Содержание

Как распознать текст с помощью ABBYY FineReader: пошаговая инструкция

[contents]

В этот раз расскажу как превращать бумажные документы в электронный вид формата PDF, а также, как бумажный документ перекинуть в компьютер с целью изменить текст. Итак начнем.
У меня на руках бумажный документ.

СКАНИРОВАНИЕ в PDF

Задача: перекинуть в компьютер (перевести в электронный вид) этот документ. Притом нужно сделать именно в таком виде чтобы нельзя было его в будущем изменить (грубо говоря надо сделать фото документа). Потом этот электронный документ нужно переслать по почте на электронный адрес. Притом клиент просит именно в формате pdf.

По этапам:
1) пропускаю документ через сканер
2) сохраняю полученный отпечаток в формате pdf на свой компьютер
3) пересылаю полученный файл по почте
В своей работе я использую для решения такой задачи 2 программы:
Foxit Phantom или ABBYY FineReader. Для понятности прикладываю скриншоты:
В Foxit Phantom при включенном сканере необходимо в главном меню выбрать ФАЙЛ-СОЗДАТЬ PDF-СО СКАНЕРА…
Произойдет сканирование и появится предложение сохранить файл. Выбираем место, пишем название файла и сохраняем.

В ABBYY FineReader в панели инструментов есть огромные кнопки. Одна из них называется СКАНИРОВАТЬ в PDF. Её и используем.

Если же надо отсканировать многостраничный документ то, по этапам:
1) Нажимаем кнопку под номером 1 СКАНИРОВАНИЕ

Получаем отсканированный документ

Также сканируем ещё одну страницу (нажимаем ещё раз кнопку под номером 1 СКАНИРОВАНИЕ).
2) Сохраняем в PDF

В итоге получаем готовый многостраничный документ в виде файла в формате PDF.

Теперь данный файл можно отправлять по электронной почте.

РАСПОЗНАВАНИЕ ТЕКСТА

Задача: перевести бумажный документ в электронный вид (в компьютер)

По этапам:
1) Сканирование (кнопка 1 СКАНИРОВАНИЕ)

2) Распознавание (кнопка 2 РАСПОЗНАТЬ ВСЕ)

Распознавание нужно понимать как процесс перевода фотографии (картинки) в текст (буквы, цифры, знаки). Если Вы сфотографировали текстовую страницу, то после распознавания 99% текста с бумаги превратиться в текст электронный. Электронный текст уже можно на компьютере менять (редактировать) так, как Вам захочется.

3) Сохранение в текстовый редактор (кнопка 4 Сохранить)
Советую выбирать ПЕРЕДАТЬ ВСЕ СТРАНИЦЫ В—MICROSOFT WORD

Получаем

Хотелось бы указать на важные моменты при процедуре РАСПОЗНАВАНИЯ. Есть нюансы при работе.
Сразу после распознавания советую поглядеть на результат. Особенно на блоки, которые создает программа FineReader.

Это области выделенные в прямоугольные рамки. Рамки эти разного цвета. Если красного цвета-то этот блок распознался как КАРТИНКА. Если черного цвета — то ТЕКСТ. Блоки бывают разного типа. Тип блока можно узнать щелкнув на блоке ПРАВОЙ клавишей мыши и выбрав ИЗМЕНИТЬ ТИП БЛОКА.

Маленькая хитрость: можно выделить произвольную область и пометить любым типом блок. Например выделим ту часть текста, которая плохо распознается, при помощи левой клавиши мыши (нажимает, удерживаем и тянем, рамка меняет размер).

В итоге документ в Word-е будет иметь блок текста и блок картинка. Блок картинка будет иметь абсолютно неизменный вид. Данный способ я использую при сохранении печатей, нестандартных шрифтов, картинок, фотографий.

ЗЫ: Знания и умения работать с PDF, сканировать и распознавать документы очень часто выручают в офисной работе. Знание — экономит Ваше время!

Не пропусти самое интересное!
Подписывайтесь на нас в Facebook и Вконтакте!

Как распознать картинки и тексты на телефоне с помощью ML Kit

Два года назад Сундар Пичаи, глава Google, рассказал о том, что компания из mobile-first становится AI-first и фокусируется на машинном обучении. Год спустя вышел Machine Learning Kit — набор инструментов, с которым можно эффективно использовать ML на iOS и Android.

Об ML Kit очень много говорят в США, но на русском языке информации почти нет. А так как мы используем его для некоторых задач в Яндекс.Деньгах, я решил поделиться опытом и показать на примерах, как с его помощью можно делать интересные вещи.

Меня зовут Юра, последний год я работаю в команде Яндекс.Денег над мобильным кошельком. Мы поговорим про машинное обучение в мобайле.


Прим. редакции: этот пост — пересказ доклада Юрия Чечёткина «From mobile first to AI first» с митапа Яндекс.Денег Android Paranoid.

Что такое ML Kit?

Это мобильный SDK от Google, который позволяет использовать легко использовать машинное обучение на устройствах с Android и iOS. Необязательно быть экспертом в ML или в искусственном интеллекте, потому что в несколько строчек кода можно реализовать очень сложные вещи. Более того, необязательно знать, как работают нейронные сети или оптимизация моделей.

Что же может ML Kit?

Базовые возможности достаточно широкие. Например, можно распознавать текст, лица, находить и отслеживать объекты, создавать метки для изображений и собственные модели классификации, сканировать штрих-коды и QR-метки.

Распознавание QR-кодов мы уже использовали в приложении Яндекс.Денег.

Ещё в ML Kit есть

  1. Распознавание ориентиров;
  2. Определение языка, на котором написан текст;
  3. Перевод текстов на устройстве;
  4. Быстрый ответ на письмо или сообщение.

Кроме огромного количества методов из коробки, есть поддержка кастомных моделей, что практически дает безграничные возможности — например, можно раскрашивать черно-белые фотографии и делать их цветными.

Важно, что для этого не нужно использовать какие-то сервисы, API или бэкенд. Всё можно делать прямо на устройстве, так мы не нагружаем трафик пользователя, не получаем кучу ошибок, связанных с сетью, не должны обрабатывать кучу кейсов, например, отсутствие интернета, потери связи и так далее. Более того, на девайсе это работает намного быстрее, чем через сеть.

Распознавание текста

Задача: дана фотография, нужно получить текст, обведенный в прямоугольником.

Начинаем с зависимости в Gradle. Достаточно подключить одну зависимость, и мы уже готовы работать.

dependencies {
  // ...
  implementation'com.google.firebase:firebase-ml-vision:20.0.0'
}

Стоит указать метаданные, которые говорят, что модель будет загружена на устройство во время скачивания приложения из Play Market. Если не сделать этого и обращаться к API без модели, то получим ошибку, а модель придется скачивать в фоновом режиме. Если нужно использовать несколько моделей, желательно их указывать через запятую. В нашем примере используем модель OCR, а название остальных можно посмотреть в документации.

<application ...>
  ...
  <meta-data
      android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES"
      android:value="ocr" />
  <!-- To use multiple models: android:value="ocr,model2,model3" -->
</application>

После конфигурации проекта нужно задать входные значения. ML Kit работает с типом FirebaseVisionImage, у нас есть таких пять методов, сигнатуру которых я выписал ниже. Они конвертируют привычные типы Android и Java в типы ML Kit, с которыми ему удобно работать.

fun fromMediaImage(image: Image, rotation: Int): FirebaseVisionImage

fun fromBitmap(bitmap: Bitmap): FirebaseVisionImage

fun fromFilePath(context: Context, uri: Uri): FirebaseVisionImage

fun fromByteBuffer(
byteBuffer: ByteBuffer, 
metadata: FirebaseVisionImageMetadata
   ): FirebaseVisionImage

fun fromByteArray(
bytes: ByteArray, 
metadata: FirebaseVisionImageMetadata
): FirebaseVisionImage

Обратите внимание на последние два — они работают с массивом байтов и с байтовым буфером, и нам надо указать метаданные, чтобы ML Kit понимал, как это всё обрабатывать. Метаданные, по сути, описывают формат, в данном случае это ширина и высота, формат по умолчанию, IMAGE_FORMAT_NV21 и и rotation.

val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
        .setWidth(480)
        .setHeight(360)
        .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
        .setRotation(rotation)
        .build()

val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)

Когда входные данные собраны, создаем детектор, который будет распознавать текст.

Существует два вида детекторов, на устройстве и в облаке, они создаются буквально в одну строчку. Стоит отметить, что детектор на устройстве работает только с английским языком. Облачный детектор поддерживает больше 20 языков, их нужно указать в специальном методе setLanguageHints.

//  onDevice
val detector = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceTextRecognizer()

// onCloud with options
val options = FirebaseVisionCloudTextRecognizerOptions.Builder()
        .setLanguageHints(arrayOf("en", "ru"))
        .build()
val detector = FirebaseVision.getInstance().getCloudTextRecognizer(options)

Количество поддерживаемых языков больше 20, они все есть на официальном сайте. В нашем примере — только английский и русский.

После того как есть входные данные и детектор, достаточно вызвать на этом детекторе метод processImage. Получаем результат в виде таска, на который вешаем два колбэка — на успех и на ошибку. На ошибку приходит стандартный exсeption, а на успех от onSuccessListener приходит тип FirebaseVisionText.

val result: Task<FirebaseVisionText> = detector.processImage(image)
        .addOnSuccessListener { result: FirebaseVisionText ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener { exception: Exception ->
            // Task failed with an exception
            // ...
        }

Как работать с типом FirebaseVisionText?

Он состоит из текстовых блоков (TextBlock), те в свою очередь состоят из строк (Line), а строки из элементов (Element). Они вложены друг в друга.

Более того, у каждого из этих классов есть пять методов, которые возвращают разные данные об объекте. Прямоугольник – та область, где находится текст, confidence – точность распознанного текста, corner points – угловые точки по часовой стрелке, начиная с левого верхнего угла, распознанные языки и сам текст.

FirebaseVisionText contains a list of 
FirebaseVisionText.TextBlock which contains a list of 
FirebaseVisionText.Line which is composed of a list of 
FirebaseVisionText.Element.

fun getBoundingBox(): Rect // axis-aligned bounding rectangle of the detected text

fun getConfidence(): Float // confidence of the recognized text

fun getCornerPoints(): Array<Point> // four corner points in clockwise direction

fun getRecognizedLanguages(): List<RecognizedLanguage> // a list of recognized languages

fun getText(): String //recognized text as a string

Для чего это нужно?

Мы можем распознать как весь текст на картинке, так и отдельные его абзацы, куски, строчки или просто слова. И как пример, мы можем перебирать, на каждом этапе брать текст, брать границы этого текста, и отрисовывать. Очень удобно.

Мы планируем использовать этот инструмент в нашем приложении для распознавания банковских карт, надписи на которых расположены нестандартно. Далеко не все библиотеки распознавания карт работают хорошо, и для кастомных карт ML Kit был бы очень полезным. Поскольку текста немного, его очень легко обрабатывать таким способом.

Распознавание объектов на фото

На примере следующего инструмента хотел бы показать, что принцип работы примерно одинаковый. В данном случае распознавание того, что изображено на объекте. Также создаем два детектора, один на девайсе, другой на облаке, в качестве параметров можем указать минимальную точность. По умолчанию 0,5, указали 0,7, и готовы к работе. Также получаем результат в виде FirebaseImageLabel, это список лейблов, каждый из которых содержит ID, описание и точность.

// onDevice
val detector: FirebaseVisionImageLabeler = FirebaseVision
 .getInstance()
 .getOnDeviceImageLabeler()

 // onCloud with minimum confidence
val options = FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions.Builder()
     .setConfidenceThreshold(0.7f)
     .build()

val detector: FirebaseVisionImageLabeler = FirebaseVision
.getInstance()
.getCloudImageLabeler(options)

Гарольд, скрывающий счастье

Можно попробовать понять, насколько хорошо Гарольд скрывает боль и счастлив ли он при этом. Используем инструмент распознавания лица, который, помимо распознавания черт лица, может сказать, насколько человек счастлив. Как оказалось, Гарольд счастлив на 93%. Либо он очень хорошо скрывает боль.

От легкого к легкому, но чуть более сложному. Кастомные модели.

Задача: классификация того, что изображено на фото.

Я сфотографировал ноутбук, и распознался модем, десктоп-компьютер и клавиатура. Похоже на правду. Есть тысяча классификаторов, и он берет три из них, которые лучше всего описывают эту фотографию.

При работе с кастомными моделями мы можем также работать с ними как на устройстве, так и через облако.

Если работаем через облако, нужно зайти в Firebase Console, во вкладку ML Kit, и в тап custom, где мы можем загрузить нашу модель в TensorFlow Lite, потому что ML Kit работает с моделями именно на этом разрешении. Если используем на девайсе, то можем просто положить модель в любую часть проекта в качестве ассета.

Указываем зависимость на интерпретатор, который умеет работать с кастомными моделями, и не забываем также о разрешении работы с интернетом.

<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />

dependencies {
  // ...
  implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-model-interpreter:19.0.0'
}

Для тех моделей, которые находятся на девайсе, надо в Gradle указать, что модель не стоит сжимать, потому что она может исказиться.

android {
    // ...
    aaptOptions {
        noCompress "tflite" // Your model's file extension: "tflite"
    }
}

Когда сконфигурировали всё в нашей среде, мы должны задать специальные условия, которые включают в себя, например, использование Wi-Fi, также с Android N доступно require charging и require device idle — эти условия показывают, что телефон заряжается или находится в режиме ожидания.

var conditionsBuilder: FirebaseModelDownloadConditions.Builder =
        FirebaseModelDownloadConditions.Builder().requireWifi()

if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.N) {
    // Enable advanced conditions on Android Nougat and newer.
    conditionsBuilder = conditionsBuilder
            .requireCharging()
            .requireDeviceIdle()
}
val conditions: FirebaseModelDownloadConditions = conditionsBuilder.build()

Когда мы создаем удаленную модель, мы задаем условия инициализации и обновления, а также флаг, нужно ли обновлять нашу модель. Название модели должно совпадать с тем, которое мы указали в консоли Firebase. Когда создали удаленную модель, мы должны зарегистрировать её в Firebase Model Manager.

val cloudSource: FirebaseRemoteModel = FirebaseRemoteModel.Builder("my_cloud_model")
        .enableModelUpdates(true)
        .setInitialDownloadConditions(conditions)
        .setUpdatesDownloadConditions(conditions)
        .build()

FirebaseModelManager.getInstance().registerRemoteModel(cloudSource)

Те же шаги делаем для локальной модели, указываем ее имя, путь до модели, и регистрируем её в Firebase Model Manager.

val localSource: FirebaseLocalModel = FirebaseLocalModel.Builder("my_local_model")
        .setAssetFilePath("my_model.tflite")
        .build()

FirebaseModelManager.getInstance().registerLocalModel(localSource)

После этого надо создать такие опции, где мы указываем имена наших моделей, устанавливаем удаленную модель, устанавливаем локальную модель и создаем интерпретатор с этими опциями. Мы можем указать либо удаленную модель, либо только локальную, и интерпретатор будет сам понимать, с какой работать.

val options: FirebaseModelOptions = FirebaseModelOptions.Builder()
        .setRemoteModelName("my_cloud_model")
        .setLocalModelName("my_local_model")
        .build()

val interpreter = FirebaseModelInterpreter.getInstance(options)

Ml Kit не знает ничего о формате входных и выходных данных кастомных моделей, поэтому нужно их указать.

Входные данные — многомерный массив, где 1 — количество изображений, 224х224 это разрешение, и 3 — трехканальное RGB изображение. Ну и тип данных – байты.

val input = intArrayOf(1, 224, 224, 3) //one 224x224 three-channel (RGB) image 
val output = intArrayOf(1, 1000) 

val inputOutputOptions = FirebaseModelInputOutputOptions.Builder()
        .setInputFormat(0, FirebaseModelDataType.BYTE, input)
        .setOutputFormat(0, FirebaseModelDataType.BYTE, output)
        .build()

Выходные значения – 1000 классификаторов. Задаем формат входных и выходных значений в байтах с указанными многомерными массивами. Помимо байтов также доступны float, long, int.

Теперь задаём входные значения. Берем Bitmap, сжимаем до 224 на 224, конвертируем в ByteBuffer и создаем входные значения с помощью FirebaseModelInput с помощью специального билдера.

val bitmap = Bitmap.createScaledBitmap(yourInputImage, 224, 224, true)
val imgData = convertBitmapToByteBuffer(bitmap)

val inputs: FirebaseModelInputs = FirebaseModelInputs.Builder()
        .add(imageData)
        .build()

И теперь, когда есть интерпретатор, формат входных и выходных значений и сами входные значения, мы можем выполнить запрос с помощью метода run. Всё перечисленное передаем в качестве параметров, и в результате получаем FirebaseModelOutput, который внутри себя содержит дженерик указанного нами типа. В данном случае это был массив Byte, получив который, мы можем приступить к обработке. Это как раз та тысяча классификаторов, которую мы просили, и мы выводим, например, топ-3 наиболее подходящих.

interpreter.run(inputs, inputOutputOptions)
        .addOnSuccessListener { result: FirebaseModelOutputs ->
            val labelProbArray = result.getOutput<Array<ByteArray>>(0)
               //handle labelProbArray
        }
        .addOnFailureListener(
                object : OnFailureListener {
                    override fun onFailure(e: Exception) {
                        // Task failed with an exception
                    }
                })

Реализация за один день

Всё достаточно легко в реализации, и распознавание объектов встроенными срествами можно реализовать буквально за один день. Инструмент доступен на iOS и на Android, к тому же, можно использовать одну и ту же модель TensorFlow для обеих платформ.

Помимо этого есть куча методов, доступных из коробки, которые могут покрыть множество кейсов. Большинство API доступны на девайсе, то есть распознавание будет работать даже без интернета.

И самое главное – поддержка кастомных моделей, которые можно использовать как угодно и для любых задач.

Полезные ссылки

Документация по ML Kit

Демо-проект по ML Kit на Github

Machine Learning for mobile with Firebase (Google I/O’19)

Machine Learning SDK for mobile developers (Google I/O’18)

Creating a credit card scanner using Firebase ML Kit (Medium.com)

python — Читать текст с картинки

У меня есть такая фотография:

Я пытался прочитать его с pytesseract в Python:

from PIL import Image
import pytesseract
import numpy 
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
im = Image.open("11.jpg")
text = pytesseract.image_to_string(im,lang = "eng")
print(text)

Но pytesseract не могу прочитать это. Я тоже пытался opencv, но не могу найти решение.

0

mr php

2 Фев 2020 в 20:02

2 ответа

Лучший ответ

Перед применением оптического распознавания текста к изображению необходимо предварительно обработать изображение. Простой подход предварительной обработки состоит в том, чтобы увеличить изображение, получить двоичное изображение, используя порог Оцу, выполнить морфологические операции, а затем оптическое распознавание изображения.

Увеличить, размытие по Гауссу и порог Оцу

Морф открыт

Морф близко

Инвертировать, применить небольшое размытие и OCR

Результат из Pytesseract OCR image_to_string с использованием параметра конфигурации --psm 6 для обработки изображения как одного блока текста.

xc2kc2

Код

import cv2
import pytesseract
import imutils

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

# Resize, grayscale, Gaussian blur, Otsu's threshold
image = cv2.imread('1.jpg')
image = imutils.resize(image, width=400)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)
thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# Perform morphological operations
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)
close = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=3)

# Invert, Blur, and perform text extraction
invert = 255 - cv2.GaussianBlur(close, (3,3), 0)
data = pytesseract.image_to_string(invert, lang='eng',config='--psm 6')
print(data)

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

1

nathancy
3 Фев 2020 в 22:22

В этом блоге есть пост, в котором блоггер упоминает о попытке использовать tesseract, { {X1}} и ocrad для чтения текста с картинки.

Ключевым шагом является очистка изображения, прежде чем пытаться прочитать его. В примере, приведенном на этом сайте, используется простой пороговый фильтр, но, поскольку ваше изображение цветное, оно может работать не так хорошо.

Вам следует поэкспериментировать с различными методами обработки изображений, чтобы увидеть, сможете ли вы достаточно очистить изображение, чтобы распознать текст.

Сказав вышесказанное, я повторю комментарий @ SiHa и предположу, что эта деятельность неэтична. Попытка подорвать защиту CAPTCHA показывает отсутствие уважения к владельцу сервера, независимо от того, делают ли они это для защиты своей пропускной способности или своего бизнеса.

0

scign
2 Фев 2020 в 17:40

2 эффективных способа извлечения текста из изображений и распечаток файлов в документ Word с помощью OCR

2 эффективных способа извлечения текста из изображений и распечаток файлов в документ Word с помощью OCR

В этой статье есть 2 способа извлечения текста из изображений и распечаток файлов в документ Word с помощью оптического распознавания текста.

Word поддерживает оптическое распознавание символов (OCR). С помощью этой функции вы можете извлекать текст из изображения или распечатки файла в документ Word.Такой отличный инструмент позволяет нам вносить дальнейшие изменения в эти тексты. Вот два подробных подхода к этому.

Метод 1. Использование Microsoft Office Document Image Writer в Word 2003

  1. Сначала откройте Word 2003. Щелкните вкладку «Вставка» в строке меню и выберите «Изображение».
  2. Затем выберите «Из файла».
  3. Вы можете повторить два вышеуказанных шага, чтобы вставить несколько изображений в документ.
  4. Затем щелкните «Файл», а затем «Печать», чтобы вызвать диалоговое окно «Печать». Или вместо этого нажмите «Ctrl + P».
  5. В диалоговом окне «Печать» выберите принтер «Microsoft Office Document Image Writer».
  6. Убедитесь, что «Все» выбрано для «Диапазон страниц».
  7. Затем нажмите «ОК».
  8. В появившемся окне «Сохранить как» выберите место для хранения и нажмите «Сохранить».
  9. Теперь в окне «Microsoft Office Document Imaging» с помощью мыши нарисуйте квадратную рамку, чтобы включить раздел, в котором находится текст для извлечения.
  10. Затем щелкните правой кнопкой мыши и выберите «Копировать». Следующее, что вы видите, это выделение всех текстов в нарисованном вами поле.
  11. Наконец, откройте документ Word и вставьте туда текст, например, ниже:

Как видите, он не может правильно распознавать все слова. Но все же это намного быстрее, чем вводить их вручную.

Метод 2. Использование оптического распознавания текста в OneNote в Word 2010

  1. Прежде всего, вставьте картинки в документ Word.
  2. Затем нажмите «Файл» и затем нажмите «Печать».
  3. Затем выберите принтер «Отправить в OneNote 2010».
  4. И выберите печать всех страниц.
  5. Нажмите кнопку «Печать».
  6. Итак, вы запустили OneNote. В окне «Выбрать расположение в OneNote» выберите «Страница без названия» или «Новый раздел 1», чтобы сохранить содержимое для печати.
  7. Затем нажмите «ОК».
  8. Затем щелкните распечатку и щелкните правой кнопкой мыши.
  9. Выберите «Копировать текст со всех страниц распечатки».
  10. Откройте пустой документ Word и вставьте туда текст.

Защитите свой документ Word

Легко понять, что Word не застрахован от коррупции.Собственно, никакое программное обеспечение не делает. Поэтому необходимы некоторые профилактические действия. Например, вы можете регулярно выполнять резервное копирование документов. Кроме того, было бы разумно получить инструмент для исправления поврежденного docx.

Автор Введение:

Вера Чен (Vera Chen) — эксперт по восстановлению данных в компании DataNumen, Inc., которая является мировым лидером в области технологий восстановления данных, включая программные продукты для восстановления Excel и восстановления PDF. Для получения дополнительной информации посетите www.datanumen.com

Обнаружение и извлечение текста

с использованием OpenCV и OCR

OpenCV (компьютерное зрение с открытым исходным кодом) — это библиотека функций программирования, в основном предназначенных для компьютерного зрения в реальном времени.OpenCV в Python помогает обрабатывать изображение и применять различные функции, такие как изменение размера изображения, манипуляции с пикселями, обнаружение объектов и т. Д. В этой статье мы узнаем, как использовать контуры для обнаружения текста в изображении и сохранения его в текстовый файл.
Необходимые установки:

 pip install opencv-python
pip install pytesseract 

Пакет OpenCV используется для чтения изображения и выполнения определенных методов обработки изображений. Python-tesseract — это оболочка для Google Tesseract-OCR Engine, которая используется для распознавания текста на изображениях.
Загрузите исполняемый файл tesseract по этой ссылке.
Подход:
После необходимого импорта образец изображения считывается с помощью функции imread opencv.

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

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS . И чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединитесь к Машинное обучение — курс базового уровня

Применение обработки изображений для изображения:

Цветовое пространство изображения сначала изменяется и сохраняется в переменной.Для преобразования цвета мы используем функцию cv2.cvtColor (input_image, flag). Второй параметр flag определяет тип преобразования. Мы можем выбрать между cv2.COLOR_BGR2GRAY и cv2.COLOR_BGR2HSV . cv2.COLOR_BGR2GRAY помогает нам преобразовать изображение RGB в изображение с оттенками серого, а cv2.COLOR_BGR2HSV используется для преобразования изображения RGB в изображение цветового пространства HSV (оттенок, насыщенность, значение). Здесь мы используем cv2.COLOR_BGR2GRAY . К преобразованному изображению применяется порог с использованием cv2.пороговая функция.
Существует 3 типа порогового значения:

  1. Простое пороговое значение
  2. Адаптивное пороговое значение
  3. Бинаризация Оцу

Для получения дополнительной информации о пороговом значении см. Методы пороговой обработки с использованием OpenCV.
cv2.threshold () имеет 4 параметра, первый параметр — изображение с измененным цветовым пространством, за ним следует минимальное пороговое значение, максимальное пороговое значение и тип порогового значения, которое необходимо применить.

Чтобы получить прямоугольную конструкцию:

cv2.getStructuringElement () используется для определения структурных элементов, таких как эллиптические, круглые, прямоугольные и т. д. Здесь мы используем прямоугольный структурный элемент (cv2.MORPH_RECT). cv2.getStructuringElement принимает дополнительный размер параметра ядра . Ядро большего размера могло бы объединить большие блоки текста в группу. После выбора правильного ядра к изображению применяется расширение с помощью функции cv2.dilate. Расширение позволяет более точно определять группы текста, так как расширяет (расширяет) текстовый блок.

Поиск контуров:

cv2.findContours () используется для поиска контуров на расширенном изображении. В cv.findContours () есть три аргумента: исходное изображение, режим поиска контура и метод аппроксимации контура.
Эта функция возвращает контуры и иерархию. Контуры — это список всех контуров изображения на языке Python. Каждый контур представляет собой массив Numpy (x, y) координат граничных точек в объекте. Контуры обычно используются для поиска белого объекта на черном фоне.Все вышеперечисленные методы обработки изображений применяются так, что Contours может обнаруживать граничные края блоков текста изображения. Текстовый файл открывается в режиме записи и сбрасывается. Этот текстовый файл открывается для сохранения текста из вывода OCR.

Применение OCR:

Прокрутите каждый контур и возьмите координаты x и y, а также ширину и высоту с помощью функции cv2.boundingRect (). Затем с помощью функции cv2.rectangle () нарисуйте прямоугольник на изображении, используя полученные координаты x и y, а также ширину и высоту.В cv2.rectangle () есть 5 параметров, первый параметр определяет входное изображение, за ним следуют координаты x и y (начальные координаты прямоугольника), конечные координаты прямоугольника (x + w, y + h), цвет границы прямоугольника в значении RGB и размер границы. Теперь обрежьте прямоугольную область и затем передайте ее тессеракту, чтобы извлечь текст из изображения. Затем мы открываем созданный текстовый файл в режиме добавления, чтобы добавить полученный текст и закрыть файл.
Пример изображения, используемого для кода:

Python3

import cv2

import pytesseract_ract0007

'System_path_to_tesseract.exe'

img = cv2.imread ( "sample.jpg" )

58 cv2.imread

58

серыйcvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret, thresh2 = cv2.threshold (серый, 0 , 255 ES

rect_kernel = cv2.getStructuringElement (cv2.MORPH_RECT, ( 18 , 18 ))

54

59 расширять (thresh2, rect_kernel, итерации = 1 )

контуры, иерархия = cv2.findContours (расширение, cv2.RETR2.

im2 = img.copy ()

файл = открыть ( "распознано.txt " , " w + " )

файл .write (" ")

файл .close ()

59 для контуры:

x, y, w, h = cv2.boundingRect (cnt)

прямоугольникпрямоугольник (im2, (x, y), (x + w, y + h), ( 0 , 255 , 0 ), 2 )

обрезанный = im2 [y: y + h, x: x

файл = открыть ( "распознано.txt " , " a " )

текст = pytesseract.image0007 9159 9 файл .write (текст)

файл .write ( "\ n" закрыть

Вывод:
Окончательный текстовый файл:

Обнаружены блоки текста:

Как применить OCR для распознавания текста из любого изображения с помощью Python | от Ivy Professional School

Недавно меня осенила интригующая мысль. При всей автоматизации и технологическом прогрессе, с которыми мы сталкиваемся каждый день, я начал задаваться вопросом, можно ли в электронном виде прочитать текст с любого изображения.Я обратился к всеведущему гуглу за ответами и вуаля! Благодаря Google я понял, что эта мысль пришла мне в голову с опозданием на несколько десятилетий. Для начала я наткнулся на такие термины, как «Компьютерное зрение» и «Оптическое распознавание символов». Тем не менее я решил шагнуть в этот новый мир компьютерного зрения и попробовать себя. Моя цель в этом посте - дать вам представление о компьютерном зрении и оптическом распознавании символов (OCR). Будет очень интересно посмотреть, как мы можем извлекать текст из изображения с помощью Python.

Компьютерное зрение - это область компьютерных наук, в которой мы хотим позволить компьютерам идентифицировать и обрабатывать изображения и объекты так же, как это делаем мы, люди. Это также включает предоставление полезных результатов, основанных на наблюдении. Позвольте мне уточнить некоторые практические примеры.

  • Одна из наиболее заметных областей применения - это медицинское компьютерное зрение. Мы извлекаем информацию из данных изображения, которая помогает диагностировать пациента. Примером этого является обнаружение опухолей, атеросклероза или других злокачественных изменений.
  • Сканер текста - еще одно широко используемое приложение для компьютерного зрения. Благодаря этому мы можем сканировать любой текст с изображения с помощью оптического распознавания символов, отображать текст на экране и выполнять любые дальнейшие операции / задачи.

OCR - это раздел компьютерного зрения. Несмотря на то, что это не требует пояснений, это метод распознавания текста внутри цифрового изображения физического документа, например, отсканированного документа, а также его можно напрямую преобразовать в редактируемый текстовый редактор.

Объяснив эти термины, перейдем к выбору двух изображений, с которых мы хотим прочитать текст. Иногда от нас требуется прочитать изображение по URL-адресу. Я выбрал изображение, доступное как URL. Другой - текстовое изображение, которое я взял в Google. Я поделился обоими ниже.

Давайте перейдем к Python и к коду для извлечения текста из этих изображений. Предоставленный код написан на Google Colab.

Во-первых, нам нужно установить и / или импортировать необходимые библиотеки. Кратко рассмотрим используемые библиотеки.

Pytesseract - Python-tesseract - это инструмент оптического распознавания символов (OCR) для Python. Он может распознавать и читать текст, встроенный в изображения.

IO - Модуль io предоставляет основные возможности Python для работы с различными типами ввода-вывода.

BytesIO - Двоичный ввод-вывод (также называемый буферизованным вводом-выводом ) ожидает байтовые объекты и создает байтовые объекты. Кодирование, декодирование или перевод новой строки не выполняется. Эта категория потоков используется для всех видов нетекстовых данных.

Запросы - Запросы позволяют отправлять обычных, «травяных» запросов HTTP / 1.1 без необходимости ручного труда. Это помогает получить HTML-код любого веб-сайта.

PIL - Библиотека изображений подушек - это бесплатная библиотека для языка программирования Python, которая добавляет поддержку для открытия, управления и сохранения множества различных форматов файлов изображений.

Ниже приведен код -

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

12 sudo & nbsp; apt & nbsp; install & nbsp; tesseract-ocr

! pip & nbsp; install & nbsp; pytesseract

import & nbsp; pytesseract

;

  • 7 & nbsp; pytesseract

    ;

  • 9 ; ImportError:

    import & nbsp; Image

    Давайте выберем наше первое изображение с URL-адресом.Нам нужно связаться с URL-адресом, получить его исходный код с помощью команды requests.get. Поскольку это изображение, мы откроем и сохраним это изображение как переменную. Наконец, мы прочитаем текст на изображении с помощью команды image_to_string от tesseract, а затем распечатаем содержимое. Команды представлены ниже.

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    bs ; io & nbsp; import & nbsp; BytesIO

    url = "https: // i.oodleimg.com/item/5528750302u_0x424x360f?1570301166 "

    response & nbsp; = & nbsp; requests.get (url)

    img1 & nbsp; = & nbsp; Image.open;

    , извлеченное содержимое & nbsp; ; = & nbsp; pytesseract.image_to_string (img1)

    print (extractInformation)

    Сгенерированный вывод выглядит следующим образом.

    Теперь давайте выберем второе изображение. Это файл, а не URL.Следовательно, наша команда изменится соответствующим образом, что вы можете найти ниже.

    1

    2

    3

    4

    5

    img2 = & nbsp; (Image.open ('Text_paragraph.png'))

    извлеченная информация & nbsp; )

    print (extractInformation)

    Сгенерированный вывод выглядит следующим образом.

    Самым популярным приложением OCR является распознавание рукописного текста.С преобразованием рукописного текста в цифровой, единообразие и удобство использования многократно увеличиваются. Тем не менее, недостатком OCR является неточность на 100%. Как вы, возможно, уже заметили, он не может правильно распознать веб-сайт по первому изображению. Существуют способы повышения точности распознавания текста с помощью OCR, которые выходят за рамки данной статьи.

    Мы хотели бы побудить вас опробовать эту интересную концепцию оптического распознавания символов из мощного мира компьютерного зрения и разместить свои комментарии и замечания.

    Google Фото теперь может искать текст на ваших фотографиях, копировать и вставлять его

    Google скоро начнет развертывание новой функции для Google Lens в Google Фото, которая позволяет пользователям искать текст на изображениях и снимках экрана, а также копировать и вставлять текст из изображений.

    Аккаунт Google Фото в Twitter подтвердил новую функцию оптического распознавания символов (OCR) после того, как пользователь обнаружил, что теперь можно использовать Lens в Google Фото для выделения текста, а затем его копирования и вставки.

    Функция Lens OCR будет доступна пользователям в этом месяце, позволяя пользователям искать фотографии по тексту на них. После того, как фотография с текстом была найдена, нажатие кнопки «Линза» позволяет пользователям копировать фрагменты текста и вставлять их в другой документ.

    SEE: Руководство ИТ-профессионала по эволюции и влиянию технологии 5G (бесплатный PDF)

    9to5Google примечания Lens OCR особенно хорошо работает на снимках экрана, но также и для текста на фотографиях.Функция текстового поиска работает в Google Фото для Android и iOS, а также в веб-приложении.

    Как отмечает Google, это будет удобно для поиска паролей Wi-Fi, которые были сохранены на картинке. Но это также может быть полезно для поиска квитанций во время налоговой отчетности.

    "Начиная с этого месяца, мы внедряем возможность поиска ваших фотографий по тексту в них. Как только вы найдете фотографию, которую ищете, нажмите кнопку" Объектив ", чтобы легко скопировать и вставить текст. Возьмите это, невозможно пароли Wi-Fi ", - написали Google Фото.

    Google в декабре хвастался, что Lens может распознавать более миллиарда продуктов, и подробно рассказывал, как он улучшает механизм Lens OCR с использованием языковых моделей и моделей коррекции орфографии из Google Search. Google рассматривает камеру как один из следующих этапов поиска наряду с голосом.

    Google в прошлом также демонстрировал, что Lens распознает пароль Wi-Fi на изображении и автоматически подключает устройство к сети, однако последнее обновление расширяет его до более сложного текста, а также включает удобные функции копирования и вставки. .Это дает пользователям еще одну причину хранить свои фотографии в сервисе резервного копирования Google Фото.

    Новые возможности Lens OCR были замечены техническим инвестором @hunterwalk.

    Вау, у @googlephotos есть функция распознавания текста, которая превращает скриншоты в текст для копирования и вставки!

    A. Откройте Google Фото и выберите снимок экрана.
    B. Выберите функцию «Объектив» [изображение 1]
    C. Выделите текст [изображение 2]
    D. Выберите скопировать / вставить [изображение 2,3]

    Отлично выполненная команда Google ! pic.twitter.com/Um49ika2yT

    - 👨🏻‍💻☕️ (@hunterwalk) 21 августа 2019 г.

    Функция «Живой текст» в Apple iOS 15: вот как она работает и почему она так полезна

    В iOS 15 от Apple добавлена ​​важная функция камеры, которая называется «Живой текст».Эта функция аналогична работе Google Lens на телефонах Android и в приложении Google Search and Photos на iOS. С Live Text iOS теперь распознает любой текст на фотографии, снимке экрана или превью камеры благодаря оптическому распознаванию символов (OCR), позволяющему Apple извлекать текст из любого изображения.

    Пользователи теперь могут копировать и вставлять, искать или переводить текст на фотографиях, снимках экрана. Live Text работает в приложениях «Фотографии», «Снимок экрана», «Быстрый просмотр» и «Safari», а также в режиме предварительного просмотра с помощью камеры. Это общесистемная реализация, которая появится во всех других приложениях, когда вы скопируете текст.Вот подробный обзор Live Text.

    Что такое Live Text?

    Как уже указывалось, это похоже на то, как работает Google Lens, когда можно навести камеру на изображение, книгу или визитную карточку. Затем Live Text может распознавать полезную информацию на фотографиях или онлайн-изображениях, будь то номер телефона или идентификатор электронной почты.

    Можно также использовать функцию «Живой текст» в приложении «Камера», наведя камеру устройства на фотографию или изображение с текстом, а затем нажав значок индикатора. Отсюда пользователи получат возможность либо скопировать, вставить текст, найти его, либо перевести, либо даже позвонить в случае телефонного номера.Система Apple достаточно умна, чтобы распознавать извлекаемый текст.

    Какие устройства поддерживают Live Text?

    Но Apple не развертывает Live Text для всех iPhone, работающих под управлением iOS 15. Пользователям потребуется iPhone Xs, iPhone XR или более поздняя версия с iOS 15, чтобы запустить это. Все iPhone с чипсетом A12 Bionic или более поздней версии могут поддерживать это. Live Text в настоящее время поддерживает английский, китайский, французский, итальянский, немецкий, португальский и испанский языки.

    Как включить Live Text?

    Чтобы включить Live Text в приложении «Камера», перейдите в «Настройки» и затем прокрутите вниз до «Камера».

    Вы увидите опцию «Живой текст». Убедитесь, что переключатель включен.

    Чтобы включить Live Text для всех поддерживаемых языков, перейдите в «Настройки»> «Основные»> «Язык и регион» и включите «Живой текст».

    Как работает распознавание текста в # iOS15. pic.twitter.com/GvigToYw6g

    - Нандагопал Раджан (@ nandu79) 22 сентября 2021 г.

    Как использовать Live для копирования текста внутри фотографии или изображения

    Откройте приложение «Фотографии» и выберите изображение с текстом.Здесь отлично подойдет скриншот с текстом.

    Нажмите и удерживайте слово и переместите точки захвата, чтобы изменить выбор. Apple автоматически обнаружит, что здесь есть какой-то текст, и разрешит пользователям копировать-вставить и т. Д. Чтобы выделить весь текст внутри фотографии, коснитесь значка индикатора в правом нижнем углу фотографии. Значок похож на маленький блокнот.

    Apple Live Text: пользователи могут звонить по телефону или отправлять электронные письма, поскольку камера теперь распознает идентификатор электронной почты или номер телефона из текста фотографии.(Изображение предоставлено Apple)

    Должно появиться меню с опциями для копирования-вставки, просмотра, выделения всего текста и т. Д. Если вы хотите скопировать текст, просто выделите весь текст на фотографии и скопируйте его. Теперь вы можете вставить его в другое приложение и отправить другим.

    То же самое работает и в Safari, если вы открываете изображение с текстом. Только убедитесь, что текст хорошо виден.

    Позвоните или отправьте электронное письмо с помощью Live Text

    Live Text также позволит пользователям позвонить или отправить электронное письмо, если на изображении есть такие детали.Откройте фотографию, на которой есть такие детали. Это может быть скриншот карточки контакта, которую вам кто-то прислал.

    Просто нажмите на номер телефона или адрес электронной почты.

    В меню должна быть опция «Позвонить» или «Отправить сообщение на мобильный номер».

    Apple заявляет, что «в зависимости от фотографии, изображения или веб-сайта вы также можете увидеть опцию« Сделать звонок FaceTime »или« Добавить в контакты ».

    Хотя Live Text, безусловно, является интересным и очень необходимым дополнением к iOS 15, Apple добавила множество новых функций для пользователей, в том числе те, которые предназначены для пользователей из Индии.Apple iOS 15 совместима со всеми устройствами выше iPhone 6s, включая оригинальный iPhone SE и iPhone SE 2020 года выпуска. Также поддерживается iPod Touch 7-го поколения.

    Как преобразовать изображения в текст в PowerPoint

    Вы когда-нибудь начинали работать над презентацией, чтобы обнаружить, что фрагменты контента были вставлены в виде изображений, а не редактируемого текста? Затем вы потратили следующие 2 часа на ввод текста в новую таблицу или диаграмму, думая, что это огромная трата времени? Что ж, есть отличный способ сэкономить время, чтобы сделать вашу жизнь намного проще.Вот все, что вам нужно знать для преобразования изображений в текст в PowerPoint.

    Используйте OneNote для преобразования изображений в текст

    Чтобы волшебство произошло, вам понадобится Microsoft OneNote. Скопируйте свое изображение и вставьте его в OneNote. Щелкните изображение правой кнопкой мыши и выберите опцию «Копировать текст из изображения».

    Теперь вы можете вставить текст обратно в PowerPoint и готово - часы сэкономлены!

    На что следует обратить внимание: Вам нужно будет проверить свою копию после того, как она будет извлечена.OneNote довольно хорошо распознает текст, но такие вещи, как заглавные буквы, пунктуация и интервалы, могут не соответствовать исходному тексту. Обязательно отредактируйте его, прежде чем вставлять обратно в PowerPoint.

    Этот трюк действительно хорошо работает с диаграммами, но как насчет таблиц?

    Проблема преобразования изображений в текст из таблиц в OneNote

    Если мы сделаем наш трюк для преобразования изображений в текст в OneNote с помощью таблицы, правда, мы получим весь текст, но затем, когда мы вставим его обратно в PowerPoint , он не распознает, что для всех записей требуется другая ячейка, и это происходит:

    Итак, для огромной таблицы нам приходится часами копировать / вставлять все ячейки в нужное место.Думаю, вы согласитесь, что это никому не нужно использовать время.

    Но есть решение ...

    Как сохранить форматирование ячеек в таблице

    Вместо того, чтобы брать вставленный текст и возвращать его прямо в PowerPoint, если вы сначала вставите его в Excel, он распознает, что каждая запись требуется другая ячейка, и это форматирование сохраняется при вставке в PowerPoint.

    Иногда этот трюк не работает, но, опять же, есть решение.Вставьте текст в Блокнот (это должно устранить любые особенности форматирования), а затем вставьте его в Excel и обратно в PowerPoint.

    Итак, вот оно, заработайте свои полоски производительности PowerPoint с помощью этого простого трюка и сэкономьте много времени на этом пути. А если вам мало уловок и уловок, почему бы не зайти сюда, чтобы бесплатно загрузить набор быстрых клавиш PowerPoint.

    Оставить комментарий

    Полный список 10 лучших приложений OCR для мобильных телефонов (Android и iOS)

    Опубликовано - Келси Тейлор

    Вы видели изображение, из которого вы хотели бы извлечь текст или числа? А потом подумал про себя, как это сложно все это записать! Что ж, это уже не так.

    Вам на помощь приходит оптическое распознавание символов (OCR). Все те часы, потраченные на копирование текста в цифровом формате, теперь в прошлом.

    Зачем нужны приложения OCR?

    Мир, как мы знаем, стал цифровым в мгновение ока. Это означает, что мы больше не являемся поколением, которое зависит от старых добрых компьютеров и настольных компьютеров для получения нашей информации.

    Мы хотим, чтобы все было у нас под рукой и быстро. Это привело к изобретению и разработке смартфонов.

    Как и все, что есть в смартфонах, функциональность обеспечивается приложениями, что приводит к необходимости в них.

    То же самое и с OCR: чтобы ваш смартфон был совместим с OCR, вам нужно приложение, чтобы получить эту функциональность и использовать ее.

    OCR для мобильных устройств прошел долгий путь - от элементарных приложений до полноценных корпоративных решений, доступных по цене. Сегодня более 95% рынка смартфонов состоит из двух операционных систем - Android и iOS.

    Таким образом, мы будем проверять приложения, совместимые с этими двумя операционными системами.

    Обратите внимание, что некоторые приложения работают как на iOS, так и на Android. Их версии для других операционных систем также будут иметь некоторые функции.

    Итак, давайте рассмотрим 10 лучших приложений OCR для Android и iOS:

    Все мы знаем Google Keep как облачное приложение для ведения заметок, которое является ближайшим конкурентом Evernote и OneNote.

    Google время от времени обновляет приложение. Интересной функцией, которую он предоставляет, наряду с ведением заметок, является возможность захвата текста с изображений.

    Google Keep использует камеру и захватывает текст с изображений. Но это возможно, только если изображение захвачено из приложения.

    После получения изображения текст быстро захватывается и сохраняется в цифровом формате в заметке.

    Текст доступен пользователям без необходимости вводить что-либо вручную. Затем пользователи могут удалить изображение из заметки.

    После извлечения текста он автоматически синхронизируется с облаком на каждом устройстве, связанном с учетной записью.

    Доступно как для iOS, так и для Android, Google Keep - это бесплатное приложение без рекламы, как и OneNote.

    Приложение OCR, доступное для Android, является одним из лучших приложений OCR, доступных сегодня. Это надежное и быстрое приложение, которое пригодится, если вам нужно часто использовать приложение OCR.

    Текстовая фея не только преобразует изображение в текст, но также корректирует точку обзора, с которой была сделана фотография.

    Например, если на странице есть складка, приложение улучшает изображение для повышения четкости.Затем приложение позволяет редактировать записанный текст на предмет незначительных расхождений.

    Text Fairy позволяет копировать текст для вставки в любое другое приложение. Вам также предоставляется возможность экспортировать текст в файл PDF. Text Fairy - бесплатное приложение, в котором нет рекламы.

    Как и Google Keep, CamScanner - еще одно приложение для распознавания текста, доступное как для Android, так и для iOS. CamScanner позволяет оцифровывать любые документы на ходу.

    Функции сканирования документов в приложении доступны в бесплатной версии.Вы должны получить премиум-версию приложения для его функций распознавания текста.

    Премиум-версия приложения наряду с бесплатной версией предоставляет несколько функций. Он предлагает вам возможность извлечь текст из отсканированного изображения.

    Он предоставляет вам различные варианты преобразования, такие как текст в изображение, изображение в WORD или изображение в EXCEL.

    OCR CamScanner работает, но не так точно, как Text Fairy и Google Keep. Подписка на премиум-версию приложения доступна за 4 доллара.99 в месяц или 49,99 долларов в год.

    Microsoft не идет на компромисс с качеством, когда речь идет о приложениях для повышения производительности.

    Его движок OCR, вероятно, самый лучший среди конкурентов. Но единственная проблема в том, что он без проблем работает со своим Office 365 Suite, но не так много с другими сторонними приложениями.

    Итак, если вы активный пользователь 365, вам не нужно искать дальше Office Lens. Или выберите другое приложение OCR.

    Office Lens хорошо работает со всеми, Word, Excel, Powerpoint, Note и т. Д.и его можно использовать как на iOS, так и на Android.

    Доступный как для iOS, так и для Android, Adobe Scan - один из лучших на рынке OCR. Когда дело доходит до управления документами, Adobe - одно из первых имен, которое приходит на ум, и почему бы и нет.

    Adobe имеет один из лучших движков OCR, доступных для мобильных устройств, и это очевидно в Adobe Scan.

    Он позволяет не только сканировать, но и редактировать, комментировать и комментировать на ходу. Он бесплатен для использования и даже предоставляет 5 ГБ облачного хранилища для ваших отсканированных документов.

    Единственным недостатком является то, что он несовместим с другими решениями для хранения данных. Таким образом, пользователь зависит от 5 ГБ хранилища или при необходимости должен будет покупать больше у Adobe.

    Также прочтите: OCR vs. ICR: что отличает эти два?

    Это приложение может делать то, что не могут другие, и не может делать то, что другие. Итак, это в некоторой степени неоднозначная картина.

    Smart Lens позволяет пользователям сканировать любой документ, и он может преобразовывать изображение в текст, но, кроме того, он также может преобразовывать отсканированный текст на любой другой язык.

    Встроенный переводчик пригодится, если вы, скажем, путешествуете и вам нужна помощь в понимании текста с другого языка.

    Тем не менее, основные функции, которые есть в других приложениях, такие как преобразование рукописного изображения в текст, не поддерживаются.

    Даже в этом случае Smart Lens можно рассматривать как хороший вариант для пользователей Android, если они ищут приложение OCR для языкового переводчика.

    Text Scanner будет вашим лучшим выбором, если вам нужно приложение, поддерживающее распознавание рукописного ввода.Он быстрый, плавный и легко выполняет свою работу. Сканер текста доступен для Android и поставляется с моделью Freemium.

    В бесплатном режиме вас засыпают рекламой. Но вы можете делать покупки в приложении и избавляться от рекламы. Но это никак не влияет на производительность приложения.

    OCR Quickly - Text Scanner

    Поставляется с моделью OOTB, которая не требует регистрации или входа в систему; просто установите и пользуйтесь.

    Он также имеет автономный режим и, следовательно, работает в любых условиях.Его серверная часть гладкая и хорошо построенная.

    Он не только щелкает и обнаруживает текст, но и немного увеличивает резкость изображения, прежде чем продолжить. Это обеспечивает более точное распознавание текста.

    Вы также можете использовать изображения в своей галерее, чтобы обнаруживать текст на них. Он построен на движке Tesseract OCR, который является движком с открытым исходным кодом, разработанным Google и поставляется с версией только для Android.

    Сканируемый Evernote - iOS

    Evernote - идеальный конкурент для всех крупных офисных компаний, таких как Microsoft и Google.Его приложение Evernote Scannable доступно для iOS и значительно упрощает жизнь.

    Можно просто отсканировать любой документ или визитку, и приложение автоматически захватит с них информацию.

    Изображения можно сохранять в формате JPG или PDF. Данные можно быстро использовать для создания контактов из визитных карточек или скопировать в другие приложения.

    Доступное для Android, это приложение признано лучшим приложением для распознавания рукописного ввода в цифровой текст. Конечно, он может преобразовывать печатный текст в цифровой текст из изображений.

    Но его система рукописного ввода - безусловно, лучшая из всех. Это очень полезно для студентов и профессионалов, чья жизнь связана с ведением заметок. Он доступен бесплатно для Android.

    Заключение

    Мобильные приложения OCR существенно изменились за последние пару лет. У каждого приложения есть свои преимущества, и, самое главное, они делают жизнь пользователей более полезной.

    Для людей, которым нужно простое приложение, которым можно будет время от времени пользоваться, хорошее приложение - бесплатное.