Содержание

Как работает распознавание текста Live Text в iOS 15

Автор Мария На чтение 3 мин Просмотров 1.3к. Опубликовано

Одна из удобных новых функций, появившихся в iOS 15, — это возможность быстро распознавать текст и выбирать, копировать, вставлять, выполнять поиск и многое другое как в приложении «Камера», так и в приложении «Фото».

Давайте посмотрим, как iPhone Live Text OCR работает от фотографий до скриншотов и рукописного ввода.

Live Text может быть не таким ярким, как другие новые функции iOS 15, такие как FaceTime SharePlay, но он предлагает много удобства.

До сих пор вам нужно было загрузить стороннее приложение, чтобы получить эту функцию на iPhone и iPad. Но с iOS 15 (в том числе iPadOS 15) Apple включает оптическое распознавание символов (OCR) в качестве удобной опции в приложении «Камера», а также для фотографий и снимков экрана, которые вы уже сделали в приложении «Фото».

Вот как Apple описывает эту функцию:

На ваших фотографиях столько богатой информации, от памятных мест, которые вы посетили, до семейных рецептов, написанных от руки. iOS 15 использует безопасный интеллект на устройстве, чтобы помочь вам узнать больше о своих фотографиях, быстро найти то, что вы ищете, и пережить особые моменты.

iOS 15 в настоящее время доступна в виде бета-версии для разработчиков. IOS 15 бесплатно публичная бета прибывает в июле, с официальным набором для выпуска осени 2021 года.

Как использовать iPhone Live Text OCR в iOS 15

В приложении «Камера»

  1. В iOS 15 В приложении «Камера» найдите новую кнопку «Живой текст» (квадрат видоискателя с тремя линиями).
  2. Нижний правый угол в портретной ориентации или нижний левый в альбомной ориентации
  3. Ищите желтый прямоугольник видоискателя, который появляется, когда камера замечает текст, когда вы перемещаете камеру.
  4. Когда у вас есть желтый видоискатель, окружающий нужный текст, нажмите кнопку Live Text, чтобы иметь возможность выбирать, копировать, искать, переводить и делиться распознанным текстом.
  5. А текст, такой как номера телефонов, электронные письма, даты, адреса и т. Д., Содержит живые ссылки, по которым можно действовать долгим нажатием.
  6. Если кнопка Live Text и желтый видоискатель не отображаются, попробуйте подойти ближе к тексту.

Live Text работает даже со стилизованными шрифтами (хотя в приведенном выше примере он перепутал курсивную букву «y» Диснея с буквой «p».

В приложении «Фото»

  1. Live Text работает с фотографиями и снимками экрана, которые вы уже сделали
  2. Откройте приложение Apple Photos в iOS 15 и найдите тот же значок Live Text (квадрат видоискателя с тремя линиями).
  3. Коснитесь значка, чтобы распознать весь доступный текст на изображении
  4. Или вы также можете просто провести пальцем или коснуться, чтобы выбрать / скопировать / вставить / и т. Д. ваш текст, даже не нажав сначала значок Live Text.

Живой текст и почерк

Во время выступления на WWDC Apple продемонстрировала распознавание рукописного текста в реальном времени. Мы также протестировали это, и — по крайней мере, на данный момент в бета-версии — это работает, но точность может зависеть от того, что почерк будет немного более разборчивым, чем у меня.

Вот как Live Text работал с моим грязным шрифтом и небольшим курсивом:

От личного до рабочего и многого другого, есть множество вариантов использования iPhone Live Text OCR.

Что такое оптическое распознавание символов? — Azure Cognitive Services



  • Чтение занимает 2 мин

В этой статье

Служба оптического распознавания символов (OCR) позволяет извлекать печатный или рукописный текст из изображений, например фото вывесок и продуктов, а также из документов — счетов, ведомостей, финансовых отчетов, статей и т. д. Технологии OCR Майкрософт поддерживают извлечение печатного текста на нескольких языках. Чтобы приступить к работе, ознакомьтесь с этим руководством.

Эта документация включает статьи следующих видов:

  • Краткие руководства — пошаговые инструкции, которые помогут вам вызвать службу и быстро получить результат.
  • Практические руководства — содержат инструкции для более специфического или специализированного использования службы.

API чтения

API чтения службы Компьютерное зрение — это новейшая технология оптического распознавания символов Azure (узнайте о новых возможностях), которая позволяет извлекать печатный текст (на нескольких языках), рукописный текст (только на английском языке), цифры и символы валют из изображений и многостраничных PDF-документов. Она оптимизирована для извлечения текста из изображений с большим объемом текста и многостраничных PDF-документов на различных языках. API поддерживает обнаружение печатного и рукописного текста в одном изображении или документе.

Требования к входным данным

При вызове Read в качестве входных данных используются изображения и документы. Для них действуют следующие требования:

  • Поддерживаемые форматы файлов: JPEG, PNG, BMP, PDF и TIFF
  • Для файлов PDF и TIFF обрабатывается до 2000 страниц (только первые две страницы для бесплатного уровня доступа).
  • Размер файла должен быть менее 50 МБ (6 МБ для бесплатного уровня доступа), размер измерений — не менее 50 x 50 пикселей и не более 10 000 x 10 000 пикселей.

Поддерживаемые языки

API чтения поддерживают всего 73 языка для текста стиля печати. См. полный список языков, поддерживаемых OCR. Распознавание рукописного текста поддерживается исключительно для английского языка.

Основные возможности

Функция Read API включает следующие функции.

  • Извлечение печатного текста на языках 73
  • Извлечение рукописного текста на английском языке
  • Текстовые строки и слова с указанием местоположения и оценки достоверности
  • Необходимость в распознавании языка отсутствует
  • Поддержка смешанных языков, смешанный режим (печать и рукописный ввод)
  • Выбор страниц и диапазонов страниц из больших, многостраничных документов
  • Естественный порядок чтения текстовых строк
  • Классификация рукописных сегментов для строк текста
  • Функция доступна как контейнер Distroless Docker для локального развертывания

Узнайте, как использовать функции OCR.

Использование облачного API или развертывание в локальной среде

Для большинства клиентов рекомендуется использовать облачные версии API чтения версии 3.x: их легко интегрировать и начать с ними работу. Azure и служба Компьютерное зрение обеспечивают масштабирование, производительность, безопасность данных и соответствие требованиям, а вы можете сосредоточиться на обслуживании своих клиентов.

Контейнер Docker для API чтения (предварительная версия) позволяет развертывать новые возможности OCR в собственной локальной среде. Контейнеры соответствуют конкретным требованиям к безопасности и управлению данными.

Предупреждение

Более не рекомендуется использовать службу RecognizeText Компьютерного зрения 2.0. Вместо нее следует использовать API чтения, рассмотренный в этой статье. Существующим клиентам следует перейти на использование API чтения.

Конфиденциальность и безопасность данных

Как и в случае со всеми другими Cognitive Services, разработчикам, использующим API компьютерного зрения, следует учитывать политику корпорации Майкрософт касательно клиентских данных. Дополнительные сведения см. на странице о Cognitive Services Центра управления безопасностью Майкрософт.

Дальнейшие действия

В «Яндекс.Почту» встроили распознавание текста на фото

|

Поделиться


В «Яндекс.почте» появилась функция распознавания текста на изображениях, что позволяет больше не использовать для этого дополнительные программы. Нововведение доступно пока только в приложении на Android и поддерживает, по меньшей мере, русский и английский языки.

Умная почта «Яндекса»

Компания «Яндекс», как сообщили CNews ее представители, интегрировала в свой почтовый сервис функцию распознавания текста на изображениях, в том числе и на фотографиях. За счет нее при получении, к примеру, фотографий страниц распечатанного документа вместо его электронной копии адресату не придется перепечатывать текст вручную или использовать специальное ПО для распознавания. Сам «Яндекс» сообщает, что новая функция позволяет, например, сфотографировать договор, сразу его поправить и переслать коллеге. Или отправить ребенку параграф из учебника, чтобы было проще писать доклад.

«Яндекс.почта» распознает текст с помощью технологии компьютерного зрения, которая также используются в голосовом помощнике «Алиса», помогая ему понимать, что изображено на фотографии, «Кинопоиске» для определения актера в кадре, «Переводчике» для перевода текста с фотографии и т. д. Как сообщили CNews представители компании, разработку технологии вели специалисты «Яндекса».

Как это работает

Задача по распознаванию текста на изображении при помощи алгоритмов «Яндекс.почты» лежит не на получателе, а на отправителе. Для этого ему нужно при прикреплении фотографии к письму нажать на пиктограмму скрепки в письме. В появившемся меню необходимо выбрать режим «Текст» и затем отметить файл с нужным изображением.

Алгоритмы распознавания текста в действии

По заверениям представителей компании, используемая в «Яндекс.почте» технология компьютерного зрения сможет распознать текст даже на перевернутом изображении или на фотографии низкого качества. Редакция CNews убедилась в этом.

«Яндекс.почта» может распознавать текст на изображениях в большинстве популярных форматов, для работы с которыми не требуется специализированный графический редактор. В список поддерживаемых форматов входят и двое наиболее часто используемых в интернете – JPG и PNG.

Итогом работы алгоритмов станет печатный текст. «Почта» автоматически вставит его в тело письма. Как сообщили CNews представители «Яндекса», компьютерное зрение умеет распознавать 47 языков – 37 кириллико-латинских, а также китайский, японский, корейский, арабский, иврит, греческий, вьетнамский, армянский и грузинский. Редакция CNews удостоверилась, что нововведение поддерживает, по меньшей мере, русский и английский языки.

Встроенный фоторедактор

В дополнение к функции распознавания текста на изображении разработчики внедрили в «Яндекс.почту» новый режим «Скан». Он используется для повышения качества прикрепленных к письму изображений.

Результат распознавания текста на английском языке с перевернутой на 90 градусов фотографии

Для примера, режим «Скан» пригодится при обработке фотографии, предназначенной для паспорта. Если оригинальный снимок получился низкого качества, к примеру, слишком темным или размытым, а сфотографироваться повторно не представляется возможным, «Скан» может исправить выявленные недочеты.

Новшества не для всех

По состоянию на 6 августа 2020 г. испытать возможности распознавания текста могли лишь владельцы смартфонов под управлением ОС Android. Нововведение интегрировано в фирменное мобильное приложение «Яндекс.почта», которое можно установить из магазина Google Play.

Как построить полноценное гибридное облако и снизить стоимость владения ИТ-инфраструктурой

Облака

Точные сроки интеграции технологии распознавания текста в веб-версию «Почты» и в приложение для iPhone и iPad представители «Яндекса» на запрос CNews не назвали.

Что еще умеет «Яндекс.почта»

В конце июля 2020 г. CNews писал о появлении в «Яндекс.почте» так называемой «карточке контакта». С ее помощью можно связаться с нужным человеком, написать ему письмо, отравив сообщение в мессенджере или просто позвонив. Также карточка контакта позволяет назначать встречу или смотреть переписку, в которой участвовал этот человек.

Чтобы перейти к карточке того или иного пользователя, нужно кликнуть по его аватарке. Карточка поможет не только начать общение, но и вспомнить, чем оно закончилось. В ней отображается последняя реплика человека в мессенджере, а также дата и тема ближайшей встречи. А если кликнуть на кнопку «Письма», можно увидеть всю переписку, в которой участвовал пользователь.

Как и в случае с распознаванием текста, карточка контакта была внедрена в первую очередь в Android-приложение «Яндекс.почты».

Как работает программа, считывающая текст с картинки

Программа-распознаватель текста позволяет получить электронную копию с печатной страницы. Без нее (как и было ранее) придется действовать методом ручного набора на клавиатуре.

Сейчас достаточно лишь просканировать или сфотографировать печатный экземпляр. Нажатием одной кнопки получим электронную копию. Как работает программа, считывающая текст с картинки, распознавая его, рассмотрим далее.

Как распознается текст

Программа превращает графическое изображение в текстовый файл

Программы, считывающие текст с картинки или изображения страницы, оптически распознающие его, конвертируют сфотографированные или отсканированные документы в слова и предложения.

Графический формат превращается в текстовый файл.

Ведь на изображении каждая буква состоит из точек или пикселей, а средства OCR (Optical Character Recognition или оптического распознавания символов) воспринимают это.

Затем приводят изображения отдельных букв в соответствие с символами алфавита, сравнивая с базой элементов. В результате получается обычный текст с расширением, удобным для редактирования и сохранения.

Кому и зачем нужны такие программы

Программы, считывающие текст с картинки, помогают автоматически вводить документы в ОС (операционную систему) компьютера. Так можно составить файл из страниц книги, журнала или учебной литературы.

Хотя объект копирования представлен в напечатанном виде и лишь переведен в изображение сканером. Системы OCR считывают не только тексты, но и такие его элементы, как таблицы, иллюстрации. Нужно лишь подготовить электронное изображение, получив его сканированием или фотографированием документа.

Зависит ли результат от качества картинки

Программа, считывающая текст с картинки, применяет алгоритм, с помощью которого обрабатывает скан (снимок) страницы. При этом производится выделение областей относящихся к тексту, таблицам и иллюстрациям.

Следующим шагом символы сравниваются со словарем. При наличии соответствия буква считается распознанной. Так образуется весь текст, который требовалось преобразовать в электронную форму.

Сейчас системы OCR достаточно сложные программы. Считывая текст с картинок, они справляются с искажениями, помарками, загрязнениями. Проблемные ситуации учитываются и обрабатываются максимально правильно.

Также электронные копии печатных документов получаются с сохранением размеров текста, шрифтов, стилей, форматирования.

Результат и его качество зависит от ряда факторов. Это размер исходного файла и его читаемость. Распознаваемое изображение должно быть как можно более четким, о чем надо позаботиться во время его сканирования или фотографирования.

Не каждая программа, считывая текст с картинки, а также не во всех случаях справится с чрезмерно сложной задачей в виде нечеткого изображения.

Бесплатные программы, считывающие текст

Есть бесплатные варианты. Например, CuneiForm, отличающаяся простотой и удобством. Необходимо скачать и установить на компьютер данный инструмент преобразования текста.

Одна из полезных программ ABBYY FineReader

Рассмотрим подробнее перечень бесплатных (или условно бесплатных) программ с их возможностями, функциями и особенностями:

  1. Программа, считывающая текст с картинки, ABBYY FineReader 10. Она лидирует по популярности, что обусловлено качеством распознавания, четкостью обработки кириллицы. Хотя версии могут включать до 179 языков. Недостатком можно назвать факт, что бесплатный период пользования предоставляется лишь на 15 дней по пробной версии. При этом есть ограничение на считывание до 50 страниц. FineReader справляется с картинками, имеющими пониженное (но не чрезмерно) качество. Если на изображении имеются буквы, программа точно распознает их.
  2. OCR CuneiForm бесплатная программа, считывающая текст с картинки. Точность несколько ниже, чем у FineReader. Имеется способность распознавать таблицы, текстовые блоки и изображения, сохранять шрифт, заложенный в достаточно обширной базе. Для пополнения словарного запаса подключаются словари. Программа справляется с ксерокопиями неважного качества. Недостатком является ограниченная точность, а также поддерживается не так уж много языков.
  3. SimpleOCR может читать даже рукописи, но не имеет русского интерфейса и распознавания языка. Применяется для преобразования иностранных текстов. При этом удаляет шум, имеет встроенный редактор.
  4. Утилита WinScan2PDF не требует установки на компьютер и весит очень мало. При быстром распознавании сохраняет файлы лишь в PDF. Достаточно трижды нажать кнопки: выбирая источник, указывая место сохранения, для запуска процесса. Программа, считывая текст с картинки, быстро обрабатывает целые пакеты файлов. Интерфейс WinScan2PDF работает на многих языках. Скорость, портативность и простота основные достоинства. К недостаткам относится результат, представленный в единственном формате.
  5. Freemore OCR весьма оперативна, но не работает на русском языке. Имеет большую производительность, обслуживает несколько сканеров. Будучи бесплатной, программа не снабжена русским интерфейсом. А также нужно дополнительно загружать русскоязычный пакет для считывания текстов.

Большие текстовые объемы обычно обрабатываются специальными OCR-программами, считывающими текст с картинки, имеющими немалую стоимость.

Онлайн-сервисы для считывания текста с картинки

Программы, считывающие текст с картинки, функционируют в режиме онлайн. Ряд сервисов занимается технологией OCR по распознаванию документов в виде фото или отсканированной страницы.

Причем предоставляют эту возможность бесплатно или с частичным ограничением. Можно преобразовывать в электронный вид фотографии, книги.

Обычно на обработку допускается загрузка небольших текстовых объемов в несколько страниц. Но необходимость покупать дорогую программу с установкой ее на компьютер при этом отпадает.

При небольших потребностях, не очень часто возникающих, вполне можно пользоваться подобной программой, считывающей текст с картинки онлайн. Если услуга по распознаванию не бесплатна, сумма оплаты весьма символическая.

Десятки сервисов могут ее предложить, работая по схожему принципу:

В каждом варианте OCR онлайн отмечаются хорошие и плохие стороны. Обычно при выборе пользователи предъявляют требования по следующим критериям:

  • распознавание текста на русском языке,
  • неограниченное число страниц,
  • бесплатность,
  • удобство и качество.

Можно выделить следующий перечень сервисов OCR, работающих по программам, считывающим текст с картинки, онлайн:

  1. Google Диск распознает русскоязычные текстовые изображения. Нужна регистрация аккаунта Google. На преобразование берутся файлы с форматами JPG, PNG, GIF, PDF, если файл до 2 Мб. В последнем случае можно обработать 10 страниц. Сохранение документов производится в DOC, PRT, PDF, TXT, ODT.
  2. Программа OCR Convert считывает текст с картинки бесплатно без регистрации. Принимаются файлы JPEG, PDF, GIF, BMP. Результат предоставляется в виде ссылки (URL), где нужно скопировать текст формата TXT. Далее можно переводить его на другие языки, вставлять в редакторы. Ресурс загружает за один раз до пяти документов объемом 5 Мб.
  3. NewOCR загружает файлы на оптическое распознание без ограничений и регистрации. Принимаются любые графические форматы с загрузкой по несколько страниц одновременно. Имеет функцию выделения области текста. А также может делать переводы (от Google), включая около 60 языков. Сохранение происходит в RTF, PDF, TXT, DOC, ODT, HTML.

Для получения внятного результата необходимо предоставить снимок текста максимально хорошего качества.

В заключение

Распознавание буквенных символов позволяет создавать цифровые электронные копии документов, печатных и даже рукописных книг. Понятно, что метод позволяет намного быстрее осуществлять процесс по сравнению с перепечатыванием вручную.

Технология OCR с применением программ, считывающих текст с картинки, нашла широкое применение в архивах и библиотеках, удобна при домашнем использовании.

В этом видео вы узнаете об автоматизации обработки документов с рукописным текстом:

Как распознать текст с фотографии на смартфонах Huawei и Honor

Чтобы получить копию документа необходимо потратить время и силы на поиски ксерокопии? А что если появилась необходимость перевести текст из бумажного в электронный вариант? Неужели сложной процедуры сканирования с применением громоздкой техники не избежать? Только не для владельцев смартфонов Huawei и Honor. Обладая современным устройством можно в считанные минуты сфотографировать, отсканировать и даже распознать текст для дальнейшей работы. Понадобится только смартфон, который и без этого всегда с собой.

Как сфотографировать текст для распознавания на смартфоне

Чтобы сделать бумажный документ доступным для работы на смартфоне достаточно правильно сфотографировать его и распознать его. Безошибочное распознавание текста зависит от следующих факторов:

  • Фотография должна быть пропорциональная размерам оригинального документа;
  • Текст на фото располагается строго горизонтально;
  • Документ должен быть равномерно освещен без резких перепадов и пятен;
  • Фотография в высоком разрешении с большей долей вероятности позволит точно распознать текст.

Для фотографирования документа не нужно устанавливать каких-либо специальных приложений, просто активируем стандартную камеру на своем смартфоне Honor или Huawei. Перед началом съемки открываем вкладку «Еще» и выбираем значок «Документы». Этот режим позволит сфотографировать текст в подходящем для распознавания и дальнейшей работы формате.

Наводим камеру на страницу с текстом. Ждем, пока программа подстроится под формат и обрежет все лишнее, на это может уйти до 30 секунд. В зависимости от модели смартфона. Граница документа будет очерчена голубой линией, значит можно нажимать «Съемка». В течение 1-2 секунд фото документа будет продемонстрировано и сохранено.

Чтобы просмотреть фото еще раз необходимо нажать на «Просмотр документа», если есть желание что-то исправить, кликаем по кнопке «Сканер». В открывшемся режиме редактирования можно переместить границы, подровнять или повернуть документ. Как только желаемый результат достигнут, нажимаем на галочку для сохранения последнего варианта.

Распознаем сфотографированный на камеру смартфона текст

Как только документ сфотографирован и сохранен, его можно распознать для дальнейшей работы в электронном виде. Для распознавания и работы с текстом смартфон использует инновационные программы Optical character recognition (OCR). Алгоритм узнает на фотографии кусочек, где находится какой-либо текст и воссоздает его в соответствующем формате.

За распознавание текста отвечает встроенная по умолчанию программа Google Lens, которая также используется для считывания QR-кодов и других штрих-кодов. Чтобы распознать текст из картинки папку Google и находим там стандартное приложение Google Фото.

Открываем фотографию, которую необходимо распознать, и кликаем по пункту меню «Google Lens». В течение пары секунд после запуска программа будет анализировать изображение, после чего выделит текст на экране.

Чтобы быстро выделить весь текст на документе, нажимаем в нижней части экрана «Текст документа» и кликаем по строке «Выбрать все».

Распознанный программой текст будет выделен синим цветом. Все, что нужно сделать для продолжения работы с ним и редактирования, скопировать его и перенести в текстовый редактор. Если исходный документ был на иностранном языке, перевести его можно, кликнув по активному значку в этой же программе.

Всего за несколько минут фотографирования, распознавания и копирования текста можно получить качественный документ в электронном виде и продолжить работу с ним по своему усмотрению.

 Поделиться ссылкой:

Новости партнёров и реклама

Распознавание паспорта РФ — компания Smart Engines

Smart ID Engine

  — удобный, быстрый и безопасный способ распознавания Паспорта РФ и других документов удостоверяющих личность (ДУЛ).

 

Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) автоматически распознает паспорт РФ (даже рукописный), штамп о регистрации, водительское удостоверение, свидетельство о рождении, СНИЛС, СТС, ПТС и другие документы, удостоверяющие личность, практически в любых условиях. Система автоматически распознает сканы, фотографии и видео в независимости от ракурса съемки, избытка, неравномерности или недостатка освещения, перекосов или поворотов. Автоматически определяется наличие документа и его тип, распознается печатный или рукописный текст, выделяется фотография, печати и подписи. Система распознавания текста документов (OCR) базируется на нашей собственной разработке GreenOCR® — ИИ класса Green AI обеспечивающей предельно высокое качество распознавания как отдельного символа, так и строки текста.

 

Мобильный телефон или планшет, ноутбук со встроенной камерой, тонкий клиент со сканером или вебкамерой, рабочая станция с документ-камерой или сервер, обрабатывающий сотни входящих сканов, фотографий или видеопотоков в минуту, в разных условиях съемки (недостаток, избыток или неравномерность освещения), независимо от ракурса съемки, перекосов и поворотов: во всех случаях Smart ID Engine автоматически определяет тип документа, распознает текст и другие объекты документа на русском и английском языках с непревзойденными качеством и скоростью.

 

Наш SDK распознавания паспорта и других документов полностью автономен, распознавание выполняется автоматически, на конечных устройствах, без передачи данных вовне. Система не требовательна к вычислительным ресурсам, что позволяет запускать ее даже на устройствах с ограниченными вычислительными и энергетическими ресурсами. Поддерживаются: мобильные телефоны, планшеты, тонкие клиенты, терминалы сбора данных, мобильные кассы, умные камеры и др. Мы сделали библиотеку крайне компактной — средний размер увеличения мобильного приложения при интеграции в него Smart ID Engine в конфигурации для распознавания Паспорта РФ не превышает 10 мегабайт.

 

Скорость распознавания Паспорта РФ в видеопотоке на мобильном телефоне составляет ~150ms на кадр, распознавание на полноразмерной фотографии: ~250ms (iPhone XR). При запуске на серверах или десктопах, Smart ID Engine обеспечивает распознавание Паспорта РФ при произвольных ракурсах съемки — пользователи показывают паспорт веб-камере как им удобно. При этом, производительность распознавания таких проективно искаженных изображений даже на современных высокопроизводительных компьютерах (с процессором AMD Ryzen Threadripper 3970X) составляет не менее 45 изображений в секунду.

 

Непревзойденная скорость и производительность достигнута благодаря созданным нами технологиям искусственного интеллекта и компьютерного зрения: GreenOCR®, EdgeOCR®, Four-dimensional OCR, качественно оптимизированным алгоритмам вычислительной геометрии, а также оригинальному целочисленному конвейеру обработки изображений, включающему 8- и 4-битные глубокие нейросетевые архитектуры.

 

В процессе распознавания документа система не только выделяет и распознает текстовые и графические данные, но и определяет признаки, которые могут свидетельствовать о цифровой или физической подделке паспорта. В Smart ID Engine реализован комплексный подход к анализу имеющейся в документе информации: начиная от кросс- валидации данных, проверки действительности документа и подсчета контрольных сумм и заканчивая нейросетевым анализом важных особенностей бланка документа.

 

За счет новой технологии определения “живости” (liveness) документа, система автоматически выявляет атаки на предъявление документа в виде изображения на мониторе, ксерокопии, а также муляжей документов, выполненных путем замещения отдельных элементов (например, фотографии держателя документа), защищая тем самым последующие бизнес процессы от “отравления” входных данных. Детектор “живости” документа по принципу работы относится к классу “пассивных”, то есть не требует от пользователя выполнения специальных действий. Кроме того, при использовании специализированного комплекса сканирования документов, система Smart ID Engine позволяет дополнительно автоматически анализировать документы, выявляя признаки компрометации, в инфракрасном и ультрафиолетовом диапазонах.

 

Важно, что программное обеспечение НЕ передает личные данные ваших клиентов на обработку в сторонние сервисы и/или третьим лицам для ручного ввода, НЕ сохраняет данные: вся обработка ведется в локальной оперативной памяти устройства, НЕ требует сетевого соединения. Мы помогаем нашим клиентам соответствовать требованиям 152-ФЗ, HIPAA, GDPR, CCPA.

 

Программное обеспечение зарегистрировано в реестре ПО (регистрационный номер 9304, приказ Минкомсвязи России от 01.03.2021 № 120) и функционирует в нативном режиме на отечественных ОС и ЦПУ семейства “Эльбрус”, “КОМДИВ” и “Байкал”.

 

Высочайшая производительность программного обеспечения позволяет создавать вычислительные комплексы, обрабатывающие тысячи сканов, фотографий и видеопотоков в секунду, и использовать продукт для роботизации бизнес-процессов (RPA) и ввода данных в CRM-системы. Программа распознавания текста с фото паспорта РФ на базе Smart ID Engine может работать под управлением различных операционных систем, как стандартных семейства Windows и Linux, так и доверенных ОС: ОС Эльбрус, РЕД ОС, Astra Linux, ОС Атликс, ОС Альт Линукс.

 

Поставка Smart ID Engine осуществляется в виде автономного SDK (software developer kit): семейство Mobile SDK, семейство Server SDK, семейство Desktop SDK и семейство Web SDK. Комплект SDK содержит документацию API (application programming interface) и примеры интеграции на разных языках программирования. Для разработчиков подготовлен простой API который позволяет интегрировать распознавание паспорта в программы написанные на популярных языках программирования C, C++, C#, Java, Python, PHP, Swift, Objective C. Имеется возможность интегрировать распознавание паспорта в приложения, написанные с использованием популярных фреймворков React Native и Flutter. Кроме того, есть готовые схемы интеграции распознавания паспорта в семейство продуктов 1С, а также с популярными программными роботами ELMA RPA и UiPath.

 

При использовании Smart ID Engine (Smart IDReader) НЕ требуется выполнять дополнительных действий, связанных с получением согласия субъекта на обработку его персональных данных (юридическое заключение).

 

Скачать техническое описание Smart ID Engine

 

До 2016 года продукт Smart ID Engine (Smart IDReader) назывался Smart PassportReader.

 

Полная информация о программном продукте Smart ID Engine

Заказать продукт

Камера Bixby Vision | Приложения и службы

* Bixby распознает только некоторые акценты и диалекты британского английского, американский английский, французский (Франция), немецкий (Германия), итальянский (Италия), корейский (Южная Корея) языки, а также мандаринский диалект китайского языка (Китай), испанский (Испания), и португальский (Бразилия). Поддержка других языков будет добавлена позже.
* Использование приложения Bixby может быть ограничено в некоторых ситуациях, например при записи мультимедийного содержимого (видео, игр, речи), во время вызова (включая исходящие вызовы), при подключении к DeX Station, в режиме DeX, в максимальном режиме энергосбережения, в аварийном режиме и в Samsung Kids.
* Изображения устройства и экрана имитируются с иллюстративной целью.
* В данный момент доступно в Galaxy S21/S21+/S21 Ultra/Note20/Note20 Ultra/S20/S20+/S20 Ultra/Z Flip/Fold/Note10/Note10+/Note10 Lite/S10/S10+/S10e/S10 Lite/Note9/S9/S9+/Note8/S8/S8+/S8 Active/A71/A51/A90/A80/A70/A70s/A60/A50/A50s/A8s/A9 2018/A9 Star/Tab S6/Tab S5e/Tab S4/Tab A 10.5”/Tab Active Pro/Watch Active2/Watch Active/Watch/W20 5G/W2019/W2018.Active/A71/A51/A90/A80/A70/A70s/A60/A50/A50s/A8s/A9 2018/A9 Star/Tab S7/Tab S7+/Tab S6/Tab S5e/Tab S4/Tab A 10.5″/Tab Active Pro/Watch4/Watch Active2/Watch Active/Watch.
* Доступность службы зависит от страны, оператора, языка, модели устройства и версии ОС.
* Доступность функций Bixby и поставщиков содержимого может отличаться в зависимости от страны или языка.
* Приложение Bixby управляет лишь некоторыми приложениями. Поддержка других приложений будет добавлена в будущем.
* Необходим вход в учетную запись Samsung Account и подключение к сети (Wi-Fi или сети передачи данных).
* Пользовательский интерфейс может изменяться и различаться в разных устройствах.
* Чтобы управлять другими устройствами с помощью Bixby, необходимо все эти устройства зарегистрировать в приложении SmartThings. Дополнительные сведения см. на веб-сайте SmartThings (www.samsung.com/smartthings)
.

Оптическое распознавание символов | Как OCR помогает при чтении? | Разобрался

Ответ:

Оптическое распознавание символов (OCR) играет важную роль в преобразовании печатных материалов в цифровые текстовые файлы. Эти цифровые файлы могут быть очень полезны детям и взрослым, которым трудно читать. Это связано с тем, что цифровой текст можно использовать с программами, поддерживающими чтение различными способами.

OCR был впервые представлен в 1990-х годах. Перенесемся в сегодняшний день, и вы обнаружите, что OCR встроено в программное обеспечение многих программ и устройств, включая некоторые компьютеры, планшеты, телефоны и принтеры.Многие из этих устройств могут автоматически преобразовывать отсканированный или сфотографированный документ в цифровой текст.

Но прежде чем мы углубимся в OCR, давайте поговорим немного о цифровом тексте.

Цифровой текст — один из нескольких форматов, которые делают печатную информацию доступной для большего числа людей. (Другие форматы включают аудио, крупный шрифт и шрифт Брайля.) Цифровой текст особенно полезен для читателей, испытывающих трудности, в том числе для тех, кто имеет различия в обучении, такие как дислексия. Цифровой формат позволяет читателям видеть слова на экране и одновременно слышать их чтение вслух.Это дает больше способов взаимодействия с информацией. Это также может помочь детям развить навыки самостоятельного чтения.

Какая связь между напечатанным на бумаге текстом, цифровым текстом и оптическим распознаванием текста? Один из способов преобразовать печатный материал в цифровой — использовать сканер. Сканер создает фотографию отпечатанного материала. Эту фотографию, часто называемую изображением, можно отобразить на устройстве с экраном.

Но сканирование — это только первый шаг. Фотография сама по себе не позволяет программам выделять слова или добавлять другие функции, которые могут помочь вашей дочери в чтении.Здесь на помощь приходит OCR.

OCR «смотрит» на фотографию (поэтому его название начинается с «оптического») и распознает формы различных букв, цифр и других символов. Он использует распознавание символов для преобразования фотографии документа в текстовый файл. Во многих случаях цифровая версия сохраняет «внешний вид» оригинала.

OCR позволяет вносить изменения в цифровой текст. Что можно сделать с цифровым текстом, зависит от того, какое программное обеспечение для чтения вы используете.Общие варианты включают:

  • Выделение слов, предложений или абзацев

  • Произнесение слов вслух с помощью
    преобразование текста в речь

  • Изменение цветов и размера текста

  • Размещение цифровых «закладок», которые позволяют пользователям перемещаться по тексту (например, переходить непосредственно от содержания к главе четвертой)

По сути, OCR позволяет вам вносить изменения в отсканированный документ и перемещаться с места на место внутри него — так же, как вы можете с любым текстовым документом на вашем компьютере.

Допустим, у вашей дочери есть лист с домашним заданием, который она с трудом читает. Вы можете отсканировать и преобразовать лист с домашним заданием в цифровой текст. Вы можете узнать, как это сделать, посмотрев обучающие материалы на YouTube. (Введите термин «оптическое распознавание символов» в поле поиска.) После преобразования листа в цифровой файл она сможет использовать инструменты на своем компьютере, чтобы помочь ей прочитать его.

Но прежде чем она нырнет, тебе нужно сделать еще кое-что. Внимательно просмотрите весь документ и исправьте все ошибки, которые могло быть допущено программой распознавания текста.Если вы сканируете длинный документ, это может занять лота и усилий. Но это важный шаг в процессе. Без такой проверки цифровой файл может оказаться не очень полезным для вашего ребенка.

Также неплохо узнать, создал ли кто-нибудь уже цифровую версию. Например,
Bookshare и Learning Ally имеют большие библиотеки книг и других материалов, преобразованных в цифровые текстовые и / или аудиоформаты. Эти тексты «очищены» и готовы к использованию.

Спросите также в школе или местной библиотеке вашего ребенка о доступных форматах. Если сначала проконсультироваться с этими организациями, время, которое вы сэкономите на сканировании и проверке документов, может освободить вас, чтобы тратить больше времени на помощь дочери в других важных делах.

Вперед и вперед к самостоятельному чтению без стресса для вашей дочери!

Windows 10 имеет секретный способ извлечения текста из изображений

Есть много причин для захвата текста из файлов изображений, и существует множество инструментов, которые позволяют это сделать.Но если вы ищете быстрый и простой способ преобразовать изображение в редактируемый текст, вы можете быть удивлены, обнаружив, что Windows 10 предлагает способ сделать это без необходимости в дополнительном программном обеспечении.

Помимо изображений, операционная система включает в себя отличный секретный способ получить любой текст, который вы видите на экране, и преобразовать его в редактируемый формат. Вот что вам нужно знать об оптическом распознавании символов (OCR) в Windows 10.

См. Также:

Возможно, вы не знали, что в Windows 10 есть функция распознавания текста.На самом деле это не то, о чем Microsoft кричит, и нет очевидного приложения для преобразования текста, которое претендует на ваше внимание в меню «Пуск». Вместо того, чтобы использовать специальный инструмент OCR, вам не понадобится ничего, кроме поисковой утилиты Window и функции приложения Snip and Sketch.

Используйте следующие шаги, чтобы преобразовать экранный текст в редактируемый формат, который можно использовать в документах:

  1. Убедитесь, что текст, который вы хотите преобразовать, отображается на вашем экране — либо откройте файл изображения, о котором идет речь, приостановите видео в нужном месте, либо откройте приложение или файл, из которого вы хотите получить текст.
  2. Нажмите кнопку «Поиск» рядом с меню «Пуск». Если вы не видите значок увеличительного стекла, щелкните правой кнопкой мыши панель задач и выберите Поиск > Показать значок поиска .
  3. Нажмите кнопку поиска со снимком экрана справа и с помощью инструмента выделения нарисуйте рамку вокруг текста, который нужно преобразовать.
  4. Снимок экрана будет передан в Bing для анализа (так что имейте это в виду, если вы беспокоитесь о конфиденциальности), и вам будет представлен необработанный текст, который вы можете скопировать и вставить в другой документ.

Если вы не видите опцию поиска по снимку экрана, это связано с тем, что Microsoft, похоже, все еще тестирует эту функцию и делает ее доступной для избранных пользователей. Подождите, и эта функция скоро появится на вашем компьютере.

Изображение предоставлено: веры / Shutterstock

OCR на основе глубокого обучения для текста в дикой природе

Мы живем во времена, когда любая организация или компания, стремящаяся к масштабированию и сохранению актуальности, должна изменить свой взгляд на технологии и быстро адаптироваться к меняющимся условиям.Мы уже знаем, как Google оцифровал книги. Или как Google Earth использует NLP (или NER) для идентификации адресов. Или как можно читать текст в цифровых документах, таких как счета-фактуры, юридические документы и т. Д.

Но как именно это работает?

Этот пост посвящен оптическому распознаванию символов (OCR) для распознавания текста в естественных изображениях сцены. Мы узнаем о том, почему это сложная проблема, о подходах к ее решению и о соответствующем коде.

Имеете в виду проблему распознавания текста? Хотите извлечь данные из документов? Зайдите в Nanonets и создавайте модели OCR бесплатно!

Но почему на самом деле?

В нашу эпоху оцифровки хранение, редактирование, индексирование и поиск информации в цифровом документе намного проще, чем тратить часы на просмотр распечатанных / рукописных / печатных документов.

Более того, поиск чего-либо в большом нецифровом документе занимает не только много времени, но и может упустить информацию при прокрутке документа вручную. К счастью для нас, компьютеры с каждым днем ​​становятся все лучше и лучше, выполняя те задачи, которые люди думали только о них, и часто работают лучше, чем мы.

Извлечение текста из изображений нашло множество применений.

Некоторые из приложений: распознавание паспортов, автоматическое распознавание номерных знаков, преобразование рукописных текстов в цифровой, преобразование печатного текста в цифровой и т. Д.

Проблемы

Источник изображения: https://pixabay.com

Прежде чем мы расскажем, как нам нужно понять проблемы, с которыми мы сталкиваемся при распознавании текста.

Многие реализации OCR были доступны еще до бума глубокого обучения в 2012 году. Хотя обычно считалось, что OCR — это решенная проблема, OCR по-прежнему остается сложной проблемой, особенно когда текстовые изображения снимаются в неограниченной среде.

Я говорю о сложном фоне, шуме, молниях, различном шрифте и геометрических искажениях изображения.

Именно в таких ситуациях блестят инструменты машинного обучения OCR (или машинного обучения обработки изображений).

Проблемы с распознаванием текста возникают в основном из-за свойств выполняемых задач распознавания текста. Обычно мы можем разделить эти задачи на две категории:

Структурированный текст — Текст в печатном документе. Стандартный фон, правильный ряд, стандартный шрифт и в основном плотный.

Структурированный текст: плотные, удобочитаемые стандартные шрифты; Источник изображения: https: // pixabay.com

Неструктурированный текст — Текст в произвольных местах на естественной сцене. Редкий текст, отсутствие правильной структуры строк, сложный фон, случайное место на изображении и отсутствие стандартного шрифта.

Неструктурированные тексты: рукописные, несколько шрифтов и разреженные; Источник изображения: https://pixabay.com

Многие более ранние методы решали проблему распознавания текста для структурированного текста.

Но эти методы не работали должным образом для естественной сцены, которая является разреженной и имеет другие атрибуты, чем структурированные данные.

В этом блоге мы сосредоточимся больше на неструктурированном тексте, который представляет собой более сложную проблему для решения .

Как мы знаем в мире глубокого обучения, не существует единого решения, подходящего для всех. Мы увидим несколько подходов к решению поставленной задачи и проработаем один из них.

Nanonets OCR API имеет много интересных вариантов использования. Чтобы узнать больше, поговорите со специалистом по ИИ Nanonets.

Запланировать звонок

Наборы данных для неструктурированных задач OCR

Существует множество наборов данных на английском языке, но найти наборы данных для других языков сложнее.Различные наборы данных представляют разные задачи, которые необходимо решить. Вот несколько примеров наборов данных, обычно используемых для задач распознавания текста машинным обучением.

Набор данных SVHN

Набор данных Street View House Numbers содержит 73257 цифр для обучения, 26032 цифры для тестирования и 531131 дополнительных в качестве дополнительных обучающих данных. Набор данных включает 10 меток, которые представляют собой цифры от 0 до 9. Набор данных отличается от MNIST, поскольку SVHN имеет изображения номеров домов с номерами домов на разном фоне.В наборе данных есть ограничивающие прямоугольники вокруг каждой цифры вместо нескольких изображений цифр, как в MNIST.

Набор данных текста сцены

Этот набор данных состоит из 3000 изображений в различных настройках (в помещении и на улице) и условиях освещения (тень, свет и ночь) с текстом на корейском и английском языках. Некоторые изображения также содержат цифры.

Набор данных Devanagri Character

Этот набор данных предоставляет нам 1800 образцов из 36 классов символов, полученных 25 различными авторами в сценарии devanagri.

И есть много других, таких как этот для китайских иероглифов, этот для CAPTCHA или этот для рукописных слов.

Любой Типичный конвейер OCR с машинным обучением включает следующие шаги:

Поток OCR

Предварительная обработка

  1. Удаление шума из изображения
  2. Удаление сложного фона из изображения
  3. Обработка различных условий освещения в изображении

Удаление шума из изображения . Source

Это стандартные способы предварительной обработки изображения в задаче компьютерного зрения.В этом блоге мы не будем заострять внимание на этапе предварительной обработки.

Обнаружение текста

источник

Методы обнаружения текста, необходимые для обнаружения текста в изображении и создания ограничивающей рамки вокруг части изображения, содержащей текст. Здесь также будут работать стандартные методы обнаружения возражений.

Техника скользящего окна

Ограничивающая рамка может быть создана вокруг текста с помощью техники скользящего окна. Однако это вычислительно дорогостоящая задача.В этом методе скользящее окно проходит через изображение для обнаружения текста в этом окне, как сверточная нейронная сеть. Мы стараемся с другим размером окна, чтобы не пропустить текстовую часть другого размера. Существует сверточная реализация скользящего окна, которая может сократить время вычислений.

Детекторы одиночного снимка и детектора области

Существуют методы однократного обнаружения, такие как YOLO (вы смотрите только один раз) и методы определения текста на основе области для обнаружения текста на изображении.Архитектура

YOLO: исходный код

YOLO — это однократная техника, когда вы передаете изображение только один раз, чтобы обнаружить текст в этой области, в отличие от скользящего окна.

Региональный подход работает в два этапа.

Сначала сеть предлагает область, в которой, возможно, будет проходить тест, а затем классифицирует область, есть ли в ней текст или нет. Вы можете обратиться к одной из моих предыдущих статей, чтобы понять методы обнаружения объектов, в нашем случае обнаружения текста.

EAST (Эффективный точный детектор текста сцены)

Это очень надежный метод глубокого обучения для обнаружения текста, основанный на этой статье.Стоит упомянуть, что это всего лишь метод обнаружения текста. Он может находить горизонтальные и повернутые ограничивающие рамки. Его можно использовать в сочетании с любым методом распознавания текста.

Конвейер обнаружения текста в этой статье исключил избыточные и промежуточные этапы и состоит только из двух этапов.

One использует полностью сверточную сеть для непосредственного прогнозирования на уровне слов или текстовых строк. Полученные прогнозы, которые могут быть повернуты прямоугольниками или четырехугольниками, дополнительно обрабатываются на этапе подавления без максимального значения, чтобы получить окончательный результат.

Изображение взято с https://arxiv.org/pdf/1704.03155v2.pdf

EAST может обнаруживать текст как на изображениях, так и на видео. Как упоминалось в документе, он работает почти в реальном времени со скоростью 13 кадров в секунду на изображениях 720p с высокой точностью обнаружения текста. Еще одним преимуществом этого метода является то, что его реализация доступна в OpenCV 3.4.2 и OpenCV 4. Мы увидим эту модель EAST в действии вместе с распознаванием текста.

Распознавание текста

После того, как мы обнаружили ограничивающие рамки, содержащие текст, следующим шагом будет распознавание текста.Есть несколько техник распознавания текста. В следующем разделе мы обсудим некоторые из лучших техник.

CRNN

Сверточная рекуррентная нейронная сеть (CRNN) представляет собой комбинацию потерь CNN, RNN и CTC (временная классификация соединений) для задач распознавания последовательности на основе изображений, таких как распознавание текста сцены и OCR. Сетевая архитектура была взята из этой статьи, опубликованной в 2015 году.

Изображение взято с https: // arxiv.org / pdf / 1507.05717.pdf

Эта архитектура нейронной сети объединяет извлечение признаков, моделирование последовательностей и транскрипцию в единую структуру. Эта модель не требует сегментации символов. Сверточная нейронная сеть извлекает признаки из входного изображения (область обнаружения текста). Глубокая двунаправленная рекуррентная нейронная сеть предсказывает последовательность меток с некоторой связью между символами. Слой транскрипции преобразует кадр, созданный RNN, в последовательность меток.Существует два режима транскрипции, а именно транскрипция без лексикона и транскрипция на основе лексики. В подходе, основанном на лексике, будет предсказана наиболее вероятная последовательность меток.

Машинное обучение OCR с помощью Tesseract

Tesseract был первоначально разработан в Hewlett-Packard Laboratories в период с 1985 по 1994 год. В 2005 году HP открыла его исходный код. Согласно википедии —

В 2006 году Tesseract считался одним из наиболее точных на тот момент движков OCR с открытым исходным кодом.

Возможности Tesseract в основном ограничивались структурированными текстовыми данными. Он будет плохо работать с неструктурированным текстом со значительным шумом. Дальнейшая разработка tesseract спонсируется Google с 2006 года.

Метод, основанный на глубоком обучении, лучше работает с неструктурированными данными. В Tesseract 4 добавлены возможности на основе глубокого обучения с механизмом OCR на основе сети LSTM (своего рода рекуррентной нейронной сети), который ориентирован на распознавание строк, но также поддерживает устаревший механизм Tesseract OCR Tesseract 3, который работает путем распознавания шаблонов символов.Последняя стабильная версия 4.1.0 выпущена 7 июля 2019 года. Эта версия также значительно более точна в отношении неструктурированного текста.

Мы будем использовать некоторые изображения, чтобы показать как обнаружение текста с помощью метода EAST, так и распознавание текста с помощью Tesseract 4. Давайте посмотрим на обнаружение и распознавание текста в действии в следующем коде. Данная статья оказалась полезным ресурсом при написании кода для этого проекта.

  ## Загрузка необходимых пакетов
импортировать numpy как np
импорт cv2
от imutils.object_detection импорт non_max_suppression
импорт pytesseract
from matplotlib import pyplot as plt

Загрузка пакетов

  # Создание словаря аргументов для аргументов по умолчанию, необходимых в коде.
args = {"image": "../ input / text-detection / example-images / Example-images / ex24.jpg", "east": "../ input / text-detection / east_text_detection.pb", " min_confidence ": 0,5," ширина ": 320," высота ": 320}

Создание словаря аргументов с некоторыми значениями по умолчанию

Здесь я работаю с основными пакетами.Пакет OpenCV использует модель EAST для обнаружения текста. Пакет tesseract предназначен для распознавания текста в ограничивающей рамке, обнаруженной для текста. Убедитесь, что у вас установлена ​​версия tesseract> = 4. В Интернете доступно несколько источников для руководства по установке tesseract.

Создан словарь для аргументов по умолчанию, необходимых в коде. Посмотрим, что означают эти аргументы.

  • изображение: расположение входного изображения для обнаружения и распознавания текста.
  • восток: расположение файла с предварительно обученной моделью детектора EAST.
  • минимальная достоверность: минимальная оценка вероятности достоверности геометрической формы, предсказанной в местоположении.
  • width: Для правильной работы модели EAST ширина изображения должна быть кратна 32.
  • высота: для правильной работы модели EAST высота изображения должна быть кратна 32. 
  # Укажите местоположение изображения для чтения.
# Здесь загружается изображение "Example-images / ex24.jpg".

args ['image'] = "../ input / text-detection / example-images / Example-images / ex24.jpg "
image = cv2.imread (args ['изображение'])

# Сохранение исходного изображения и формы
orig = image.copy ()
(origH, origW) = image.shape [: 2]

# установить новую высоту и ширину по умолчанию 320 с помощью args #dictionary.
(newW, newH) = (args ["ширина"], args ["высота"])

# Рассчитайте соотношение между исходным и новым изображением как для роста, так и для веса.
# Это соотношение будет использоваться для перевода положения ограничивающей рамки на исходном изображении.
rW = origW / float (newW)
rH = origH / float (newH)

# изменить размер исходного изображения до новых размеров
изображение = cv2.resize (изображение; (newW, newH))
(H, W) = image.shape [: 2]

# создаем blob из изображения, чтобы передать его модели EAST
blob = cv2.dnn.blobFromImage (изображение, 1.0, (Ш, В),
(123.68, 116.78, 103.94), swapRB = True, crop = False)

Обработка изображений

  # загрузка предварительно обученной модели EAST для обнаружения текста
net = cv2.dnn.readNet (args ["восток"])

# Мы хотели бы получить два вывода от модели EAST.
№1. Оценки вероятности для региона, содержит он текст или нет.
№2. Геометрия текста - Координаты ограничивающей рамки, определяющей текст
# Следующие два слоя необходимо извлечь из модели EAST для этого.layerNames = [
"feature_fusion / Conv_7 / Sigmoid",
"feature_fusion / concat_3"]

Загрузка предварительно обученной модели EAST и определение выходных слоев

  # Вперед передать blob из изображения, чтобы получить желаемые выходные слои
net.setInput (большой двоичный объект)
(scores, geometry) = net.forward (layerNames)

Прямое прохождение изображения через модель EAST

  ## Возвращает ограничивающую рамку и оценку вероятности, если она превышает минимальную достоверность
прогнозы def (prob_score, geo):
(numR, numC) = prob_score.форма [2: 4]
коробки = []
доверие_val = []

# перебирать ряды
для y в диапазоне (0, numR):
scoresData = prob_score [0, 0, y]
x0 = geo [0, 0, y]
x1 = geo [0, 1, y]
x2 = geo [0, 2, y]
x3 = geo [0, 3, y]
anglesData = geo [0, 4, y]

# перебрать количество столбцов
для i в диапазоне (0, numC):
если scoresData [i]

Функция декодирования ограничивающего прямоугольника из прогноза модели EAST

В этом упражнении мы декодируем только горизонтальные ограничивающие прямоугольники.Расшифровка вращающихся ограничивающих рамок из партитур и геометрии более сложна.

  # Найдите прогнозы и примените подавление не максимальных значений
(коробки, доверительное_значение) = прогнозы (баллы, геометрия)
boxs = non_max_suppression (np.array (box), probs = trust_val)

Получение окончательных ограничивающих рамок после подавления без максимума

Теперь, когда мы вывели ограничивающие прямоугольники после применения подавления без максимума. Мы хотели бы видеть ограничивающие рамки на изображении и то, как мы можем извлечь текст из обнаруженных ограничивающих рамок.Мы делаем это с помощью тессеракта.

  ## Обнаружение и распознавание текста

# инициализировать список результатов
результаты = []

# перебираем ограничивающие прямоугольники, чтобы найти координаты ограничивающих прямоугольников
для (startX, startY, endX, endY) в полях:
# масштабируйте координаты на основе соответствующих соотношений, чтобы отразить ограничивающую рамку на исходном изображении
startX = int (startX * rW)
startY = int (startY * rH)
конецX = число (конецX * rW)
конецY = int (конецY * rH)

# извлечь интересующую область
r = orig [начало: конецY, началоX: конецX]

#configuration параметр для преобразования изображения в строку.конфигурация = ("-l eng --oem 1 --psm 8")
    ## Это распознает текст на изображении ограничивающей рамки
text = pytesseract.image_to_string (r, config = конфигурация)

# добавить координату bbox и связанный текст в список результатов
results.append (((startX, startY, endX, endY), text))

Создание списка с координатами ограничивающего прямоугольника и распознанным текстом в полях

В приведенной выше части кода сохранены координаты ограничивающего прямоугольника и связанный текст в списке. Посмотрим, как это будет выглядеть на изображении.

В нашем случае мы использовали определенную конфигурацию тессеракта. Для настройки тессеракта доступно несколько опций.

l: язык , выбран английский в приведенном выше коде.

OEM (режимы OCR Engine):
0 Только устаревший двигатель.
1 Только движок нейронных сетей LSTM.
2 двигателя Legacy + LSTM.
3 По умолчанию, в зависимости от того, что доступно.

psm (режимы сегментации страниц):
0 Только ориентация и обнаружение скриптов (OSD).
1 Автоматическая сегментация страниц с помощью экранного меню.
2 Автоматическая сегментация страниц, но без OSD или OCR. (не реализовано)
3 Полностью автоматическая сегментация страниц, без экранного меню. (По умолчанию)
4 Предположим, что один столбец текста переменного размера.
5 Предположим, что это один однородный блок вертикально выровненного текста.
6 Предположим, что это один однородный блок текста.
7 Считайте изображение одной текстовой строкой.
8 Обращайтесь с изображением как с одним словом.
9 Рассматривайте изображение как отдельное слово в круге.
10 Считайте изображение одним символом.
11 Редкий текст. Найдите как можно больше текста в произвольном порядке.
12 Разреженный текст с экранным меню.
13 Необработанная линия. Относитесь к изображению как к одной текстовой строке, минуя хаки, специфичные для Tesseract.

Мы можем выбрать конкретную конфигурацию Tesseract на основе наших данных изображения.

  # Показать изображение с ограничивающей рамкой и распознанным текстом
orig_image = orig.copy ()

# Перемещение результатов и отображение на изображении
for ((start_X, start_Y, end_X, end_Y), text) в результатах:
# отображаем текст, обнаруженный Tesseract
печать ("{} \ n".формат (текст))

# Отображение текста
text = "" .join ([x if ord (x) <128 else "" для x в тексте]). strip ()
cv2.rectangle (orig_image, (start_X, start_Y), (end_X, end_Y),
(0, 0, 255), 2)
cv2.putText (orig_image, текст, (start_X, start_Y - 30),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0,0, 255), 2)

plt.imshow (orig_image)
plt.title ('Вывод')
plt.show ()

Показать изображение с ограничивающей рамкой и распознанным текстом

Результаты

В приведенном выше коде используется модель OpenCV EAST для обнаружения текста и tesseract для распознавания текста.PSM для Tesseract настроен в соответствии с изображением. Важно отметить, что для нормальной работы Tesseract обычно требуется четкое изображение.

В нашей текущей реализации мы не рассматривали вращающиеся ограничивающие прямоугольники из-за сложности реализации. Но в реальном сценарии, когда текст повернут, приведенный выше код не будет работать. Кроме того, если изображение не очень четкое, tesseract будет трудно правильно распознать текст.

Вот некоторые из выходных данных, сгенерированных приведенным выше кодом:

Источник необработанного изображения: https: // madison.citymomsblog.com Источник сырого изображения: http://lrv.fri.uni-lj.si/andreji/CVLOCRDB/ Источник сырого изображения: https://www.tripadvisor.in/

Код может обеспечить отличные результаты для всех трех вышеперечисленных изображений. Текст на этих изображениях четкий, а фон за текстом также одинаков.

Источник необработанного изображения: https://www.magic.co.nz

Модель показала здесь хорошие результаты. Но некоторые алфавиты распознаются неправильно. Вы можете видеть, что ограничивающие рамки в основном правильные, какими они должны быть.Возможно, поможет небольшое вращение. Но наша текущая реализация не предоставляет вращающихся ограничивающих рамок. Похоже, из-за четкости изображения tesseract не смог его точно распознать.

Источник необработанного изображения: https://www.ktoo.org

Модель здесь показала неплохие результаты. Но некоторые тексты в ограничивающих рамках распознаются неправильно. Цифра 1 вообще не может быть обнаружена. Здесь неоднородный фон, возможно, создание однородного фона помогло бы в этом случае. Кроме того, 24 неправильно ограничены в рамке.В таком случае может помочь заполнение ограничивающей рамки.

Источник необработанного изображения: https://www.mirror.co.uk/

Похоже, что стилизованный шрифт с тенью на заднем фоне повлиял на результат в приведенном выше случае.

Нельзя ожидать, что модель OCR будет точной на 100%. Тем не менее, мы добились хороших результатов с моделью EAST и Tesseract. Добавление дополнительных фильтров для обработки изображения поможет улучшить производительность модели.

Вы также можете найти этот код для этого проекта в ядре Kaggle, чтобы попробовать его самостоятельно.

Nanonets OCR API имеет много интересных вариантов использования. Чтобы узнать больше, поговорите со специалистом по ИИ Nanonets.

Запланировать звонок

OCR с Nanonets

API Nanonets OCR позволяет с легкостью создавать модели OCR. Вы можете загрузить свои данные, аннотировать их, настроить модель для обучения и ждать получения прогнозов через пользовательский интерфейс на основе браузера.

1. Использование графического интерфейса: https://app.nanonets.com/

Вы также можете использовать Nanonets-OCR- API, выполнив следующие действия:

2.Использование NanoNets API: https://github.com/NanoNets/nanonets-ocr-sample-python

Ниже мы дадим вам пошаговое руководство по обучению вашей собственной модели с помощью Nanonets API за 9 простых шагов. .

Шаг 1. Клонируйте репо 
  git clone https://github.com/NanoNets/nanonets-ocr-sample-python
CD наносети-ОКР-образец-Питон
запросы на установку sudo pip
sudo pip install tqdm
Шаг 2. Получите бесплатный ключ API

Получите бесплатный ключ API с https: // app.nanonets.com/#/keys

Шаг 3. Установите ключ API в качестве переменной среды 
  экспорт NANONETS_API_KEY = YOUR_API_KEY_GOES_HERE
Шаг 4. Создание новой модели 
  python ./code/create-model.py

Примечание. При этом генерируется MODEL_ID, необходимый для следующего шага.

Шаг 5. Добавление идентификатора модели в качестве переменной среды 
  экспорт NANONETS_MODEL_ID = YOUR_MODEL_ID
Шаг 6: Загрузите обучающие данные

Соберите изображения объекта, который вы хотите обнаружить.Когда у вас есть готовый набор данных в папке images (файлы изображений), начните загрузку набора данных.

  питон ./code/upload-training.py
Шаг 7. Обучение модели

После загрузки изображений начните обучение модели

  python ./code/train-model.py
Шаг 8: Получение состояния модели

Обучение модели занимает около 30 минут. Вы получите электронное письмо после обучения модели. А пока вы проверяете состояние модели

  watch -n 100 python./code/model-state.py
Шаг 9: Сделайте прогноз

После обучения модели. Вы можете делать прогнозы, используя модель

  python ./code/prediction.py PATH_TO_YOUR_IMAGE.jpg

Зайдите в Nanonets и создавайте модели компьютерного зрения бесплатно!

Дополнительная литература

Обновление # 1 : ‌
‌ https://nanonets.com/ocr-api уже доступно, где вы можете использовать графический интерфейс Nanonets для обучения пользовательской модели OCR, включая рабочий процесс автоматической обработки счетов .

Обновление # 2 : ‌
‌ Добавлены дополнительные материалы для чтения о различных подходах с использованием распознавания текста на основе глубокого обучения для извлечения текста.

10 лучших сканирующих приложений для iOS с оптическим распознаванием текста для преобразования изображения в текст

Технология оптического распознавания символов (OCR), представленная в цифровом мире для преобразования изображений в текстовые документы. Приложение iOS OCR может заменить традиционное приложение сканера и программы, которые использовали настольный компьютер и дополнительное устройство сканера.iTunes предлагает лучшие бесплатные приложения для iOS OCR, которые вы можете использовать на своем устройстве iPhone / iPad / iPod.

Вместо этого просто установите одно из лучших приложений OCR на iPhone и отсканируйте документ с помощью камеры iPhone.

Лучшие приложения для оптического распознавания текста для iPhone

После установки одного из этих приложений вы можете выбрать любой документ, отсканировать его с помощью iPhone и преобразовать это отсканированное изображение в текст в течение нескольких секунд. Вы можете конвертировать любые документы в текстовый файл (проверьте онлайн-инструменты распознавания текста) и редактировать или добавлять тексты в любом месте.Нет причин тратить время на набор документов в текстовый формат.

CamScanner + PDF Document Scanner и OCR

CamScanner - это мощное приложение для сканирования iPhone, которое может использовать камеру вашего телефона для сканирования квитанций, заметок, счетов-фактур, обсуждений на доске, визитных карточек, сертификатов и т. Д. Это приложение позволяет сканировать документы в четкое и резкое изображение или PDF-файл и электронная почта, факс, печать или сохранение в облаке.

CamScanner предлагает функцию OCR (оптическое распознавание символов), которая извлекает текст с одной страницы для дальнейшего редактирования или совместного использования.Вы можете использовать это приложение для выполнения интеллектуальной обрезки и автоматического улучшения текста и графики, чтобы сделать результат четким и резким.

Загрузите CamScanner из iTunes

Связано: 10 лучших альтернативных приложений CamScanner для Android

Office Lens

Приложение Office Lens от Microsoft, которое может сканировать, обрезать, улучшать и делать изображения досок и читаемых документов. Это приложение OCR может преобразовывать изображения в редактируемые файлы Word и PowerPoint, а также оцифровывать заметки на белых или классных досках.

Приложение Office Lens может автоматически распознавать (с помощью OCR) напечатанный текст, поэтому вы можете искать слова на изображениях, а также копировать и редактировать их. Режим белой доски этого приложения обрезает и убирает блики и тени. Режим документа правильно обрезает и раскрашивает изображения и может сохранять изображения в OneNote, OneDrive или другом облачном хранилище.

Загрузите Office Lens из iTunes

Связано: Как поделиться сетью WiFi с QR-кодом?

FineScanner

FineScanner превращает ваше мобильное устройство в мощный универсальный мобильный сканер для быстрого сканирования документов и книг, создания электронных копий в форматах PDF и JPG.Это приложение iPhone Scanner может применять онлайн-технологию OCR для распознавания текстов отсканированных изображений для дальнейшего редактирования и обмена. FineScanner можно использовать для сканирования книг на iPhone и iPad, используя революционную онлайн-технологию BookScan.

Встроенная функция распознавания текста в этом приложении сканирует на 44 языках (включая латинский, кириллический и CJK алфавиты) и выбирает из 12 выходных форматов (doc, pdf, txt и др.), Сохраняя исходное форматирование документа, такое как списки , таблицы и заголовки (требуется учетная запись Premium и Интернет)

Загрузите FineScanner из iTunes

PDFpen Scan + с OCR, экспорт текста PDF

Приложение PDFpen Scan может использовать ваш iPhone или iPad для сканирования и распознавания многостраничных документов для создания доступных для поиска PDF-файлы.Вы можете сканировать эти документы прямо с помощью камеры iPhone или iPad. Это приложение автоматически определяет и обрезает каждую страницу.

Приложение PDFPen выполняет распознавание текста на 18 различных языках, копирование текста распознавания текста и автоматический экспорт в iCloud и Dropbox, отправку по электронной почте, экспорт и публикацию в виде документов PDF.

Загрузите PDFpen Scan из iTunes

Связано: Лучшее приложение для сканирования и органайзера чеков для Android и iPhone

Сканер для меня + OCR

Сканируйте, печатайте, а также управляйте документами на вашем устройстве iOS.Просто наведите камеру своего iPhone или iPad на письменный, распечатанный или графический материал, чтобы мгновенно отсканировать или распечатать его. Вы можете отсканировать столько страниц, сколько захотите, или выбрать фотографии из фотопленки.

Преобразуйте отсканированные изображения в редактируемые текстовые документы с помощью процесса распознавания текста, который доступен для большого количества языков. Вы можете легко редактировать перспективу сканирования и ее границы, а также применять фильтры к файлу.

Измените контрастность и ориентацию файла на желаемое.Поделитесь отсканированными изображениями отдельно или объедините их в файл PDF для отправки. Переместите отсканированное изображение в другое облачное хранилище и подпишите их на экране вашего устройства.

Загрузите Scanner for Me из iTunes Store

Scanner Pro

Быстро отсканируйте и сохраните цифровую версию имеющегося бумажного документа с помощью Scanner Pro. Сканируйте практически любую бумагу, от квитанций до многостраничных документов, без каких-либо проблем с помощью приложения.

Вы можете использовать функцию OCR приложения, чтобы преобразовать практически любое сканированное изображение в текст на 21 языке распознавания.Приложение определяет границы, исправляя искажения и ориентацию. С помощью расширенной обработки цвета инструмента удалите тени и исправьте перспективы файла.

Простое выполнение нескольких действий по совместному использованию с помощью Workflows, загрузка файла в облако и сохранение его в других папках одним касанием. Каждое изменение отслеживается по мере того, как вы это делаете, если вы хотите вернуться, а затем легко отменить редактирование.

Загрузите Scanner Pro из iTunes Store

Сканер OCR - Преобразование изображений и документов в текст

Сканер OCR позволяет без проблем превратить ваш смартфон в сканер документов.Преобразуйте отсканированные документы с камеры или фотопленки в обычный текстовый документ с распознаванием символов.

Приложение простое и надежное, предлагая пользователю 100% удовлетворение. Приложение сканера OCR поддерживает более 20 языков. Вы можете без проблем переводить текстовое содержимое на разные языки. Он поддерживает болгарский, каталонский, чешский, китайский (упрощенный), китайский (традиционный), датский, немецкий, греческий, английский, хинди, хорватский и т. Д.

Загрузите сканер OCR из iTunes Store

Сканер текста (OCR)

Используйте приложение для распознавания практически любой формы текста на изображении, а также в документе с точностью от 98% до 100%.Благодаря поддержке более чем 50 языков вы можете легко сканировать любой документ, не беспокоясь о языке, который он унаследовал. Благодаря технологии OCR вы можете использовать этот инструмент для своих целей. История недавних сканирований позволяет узнать, какой документ вы сканировали на прошлой неделе.

Поиск определенных слов в сохраненных отсканированных изображениях. Скопируйте слова или текст на экране и сделайте снимок экрана с легкостью с помощью сканера.

Загрузите сканер текста (OCR) из iTunes Store

Сканер OCR с LEADTOOLS SDK

Сканируйте изображения с превосходной скоростью и точностью с помощью сканера OCR с LEADTOOLS SDK.Вы можете выбрать части изображения, чтобы приложение распознало текст только в определенной части. Существует множество опций для настройки результатов распознавания, дающих вам больше контроля над процессом в ясной манере.

Вы можете преобразовать документ в различные форматы из PDF, DOCX, Text, SVG и многих других. С опцией «Говорить» можно без проблем воспроизводить на телефоне текст, содержащийся в файле. Используйте область интеллектуального выбора определенной области изображения или документа, чтобы обработать выделенную часть, содержащую как текст, так и графику, для извлечения текста.

Загрузите сканер OCR из iTunes Store

Сканер с OCR

Это приложение сканера OCR разработано как для iPhone, так и для iPad. OCR Scanner - очень полезное приложение для старшеклассников, студентов колледжей, а также при поездках за границу в повседневной жизни. Сканер с приложением OCR - это мощный инструмент, который превращает ваш iPhone в многофункциональный мобильный сканер с возможностью извлечения текста и перевода.

Этот сканер iPhone OCR использует передовые алгоритмы обработки изображений для устранения неравномерного освещения и теней и улучшения контрастности.В результате получаются самые четкие и удобочитаемые отсканированные изображения с камеры iPhone.

OCR Scanner превращает ваши физические документы в цифровые заметки, которые вы можете редактировать, переводить или совместно использовать слишком много приложений. Сканер OCR поддерживает и распознает до 32 языков и передает ваш текст почти всем вашим любимым приложениям.

Загрузить сканер с оптическим распознаванием текста из iTunes

После преобразования документа вы можете сохранить его в виде текстового файла для будущего использования, поиска по тексту или изменения текстов на самом iPhone без каких-либо усилий.Если вы профессионал или студент, эти приложения сэкономят ваше время, когда вы захотите отсканировать книгу или документ, чтобы преобразовать эти отсканированные изображения в текст. Мир движется к безбумажному миру с цифровыми гаджетами. Станьте частью этого безбумажного мирового движения, чтобы защитить дерево и сохранить окружающую среду.

Google читает текст на ваших фотографиях, но на этот раз это хорошо.

Технологические компании подвергли серьезной критике - в значительной степени заслуженной - то, как они обрабатывают личную информацию и конфиденциальность своих пользователей.Google, в частности, часто становился мишенью для способов, которыми компания отслеживает пользователей в Интернете, а затем нацеливает рекламу на основе активности пользователя в Интернете. Ни для кого не стало неожиданностью, что Google прослушивал записанные фрагменты нашего взаимодействия с Google Assistant.

Оказывается, Google Фото читает текст на ваших фотографиях - и на этот раз это хорошо. В четверг Google подтвердил в твите, что начал развертывать возможность поиска текста на ваших фотографиях, копирования и вставки его в документы и электронные письма или даже запросы пароля Wi-Fi.

Вы это заметили! С этого месяца мы внедряем возможность поиска ваших фотографий по тексту в них.

Найдя нужную фотографию, нажмите кнопку «Объектив», чтобы легко скопировать и вставить текст. Возьмите это, невозможные пароли Wi-Fi

- Google Фото (@googlephotos) 22 августа 2019 г.

Слушайте, Google Фото - одно из тех приложений, которые всегда были действительно полезными, но, тем не менее, я почему-то никогда им не пользуюсь. Я имею в виду, что это на моем iPhone в основном потому, что он обеспечивает автоматическое резервное копирование всех моих фотографий, что очень удобно, но это все.Я знаю, что он может делать всевозможные классные вещи, например, упорядочивать фотографии по местоположению, легко создавать общие альбомы или позволять искать по лицам людей. Я просто никогда не думаю использовать это.

Но это другое. На самом деле это то, что я бы использовал на регулярной основе, и это то, что приложение Apple Photos по умолчанию не делает.

Вот почему это действительно очень полезно:

Вы были на собрании, где вы придумывали всевозможные отличные идеи, написанные на доске. В конце встречи кто-то должен сделать снимок, чтобы вы не забыли, что придумали, но потом все это нужно будет расшифровать.Теперь, когда вы это сделаете, Google Фото автоматически расшифрует его, позволит вам искать текст на доске, а также копировать и вставлять этот текст в другой документ.

Или представьте, что вы фотографируете квитанцию ​​и сохраняете ее не только на потом, но и с возможностью поиска. Больше не нужно вспоминать, что вы получили за 29,84 доллара в магазине Staples, когда пришло время составить отчет о расходах.

И, судя по всему, фотографирование пароля WiFi для вашего беспроводного маршрутизатора - вещь. Если это вы, я думаю, это значительно упростит копирование и вставку даже самой смехотворно длинной случайной строки букв и цифр.

Я уже могу это сделать с Evernote. Фактически, я делаю это постоянно. Преимущество Google Фото в том, что он автоматически синхронизирует мою библиотеку фотографий, и мне больше ничего не нужно делать. Мне не нужно открывать другое приложение, я могу просто сделать снимок с помощью камеры, а Google Фото сделает все остальное.

Конечно, разумно спросить, действительно ли вы хотите, чтобы Google начал читать текст на ваших фотографиях. Распознавание текста является частью Google Lens, технологии искусственного интеллекта (AI), которая распознает местоположение, лица и, теперь, текст на ваших фотографиях.Эта же служба также сохраняет ваши действия в вашей учетной записи Google, если у вас включена «История приложений и веб-поиска».

Google начал упрощать удаление этой активности, если вы беспокоитесь о том, что компания делает с вашей информацией. И, если вы вообще не хотите, чтобы он сохранялся, Google говорит, что вы можете отключить историю приложений и веб-поиска, хотя вы потеряете некоторые полезные функции, такие как сохраненная история.

Лично я не делаю много деликатных фотографий коммерческих секретов компании или чего-либо еще в этом отношении.Я не так беспокоюсь. Как и в любом другом случае, вам придется решить для себя, стоит ли выгода потенциального удара по конфиденциальности. Но если мне никогда не придется вспоминать еще один пароль от Wi-Fi, я считаю это небольшой победой.

Мнения, выраженные здесь обозревателями Inc.com, являются их собственными, а не мнениями Inc.com.

Apple Live Text позволяет взаимодействовать с текстом на фотографиях - TechCrunch

Apple представила новую функцию в своей системе камеры, которая автоматически распознает и расшифровывает текст на ваших фотографиях, от номера телефона на визитной карточке до доски, полной заметок.Live Text, как называется функция, не требует каких-либо подсказок или специальной работы со стороны пользователя - просто нажмите значок, и все готово.

Объявленный Крейгом Федериги на виртуальной сцене WWDC, Live Text появится на iPhone с iOS 15. Он продемонстрировал это с парой изображений, одной из доски после встречи и парой снимков, на которых были вывески ресторанов на заднем плане. .

При нажатии кнопки «Живой текст» в правом нижнем углу обнаруженный текст слегка подчеркивается, а затем смахивание позволяет выделить и скопировать его.В случае с доской он собрал несколько предложений с заметками, включая маркеры, и с помощью одной из табличек ресторана он получил номер телефона, по которому можно было позвонить или сохранить.

Некоторые типы текстовых строк также могут быть распознаны: код отслеживания будет рассматриваться как таковой, и ссылка на URL отслеживания будет доступна немедленно. Перевод может быть выполнен быстро на любой язык или с любого языка, поддерживаемого другими инструментами перевода Apple.

Эта функция напоминает многие функции давно разработанного Google приложения Lens, а в Pixel 4 в 2019 году были добавлены более надежные возможности сканирования.Разница в том, что текст более или менее пассивно фиксируется на каждой фотографии, сделанной iPhone с новой системой - вам не нужно переходить в режим сканера или запускать отдельное приложение.

Это хорошая вещь для всех, но она может быть особенно полезна людям с нарушениями зрения. Один или два снимка позволяют продиктовать или сохранить любой текст, который иначе трудно читать.

Весь процесс происходит по телефону, поэтому не беспокойтесь, что эта информация отправляется куда-то в центр обработки данных.Это также означает, что это происходит довольно быстро, хотя, пока мы не проверим это на себе, мы не можем сказать, является ли это мгновенным или, как некоторые другие функции машинного обучения, чем-то, что происходит в течение следующих нескольких секунд или минут после того, как вы сделаете снимок. Тем не менее, ваш задний каталог фотографий будет отображаться в режиме реального времени в режиме реального времени, когда ваш телефон простаивает.

Извлечение текста из изображений с помощью Tesseract OCR, OpenCV и Python

Людям легко понять содержимое изображения, просто взглянув на него.Вы можете распознать текст на изображении и без особого труда понять его. Однако компьютеры работают иначе. Они понимают только организованную информацию. И именно здесь на сцену выходит оптическое распознавание символов. В моем предыдущем блоге я объяснил основы OCR и 3 важные вещи, о которых вам следует знать. Как и обещал моим читателям, я вернулся со своим вторым блогом. На этот раз я собираюсь подробнее рассказать об оптическом распознавании текста, особенно об извлечении информации из изображения.И, как всегда, с автоматизацией вы можете вывести это на новый уровень. Автоматизация задачи извлечения текста из изображений поможет вам вести и анализировать записи. В этом блоге основное внимание уделяется областям приложений OCR с использованием Tesseract OCR, OpenCV, установке и настройке среды, кодированию и ограничениям Tesseract. Итак, приступим.

Тессеракт OCR

Tesseract - это движок распознавания текста с открытым исходным кодом, доступный по лицензии Apache 2.0, и его разработка спонсируется Google с 2006 года.В 2006 году Tesseract считался одним из самых точных движков OCR с открытым исходным кодом. Вы можете использовать его напрямую или можете использовать API для извлечения печатного текста из изображений. Самое приятное то, что он поддерживает большое количество языков. Именно через оболочки Tesseract можно сделать совместимым с различными языками программирования и фреймворками. В этом блоге я буду использовать оболочку Python под названием pytesseract. Он используется для распознавания текста из большого документа или его также можно использовать для распознавания текста из изображения одной текстовой строки.Ниже представлено визуальное представление архитектуры Tesseract OCR, представленной в исследовательском документе по системе OCR на основе голосования.

Говоря о Tesseract 4.00, он имеет настроенный распознаватель текстовых строк в своей новой подсистеме нейронной сети. В наши дни люди обычно используют сверточную нейронную сеть (CNN) для распознавания изображения, содержащего один символ. Текст произвольной длины и последовательность символов решается с использованием рекуррентной нейронной сети (RNN) и долговременной краткосрочной памяти (LSTM), где LSTM является популярной формой RNN.Входное изображение Tesseract в LSM обрабатывается построчно в прямоугольниках, которые вставляются в модель LSTM и выдают выходные данные.

По умолчанию Tesseract рассматривает входное изображение как страницу текста в сегментах. Вы можете настроить различные сегменты Tesseract, если хотите захватить небольшую область текста с изображения. Вы можете сделать это, назначив ему режим --psm . Tesseract полностью автоматизирует сегментацию страниц, но не выполняет ориентацию и обнаружение скриптов.Различные параметры конфигурации для Tesseract упомянуты ниже:

Режим сегментации страниц (--psm): Настроив это, вы можете помочь Tesseract в том, как он должен разделять изображение в форме текста. Справка командной строки имеет 11 режимов. Вы можете выбрать тот, который лучше всего подходит для ваших требований, из приведенной ниже таблицы:

режим Рабочее описание
0psm Только ориентация и обнаружение сценария (OSD)
1 Автоматическая сегментация страниц с помощью экранного меню
2 Автоматическая сегментация страниц, но без экранного меню или OCR
3 Полностью автоматическая сегментация страниц, без экранного меню (по умолчанию)
4 Предположим, что один столбец текста переменного размера
5 Предположим, что это один однородный блок с вертикально выровненным текстом
6 Предположим, что один однородный блок текста
7 Обрабатывать изображение как одну текстовую строку
8 Обрабатывать изображение как одно слово
9 Для обработки изображения как отдельного слова в круге
10 Обрабатывать изображение как один символ
11 Редкий текст.Найдите как можно больше текста не в определенном порядке
12 Разреженный текст с экранным меню
13 Сырая линия. Рассматривайте изображение как одну текстовую строку, избегайте взлома, специфичного для Tesseract.

Engine Mode (--oem): Tesseract имеет несколько режимов двигателя с разной производительностью и скоростью. Tesseract 4 представил дополнительный режим нейтральной сети LSTM, который работает лучше всего. Следуйте таблице, приведенной ниже, для различных режимов двигателя OCR:

Режим двигателя OCR Рабочее описание
0 Только устаревший двигатель
1 Только нейронная сеть LSTM
2 Legacy + только режим LSTM
3 По умолчанию, в зависимости от того, что в настоящее время доступно

OpenCV
OpenCV (библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом), как следует из названия, представляет собой компьютерное зрение с открытым исходным кодом и библиотеку программного обеспечения для машинного обучения.OpenCV был создан для предоставления общей инфраструктуры для приложений компьютерного зрения. Помимо этого, это также ускоряет использование машинного восприятия в коммерческих продуктах. OpenCV является продуктом с лицензией BSD, поэтому он может пригодиться компаниям для использования и модификации кода. Библиотека включает более 2500 оптимизированных алгоритмов, которые имеют полный набор как классического, так и современного компьютерного зрения, а также алгоритмы машинного обучения. Эти алгоритмы могут использоваться для обнаружения и распознавания лиц, классификации действий человека в видео, извлечения 3D-моделей объектов и многого другого.Здесь я буду использовать его для предварительной обработки, чтобы определить текст из файла изображения. Tesseract требует чистого изображения для обнаружения текста, именно здесь OpenCV играет важную роль, поскольку он выполняет операции с изображением, такие как преобразование цветного изображения в двоичное изображение, регулировка контрастности изображения, обнаружение краев и многое другое.

Теперь перейдем к следующему разделу, посвященному установке и настройке среды для выполнения задачи распознавания текста.

Установка и настройка среды
Здесь я воспользуюсь Python в качестве языка программирования для выполнения задачи распознавания текста.Я проведу вас через процедуру настройки среды для Python OCR и установки библиотек в вашей системе Linux.

Во-первых, настройте среду Python в Ubuntu с помощью команды, приведенной ниже:

 virtualenv -p python3 ocr_env

Примечание: Убедитесь, что в вашей системе установлен Python версии 3 или более поздней версии.

Теперь активируйте свою среду с помощью следующей команды в терминале:

 источник ocr_env / bin / activate

Теперь вы готовы к установке OCR и Tesseract, используйте команды, указанные ниже, одну за другой:

 pip install opencv-python 
 pip install pytesseract

Теперь, когда установка и настройка среды, наконец, завершены, перейдем к части кодирования.

Кодирование
Здесь я буду использовать следующий образец изображения квитанции:

Образец изображения чека

Первая часть - это пороговая обработка изображений. Ниже приведен код, который можно использовать для определения порога:

.

 1 | # импорт модулей 
 2 | импорт CV2 
 3 | импортный питессеракт 
 5 | # чтение изображения с помощью opencv 
 6 | image = cv2.imread (sample_image.png ’) 
 7 | # преобразование изображения в изображение в оттенках серого 
 8 | gray_image = cv2.cvtColor (изображение, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
 9 | # преобразование его в двоичное изображение с помощью Thresholding 
 10 | # этот шаг требуется, если у вас есть цветное изображение, потому что если вы пропустите эту часть 
 11 | # тогда tesseract не сможет правильно определить текст, и это даст неверный результат 
 11 | threshold_img = cv2.threshold (gray_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU) [1] 
 12 | # отобразить изображение 
 13 | cv2.imshow («пороговое изображение», threshold_img) 
 14 | # Сохранять окно вывода, пока пользователь не нажмет клавишу 
 15 | cv2.waitKey (0) 
 16 | # Уничтожение текущих окон на экране 
 17 | cv2.destroyAllWindows ()

Пороговое значение остаточного изображения, выходное изображение будет таким:

Изображение после порога

Теперь вы можете увидеть разницу между исходным изображением и изображением с пороговым значением. Изображение с пороговым значением показывает четкое разделение между белыми и черными пикселями. Таким образом, если вы доставите это изображение в Tesseract, он легко обнаружит текстовую область и даст более точные результаты.Для этого следуйте командам, приведенным ниже:

 13 | # настройка параметров для tesseract 
 14 | custom_config = r '- oem 3 --psm 6' 
 15 | # теперь загружаем изображение в тессеракт 
 16 | details = pytesseract.image_to_data (threshold_img, output_type = Output.DICT, config = custom_config, lang = ’eng’) 
 17 | печать (details.keys ())

Если вы распечатываете детали, это ключи словаря, которые будут содержать соответствующие детали:
dict_keys (['level', 'page_num', 'block_num', 'par_num', 'line_num', 'word_num', 'left' , 'верх', 'ширина', 'высота', 'conf', 'текст'])

В приведенном выше словаре содержится информация о вашем входном изображении, такая как обнаруженная текстовая область, информация о положении, высота, ширина, оценка достоверности и т. Д.Теперь нарисуйте ограничивающую рамку на исходном изображении, используя приведенный выше словарь, чтобы узнать, насколько точно Tesseract работает как сканер текста для обнаружения текстовой области. Следуйте приведенному ниже коду:

 18 | total_boxes = len (подробности ['текст']) 
 19 | для sequence_number в диапазоне (total_boxes): 
 20 | if int (подробности ['conf'] [sequence_number])> 30: 
 21 | (x, y, w, h) = (подробности ['left'] [sequence_number], details ['top'] [sequence_number], details ['width'] [sequence_number], подробности ['height'] [sequence_number] ) 
 22 | threshold_img = cv2.прямоугольник (threshold_img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) 
 23 | # отобразить изображение 
 24 | cv2.imshow («захваченный текст», threshold_img) 
 25 | # Сохранять окно вывода, пока пользователь не нажмет клавишу 
 26 | cv2.waitKey (0) 
 27 | # Уничтожение текущих окон на экране 
 28 | cv2.destroyAllWindows ()

Примечание. На шаге 20 учитывайте только те изображения, уровень достоверности которых превышает 30. Получите это значение, вручную просмотрев сведения о текстовом файле словаря и показатель достоверности.После этого убедитесь, что все текстовые результаты верны, даже если их оценка достоверности находится между 30-40. Вам необходимо проверить это, потому что изображения состоят из цифр, других символов и текста. И в Tesseract не указано, что поле содержит только текст или только цифры. Предоставьте весь документ как есть в Tesseract и дождитесь, пока он покажет результаты в зависимости от значения, принадлежит ли он тексту или цифрам.

Изображение после рисования ограничительной рамки

Теперь, когда у вас есть изображение с ограничивающей рамкой, вы можете перейти к следующей части, которая должна упорядочить захваченный текст в файл с форматированием, чтобы легко отслеживать значения.

Примечание: Здесь я написал код на основе текущего формата изображения и вывода из Tesseract. Если вы используете какой-либо другой формат изображения, вам необходимо написать код в соответствии с этим форматом изображения.

Приведенный ниже код предназначен для преобразования результирующего текста в формат, соответствующий текущему изображению:

 29 | parse_text = [] 
 30 | word_list = [] 
 31 | last_word = '' 
 32 | на слово в деталях ['текст']: 
 33 | если слово! = '': 
 34 | список слов.добавить (слово) 
 35 | last_word = word 
 36 | if (last_word! = '' и word == '') или (word == details ['text'] [- 1]): 
 37 | parse_text.append (список_слов) 
 38 | word_list = []

Следующий код преобразует текст результата в файл:

 39 | импорт csv 
 40 | с open (result_text.txt ',' w ', newline = "") как файл: 
 41 | csv.writer (файл, delimiter = "") .writerows (parse_text)

Пришло время сравнить выходной текстовый файл и входное изображение.

Теперь, если вы сравните оба изображения, можно сделать вывод, что почти все значения верны. Таким образом, можно сказать, что в данном тестовом примере Tesseract дал точный результат около 95%, что весьма впечатляет.

Однако у Tesseract есть некоторые ограничения, давайте посмотрим, что это такое.

Ограничения Tesseract

  • Точность оптического распознавания текста не так высока по сравнению с некоторыми коммерческими решениями, доступными в настоящее время.
  • Не распознает рукописный текст.
  • Если документ содержит языки, которые не поддерживаются Tesseract, результаты будут плохими.
  • Требуется четкое изображение на входе. Сканирование низкого качества может привести к плохим результатам при распознавании текста.
  • Он не дает точных результатов для изображений, на которые влияют артефакты, включая частичное перекрытие, искаженную перспективу и сложный фон.
  • Не подходит для анализа нормального порядка чтения документов. Например, вы можете не распознать, что документ содержит два столбца, и можете попытаться объединить текст в этих столбцах.
  • Не раскрывает текстовую информацию о семействе шрифтов.

В итоге можно сделать вывод, что Tesseract идеально подходит для сканирования чистых документов, и вы можете легко преобразовать текст изображения из OCR в word, pdf в word или в любой другой требуемый формат. Имеет довольно высокую точность и вариативность шрифтов. Это очень полезно в случае учреждений, где задействовано много документации, таких как правительственные учреждения, больницы, учебные заведения и т. Д.