорбительные материалы.

На этом фронте Facebook в течение многих лет работал над своей передовой технологией распознавания изображений, которая теперь может автоматически классифицировать изображения на основе их содержания. Например, выполните поиск по запросу «фотография в черной рубашке», и система Facebook сможет «увидеть», есть ли на фотографии черная рубашка, и выполнить поиск на основе этого, даже если фотография не была помечена этой информацией. Вы также можете выполнить поиск места или события, как показано в этом примере.

Но это только начало — в то время как инструменты распознавания изображений Facebook продолжали развиваться, меняющийся способ использования изображений людьми также вынудил команду Facebook придумать дополнительные элементы и квалификаторы, чтобы помочь обнаруживать и классифицировать контент.

Например, мемы стали популярным вариантом обмена в социальных сетях и обычно содержат текст, наложенный на изображение. Может ли Facebook извлечь этот текст и использовать его как другую точку данных?

Это основная задача новой системы обнаружения текста в изображениях Rosetta от Facebook, которая охватывает не только мемы, но и любой текст, содержащийся в изображениях, размещенных в Facebook или Instagram.

Система Rosetta, по словам Facebook, уже извлекает текст из «более чем миллиарда общедоступных изображений и видеокадров Facebook и Instagram (на самых разных языках), ежедневно и в режиме реального времени».

Это огромное количество дополнительных точек данных, которые облегчат широкий спектр использования. Во-первых, он предоставит больше контекста для пользователей с ослабленным зрением, а также позволит улучшить поиск и обнаружение релевантного контента на основе визуальных подсказок.

Для брендов эта технология также может иметь большое значение. Пара примеров:

• Имея возможность искать изображения на основе текста, вы можете найти людей, которые уже купили ваши продукты или сопутствующие товары, если эти элементы видны на фоне изображений.Это может позволить вам обратиться к этим пользователям с соответствующими предложениями
• Имея возможность обнаруживать, что определенные пользователи носят одежду с вашим брендом, и регулярно размещать изображения в этой одежде, вы можете нацеливать этих пользователей и предоставлять им специальные предложения, позволяя вам не только обращаться к людям, которые с большей вероятностью будут заинтересованы в таких предложениях, но те, кого вы знаете, также, вероятно, продолжат публиковать изображения в том же самом, что даст вам дополнительный рекламный импульс
• Если данные изображений предоставляются в качестве еще одного инструмента аналитики, вы могли бы получить больше информации о своей целевой аудитории, сопоставив их покупки продуктов (на основе распознавания изображений) с их другими показателями использования и демографическими данными, помогая нацелить ваш охват.

Существует множество способов использования распознавания изображений, и, более того, Facebook также совершенствует свои инструменты перевода текста, добавив на этой неделе дополнительные 24 языка в свои службы автоматического перевода.

Эти прогрессирующие процессы обеспечивают целый новый диапазон результатов для исследований и открытий, но с увеличением объема визуальных публикаций, вероятно, наиболее значительный сдвиг произойдет с помощью инструментов текста в изображениях.

Следующим этапом является идентификация контента в видеопостах, которые Facebook также разрабатывает и совершенствуется с каждым днем.

«Наивный подход к применению извлечения текста на основе изображений для каждого отдельного видеокадра не масштабируется из-за массового роста видео на платформе и приведет только к потере вычислительных ресурсов. В последнее время трехмерные свертки получили широкое распространение благодаря их способности моделировать временную область в дополнение к пространственной области . Мы начинаем изучать способы применения трехмерных сверток для более разумного выбора интересующих видеокадров для извлечения текста.”

Возможность ежедневного поиска среди миллиардов сообщений и обновлений в Facebook и Instagram на основе более продвинутой методологии откроет огромный спектр новых возможностей. На это нужно время, но системы Facebook развиваются и в ближайшем будущем станут более полезными на этом фронте.

it365 Инструмент распознавания текста изображения | Текст преобразования изображения | Быстро скопируйте текст на картинке | Программное обеспечение для распознавания текста OCR | Программное обеспечение для онлайн-распознавания OCR | Онлайн-версия бесплатного программного обеспечения для оптического распознавания текста | Мобильное изображение преобразуется в текст | Программное обеспечение для преобразования изображений в текст | Текст преобразования захвата экрана мобильного | Апплет WeChat для преобразования текста | Онлайн-версия программного обеспечения для оптического распознавания символов OCR | ocr онлайн-идентификация | Распознавание текста изображения | Как скопировать текст на картинке | Мобильный текст преобразования скриншотов | Пакетный снимок экрана телефона в текстовый, текстовый документ | Как преобразовать текст на скриншоте в слово / TXT | Как преобразовать картинки в текст в телефоне Apple? | iPhone iOS, как скопировать текст на картинке | Вставить изображение в текст | Группировать фото как текстовый файл партиями | OCR Offline Edition | PDF сканированная версия текста распознавания изображений | Фото для быстрого преобразования текста | Версия сканирования изображений преобразует текст в txt | Умное распознавание текста на фото | Бесплатное программное обеспечение для распознавания текста с открытым исходным кодом | Пример тессеракта OCR demo tesseract.js | Поддерживаемые языки: африкаанс, амхарский, арабский, ассамский, азербайджанский, азербайджанский — кириллица, белорусский, бенгали, тибетский, боснийский, болгарский, каталанский; Валенсийский, кебуанский, чешский, китайский (упрощенный), китайский (традиционный), чероки, валлийский, датский, немецкий, дзонгха, греческий, современный (1453 г.), английский, английский, средний (1100-1500), эсперанто, эстонский, баскский, персидский , Финский, французский, франкский, французский, средний (ок. 1400-1600), ирландский, галисийский, греческий, древний (-1453), гуджарати, гаитянский; Гаитянский креольский, иврит, хинди, хорватский, венгерский, инуктитут, индонезийский, исландский, итальянский, итальянский — старый, яванский, японский, каннада, грузинский, грузинский — старый, казахский, центральный кхмерский, киргизский; Киргизский, корейский, курдский, лаосский, латинский, латышский, литовский, малаялам, маратхи, македонский, мальтийский, малайский, бирманский, непальский, голландский; Фламандский, норвежский, ория, панджаби; Пенджаби, польский, португальский, пушту; Пушту, румынский; Молдавский; Молдавский, русский, санскрит, сингальский; Сингальский, словацкий, словенский, испанский; Кастильский, испанский; Кастильский — старый, албанский, сербский, сербский — латинский, суахили, шведский, сирийский, тамильский, телугу, таджикский, тагальский, тайский, тигринья, турецкий, уйгурский; Уйгурский, украинский, урду, узбекский, узбекский — кириллица, вьетнамский, идиш

Текущий браузер не может правильно использовать эту программу, рекомендуется использовать последнюю версию Google Chrome для доступа к этой программе.

Программное обеспечение для распознавания текста изображения OCR, выберите изображение, чтобы быстро распознать текст изображения, оно простое и удобное в использовании. Он очень эффективен для распознавания текста и извлечения текста из отсканированных изображений PDF. Поддерживает пакетное распознавание текста и сразу загружает все результаты (TXT).

1. Вы можете выбрать несколько файлов изображений одновременно и выполнить пакетные операции.

2. Не беспокойтесь об утечке данных, ваши файлы не будут загружены на сервер.Эта программа использует технологию браузера HTML5 для завершения распознавания текста изображения. Если вам не по себе, вы можете отключиться от сети после входа на веб-страницу.

Установите язык, который вы хотите распознавать: 01 африкаанс02 албанский03 амхарский04 арабский05 ассамский06 азербайджанский07 азербайджанский — кириллица08 баскский09 белорусский10 бенгальский11 боснийский12 болгарский13 бирманский14 каталонский; Валенсия15 Себуано16 Центрально-кхмерский17 Чероки18 Китайский — упрощенный19 Китайский — традиционный20 Хорватский21 Чешский32 Датский33 Голландский; Фламандский34 Дзонгка25 Английский36 Английский, средний (1100-1500) 27 эсперанто28 эстонский29 финский40 франкский41 французский42 французский, средний (ок.1400-1600) 33 Галисийский34 Грузинский35 Грузинский — Старый36 Немецкий37 Греческий, Древний (-1453) 38 Греческий, Современный (1453-) 39 Гуджарати40 Гаитянский; Гаитянский креольский41 иврит42 хинди43 венгерский44 исландский45 индонезийский46 инуктитут47 ирландский58 итальянский49 итальянский — старый50 японский51 яванский52 каннада53 казахский54 киргизский; Киргизский55 корейский56 курдский57 лаосский58 латинский59 латышский60 литовский61 македонский62 малайский63 малаялам64 мальтийский65 маратский66 непальский67 норвежский68 ория69 панджаби; Пенджаби70 персидский71 польский72 португальский73 пушту; Пушту74 румынский; Молдавский; Молдавский75 русский76 санскрит77 сербский78 сербский — латинский79 сингальский; Сингальский80 Словацкий81 Словенский82 Испанский; Кастильский83 испанский; Кастильский — старый84 суахили85 шведский86 сирийский87 тагальский88 таджикский89 тамильский90 телугу91 тайский92 тибетский93 тигринья94 турецкий95 уйгурский; Уйгурский96 Украинский97 Урду98 Узбекский99 Узбекский — Кириллица100 Вьетнамский101 Валлийский202 Идиш

Скачать объединенный файл

Скачать объединенный файл

Что умеет инструмент распознавания текста на картинках it365?

• Вы можете распознать текст изображения, быстро преобразовать изображение в текст, быстро скопировать текст изображения и загрузить результат распознанного текста.
• Отсканированная версия изображения также быстро распознается этой программой.
• Поддерживает пакетные операции, идентифицирует текст изображения в пакетном режиме и быстро копирует распознанный текст или загружает результат распознавания текста.
• Мобильные снимки экрана, снимки экрана для быстрого извлечения текста, копирования текста, вы можете использовать эту программу для решения.
• Поддерживает более 100 языков.
• Данная программа полностью реализована браузером по технологии HTML5.Мобильный телефон может распознать текст изображения без использования приложения.

Программа для распознавания текста

• OCR, которую можно использовать на телефонах Android, iPhone и компьютерах.

Отсканированные изображения

• PDF также можно быстро преобразовать в текстовые файлы TXT с помощью этой программы.
• Вы можете идентифицировать несколько изображений одновременно. Текст каждого изображения можно загрузить отдельно в виде файла TXT, а также можно загрузить файл TXT всех результатов распознавания изображений.

Поддерживаемые языки:

африкаанс, амхарский, арабский, ассамский, азербайджанский, азербайджанский — кириллица, белорусский, бенгальский, тибетский, боснийский, болгарский, каталонский; Валенсийский, кебуанский, чешский, китайский (упрощенный), китайский (традиционный), чероки, валлийский, датский, немецкий, дзонгха, греческий, современный (1453 г.), английский, английский, средний (1100-1500), эсперанто, эстонский, баскский, персидский , Финский, французский, франкский, французский, средний (ок.1400-1600), ирландский, галисийский, греческий, древний (-1453), гуджарати, гаитянский; Гаитянский креольский, иврит, хинди, хорватский, венгерский, инуктитут, индонезийский, исландский, итальянский, итальянский — старый, яванский, японский, каннада, грузинский, грузинский — старый, казахский, центральный кхмерский, киргизский; Киргизский, корейский, курдский, лаосский, латинский, латышский, литовский, малаялам, маратхи, македонский, мальтийский, малайский, бирманский, непальский, голландский; Фламандский, норвежский, ория, панджаби; Пенджаби, польский, португальский, пушту; Пушту, румынский; Молдавский; Молдавский, русский, санскрит, сингальский; Сингальский, словацкий, словенский, испанский; Кастильский, испанский; Кастильский — старый, албанский, сербский, сербский — латинский, суахили, шведский, сирийский, тамильский, телугу, таджикский, тагальский, тайский, тигринья, турецкий, уйгурский; Уйгурский, украинский, урду, узбекский, узбекский — кириллица, вьетнамский, идиш.

it365 Инструмент распознавания текста на картинках | Текст преобразования изображения | Быстро скопируйте текст на картинке | Программное обеспечение для распознавания текста OCR | Программное обеспечение для онлайн-распознавания OCR | Онлайн-версия бесплатного программного обеспечения для оптического распознавания текста | Мобильное изображение преобразуется в текст | Программное обеспечение для преобразования изображений в текст | Текст преобразования захвата экрана мобильного | Апплет WeChat для преобразования текста | Онлайн-версия программного обеспечения для оптического распознавания символов OCR | ocr онлайн-идентификация | Распознавание текста изображения | Как скопировать текст на картинке | Мобильный текст преобразования скриншотов | Пакетный снимок экрана телефона в текстовый, текстовый документ | Как преобразовать текст на скриншоте в слово / TXT | Как преобразовать картинки в текст в телефоне Apple? | iPhone iOS, как скопировать текст на картинке | Вставить изображение в текст | Группировать фото как текстовый файл партиями | OCR Offline Edition | PDF сканированная версия текста распознавания изображений | Фото для быстрого преобразования текста | Версия сканирования изображений преобразует текст в txt | Умное распознавание текста на фото | Бесплатное программное обеспечение для распознавания текста с открытым исходным кодом | Пример тессеракта OCR demo tesseract.js | Поддерживаемые языки: африкаанс, амхарский, арабский, ассамский, азербайджанский, азербайджанский — кириллица, белорусский, бенгали, тибетский, боснийский, болгарский, каталанский; Валенсийский, кебуанский, чешский, китайский (упрощенный), китайский (традиционный), чероки, валлийский, датский, немецкий, дзонгха, греческий, современный (1453 г.), английский, английский, средний (1100-1500), эсперанто, эстонский, баскский, персидский , Финский, французский, франкский, французский, средний (ок. 1400-1600), ирландский, галисийский, греческий, древний (-1453), гуджарати, гаитянский; Гаитянский креольский, иврит, хинди, хорватский, венгерский, инуктитут, индонезийский, исландский, итальянский, итальянский — старый, яванский, японский, каннада, грузинский, грузинский — старый, казахский, центральный кхмерский, киргизский; Киргизский, корейский, курдский, лаосский, латинский, латышский, литовский, малаялам, маратхи, македонский, мальтийский, малайский, бирманский, непальский, голландский; Фламандский, норвежский, ория, панджаби; Пенджаби, польский, португальский, пушту; Пушту, румынский; Молдавский; Молдавский, русский, санскрит, сингальский; Сингальский, словацкий, словенский, испанский; Кастильский, испанский; Кастильский — старый, албанский, сербский, сербский — латинский, суахили, шведский, сирийский, тамильский, телугу, таджикский, тагальский, тайский, тигринья, турецкий, уйгурский; Уйгурский, украинский, урду, узбекский, узбекский — кириллица, вьетнамский, идиш |

Программное обеспечение для распознавания текста изображения OCR, выберите изображение, чтобы быстро распознать текст изображения, оно простое и удобное в использовании.Он очень эффективен для распознавания текста и извлечения текста из отсканированных изображений PDF. Поддерживает пакетное распознавание текста и сразу загружает все результаты (TXT).

Попробовать эту программу с тестовыми данными?

Примечания к выпуску

1. 2.0.0

   • Новые функции: it365 Инструмент распознавания текста изображений поддерживает пакетные операции, а пакетные операции преобразования текста очень удобны.
   • Изображение распознается пакетно, результат распознавания можно быстро скопировать, а все результаты распознавания (TXT) могут быть загружены.

2. 1.0.0

   • it365 Официально запущен инструмент распознавания текста изображений. Так появилось простое и удобное программное обеспечение для распознавания текста изображений OCR.
   • Сосредоточьтесь на распознавании текста на изображениях и извлечении текста из изображений.
   • Мобильные снимки экрана, снимки экрана для быстрого извлечения текста, копирования текста, вы можете использовать эту программу для решения.