Содержание

Как распознать текст онлайн с картинки?

Довольно часто на прошлой работе мне приходилось показывать пользователям как распознать текст онлайн с картинки. Документы, договора, счета, справки, свидетельства и многое другое… Как минимум раз десять в месяц, этим занимались.

Покупать специальное ПО для распознавания текста никто конечно не собирался. Но и брать на себя работу по набору текста я тоже не имел желания (а именно мне это и поручали, так как печатал быстрее всех). Одно время пользовался пиратской версией FineReader, но боялся что могут обнаружить при проверке, вся ответственность все таки на мне.Поэтому, было принято решение искать онлайн распознаватели и обучить пользователей распознавать текст с картинок своими силами. Благо есть такие сервисы. как платные так и бесплатные.

И так приступим, первым я вам покажу сайт onlineocr.ru с помощью которого можно распознать текст абсолютно бесплатно. Переходим на сайт, жмем “Обзор“, выбираем нужное изображение и жмем “Загрузить“. После этого вы увидите загруженный файл (обведен красным)

Теперь вам нужно выбрать язык распознавания документа и ввести цифры с картинки. После чего нажать на кнопку “Распознать текст“.

После успешного распознания изображения, в поле текста вы увидите распознанный текст, а так же можете сохранить документ в формате Word

Открыв распознанный документ в Word, вы можете его проверить и при необходимости отредактировать

Второй сайт на котором можно распознать текст с изображения – FineReader Online. Всем хорош этот сайт, и дизайн отличный, и скорость распознавания на уровне, но без минусов не обошлось. Единственный минус – сервис платный!

Но с другой стороны, за удобство и качество нужно платить. В бесплатном режиме можно распознать 60 листов, Если вы не пользуетесь подобными инструментами часто, тогда этот вариант для вас будет самым лучшим.

Перейдя на сайт, вам в первую очередь нужно зарегистрироваться. После переходите на страницу распознавания и выбирайте изображение для загрузки. Принцип работы такой же, как и в вышеописанном сервисе (загружаете, выбираете язык распознавания, формат на выходе и жмете “Распознать”).

После распознания, вас перекинет на страницу с документами, которые были распознаны ранее (если таковы были). Для загрузки документа, просто нажмите на нем. Качество распознавания с помощью этого ресурса, на уровень выше, оно понятно, ведь FineReader является флагманом в этой сфере

Интересные статьи по теме:

Как распознать текст в Word — Онлайн сервисы для бесплатного распознавания текста

Все мы уже привыкли фотографировать расписание, документы, страницы книг и многое другое, но по ряду причин «извлечь» текст со снимка или картинки, сделав его пригодным для редактирования, все же требуется.

Особенно часто с необходимостью преобразовать фото в текст сталкиваются школьники и студенты. Это естественно, ведь никто не будет переписывать или набирать текст, зная, что есть более простые методы. Было бы прям идеально, если бы преобразовать картинку в текст можно было в Microsoft Word, вот только данная программа не умеет ни распознавать текст, ни конвертировать графические файлы в текстовые документы.

Единственная возможность «поместить» текст с JPEG-файла (джипег) в Ворд — это распознать его в сторонней программе, а затем уже оттуда скопировать его и вставить или же просто экспортировать в текстовый документ.

Содержание

Распознавание текста

ABBYY FineReader по праву является самой популярной программой для распознавания текста. Именно главную функцию этого продукта мы и будем использовать для наших целей — преобразования фото в текст. Из статьи на нашем сайте вы можете более подробно узнать о возможностях Эбби Файн Ридер, а также о том, где скачать эту программу, если она еще не установлена на у вас на ПК.

Распознавание текста с помощью ABBYY FineReader

Скачав программу, установите ее на компьютер и запустите. Добавьте в окно изображение, текст на котором необходимо распознать. Сделать это можно простым перетаскиванием, а можно нажать кнопку «Открыть», расположенную на панели инструментов, а затем выбрать необходимый графический файл.

Теперь нажмите на кнопку «Распознать» и дождитесь, пока Эбби Файн Ридер просканирует изображение и извлечет из него весь текст.

Вставка текста в документ и экспорт

Когда FineReader распознает текст, его можно будет выделить и скопировать. Для выделения текста используйте мышку, для его копирования нажмите «CTRL+С».

Теперь откройте документ Microsoft Word и вставьте в него текст, который сейчас содержится в буфере обмена. Для этого нажмите клавиши «CTRL+V» на клавиатуре.

Урок: Использование горячих клавиш в Ворде

Помимо просто копирования/вставки текста из одной программы в другую, Эбби Файн Ридер позволяет экспортировать распознанный им текст в файл формата DOCX, который для MS Word является основным. Что для этого требуется сделать? Все предельно просто:

  • выберите необходимый формат (программу) в меню кнопки «Сохранить», расположенной на панели быстрого доступа;
  • кликните по этому пункту и укажите место для сохранения;
  • задайте имя для экспортируемого документа.

После того, как текст будет вставлен или экспортирован в Ворд, вы сможете его отредактировать, изменить стиль, шрифт и форматирование. Наш материал на данную тему вам в этом поможет.

Примечание: В экспортированном документе будет содержаться весь распознанный программой текст, даже тот, который вам, возможно, и не нужен, или тот, который распознан не совсем корректно.

Урок: Форматирование текста в MS Word

Видео-урок по переводу текста с фотографии в Word файл

Преобразование текста на фото в документ Ворд онлайн

Если вы не хотите скачивать и устанавливать на свой компьютер какие-либо сторонние программы, преобразовать изображение с текстом в текстовый документ можно онлайн. Для этого существует множество веб-сервисов, но лучший из них, как нам кажется, это FineReader Online, который использует в своей работе возможности того же программного сканера ABBY.

ABBY FineReader Online

Перейдите по вышеуказанной ссылке и выполните следующие действия:

1. Авторизуйтесь на сайте, используя профиль Facebook, Google или Microsoft и подтвердите свои данные.

Примечание: Если ни один из вариантов вас не устраивает, придется пройти полную процедуру регистрации. В любом случае, сделать это не сложнее, чем на любом другом сайте.

2. Выберите пункт «Распознать» на главной странице и загрузите на сайт изображение с текстом, который нужно извлечь.

3. Выберите язык документа.

4. Выберите формат, в котором требуется сохранить распознанный текст. В нашем случае это DOCX, программы Microsoft Word.

5. Нажмите кнопку «Распознать» и дождитесь, пока сервис просканирует файл и преобразует его в текстовый документ.

6. Сохраните, точнее, скачайте файл с текстом на компьютер.

Примечание: Онлайн-сервис ABBY FineReader позволяет не только сохранить текстовый документ на компьютер, но и экспортировать его в облачные хранилища и другие сервисы. В числе таковые BOX, Dropbox, Microsoft OneDrive, Google Drive и Evernote.

После того, как файл будет сохранен на компьютер, вы сможете его открыть и изменить, отредактировать.

На этом все, из данной статьи вы узнали, как перевести текст в Ворд. Несмотря на то, что данная программа не способна самостоятельно справиться с такой, казалось бы, простой задачей, сделать это можно с помощью стороннего софта — программы Эбби Файн Ридер, или же специализированных онлайн-сервисов.

Чатботы для работы с текстом на картинках, GIF и видео

Лучшие онлайн боты для распознавания текста с изображений и фото, нанесения водяных знаков и логотипов на картинки, перевод (транскрибация) голосовых сообщений в текст и сканирование QR-кодов — это поможет вам организовать работу с медиа-файлами на работе.

Фото и видео боты

Watermark bot

Set up watermark to your photos, GIFs and video
@supersega

Информация

Имя: @wmarkbot

✔ Мультиязычная поддержка

✔ Поддержка команд

✔ Встраиваемый бот

SmartReader

SmartReader can read the text from a picture, scan QRs and Barcodes. It is also able to generate your own QR code from a text.

Информация

Имя: @smartreaderbot

✔ Мультиязычная поддержка

✔ Поддержка команд

OCRService

Привет! Хочешь распознать текст с фотографии? Отправь мне её 😉

Информация

Имя: @ocrservice_bot

✔ Мультиязычная поддержка

✔ Поддержка команд

PhotosetterBot

@PhotosetterBot can extract text from photos. To start using it, just send photos containing text. Use the command /language to change the recognition language.

Информация

Имя: @photosetterbot

✔ Мультиязычная поддержка

✔ Поддержка команд

Transcriber Bot

Сервис Transcriber Bot используется для распознавания текста на изображениях и перевода голосовых сообщений в текст в группе или лично с ботом. Найдите «@transcriber_bot» в Телеграме, запустите чат и попробуйте!

Информация

Имя: @transcriber_bot

✔ Мультиязычная поддержка

✔ Поддержка команд

Как распознать текст с картинки

В последнее время можно все чаще столкнуться с ситуацией, когда нужно перевести какой-либо текст, содержащийся на изображениях, в электронную текстовую форму. Для того чтобы сэкономить время и не перепечатывать вручную, следует использовать специальные компьютерные приложения для распознавания текста, о чем мы и расскажем сегодня.

Как оцифровать текст

На рынке представлено немало приложений для оцифровки текста, поэтому каждый пользователь найдёт решение, соответствующее требованиям.

Способ 1: ABBYY FineReader

Это условно-бесплатное приложение от российского разработчика обладает огромнейшим функционалом и позволяет не только распознавать текст, но и производить его редактирование, сохранение в различных форматах и сканирование бумажных исходников.

Скачать ABBYY FineReader

  1. Чтобы распознать текст на картинке, прежде всего, нужно загрузить её в программу. Для этого после запуска ABBYY FineReader жмем на кнопку «Открыть в OCR редакторе».

    После выполнения данного действия открывается окно выбора источника, где вы должны найти и открыть нужное изображение. Поддерживаются следующие популярные форматы: JPEG, PNG, GIF, TIFF, XPS, BMP и др., а также файлы PDF и DjVU.

  2. После загрузки в ABBYY FineReader автоматически начинается процесс распознавания текста на картинке без вашего вмешательства.

    В случае если вы хотите произвести повторную процедуру распознавания, достаточно просто нажать кнопку «Распознать» в верхнем меню.

  3. Иногда не все символы программа может распознать корректно. Это может быть в том случае, если изображение на исходнике не слишком качественное, очень мелкий шрифт, в тексте используется несколько разных языков, применяются нестандартные символы. Но это не беда, так как ошибки можно исправить вручную, с помощью текстового редактора и набора инструментов, которые в нем содержатся.

    Для облегчения поиска неточностей оцифровки программа по умолчанию выделяет возможные ошибки бирюзовым цветом.

  4. Закономерным окончанием процесса распознавания является сохранение его результатов. Для этого жмем кнопку «Сохранить» на верхней панели меню. По умолчанию она имеет вид иконки старого логотипа Microsoft Word. Перед нами появляется окно, где можно самостоятельно определить будущее местонахождение, в котором будет располагаться файл с распознанным текстом, а также его формат. Доступны следующие варианты для сохранения: DOC, DOCX, RTF, PDF, ODT, HTML, TXT, XLS, XLSX, PPTX, CSV, FB2, EPUB, DjVU.
  5. ABBYY FineReader представляет собой самое продвинутое решение, но однозначно рекомендовать именно его мешают платная модель распространения и ограничения пробной версии.

Способ 2: Readiris

Приложение Readiris укрепилось на рынке как ближайший конкурент упомянутого выше Файн Ридер – оно предоставляет подобный функционал, некоторые аспекты исполняет несколько лучше, чем продукция ABBYY.

Скачать Readiris

  1. После запуска приложения выберите источник данных для оцифровки – со сканера или же с готового графического файла.

    В примере мы будем использовать последний вариант – для него следует воспользоваться кнопкой «Из файла».

  2. Откроется диалоговое окно «Проводника», в котором следует выбрать нужные документы. Поддерживается большинство графических форматов, а также PDF.
  3. Подождите, пока документ будет загружен в программу, после чего следует настроить распознавание текста. Первым делом нужно установить основной язык – выберите его из выпадающего меню.

    Также рекомендуем отметить опцию «Анализ текста», благодаря которой значительно повыситься качество оцифровки.

  4. Далее обратитесь к меню «Инструменты» — имеющиеся в нём параметры помогут решить некоторые проблемы сканирования, такие как искажение перспективы, недостаточная контрастность картинки или смещение текста относительно полотна.

    Из этого меню также можно подкорректировать текст, если распознавание сработало неправильно.

  5. После внесения изменений в распознанный текст следует задать выходной формат полученных данных через одноименное меню в панели инструментов. Основными форматами считаются PDF, а также файлы Microsoft Office (DOCX и XLSX) – кликните по требуемой позиции для выбора.

    Все возможные форматы экспорта сгруппированы в пункте «Другое». Кроме упомянутых выше типов файлов, оцифрованный текст можно сохранить в виде данных OpenOffice, гипертекстовых файлов или обычных TXT.

  6. После выбора формата откроется окошко Мастера по экспорту. В нём можно настроить те или иные параметры полученного файла (зависят от выбранного формата) и вариант сохранения (локальный или в облачный сервис). После внесения всех требуемых изменений нажмите «ОК».

    Снова появится окно «Проводника», в котором следует выбрать желаемый конечный каталог сохранения.

  7. В целом Readiris представляет собой удобное и современное решение для оцифровки текста, однако весомым его недостатком можно назвать платную модель распространения.

Способ 3: RiDoc

Ещё одно приложение, ориентированное на работу со сканерами, однако умеющее работать и с локальными файлами в разных форматах.

Скачать RiDoc

  1. Откройте приложение. Для начала работы используйте на панели инструментов кнопки «Открыть» или «Сканер» – первая отвечает за распознавание текста в локальных файлах, вторая позволяет начать оцифровку одновременно со сканированием. Для примера будем использовать первый вариант.
  2. В окне «Проводника» перейдите к документу, из которого требуется получить текст, и выберите его. Доступна также пакетная обработка документов.
  3. Если требуется, можно обработать полученный файл: обрезать картинку, установить область распознавания, исправить огрехи сканирования.

    Отдельным пунктом стоит возможность склейки – в этом случае мультистраничный документ будет сохранён единым файлом. Можно выбрать значение DPI и формат вывода (доступны только файлы изображений).

  4. Для распознавания текста в правой части окна найдите вкладку «OCR» и откройте её. Доступных опций не много – можно выбрать только язык документа. После смены пакета нажмите на кнопку «Распознать» на панели инструментов.

    Отсюда же можно подправить результаты оцифровки.

  5. Сохранение документов доступно в двух вариантах – прямое или экспорт в офисные приложения. Для выполнения первого способа следует использовать кнопку «Сохранить». Откроется окно, в котором можно выбрать место сохранения, а также тип (единичные файлы или один многостраничный). Формат сохраняемого файла зависит от выбранного на этапе склейки.

    Экспорт результатов возможен в текстовые процессоры офисных пакетов Microsoft или OpenOffice, в виде электронного письма (кнопка «Почта»), в формат PDF или же печати на принтере. Для экспорта в офисные программы они должны быть установлены на компьютере, тогда как сохранение в ПДФ возможно даже без соответствующих приложений.

  6. Как видим, РиДок представляет собой небогатое возможностями решение, но для несложных вариантов оцифровки вполне подойдёт.

Способ 4: Capture2Text

Небольшая утилита, которая позволяет распознавать текст из любой области на экране компьютера, полностью бесплатная и удобная в использовании.

Скачать Capture2Text с официального сайта

  1. Загрузите архив с программой и распакуйте его в любое удобное место. Затем перейдите к полученному каталогу и запустите исполняемый файл.

    Далее откройте системный трей – в нём должна появится иконка утилиты.

    Для изменения языка распознавания кликните правой кнопкой мыши по значку Capture2Text в системном трее, затем в настройках выберите пункт «OCR Language» и установите нужный язык.

  2. Откройте файл, текст с которого требуется оцифровать, например, документ DjVU без текстового слоя. Когда файл будет открыт, нажмите сочетание клавиш Win+Q и выделите область распознавания.
  3. Появится окошко утилиты с результатами распознавания. Полученные данные можно скопировать в любое приложение, поддерживающее ввод пользовательского текста.
  4. Приложение невероятно простое, но это оборачивается ограниченным функционалом и, порой, некорректным распознаванием русского текста. Также к недостаткам можем отнести отсутствие локализации на русский язык. Впрочем, для некоторых пользователей эти минусы несущественны, а основных возможностей будет вполне достаточно.

Способ 5: CuneiForm

Ещё одно решение для оцифровки текста, созданное на постсоветском пространстве. Несмотря на прекращение разработки, по-прежнему актуально.

Скачать CuneiForm

  1. Как и многие другие представленные в этой статье программы, КунейФорм умеет работать как с готовыми изображениями, так и получать данные напрямую со сканера. Воспользуемся первым вариантом – для этого откройте меню «Файл» и выберите в нём пункт «Открыть».
  2. Посредством «Проводника» выберите требуемый файл или файлы.
  3. После загрузки данных в программу используйте пункты «Распознавание»«Авторазметка».

    Это позволит выбрать области с текстом для более корректной работы модуля OCR. Если автоматические алгоритмы неправильно разметили страницу, области с текстом можно подправить вручную или вообще убрать.

  4. Далее можно заниматься непосредственно оцифровкой. Снова откройте меню «Распознавание» и выберите вариант с таким же наименованием.
  5. Распознанный текст будет открыт в окне приложения, где его также можно редактировать. Возможности довольно обширные, и соответствуют полноценному текстовому редактору. В случае если на компьютере установлен MS Word, полученные данные будут открыты через его интерфейс.
  6. Сохранение результатов работы доступно по пунктам «Файл»«Сохранить».

    В открывшемся «Проводнике» выберите местоположение полученного файла и его формат. Поддерживаются не много вариантов: TXT, RTF, внутренний формат FED, а также экспорт в приложения Microsoft Office (Word и Excel).

  7. Как видим, CuneiForm представляет собой простой и в то же время мощный инструмент для оцифровки текста. Весомым его преимуществом будет свободная модель распространения, однако недостатки в виде окончания поддержки и отсутствия формата PDF могут заставить обратиться к альтернативам.

Заключение

Как видим, распознать текст с картинки довольно просто, если использовать для этого специализированные приложения. Данная процедура не потребует от вас много усилий, а польза будет в огромной экономии времени.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.

Опишите, что у вас не получилось.
Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

Помогла ли вам эта статья?

ДА НЕТ

Как онлайн распознать текст с картинки и сохранить его

Что делать, если надо распознать текст с картинки или сканированный текст, а подходящей программы на компьютере нет? Устанавливать специальный софт? Но это долго, и большинство их них платны.

i2OCR (Optical Character Recognition) – 100% бесплатный онлайн сервис, который быстро распознает текст с любого изображения и позволит скачать его в виде файла. В качестве источника можно использовать страницы книг, факсы, рецепты, фотографии, скриншоты и пр.

Основные возможности i2OCR

  • Для распознавания можно загружать как сами документы с компьютера, так и указывать ссылки на них в интернет
  • Форматы исходников: JPG, PNG, BMP, TIF, PBM, PGM, PPM
  • Поддержка более 60 языков, среди которых есть английский, русский, украинский, японский, китайский и пр.
  • Распознанный текст можно сохранить и скачать в форматах: Text (txt), Microsoft Word (doc), Adobe PDF (pdf), HTML
  • Поддержка многоколоночной верстки
  • Редактирование распознанного текста в Google Docs или его онлайн перевод при помощи переводчиков Google или Bing

Как видим, возможности для бесплатного сервиса более чем впечатляющие и вполне достаточны для обычных нужд. Теперь рассмотрим как именно распознать текст с картинки при помощи i2OCR.

Как работать с сервисом

Всё делается очень быстро в три простых этапа:

  • Загрузка файла или указание ссылки на него в интернет
  • Указание языка текста на картинке
  • Нажатие кнопки «Extract Text»

Для проверки качества работы сервиса я выбрал следующие изображение со сканированным текстом (качество шрифта не самое лучшее):

Вот такой результат я получил в итоге:

Всё распознано идеально, без ошибок кроме символа «№».

После того как текст будет распознан, появятся кнопки дополнительных опций:

  • «Download» — скачать документ в одном из форматов
  • «Translate» — перевести на другой язык
  • «Edit Google Docs» — внести правки в онлайн редакторе

Ограничения сервиса

Все ограничения сервиса носят лишь системный характер и состоят в следующем:

  • размер загружаемого изображения  не должен превышать 10 MB
  • сервис не распознает рукописный текст

i2OCR не имеет ограничений на количество загружаемых файлов и на число скачиваний! Все возможности сервиса абсолютно бесплатны и доступны без регистрации!

Итог

При помощи сервиса i2OCR можно бесплатно распознать онлайн текст с картинки (скана, фото и пр.), сделать его перевод на другой язык, отредактировать, сохранить и скачать в одном из форматов (txt, doc, pdf, html). Всё делается быстро, четко и без установки на ПК дополнительных программ. Сервис однозначно должен быть в закладках у каждого!

P.S. Рекомендую также прочитать обзор двух лучших сервисов онлайн конвертирования речи в текст.

Автор статьи: Сергей Сандаков, 40 лет.
Программист, веб-мастер, опытный пользователь ПК и Интернет.

Как распознать текст картинки

Как распознать вырезать, вытащить, перевести, конвертировать, преобразовать текст с картинки фото или изображение?

Распознавание текста с картинки производиться очень легко. Сделать это можно двумя способами: онлайн и скачав специальную программу.

Для чего это может понадобиться? Причин много, например перевод скана в текст или вытащить текст с картинки.

Хорошо если это только несколько строчек, их можно переписать в ручную (хотя и это не всегда хочется делать), а если целая книга и вам нужно четвертую часть заменить своим текстом.

Тогда в ручном режиме, коптеть продеться неделями, а так несколько часов и все готово.

На мой взгляд, если преобразование рисунка в текст, происходит не регулярно, то можно пользоваться онлайн сервисом, а если постоянно, то воспользоваться программой намного лучше.

Экономиться время, ведь в первом случае перевод с картинки в текст производиться загрузкой изображения на онлайн сервис.

Если скорость интернета большая то еще можно мериться, а вот если маленькая, то возня на нервы будет действовать, несомненно.

Как перевести текст с картинки

Распознавание текста с изображения можно выполнить любого. Даже  если сервис не поддерживает ваш формат картинки, то его очень быстро можно перевести в другой.

Для этого достаточно открыть фото, картинку или изображение в любом редакторе (фотошоп, паинт, джим…) и сохранить в другом.

Если даже у вас нет фото-редактора, хотя паинт есть у всех, это можно сделать программой преобразования форматов или с картинки сделать скриншот и сохранить уже в другом формате.

Как видите распознавание текста с изображения или преобразование рисунка в текст задача не сложная.

Теперь, когда вы знаете (как это сделать, подробно описано по ссылкам вначале статьи), как вырезать текст из картинки то можете спокойно на сайтах, защищенных от копирования, делать скриншоты и быстро их переводить в редактируемый вид.

Уметь перевести картинку в текст — значит переложить множество работы пальцев на плечи программ или онлайн-сервисов.

Программы «переводчик картинок в текст» делают возможным производить нарушение авторских прав, ведь «писатели» на сайтах или в книгах специально защищают свои «творения» от копирования.

Хотя все это можно сделать в ручном режиме без них — они просто процесс ускоряют.

Мне однажды такой распознаватель текстов помог в работе со своей собственной книгой. После компиляции, скопировать содержимое — невозможно, а все, что было написано на обычном текстовом листке — потерялось.

Вот и пришлось делать каждой страницы скриншот и используя распознаватель преобразовать фото в текст.

В целом преобразование рисунка в текст занятие даже увлекательное, только при помощи программы, а не онлайн.

Красиво смотреть, как происходит перевод фотографии в текст — как по мановению палочки строчки выстраиваться в редактируемый вид.

В заключение лишь скажу, что я  преобразование рисунка в текст всегда выполняю при помощи программ, хотя онлайн ничем по качеству не хуже, если конечно интернет скоростной.

Я просто привык все иметь под руками, а вдруг в нужный момент интернет пропадет, а так работу можно продолжать.

Исправление отсканированных документов | Технологии преподавания и обучения

Исправление для обеспечения доступности более эффективно при запуске с цифровым документом. Идеальная ситуация — начать с исходного документа, который был сохранен в формате PDF надлежащим образом с помощью специальных возможностей, таких как теги и использование заголовков в качестве закладок. Если источником является отсканированный документ, который сохраняется / конвертируется в PDF, рабочий процесс значительно усложняется.

Как проверить, доступен ли PDF-текст

Сначала определите, был ли документ PDF создан из цифрового текста или из отсканированного изображения текста.Отсканированное изображение текста недоступно, и к нему необходимо применить оптическое распознавание символов (OCR). Есть два процесса, чтобы указать, будет ли текст доступен для чтения с экрана: щелчок по документу или попытка выделить текст.

Вариант A. Щелкните документ

Часто самый простой способ проверить текст — это щелкнуть документ, чтобы увидеть, выделяется ли текст или вся страница. Открыв документ в Adobe Acrobat, щелкните в любом месте документа. Если выделяется вся страница, скорее всего, это отсканированное изображение.Если отображается курсор, документ PDF содержит текст.

Вариант Б. Попробуйте выделить текст

Альтернативный способ проверить текст в PDF-файле — попытаться выделить весь текст. В верхнем меню навигации Acrobat нажмите «Изменить», а затем «Выбрать все».

Выделенные текстовые элементы. Если текстовые элементы выделены, документ содержит текст. (См. Рисунок 1)


[Рис. 1] Снимок экрана документа в Adobe Acrobat под названием «Фокус на полевой эпидемиологии», на котором показаны выделенные текстовые элементы.


Если «Выбрать все» неактивно. Если «Выбрать все» не активен (это происходит, если документ, представляющий собой изображение, уже выбран / выделен или если вы запустили определенный инструмент), нажмите «Редактировать», а затем нажмите «Редактировать текст и изображения»). Или, когда вы нажимаете «Выбрать все», появляется окно с предупреждением о сканированной странице, вы знаете, что документ не содержит текста. Окно предупреждения немедленно предложит вам решить, запускать ли распознавание текста. (Пример снимка экрана см. На Рисунке 2)

[Рис. 2] Скриншот окна Adobe Acrobat с документом в виде изображения, отсканированная версия документа под названием «Оценка достоверности и надежности диагностических и проверочных тестов.Вверху документа появится окно «Предупреждение о сканированной странице», в котором указано: «Эта страница содержит только изображение. Хотите запустить распознавание текста, чтобы текст на этой странице стал доступным? »Пользователи могут выбрать« Да »или« Нет »для запуска программного обеспечения для распознавания текста.


Как создать редактируемый текст в Adobe Acrobat

При создании редактируемого текста процесс начинается с запуска распознавания текста. Если вы проверили наличие текста и отображается окно «Предупреждение о сканированной странице», щелкните ссылку «Да», чтобы запустить распознавание текста.

Как запустить распознавание текста вручную

Чтобы вручную создать редактируемый текст, выполните одно из следующих действий:

  • В меню Acrobat нажмите «Редактировать», а затем «Редактировать текст и изображения».
  • Нажмите «Редактировать PDF» на панели инструментов (по умолчанию правая сторона экрана), и вам будет предложено начать распознавание текста.

Установить язык и параметры распознавания

Как только вы дадите разрешение, процесс распознавания текста, «Оптическое распознавание символов (OCR)» начнется немедленно.В зависимости от того, запускаете ли вы процесс из окна предупреждения или вручную, он может предложить вам использовать английский в качестве языка документа до или после завершения процесса распознавания текста.

Ручной процесс автоматически преобразует документ в редактируемый текст и изображения.

Если вы используете процесс через окно предупреждения, вы также можете выбрать, для каких страниц распознавать текст, параметры вывода и размер понижающей дискретизации.

  • Использовать настройки по умолчанию для всех страниц
  • Выберите подходящий язык
  • Установить для вывода редактируемый текст и изображения
  • Оставьте настройку Downsample To на значение по умолчанию, которое является максимальным значением

См. Рис. 3, где показан снимок экрана с окном предупреждения «Распознать текст».


[Рис. 3] Снимок экрана окна «Распознать текст» и меню в Adobe Acrobat, которое позволяет пользователям выбирать свои настройки для инструмента оптимального распознавания символов. Пользователи могут выбрать «Все страницы», «Текущая страница» или установить выбор страницы (например, со страницы 1 на страницу 3). Меню «Настройки» содержит «Язык документа» и раскрывающееся меню для вывода инструмента, включая «Изображения с возможностью поиска», «Изображение с возможностью поиска (точное) и« Редактируемый текст и изображения »(выделено на снимке экрана).Кнопки «ОК» и «Отмена» переключают элементы управления в этом окне.


Проверить точность и отредактировать текстовые ошибки

Если исходный материал представляет собой отсканированный документ (текст без возможности выбора), необходимо выполнить оптическое распознавание символов (OCR), чтобы преобразовать изображение в редактируемый текст. Adobe Acrobat отлично справляется с распознаванием текста в документе, но почти никогда не будет идеальным. Текст, который часто выглядит растянутым, не будет идентифицирован, а текст в изображениях, диаграммах и графиках часто неверен.

Варианты устранения проблем со сканированными документами

После завершения процесса распознавания текста вам нужно будет просмотреть конечный продукт и исправить любые ошибки. Есть два варианта:

  1. Экспорт документа и повторное сохранение
  2. Использование инструмента чтения и редактирования Adobe Acrobat

Вариант 1. Экспорт в Microsoft Word, исправление ошибок и повторное сохранение в формате PDF

Этот параметр может быть самым простым способом исправить текстовые ошибки, особенно если отсканированный документ длинный или явно вызывает проблемы с распознаванием (например,g., размазанный текст, искривленные слова у внутреннего корешка книги и т. д.). Выполните следующие действия, чтобы экспортировать и повторно сохранить документ.

Шаг первый. Щелкните «Файл». Щелкните «Экспорт в». Щелкните «Microsoft Word». Щелкните «Word Document»

Шаг второй. Выберите место для сохранения документа Word, затем нажмите «Сохранить».

Шаг третий. Откройте сохраненный текстовый документ (желательно с открытым PDF-файлом на другом экране монитора), затем визуально сравните документы и исправьте любые ошибки.

Шаг четвертый. Сохраните документ Word как новый файл PDF.

  • Office 2016 и более новые версии. Щелкните «Файл», а затем «Сохранить как Adobe PDF». Нажмите «Параметры» и обязательно установите следующие флажки: «Включить специальные возможности и отображение с тегами Adobe PDF» и «Создать закладки», а затем нажмите «Преобразовать заголовки слов в закладки». Нажмите «ОК», а затем введите имя файла, которое позволит вам отличить исправленный файл от оригинала, а затем нажмите «Сохранить».«
  • Office 2010 и 2013. Щелкните «Сохранить как», затем щелкните стрелку раскрывающегося списка рядом с параметром «Тип файла» и, наконец, щелкните «PDF». Щелкните «Параметры» и обязательно установите флажок «Теги структуры документа для обеспечения доступности». Нажмите «ОК», а затем введите имя файла, которое позволит вам отличить измененный файл от оригинала, а затем нажмите «Сохранить».

Вариант 2. Используйте параметр Adobe Acrobat «Прочитать вслух и отредактировать»

Эта функция позволяет работать с PDF напрямую.Это может быть отличным решением для коротких документов с четким сканированием, но может быть сложно использовать для длинных документов или документов с большим количеством ошибок.

Шаг первый. В строке меню Acrobat нажмите «Просмотр», затем «Чтение вслух» и, наконец, «Активировать чтение вслух», чтобы включить программу чтения. (Пример снимка экрана см. На рис. 4)

Шаг второй. Вернитесь в «Просмотр» и выберите «Читать только эту страницу» или «Читать до конца документа». Использование того же «Просмотр» и затем щелчок по меню «Прочитать вслух» во время работы инструмента чтения вслух позволит вам приостановить / возобновить и остановить голос.

Шаг третий. Щелкните «Редактировать». Нажмите «Редактировать текст и изображения» и используйте функции редактирования Adobe Acrobat, чтобы исправить любой ошибочный текст.

[Рисунок 4] Снимок экрана окна Adobe Acrobat с живым документом и двумя открытыми меню. Зеленая стрелка показывает пользователям, где нажать «Просмотр», чтобы открыть меню «Просмотр». Затем зеленая стрелка показывает пользователям, где нажать «Прочитать вслух» в меню «Просмотр», чтобы переключить пункты меню «Чтение вслух». И, наконец, зеленая стрелка указывает на «Активировать чтение вслух», параметр, запускающий инструмент Adobe «Чтение вслух».


Процесс редактирования текста Adobe Acrobat здесь не рассматривается, но поиск в Интернете может помочь.

Обнаружение текста — Amazon Rekognition

Amazon Rekognition может обнаруживать текст в изображениях и видео. Затем он может преобразовать обнаруженные
текст в
машиночитаемый текст. Вы можете использовать обнаружение машиночитаемого текста на изображениях, чтобы реализовать
такие решения как:

  • Визуальный поиск.Например, получение и отображение изображений, содержащих одинаковые
    текст.

  • Анализ содержания. Например, предоставление информации о темах, встречающихся в тексте.
    это распознается в извлеченных видеокадрах.Ваше приложение может искать признанные
    текст для релевантного содержания, такого как новости, спортивные результаты, номера спортсменов и
    подписи.

  • Навигация.Например, разработка мобильного приложения с поддержкой речи для визуального
    инвалиды, которые узнают названия ресторанов, магазинов или уличные знаки.

  • Общественная безопасность и транспортная поддержка.Например, обнаружение номерного знака автомобиля
    числа из изображений с камеры дорожного движения.

  • Фильтрация. Например, фильтрация информации, позволяющей установить личность (PII) из
    изображений.

Для обнаружения текста в видео вы можете реализовать такие решения, как:

  • Поиск в видео клипов с определенными текстовыми ключевыми словами, такими как имя гостя на
    изображение в новостном шоу.

  • Модерирование контента на соответствие стандартам организации путем обнаружения
    случайный текст, ненормативная лексика или спам.

  • Поиск всех текстовых наложений на временной шкале видео для дальнейшей обработки, например
    замена текста текстом на другом языке для содержания
    интернационализация.

  • Поиск местоположений текста, чтобы можно было соответствующим образом выровнять другую графику.

Для обнаружения текста в изображениях в формате JPEG или PNG используйте
DetectText
операция.Чтобы асинхронно обнаруживать текст в видео, используйте
в
StartTextDetection
а также
GetTextDetection

операции. Операции по обнаружению текста и изображений, и видео поддерживают большинство шрифтов, в том числе
сильно стилизованные. После обнаружения текста Amazon Rekognition создает представление
обнаруженных
слова и строки текста, показывает взаимосвязь между ними и сообщает вам, где
текст
находится на изображении или видеокадре.

Операции DetectText и GetTextDetection обнаруживают слова и
линий. Слово — это один или несколько символов латинского алфавита стандарта ISO из
стандартный английский алфавит и символы ASCII, не разделенные пробелами.
DetectText может обнаруживать до 100 слов в изображении. GetTextDetection может обнаруживать до 50 слов в кадре видео. В
В следующей таблице перечислены символы, которые может обнаруживать Amazon Rekognition.

Категория

Поддерживаемые символы

Прописные буквы

ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ

Строчные буквы

abcdefghijklmnopqrstuvwxyz

Номера

0123456789

Символы ! «# $% & \ ‘() * +, -._ `{| }
~

Amazon Rekognition предназначен для обнаружения слов на английском языке. Он также может обнаруживать слова
в других
языки, использующие эти символы, но не распознающие диакритические знаки и другие символы.Например, он может обнаруживать «un» во французском языке, но не может обнаруживать «garçon» или может
нет
определить его правильно.

Строка — это строка слов с равным интервалом. Линия не обязательно
полное предложение (точка не указывает конец строки). Например, Amazon
Rekognition
определяет номер водительского удостоверения в виде строки.Линия заканчивается, когда нет выровненной
текст после
это или когда есть большой разрыв между словами относительно длины слов.
В зависимости от
о разрыве слов, Amazon Rekognition
мог бы
обнаруживать несколько строк в тексте, выровненных в одном направлении. Если
предложение занимает несколько строк, операция возвращает несколько строк.

Рассмотрим следующее изображение.

Синие поля представляют информацию об обнаруженном тексте и местонахождении
текст
который возвращается операцией DetectText . В этом примере Amazon Rekognition обнаруживает
«ЭТО», «ПОНЕДЕЛЬНИК», «но», «держать» и «Улыбаться» в виде слов.Amazon Rekognition обнаруживает
«ЭТО ПОНЕДЕЛЬНИК»,
«но держи» и «улыбайся» в виде линий. Чтобы быть обнаруженным, текст должен быть
в
+/- 90 градусов ориентации горизонтальной оси.

Для
пример см. в разделе «Обнаружение текста на изображении».

Распознать текст | Помощь — Zoho Deluge

Описание

The zoho.Задача ai.recognizeText выполняет OCR (оптическое распознавание символов) для указанного файла. Другими словами, он извлекает текст из изображения или файла PDF.

Примечание:

  • Тайм-аут обработки этой задачи составляет 40 секунд. При превышении этого временного лимита будет выдана ошибка. Ниже приведены некоторые варианты использования, которые приводят к задержке времени обработки:
    • Когда исходный файл представляет собой PDF-файл или изображение, в котором много текста.
    • Если исходный файл представляет собой PDF-файл, содержащий изображения, время обработки представляет собой сумму времени, необходимого для извлечения изображений из PDF-файла, и времени, необходимого для выполнения OCR для извлеченных изображений.Этот сценарий, скорее всего, потребует длительного времени обработки.
  • Результаты предсказания могут быть неточными, что также относится к любому предсказанию AI. Однако мы работаем над улучшением этого.
  • Результаты прогнозирования динамические. Один и тот же сценарий может давать разные результаты в разное время в зависимости от того, насколько машина усвоила.

Синтаксис

 <ответ> = zoho.ai.recognizeText (<файл>, [<тип_модели>], [<язык>]); 

где:

текст, извлеченный из текста

Параметры Тип данных Описание

<ответ>

KEY-VALUE

данный файл

<файл>

ФАЙЛ

Определяет файловый объект, содержащий изображение или файл PDF, из которого необходимо извлечь текст.

Примечание:

  • Файл можно получить из облака с помощью задачи invokeUrl. В Zoho Creator файл, загруженный в поле загрузки файла, также можно использовать в качестве значения для этого параметра.
  • Файл может быть PDF-файлом или изображением любого допустимого формата.
  • Максимально допустимый размер файла — 20 МБ . Однако рекомендуется использовать файлы размером менее 10 МБ .

<тип_модели>

(необязательно)

ТЕКСТ

Задает один из поддерживаемых типов модели.Может быть предоставлен соответствующий тип модели для повышения точности считывания.

<язык>

(необязательно)

ТЕКСТ

Задает один из поддерживаемых языков. Это язык текста, который необходимо извлечь из данного изображения или PDF-файла. По умолчанию значение языка — английский.

Примечание: Здесь вы можете найти разрешенные типы моделей и поддерживаемые языки.

Пример

Следующий скрипт извлекает и возвращает текст, присутствующий в данном изображении.

// Получить файл изображения из Интернета
изображение = invokeurl
[
URL: "http://www.thenonlinearpath.com/wp-content/uploads/2016/05/GoodVibesOnly.png"
тип: GET
];

// Для извлечения текста из файла изображения
response = zoho.ai.recognizeText (изображение); 

где:

Ответ KEY-VALUE, представляющий текст, извлеченный из файла изображения.

ФАЙЛ, представляющий изображение, из которого необходимо извлечь текст.

Формат ответа

Успешный ответ

  • Успешный ответ будет возвращен в следующем формате :.

    {
    «текст»: «ХОРОШО \ n \ nВИБЫ \ n \ nТОЛЬКО \ n»
    }

    Примечание: \ n — текстовый эквивалент новой строки. Другими словами, текст после \ n присутствует в следующей строке.

Реакция на сбой

  • Ответ на сбой, возвращаемый для пустого входного файла, будет возвращен в следующем формате:

    Исключение выполнения: «Ошибка из-за -« Внутреннее исключение »

  • Сбой ответ, когда файловый процесс длится более 40 секунд, будет возвращен в следующем формате:

    {
    «statusMessage»: «Истекло время ожидания.Повторите попытку с меньшим изображением «,
    » status «: false
    }

  • Ответ об ошибке для файла размером более 20 МБ будет возвращен в следующем формате:

    {
    » statusMessage «:» File размер превышает максимальный размер «,
    » status «: false
    }

Ссылки по теме

Мягкое введение в OCR. Как и зачем применять глубокое обучение к… | by Gidi Shperber

Наконец, сеть позволяет два типа выходных повернутых ограничивающих рамок: либо стандартный ограничивающий прямоугольник с углом поворота (параметры 2X2 + 1), либо «четырехугольник», который представляет собой просто повернутый ограничивающий прямоугольник с координатами всех вершин.

Если в реальной жизни результаты будут такими, как на изображениях выше, распознавание текстов не потребует особых усилий. Однако результаты в реальной жизни не идеальны.

CRNN

Сверточно-рекуррентная нейронная сеть — это статья 2015 года, в которой предлагается гибридная (или трибридная?) Сквозная архитектура, предназначенная для захвата слов, в трехэтапном подходе.

Идея следующая: первый уровень — это стандартная полностью сверточная сеть. Последний слой сети определяется как векторный слой и делится на «характерные столбцы».Посмотрите на изображении ниже, как каждая такая колонка с характеристиками предназначена для представления определенного раздела в тексте.

После этого столбцы признаков передаются в глубоко двунаправленный LSTM, который выводит последовательность и предназначен для нахождения отношений между символами.

Наконец, третья часть — это слой транскрипции. Его цель состоит в том, чтобы взять беспорядочную последовательность символов, в которой одни символы являются избыточными, а другие пустыми, и использовать вероятностный метод, чтобы объединить и разобраться в этом.

Этот метод называется CTC loss , о нем можно прочитать здесь. Этот уровень может использоваться с предопределенной лексикой или без нее, что может облегчить предсказание слов.

Эта статья достигает высоких (> 95%) показателей точности при использовании фиксированной текстовой лексики и различной степени успеха без нее.

STN-net / SEE

SEE — Полуконтролируемое сквозное распознавание текста сцены — это работа Кристиана Барци. Он и его коллеги применяют действительно сквозную стратегию для обнаружения и распознавания текста.Они используют очень слабый надзор (который они называют полунадзором в ином, чем обычно, смысле). поскольку они тренируют сеть с только текстовой аннотацией (без ограничивающих рамок). Это позволяет им использовать больше данных, но делает их процедуру обучения довольно сложной, и они обсуждают различные приемы, чтобы заставить ее работать, например, отказ от обучения изображениям с более чем двумя строками текста (по крайней мере, на первых этапах обучения).

У статьи есть более ранняя версия, которая называется STN OCR.В заключительной статье исследователи усовершенствовали свои методы и представления, а также сделали больший акцент на универсальности своего подхода из-за высокого качества результатов.

SEE стратегия

Название STN-OCR намекает на стратегию использования пространственного преобразователя (= STN, не имеет отношения к недавнему преобразователю Google).

Они обучают две сцепленные сети в , первая сеть, преобразователь, изучает преобразование изображения для вывода более легкого для интерпретации фрагмента изображения.

Затем другая сеть прямого распространения с LSTM наверху (хм… кажется, мы уже видели это раньше) для распознавания текста.

Здесь исследователи подчеркивают важность использования resnet (они используют его дважды), поскольку он обеспечивает «сильное» распространение на ранние уровни. Однако в наши дни такая практика вполне приемлема.

В любом случае это интересный подход.

3. Стандартный подход глубокого обучения

Как видно из заголовка, после обнаружения «слов» мы можем применить стандартные подходы к обнаружению глубокого обучения, такие как SSD, YOLO и Mask RCNN.Я не буду подробно останавливаться на этих подходах, поскольку в Интернете имеется множество информации.

Я должен сказать, что в настоящее время это мой любимый подход, так как то, что мне нравится в глубоком обучении, — это философия «от начала до конца», когда вы применяете сильную модель, которая с некоторой настройкой решит почти все проблемы. В следующем разделе этого поста мы увидим, как это работает.

Однако SSD и другие модели обнаружения сталкиваются с трудностями, когда речь идет о плотных, аналогичных классах, как рассмотрено здесь.Я нахожу это немного ироничным, поскольку на самом деле в моделях глубокого обучения гораздо труднее распознавать цифры и буквы, чем распознавать гораздо более сложные и сложные объекты, такие как собаки, кошки или люди. Они не стремятся достичь желаемой точности, и поэтому процветают специализированные подходы.

Итак, после всех разговоров, пора запачкать руки и попробовать себя в моделировании. Мы попробуем решить задачу СВХН. Данные SVHN содержат три разных набора данных: train , test и extra .Различия не очевидны на 100%, однако дополнительный набор данных , который является самым большим (с ~ 500K выборок), включает изображения, которые как-то легче распознать. Так что ради этого дубля мы будем его использовать.

Чтобы подготовиться к задаче, сделайте следующее:

  • Вам понадобится базовая машина с графическим процессором с Tensorflow≥1.4 и Keras≥2
  • Отсюда клонируйте проект SSD_Keras.
  • Загрузите предварительно обученную модель SSD300 на наборе данных coco отсюда.
  • Клонируйте репо этого проекта отсюда..
  • Загрузите файл extra.tar.gz, который содержит дополнительные изображения набора данных SVHN.
  • Обновите все соответствующие пути в json_config.json в этом репозитории проекта.

Чтобы эффективно следовать процессу, вы должны прочитать приведенную ниже инструкцию вместе с запуском записной книжки ssd_OCR.ipynb из репозитория проекта.

И… Вы готовы к старту!

Шаг 1: разобрать данные

Как ни крути, но «золотого» формата представления данных в задачах детектирования нет.Некоторые хорошо известные форматы: coco, via, pascal, xml. И многое другое. Например, набор данных SVHN аннотируется малоизвестным форматом .mat . К счастью для нас, эта суть предоставляет изящный сценарий read_process_h5 для преобразования файла .mat в стандартный json, и вы должны пойти на шаг вперед и преобразовать его дальше в формат паскаль, например:

 def json_to_pascal (json, filename) : # имя файла - это файл .mat 
# преобразовать json в паскаль и сохранить как csv
pascal_list = []
для i в json:
для j в диапазоне (len (i ['labels'])):
pascal_list.append ({'fname': i ['filename']
, 'xmin': int (i ['left'] [j]), 'xmax': int (i ['left'] [j] + i [ 'width'] [j])
, 'ymin': int (i ['top'] [j]), 'ymax': int (i ['top'] [j] + i ['height'] [ j])
, 'class_id': int (i ['labels'] [j])})
df_pascal = pd.DataFrame (pascal_list, dtype = 'str')
df_pascal.to_csv (filename, index = False) p = read_process_h5 (file_path) json_to_pascal (p, data_folder + 'pascal.csv')

Теперь у нас должен быть файл pascal.csv , который является гораздо более стандартным и позволит нам прогрессировать.Если преобразование происходит слишком медленно, обратите внимание, что нам не нужны все образцы данных. ~ 10К будет достаточно.

Шаг 2: посмотрите данные

Перед тем, как начать процесс моделирования, вам лучше провести некоторое исследование данных. Я предлагаю только быструю функцию для проверки работоспособности, но я рекомендую вам провести дополнительный анализ:

 def viz_random_image (df): 
file = np.random.choice (df.fname)
im = skimage.io.imread ( папка_данных + файл)
annots = df [df.fname == file] .iterrows () plt.figure (figsize = (6,6))
plt.imshow (im) current_axis = plt.gca () для поля в аннотациях:
label = box [1] ['class_id ']
current_axis.add_patch (plt.Rectangle (
(box [1] [' xmin '], box [1] [' ymin ']), box [1] [' xmax '] - box [1] [' ' xmin '],
box [1] [' ymax '] - box [1] [' ymin '], color =' blue ', fill = False, linewidth = 2))
current_axis.text (box [1] [ 'xmin'], box [1] ['ymin'], label, size = 'x-large', color = 'white', bbox = {'facecolor': 'синий', 'альфа': 1.0})
plt.show ()
viz_random_image (df)

Репрезентативный образец формы SVHN dataset

Для следующих шагов я предоставляю utils_ssd.py в репо, что облегчает обучение, загрузку веса и т. д. Часть кода взята из репозитория SSD_Keras, который также широко используется.

Шаг 3: выбор стратегии

Как обсуждалось ранее, у нас есть много возможных подходов к решению этой проблемы. В этом руководстве я воспользуюсь стандартным подходом к обнаружению глубокого обучения и буду использовать модель обнаружения SSD. Мы будем использовать реализацию SSD keras отсюда. Это хорошая реализация PierreLuigi.Хотя у него меньше звезд на GitHub, чем у реализации rykov8, он кажется более обновленным и его легче интегрировать. Это очень важный момент, на который следует обратить внимание при выборе проекта, который вы собираетесь использовать. Другими хорошими вариантами будут модель YOLO и Mask RCNN.

Шаг 4. Загрузите и обучите модель SSD.

Некоторые определения

Чтобы использовать репо, вам нужно подтвердить, что у вас есть репо SSD_keras, и указать пути в json_config.json, чтобы записная книжка находила пути.

Начать с импорта:

  import   os  
import sys
import skimage.io
import scipy
import json with open (' json_config.json ') as f: json_conf = json.load (f) ROOT_DIR = os.path.abspath (json_conf [' ssd_folder ']) # добавьте сюда маску RCNN path
sys.path.append (ROOT_DIR)

import cv2
from utils_ssd import *
import pandas as pd
from PIL 3 import Изображение из matplotlib import pyplot as plt

% matplotlib inline
% load_ext autoreload
% autoreload 2

и некоторые другие определения:

 task = 'svhn'labels_path .csv'input_format = ['class_id', 'image_name', 'xmax', 'xmin', 'ymax', 'ymin'] 

df = pd.read_csv (labels_path)

Конфигурации модели :

  класс   SVHN_Config  (Config): 
batch_size = 8

dataset_folder = data_folder
task = task

labels_path = labels_path

input_format = input_format

conf = SVHN_Config_Config () изменение ширины

, ширина

= conf.img_width)
trans = [resize]

Определите модель, загрузите веса

Как и в большинстве случаев глубокого обучения, мы не будем начинать обучение с нуля, но мы загрузим предварительно обученные веса .В этом случае мы загрузим веса модели SSD, обученной на наборе данных COCO, который имеет 80 классов. Очевидно, что наша задача имеет только 10 классов, поэтому после загрузки весов мы восстановим верхний слой так, чтобы он имел нужное количество выходов. Делаем это в функции init_weights. Примечание: правильное количество выходов в этом случае составляет 44: 4 для каждого класса (координаты ограничивающего прямоугольника) и еще 4 для класса background / none.

 учащийся = SSD_finetune (conf) 
учащийся.get_data (create_subset = True )

weights_destination_path = учащийся.init_weights ()

Learner.get_model (mode = 'training', weights_path = weights_destination_path)
model = Learner.model
Learner.get_input_encoder ()
ssd_input_encoder = Learner.ssd_input_input_encoder = Learner.ssd_input_encoder 9478 #

определение расписания обучения lr = 0,0002, beta_1 = 0,9, beta_2 = 0,999, epsilon = 1e-08, decay = 0,0)
ssd_loss = SSDLoss (neg_pos_ratio = 3, n_neg_min = 0, alpha = 1.0)
model.compile (optimizer = adam, loss = ssd_loss.compute_loss)

Определите загрузчики данных

 train_annotation_file = f ' {conf.dataset_folder}  train_pascal.csv '
val_annotation_file = f' {conf.dataset_folder} val_pascal.csv '
subset_annotation_file = f' {conf.dataset_folder} small_pascal.cs5, {0403_size_pascal_images_data_size = '' 40_size_size_data_size = '' 40_size_data_data_size = '' 40_size_size_data_size = '40_data_size_data_data_size =' 'оригинальный_размер_пакета_401_size_data_data_size =' 'исходный_изображение_изображения =' 'исходное_изображение_этап_этапов' ', «обработанные_ изображения», «обработанные_ метки», «имена файлов», «обратная трансформация»} train_generator = Learner.get_generator (batch_size, trans = trans, anot_file = train_annotation_file,
encoder = ssd_input_encoder) val_generator_generator = anet = val_annotation_file,
возвращает = {'processing_images', 'encoded_labels'}, encoder = ssd_input_encoder, val = True)

5.Обучение модели

Теперь , когда модель готова, мы установим некоторые определения, связанные с последним обучением, и начнем обучение

 Learner.init_training () history = Learner.train (train_generator, val_generator, steps = 100, epochs = 80) 

В качестве бонуса я включил обратный вызов training_plot в обучающий сценарий, чтобы визуализировать случайное изображение после каждой эпохи. Например, вот снимок прогнозов после шестой эпохи :

Репо SSD_Keras обрабатывает сохранение модели почти после каждой эпохи, поэтому вы можете загружать модели позже, просто изменив строку weights_destination_path , чтобы она была равна пути

 weights_destination_path =  

Если вы следовали моим инструкциям, вы сможете обучить модель.Ssd_keras предоставляет еще несколько функций, например, увеличение данных, различные загрузчики и оценщик. После короткой тренировки я набрал> 80 МПК.

Каких результатов вы достигли?

Обучение для образцов 4X100X60, с tenorboard

В этом посте мы обсудили различные проблемы и подходы в области распознавания текста. Как и многие проблемы в глубоком обучении / компьютерном зрении, здесь гораздо больше, чем кажется на первый взгляд. Мы видели много подзадач и несколько разных подходов к их решению, ни одна из которых в настоящее время не служит серебряной пулей.С другой стороны, мы убедились, что достичь предварительных результатов без особых хлопот не так уж и сложно.

Надеюсь, вам понравилось!

Поиск и редактирование отсканированных документов с помощью OCR

Поиск и редактирование отсканированных документов (магия OCR)

Если ваш PDF-документ был создан из отсканированного файла, это, по сути, «изображение» текста. Но его легко преобразовать в редактируемый текст с помощью PDF OCR.

Что такое OCR?

OCR расшифровывается как оптическое распознавание символов.Это технология, которая преобразует отсканированный текст, который представляет собой изображение любого набранного, рукописного или напечатанного текста в вашем документе, в цифровой текст, который вы можете искать и редактировать.

Зачем мне OCR?

При сканировании документа вы создаете единое изображение слов, графики и других элементов страницы. Это означает, что вы не можете копировать текст, искать текст или выделять текст для внесения в него изменений.

OCR превращает эти текстовые «картинки» в машиночитаемый текст (как если бы вы все это набирали), который вы можете редактировать, копировать, добавлять и удалять.Профессиональное программное обеспечение для работы с PDF, такое как Foxit PhantomPDF, имеет встроенное средство распознавания текста PDF, чтобы упростить эту задачу.

Многие приложения PDF, такие как PhantomPDF Standard, сразу узнают, если вы открываете документ PDF на основе изображений. Если это так, программа спросит вас, хотите ли вы сделать текст редактируемым. Если вы это сделаете, откроется функция PDF OCR.

При использовании PDF OCR вы можете преобразовать любую или все страницы в вашем файле.

Вы можете выбрать язык документа, а также несколько языков.

И у вас есть выбор для вывода результатов в виде текстового изображения с возможностью поиска. Это означает, что текст изображения доступен для поиска, но не редактируется, и внешний вид документа вообще не изменится. Или вы можете выбрать Редактируемый текст, чтобы текст изображения был доступен для поиска и редактирования.

И последнее, но не менее важное, потому что даже лучшее программное обеспечение OCR допускает ошибки, особенно если вы отсканировали рукописный текст, у вас есть возможность исправить «подозрения на распознавание текста», что является хорошим названием для преобразованного текста, который ваше программное обеспечение PDF не уверено, что он получил Правильно.После исправления подозрительных ошибок целесообразно самостоятельно просмотреть весь документ, чтобы убедиться, что в нем нет ошибок.

Это основы. Если вам нужны дополнительные сведения и параметры использования функции распознавания текста PDF в PhantomPDF, см. Пошаговые инструкции в разделе «Оптическое распознавание символов» в руководстве пользователя.

Как преобразовать отсканированный файл PDF в текст

Не все используют программное обеспечение PDF с самого начала создания документа, хотя могут. Фактически, поскольку в профессиональное программное обеспечение PDF, такое как Foxit PhantomPDF, были добавлены все самые последние функции, идеальный способ создать документ в формате PDF — это использовать программное обеспечение PDF с самого начала.Использование этого типа приложения позволяет вам писать контент, вставлять изображения, редактировать файл, сотрудничать с другими, размещать документ и даже защищать файл.

Однако иногда авторы создают документы, используя такие инструменты, как текстовые редакторы, а затем конвертируют их в формат PDF. Или автор сканирует файл изображения, а затем конвертирует его в документ PDF. Последний метод затрудняет редактирование и изменение содержимого файла, если у вас нет нужных инструментов.

Опираясь на OCR

Если вам нужно преобразовать документ, который сначала был отсканирован как изображение, а затем сохранен как файл PDF, тогда все становится немного сложнее.В этом случае вам нужно будет положиться на технологию, называемую оптическим распознаванием символов (OCR).

Технология оптического распознавания символов

восходит к 1930-м годам, когда израильский изобретатель Эмануэль Голдберг разработал то, что он назвал «статистической машиной» для поиска в архивах микрофильмов с использованием системы оптического распознавания кода. В конце концов IBM приобрела его патент и теперь дает нам возможность преобразовывать изображения печатного текста в машинно-кодированный текст.

Итак, используя программное обеспечение PDF, такое как Foxit PhantomPDF, вы должны выбрать Главная -> Преобразовать -> OCR -> Текущий файл.Затем вы укажете диапазон страниц, которые хотите преобразовать, а также поддерживаемый язык и, наконец, тип вывода. Программное обеспечение для работы с PDF корпоративного уровня также позволит вам конвертировать несколько файлов одновременно.

Делаем все правильно

Одним из недостатков OCR является склонность к ошибкам в зависимости от четкости текста на отсканированном изображении. Большинство программ для работы с PDF позволяет исправлять ошибки, используя процесс, который ищет в документе все, что кажется подозрительным, и дает вам возможность исправлять ошибки.Это позволяет вам создать весь правильный текстовый документ из исходного изображения.

Помимо распознавания текста, профессиональное программное обеспечение для работы с PDF предлагает ряд решений многих проблем, с которыми вы можете столкнуться при работе с текстом и документами. Вам просто нужно убедиться, что вы используете инструмент, который предоставляет надежные функции вместе с надежной поддержкой клиентов, чтобы помочь вам в выполнении работы.

Python | Чтение содержимого PDF-файла с использованием OCR (оптического распознавания символов)

Python широко используется для анализа данных, но данные не всегда должны быть в требуемом формате.В таких случаях мы конвертируем этот формат (например, PDF, JPG и т. Д.) В текстовый формат, чтобы лучше анализировать данные. Python предлагает множество библиотек для решения этой задачи.

Это можно сделать несколькими способами, в том числе с использованием таких библиотек, как PyPDF2 в Python. Основным недостатком использования этих библиотек является схема кодирования. Документы PDF могут иметь различные кодировки, включая UTF-8, ASCII, Unicode и т. Д. Таким образом, преобразование PDF в текст может привести к потере данных из-за схемы кодирования.

Давайте посмотрим, как прочитать все содержимое файла PDF и сохранить его в текстовом документе с помощью OCR.

Во-первых, нам нужно преобразовать страницы PDF в изображения, а затем использовать OCR (оптическое распознавание символов), чтобы прочитать содержимое изображения и сохранить его в текстовом файле.

Необходимые установки:

 pip3 install PIL
pip3 установить pytesseract
pip3 установить pdf2image
sudo apt-get install tesseract-ocr 

Программа состоит из двух частей.

Часть № 1 предназначена для преобразования PDF в файлы изображений. Каждая страница PDF-файла сохраняется в виде файла изображения. Имена сохраненных изображений:
PDF страница 1 -> page_1.jpg
PDF страница 2 -> page_2.jpg
PDF страница 3 -> page_3.jpg
….
PDF page n -> page_n.jpg

Часть № 2 предназначена для распознавания текста из файлов изображений и сохранения его в текстовый файл. Здесь мы обрабатываем изображения и конвертируем их в текст. Когда у нас есть текст в виде строковой переменной, мы можем выполнять любую обработку текста.Например, во многих PDF-файлах, когда строка завершена, но конкретное слово не может быть записано полностью в той же строке, добавляется дефис (‘-‘), и слово продолжается на следующей строке. Например —

 Это пример текста, но эта часть - 
Обычное слово не могло быть написано в одной строке.

Теперь для таких слов выполняется фундаментальная предварительная обработка, чтобы преобразовать дефис и новую строку в полное слово. После завершения предварительной обработки этот текст сохраняется в отдельном текстовом файле.

Чтобы получить входные PDF-файлы, используемые в коде, щелкните d.pdf

Ниже приведена реализация:

из PIL import Image

import pytes

import sys

from pdf2image import convert_from_path

import os

pdf «

страниц = convert_from_path (PDF_file, 500 )

для стр. в страниц:

9176000

91760009 filename = "page_" + str (image_counter) + ".jpg "

page.save (имя файла, 'JPEG' )

image_counter + 1

3

filelimit = image_counter - out_text.txt "

f = открытое (выходное, " a " )

( 1 , ограничение по файлам + 1 ):

filename = "page_" + str (i) + ".jpg "

текст = str (((pytesseract.image_to_string) имя_файла (Изображение )

75

75

75 заменить ( '- \ n' , '')

f. написать (текст)

Выход:

Входной файл PDF:

Выходной текстовый файл:

Как мы видим, страницы PDF были преобразованы в изображения. Затем изображения были прочитаны, и содержимое было записано в текстовый файл.

К преимуществам этого метода относятся:

  1. Предотвращение преобразования на основе текста из-за схемы кодирования, приводящей к потере данных.
  2. Даже рукописный контент в PDF можно распознать благодаря использованию OCR.
  3. Также возможно распознавание только определенных страниц PDF.
  4. Получение текста как переменной, чтобы можно было выполнить любую необходимую предварительную обработку.

Недостатки этого метода:

  1. Дисковое хранилище используется для хранения образов в локальной системе.Хотя эти изображения крошечные по размеру.
  2. Использование OCR не может гарантировать 100% точности. Для документа PDF, набранного на компьютере, получается очень высокая точность.
  3. Рукописные PDF-файлы по-прежнему распознаются, но точность зависит от различных факторов, таких как почерк, цвет страницы и т. Д.

Внимание, компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью курса Python Programming Foundation и изучите основы.