что такое распознавание текста

Бесплатный сервис по распознаванию
текста из изображений

который поможет получить напечатанный текст из PDF документов и фотографий

Принцип работы ресурса

Отсканируйте или сфотографируйте текст для распознавания

Загрузите файл

Выберите язык содержимого текста в файле

После обработки файла, получите результат * длительность обработки файла может составлять до 60 секунд

Наши преимущества

Основные возможности

Распознавание отсканированных файлов и фотографий, которые содержат текст

Форматирование бумажных и PDF-документов в редактируемые форматы

Приветствуем студентов, офисных работников или большой библиотеки!

У Вас есть учебник или любой журнал, текст из которого необходимо получить, но нет времени чтобы напечатать текст?

Наш сервис поможет сделать перевод текста с фото. После получения результата, Вы сможете загрузить текст для перевода в Google Translate, конвертировать в PDF-файл или сохранить его в Word формате.

OCR или Оптическое Распознавание Текста никогда еще не было таким простым. Все, что Вам необходимо, это отсканировать или сфотографировать текст, далее выбрать файл и загрузить его на наш сервис по распознаванию текста. Если изображение с текстом было достаточно точным, то Вы получите распознанный и читабельный текст.

Сервис не поддерживает тексты написаны от руки.

© 2014-2021 img2txt Сервис распознавания изображений / v.0.6.6.0

Источник

Как перевести изображение в текст: 5 сервисов для распознавания фото

Чтобы не перепечатывать текст с бумаги, я использую специальные сервисы — они сканируют информацию и извлекают содержимое в текстовый редактор.

Сервисы неидеальны: какие-то слова не распознают вообще, какие-то определяют как набор букв с пробелами. Но отредактировать результат все равно быстрее, чем перепечатывать все с нуля.

Я сравнил работу 5 таких программ на двух образцах текста. Текст взял одинаковый, только в первом случае он четко выделяется на отсканированном документе, а во втором — еле виден на фотографии.

FineReader

Где работает: в онлайне, Windows, Android, iOS
Сколько стоит: от 3190 Р в год
Демодоступ: бесплатно распознает 10 страниц, после — 5 страниц в месяц

Что умеет. Бесплатная версия даст загрузить файлы в онлайн-версию или распознать фото в мобильном приложении. Умеет выгружать текст в «Блокнот», Word, Excel и в форматы электронных книг: FB2 или ePUB. Результаты будут доступны в течение двух недель.

За деньги сервис сможет распознавать PDF-файлы — от 2000 страниц в год.

Сколько слов определил. Фотографию плохого качества не смог распознать вообще, трижды выдал ошибку. Скан хорошего качества распознал полностью, включая знаки препинания.

Как победить выгорание

Office Lens

Где работает: Android, iOS. С 2021 года официального приложения на Windows больше нет, Microsoft поддерживает только мобильные решения
Сколько стоит: бесплатно

Что умеет. Сервис превращает камеру смартфона в сканер. Можно преобразовать изображения в файлы DOC и PPT, сохранить их в OneNote или конвертировать в PDF, обрезать снимки, увеличить или уменьшить их яркость. Еще сервис частично распознает рукописный текст.

Формы для загрузки файлов в приложении нет. Но можно сначала сбросить картинку в телефон, а после загрузить ее в Lens из галереи.

Сколько слов определил. Со сканом хорошего качества Lens справился практически идеально — один раз не определил заглавную букву и вместо знака «№» написал «NQ».

С фотографией плохого качества сервис справился хуже: превратил два элемента списка в один, часть слов записал заглавными буквами, добавил дефисы. Результат можно редактировать, но придется потратить на это время.

CamScanner

Что умеет. Можно сканировать текст с помощью камеры или загружать готовые картинки. Приложение повысит резкость и яркость у снимков плохого качества. Есть автоматическое выравнивание — итоговый файл будет выглядеть так, будто вы не фотографировали, а положили документ в сканер.

Без регистрации дадут распознать два текста, после — три в месяц. За деньги — тысячу в месяц, плюс снимки будут храниться в облачном пространстве сервиса. Бесплатно доступно только 200 Мб.

Сколько слов определил. Файл в хорошем качестве CamScanner распознал без ошибок. Плохую фотографию придется редактировать, но немного: не расшифровал знак «№», добавил пару лишних букв и поставил лишнюю точку в конце.

Источник

Сервисы для распознавания текста — подборка лучших

Заказчик прислал сканы рабочих документов, в университете скинули фотку конспекта? Когда-то тексты умели распознавать только сканеры и то далеко не все. Сейчас же даже приложения на смартфоне могут перевести визуальный текст в редактируемый документ. А в этом материале ищем лучшие сервисы по распознаванию текста для вашего компьютера и смартфона тоже.

Finereaderonline.com

Компания ABBYY идет в плане распознавания текстов и обработки цифровых документов впереди всех. В арсенале их софта даже цифровые подписи, которые почти невозможно отличить от настоящих. Finereaderonline поддерживает почти 200 языков, работает быстро и онлайн — ничего не надо устанавливать. Можно выбрать разные форматы для сохранения текста, обработка текста происходит очень быстро и достаточно точно. Единственный нюанс — лимит на загрузку файлов до 100 Мб. Но никто не запрещает вам загрузить несколько документов подряд. Сервис работает полностью онлайн, русифицирован и интуитивно понятен в управлении.

Sodapdf.com

Еще один неплохой сервис, хотя тут нам предлагают скачать прогу отдельно. Правда, чуть менее обученный, чем софт от ABYYY — Sodapdf знает только 46 языков. Впрочем, если вам не нужно переводить с ацтекского или зулу, то проблем не возникнет. Программа условно бесплатная — есть триальная версия, полный функционал стоит от 7 до 17 евро в месяц в зависимости от пакета. Soda умеет конвертировать разные форматы, распознавать тексты, ставить электронные подписи и имеет большой набор инструментов для работы с PDF файлами и изображениями.

WinScan2PDF

Элементарная, простая маленькая утилита, которая состоит из трех кнопок: «выбрать источник», «сканировать» и подтвердить или отменить операцию. Поддерживает 23 языка, работает с многостраничными файлами и сохраняет обработанный файл в формате PDF. У этой программы есть одна особенность — она не работает с готовыми файлами и считывает документы только с подключенного сканера.

Free Online OCR

Не такой симпатичный, как Finereader, но тоже вполне умелый онлайн-сервис. Англоязычный, слегка устаревший интерфейс, в котором, впрочем, несложно разобраться. Free Online OCR поддерживает 106 языков и распознает текст с большинства самых популярных форматов файлов: JPEG, PNG, GIF, BMP, TIFF, PDF, DjVu. Сохранять готовые доки может не только в PDF, но и в стандарных doc и txt. Кроме текста, может распознать математические уравнения, правильно форматировать текст в колонках и столбцах или обработать только выделенный фрагмент. Качество распознавания довольно высокое даже c картинок низкого качества.

Microsoft OneNote

Распознавание текста здесь скорее дополнительная фича, а не основная задача. Вы можете вставить картинку в текущую запись OneNote и правой кнопкой мыши выбрать «Копировать текст из рисунка». Цифровая записная книжка от Microsoft однозначно не подойдет для обработки больших файлов, документов и постоянной работы с файлами. Но может помочь в мелких повседневных задачах — перевести небольшой текст с картинки, скриншота, рекламного макета, чтобы не вводить вручную. Качество распознавания у OneNote не очень высокое, а добавлять в файл многостраничные документы неудобно. Но OneNote и не для этого все-таки.

Readiris

Мощный и удобный конкурент ABBYY FineReader. Быстро и очень чисто распознает даже едва различимые тексты, при этом поддерживает 137 языков, включая русский. Работает очень быстро и легко обрабатывает даже большие объемы текста. Сохраняет исходное форматирование, не игнорируя кавычки, размеры шрифта и стиль написания. Может почистить текст от помарок и предложить исправления в словах. Знает символы, уравнения. Контактирует со сканерами, облачными сервисами, поддерживает кучу форматов. В общем, полноценный и удобный сервис, который не умеет разве что редактировать итоговый файл PDF. Правда, за полный инструментарий придется платить, но есть бесплатная триальная версия.

Img2txt.com

Приятный дизайн, понятный интерфейс и высокая скорость обработки текста — что еще нужно для работы? Продвинутые алгоритмы распознавания помогают считывать документы даже плохого качества. Молниеносно конвертирует большие объемы текста, но при желании можно выбрать отдельную область файла для работы. Есть интеграция с Google Documents, хороший инструментарий для работы с документами PDF. Маловато языков — всего 35, но для основных задач этого может вполне хватить.

OCR CuneiForm

Шустро и тщательно распознает сфотографированные или отсканированные тексты, графические файлы. Старается сохранить исходную структуру текста, элементов и шрифты. Переводит все в редактируемые форматы на выбор. В общем, стандартный набор функционала. И, что самое главное, полностью бесплатный.

TextGrabber 6

Полностью бесплатное приложение для смартфонов за авторством компании ABBYY. Собственно, этим все сказано — в TextGrabber 6 все хорошо с распознаванием текста, есть встроенный модуль переводчика. Программа работает с помощью камеры и на распознавание, и на перевод. Поддерживает кучу языков, работает быстро и выглядит приятно.

Источник

Распознавание текста на изображении

Распознавание текста на изображениях (оптическое распознавание символов (англ. optical character recognition, OCR [1] )) — одно из направлений распознавания образов, задача которого заключается в переводе изображений рукописного, машинного или печатного текста в текстовые данные, использующиеся для представления символов в компьютере (например, в текстовом редакторе).

Содержание

Общая информация [ править ]

Распознавание текста на изображениях является важной задачей машинного обучения, так как это позволяет организовать удобное взаимодействие с данными: редактирование, анализ, поиск слов или фраз и т.д.

Тем не менее, создание приложения в данной области по-прежнему остается творческой задачей и требует дополнительных исследований в связи со специфическими требованиями по разрешению, быстродействию, надежности распознавания и объему памяти, которыми характеризуется каждая конкретная задача.

История [ править ]

Разработка OCR-систем основана на технологиях, связанных с телеграфией и созданием считывающих устройств для слепых. В 1914 году Эммануэль Гольдберг разработал устройство, считывающее символы и преобразовывающее их в стандартный телеграфный код. Одновременно Эдмунд Фурнье д’Альбе разработал «Оптофон», ручной сканер, который, при перемещении по напечатанной странице, вырабатывал тональные сигналы, соответствующие определенным буквам или символам.

В 1974 году Рэй Курцвейл создал компанию «Kurzweil Computer Products, Inc» и начал работать над развитием первой системы оптического распознавания символов, способной распознавать текст, напечатанный любым шрифтом. Курцвейл считал, что лучшее применение этой технологии — создание машины чтения для слепых, которая позволила бы слепым людям иметь компьютер, умеющий читать текст вслух. Данное устройство требовало изобретения сразу двух технологий — ПЗС (прибор с зарядовой связью [3] ) планшетного сканера и синтезатора, преобразующего текст в речь.

Первой коммерчески успешной программой, распознающей кириллицу, стала программа «AutoR» российской компании «ОКРУС». Алгоритм «AutoR» был компактный, быстрый и шрифтонезависимый. Этот алгоритм разработали и испытали ещё в конце 60-х два молодых биофизика, выпускники МФТИ — Г. М. Зенкин и А. П. Петров. В настоящее время алгоритм Зенкина-Петрова применяется в нескольких прикладных системах, решающих задачу распознавания графических символов.

В 1993 году вышла технология распознавания текстов российской компании ABBYY. На её основе создан ряд корпоративных решений и программ для массовых пользователей. Технологии распознавания текстов ABBYY OCR лицензируют международные ИТ-компании, такие как Fujitsu, Panasonic, Xerox, Samsung, EMC и другие.

В 2000-х годах производительность и компактность OCR-системы позволила представить на рынок онлайн-сервисы по переводу текста с одного языка на другой. Со временем такие программы получили возможность обрабатывать изображения как печатного, так и рукописного текста.

С развитием технологий производства мобильных устройств и упрощения процесса разработки мобильных приложений, OCR-системы стали неотъемлемой частью разнообразных программ: от развлекательных до обучающих, от мобильных помощников до систем управления.

Применение систем распознавания текстов [ править ]

Системы OCR применяются во многих областях. Вот некоторые из задач, которые решают системы распознавания текстов:

Наиболее распространенные задачи OCR [ править ]

С задачей распознавания символов связаны следующие проблемы:

Процесс распознавания текста [ править ]

Система распознавания текста предполагает наличие на входе изображения с текстом (в формате данных графического файла). На выходе система должна выдать текст, выделенный из входных данных. Весь процесс распознавания текста состоит из нескольких задач.

Обработка изображения [ править ]

Перед началом распознавания текста изображение должно быть очищено от шума и приведено к виду, позволяющему эффективно выделять символы и распознавать их. Обычно у изображения повышают резкость, контрастность, выравнивают его и преобразовывают в используемый системой формат (например, 8-битное изображение в градациях серого).

Распознавание символов [ править ]

ДОБАВИТЬ ОБЩИЕ СЛОВА

Алгоритмы распознавания символов [ править ]

Распознавание при помощи метрик [ править ]

Этой способ лучше всего работает с машинописным текстом, но при обработке новых шрифтов точность распознавания падает. Метрика является признаком символа, поэтому иногда в контексте данного способа говорят о процессе выявления признаков. В качестве метрики используют расстояние Хэмминга, которое показывает, на сколько пикселей различаются изображения. Если признаки двух символов максимально похожи, то разность между их метриками (то есть расстояние между ними) стремится к нулю. Дальнейшая классификация символа происходит по методу ближайшего соседа.

Однако, одной метрики недостаточно для распознавания символа, так как некоторые очень похожи между собой, (например, “j” и “i”, “Z” и “2”) что может привести к ошибке. Для избежания этого, используют следующие техники:

1) Группировка символов
$\;$Некоторые символы (“O”, “H”, “I”) обладают суперсимметрией, (полностью совпадают со своими отражениями, значимые пиксели распределены равномерно по всему изображению) и их можно выделить в отдельный класс. Это значительно сокращает перебор метрик.

2) Контекстное распознавание
$\;$В качестве помощи алгоритмам распознавания в систему включают словари. Они предоставляют справки во многих случаях, но быстро отказывают, когда, например, имеют дело с именами собственными, которые не находятся в словаре.

Распознавание с применением нейронных сетей [ править ]

Нейронные сети – это структура связанных элементов, на которых заданы функции преобразования сигнала, а также коэффициенты, которые могут быть настроены на определенный характер работы.

Часть элементов структуры выделены как входные: на них поступают сигналы извне, таким образом, они описывают значения пикселя изображения. То есть, если имеется изображение 16х16, входов у сети должно быть 256. Другая часть – выходные, они формируют результирующие сигналы.

Сигнал, проходящий через нейронную сеть, преобразуется согласно формулам на элементах сети, на выходе формируется ответ. Так как все нейроны поименованы значениями букв, следовательно, среагировавший нейрон и несет ответ распознавания.

Нейронная сеть может быть использована в системе распознавания текста в качестве классификатора. При обучении, сеть получает на вход изображения, анализирует все позиции черных пикселей и выравнивает коэффициенты, минимизируя ошибку. Таким образом, достигается лучший результат распознавания.

Пример нейронной сети [ править ]

Пример на синтаксисе скриптового языка MATLAB [ править ]

Недостатки нейронных сетей [ править ]

Нейронные сети с успехом могут применяться в системах распознавания текста, однако обладают существенными недостатками, препятствующими их широкому применению:

Алгоритмы распознавания текста [ править ]

E2E-MLT [ править ]

Реализация размещена в Github репозитории [7] одного из авторов проекта.

Источник

Методы распознавания текста

Немного теории

Тема распознавания текста попадает под раздел распознавания образов. И для начала коротко о самом распознавании образов.
Распознавание образов или теория распознавания образов это раздел информатики и смежных дисциплин, развивающий основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций и т. п. объектов, которые характеризуются конечным набором некоторых свойств и признаков. Данное определение нам дает Wikipedia.

Итак, моя тема — это распознавание текста на графических изображениях и сейчас говорить о важности данного подраздела не приходиться. Всем давно известно, что существуют миллионы старых книг, которые хранятся в хранилищах строгого режима, доступ к которым имеет только специализированный персонал. Использование этих книг запрещено по причине их ветшалости и дряхлости, так как возможно, что они могут рассыпаться прямо в руках читателя, но знания которые они хранят, представляют, несомненно, большой клад для человечества и поэтому оцифровка этих книг столь важна. Именно этим в частности занимаются специалисты в области обработки данных.

Теперь о самой работе. Было написано приложение, способное распознавать текст при использовании изображений высокого либо среднего качества, со слабым шумом либо без него. Приложение способно распознавать буквы английского алфавита, верхнего и нижнего регистра. Изображение подается для распознавания непосредственно из самого приложения.

Фильтрация и обработка

Сегментация

Непосредственно перед распознаванием изображение нормализуется и приводится до размеров шаблонов, подготовленных заранее.

Далее наступает сам процесс распознавания. Для пользователя имеется два выбора, при помощи метрик и при помощи нейронной сети.

Распознавание

Рассмотрим первый случай — распознавание при помощи метрик.

Метрика – некоторое условное значение функции, определяющее положение объекта в пространстве. Таким образом, если два объекта расположены близко друг от друга, то есть похожи (например, две буквы А написанные разным шрифтом), то метрики для таких объектов будут совпадать или быть предельно похожими. Для распознавания в этом режиме была выбрана метрика Хэмминга.

Метрика Хэмминга – метрика которая показывает, как сильно объекты не похожи между собой.

Данную метрику часто используют при кодировании информации и передаче данных. Например, после сеанса передачи на выходе имеется следующая последовательность бит (1001001), также нам известно, что должна прийти другая последовательность бит (1000101). Мы вычисляем метрику путем сравнения частей последовательности с соответствующими местами из другой последовательности. Таким образом метрика Хэмминга в нашем случае равна 2. Так как объекты отличаются в двух позициях. 2- это степень непохожести, чем больше, тем хуже в нашем случае.
Следовательно, чтобы определить какая буква изображена нужно найти ее метрику со всеми готовыми шаблонами. И тот шаблон, чья метрика окажется наиболее близкой к 0 будет ответом.

Но как показала практика подсчет одной лишь метрики не дает положительного результата, так многие буквы похожи между собой. например «j» «i», что приводит к ошибочному распознаванию.

Тогда было принято решение придумать новые метрики, позволяющие разграничить некоторое множество букв в отдельный класс. В частности, были реализованы метрики (Отражения горизонтального и вертикального, преобладания веса горизонтального и вертикального).

Экспериментом было выяснено, что такие буквы как «H» «I» «i» «O» «o» «X» «x» «l» обладают суперсимметрией (полностью совпадают со своими отражениями и значимые пиксели распределены равномерно по всему изображению), поэтому они были вынесены в отдельный класс, что сокращает перебор всех метрик примерно в 6 раз. Аналогичные действия были проведены в отношении других букв. В среднем уменьшение перебора достигает примерно 3 раза.
Также есть уникальная буква такая как «J», которая находится в своем классе одна, и значит идентифицируются однозначно. Далее, для каждого класса высчитывается метрика Хэмминга, которая на данном этапе дает лучшие показатели чем при прямом применении.
При создании шаблонов использовался шрифт «consolas», поэтому, если распознаваемый текст написан этим шрифтом, распознавание имеет точность порядка 99 процентов. При изменении шрифта, точность падает до 70 процентов.

Второй способ распознавания – при помощи нейронной сети.

Что такое нейронная сеть и в биологическом понимании, и в математическом я рассказывать не буду, так как данного материала полно в интернете и повторять его не хочется. Сказать лишь можно то, что в математическом смысле нейронная сеть — это лишь модель биологического определения.

Существуют также множества разновидностей этих моделей. В своей работе я использовал однослойную сеть Кохонена.
Принцип работы нейронной сети таков, что поучив на входной слой нейронов новое изображение сеть реагирует импульсом того или иного нейрона. Так как все нейроны поименованы значениями букв, следовательно, среагировавший нейрон и несет ответ распознавания. Углубляясь в терминологию сетей можно сказать, что нейрон помимо выхода имеет также множество входов. Данные входы описывают значение пикселя изображения. То есть, если имеется изображение 16х16, входов у сети должно быть 256.

Каждый вход воспринимается с определенным коэффициентом и в результате, по окончанию распознавания на каждом нейроне скапливается определенный заряд, чем заряд будет больше тот нейрон и испустит импульс.

Но что бы коэффициенты входов были правильно настроены необходимо сначала обучить сеть. Этим занимается отдельный модуль обучения. Данный модуль берет очередное изображение из обучающей выборки и скармливает сети. Сеть анализирует все позиции черных пикселей и выравнивает коэффициенты минимизируя ошибку совпадения методом градиента, после чего определенному нейрону сопоставляется данное изображение.

Все коэффициенты выровнены и готовы воспринимать изображения.
Точность распознавания при этом методе достигает 80 процентов. Следует заметить, что точность распознавания зависит от обучающей выборки, как от количества, так и от качества.

Источник