Сервисы для распознавания текста (обзор 14 ocr)

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) 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.

Bowfinprintworks.com – ещё один сервис с ответами на вопросы

Сервис bowfinprintworks.com является визуальным аналогом identifont.com – с помощью вопросов и картинок вам предлагается выбрать из предложенных графических изображений наиболее похожие на ваш шрифт. Ресурс также предполагает знание английского языка, но и без него можно примерно догадаться, что хочет от вас ресурс.

Сервис «Fontmassive»

Сервис fontmassive.com предлагает вам обратиться к возможностям «человеческого фактора», и попросить других пользователей помочь вам в идентификации шрифта онлайн.

1. Для работы с ним необходимо перейти на данный ресурс, в специальном окне написать текст с вопросом.
2. Нажать на кнопку «Вставить изображение» для загрузки изображения с нужным шрифтом на ресурс.
3. А затем нажать на кнопку «Отправить».

Спросите у пользователей о нужном шрифте на fontmassive.com

Расширение «WhatFont»

Расширение для браузера Google Chrome (а также для других браузеров на ядре «Chromium») под названием «WhatFont» позволит вам легко выполнить опознавание шрифта онлайн. После установки и активизации приложения в браузере будет достаточно навести курсор на нужный шрифт для идентификации последнего (опознаются как латинские, так и кириллические шрифты).

При этом, по отзывам пользователей, точность определения шрифта не всегда на высоте.

Расширение «WhatFont» в магазине Chrome

OCR с использованием Microsoft OneNote

Microsoft OneNote имеет расширенные функции распознавания текста, которые работают как с изображениями, так и с рукописными заметками.

• Перетащите отсканированное изображение или сохраненное изображение в OneNote. Вы также можете использовать OneNote для клип часть экрана или изображение в OneNote.
• Щелкните правой кнопкой мыши на вставленной картинке и выберите Копировать текст с картинки, Скопированный оптически распознанный текст попадает в буфер обмена, и теперь вы можете вставить его обратно в OneNote или в любую программу, например Word или Notepad.

OneNote также может извлечь текст из многостраничной распечатки одним щелчком мыши. Вставьте многостраничную распечатку в OneNote и затем щелкните правой кнопкой мыши на текущей выбранной странице.

• Нажмите Скопируйте текст с этой страницы распечатки захватить текст только с этой выбранной страницы.
• Нажмите Копировать текст со всех страниц распечатки скопировать текст со всех страниц одним снимком, как показано ниже.

Обратите внимание, что точность распознавания также зависит от качества фотографии. Вот почему оптическое распознавание рукописного ввода все еще немного нечетко для OneNote и другого программного обеспечения для распознавания текста на рынке

Тем не менее, это одна из ключевых функций в OneNote

13 лучших новых функций OneNote, которые вы еще не пробовали

13 лучших новых функций OneNote, которые вы еще не пробовалиMicrosoft добавила много новых привилегий в OneNote для Windows 10. Вот лучшие новые функции OnenNote в OneNote, которые вы, возможно, пропустили.
Прочитайте больше
Вы должны использовать при каждой возможности.

Хотите узнать, как OneNote сравнивается с платным программным обеспечением для распознавания текста? Прочитайте наше сравнение OneNote и OmniPage

Сравнение бесплатного и платного программного обеспечения для распознавания текста: сравнение Microsoft OneNote и Nuance OmniPage

Сравнение бесплатного и платного программного обеспечения для распознавания текста: сравнение Microsoft OneNote и Nuance OmniPageПрограммное обеспечение сканера OCR позволяет преобразовывать текст в изображениях или PDF-файлах в редактируемые текстовые документы. Достаточно ли хорош инструмент OCR, например OneNote? Давайте разберемся!
Прочитайте больше
,

Как распознавать текст на фото при помощи функции Live Text в iOS 15?

Функцией Live Text пользоваться очень просто. По сути, никакого обучения и не потребуется.

Рассмотрим пример. Допустим, вы нашли в каком-то журнале понравившийся рецепт. Достаньте свой iPhone или iPad, откройте встроенное приложение «Камера» и действуйте так, как будто собираетесь сфотографировать текст. Подождите секунду или две, и в правом нижнем углу появится небольшой значок. Нажмите на него, и появится всплывающее окно с текстом в нем.

Тут вы можете выбрать слова, предложения и прочее, что вам требуется скопировать. Нажмите поделиться во всплывающем меню.

Выберите приложение, в которое вы бы хотели экспортировать выделенный текст.

Аналогичный процесс работает с изображениями в приложении «Фото». В этом случае весь текст будет сразу показан на картинке. Затем вы можете выбрать нужные его части. Иногда специальный значок не отображается. В этом случае нажмите и удерживайте текст, который хотите выделить. Он будет выбран, если символы не окажутся слишком искаженными.

Также Live Text зачастую может вытягивать слова из изображений на веб-страницах. В ходе тестирований этот вариант пока показал себя не слишком надежным, но надо понимать, что работа велась с первыми бета-версиями iOS 15 и iPadOS 15. У Apple есть достаточно времени, чтобы улучшить Live Text к выходу финальных версий своих операционных систем.

Но даже на этой ранней стадии Live Text работает почти потрясающе. При копировании чего-либо напечатанного точность часто составляет 100%! И даже в плохих условиях обычно удается захватить почти весь текст.

Функция работает и с почерком, в том числе написанными курсивом словами. Точность распознавания зависит от того, насколько ясен текст, но он не обязательно должен быть идеальным.

Конечно, если слова написаны знаменитым «почерком врачей», то могут возникнуть проблемы. Функцию опробовали на нескольких заметках, результаты оказались правильными на 95%.

Scanitto

В редакторе возможно выделять и помечать какие-то элементы, также разворачивать в нужном направлении. Программа распознает около 7 языков, в том числе русский. Готовый материал легко сохранить в формате bmp, jpeg, tiff, png, pdf или даже gif.

Плюсы

• Загрузка готового материала в различные онлайн-хранилища или социальные сети.
• Изменение разрешения изображения по усмотрению.
• Множество полезных функций для качественного распознавания текста.
• Недорогая лицензия. Если покупать на 1 компьютер, то она обойдется, грубо говоря, в 600 рублей, а в неограниченном варианте (который подойдет для организаций) стоимость составляет 6600 рублей.
• Подробная настройка параметров сканирования и копирования.
• Регулярные обновления программного обеспечения.
• Русскоязычный простой интерфейс.

Минусы

Ограничения в бесплатной версии. Ей можно пользоваться только в течение 30 дней.

На этом, пожалуй, обзор закончен. Выбирайте любую программу для распознавания текста на свое усмотрение, учитывая все возможные плюсы и минусы. Есть, конечно, еще различные онлайн-сервисы, но их надежность и качество сканирования оставляют желать лучшего.

Получение ответа Google

Отправка данных осуществляется с помощью объекта HTTPСоединение по протоколу HTTPS (с установкой ЗащищенноеСоединениеOpenSSL) и метода ОтправитьДляОбработки. В него передается HTTPЗапрос с сформриованным json файлом для отправки,  заданным через метод УстановитьТелоИзДвоичныхДанных. В json-ответе Google нас интересует первый элемент с именем свойства description и его значение, в котором будет содержаться распознанный текст.

Попробуем отправить на распознавание картинку с английским текстом:

И вот что приходит в ответ, приведу фрагмент текста:

Как видно, получается очень хорошее качество распознавания.

 А теперь попробуем русский текст:

И вот что получается в ответе от Google:

Сравнение популярный инструментов распознавания текста

Хотя рынок заполнен программным обеспечением OCR, которое может извлекать текст из изображений, хорошая программа OCR должна делать больше, чем просто распознавание текста. Она должна поддерживать макет содержимого, текстовые шрифты и графику как в исходном документе.

Как преобразовать изображение в текст

Работая с документами, часто возникает необходимость в редактировании файлов различных форматов. Тем, кто не знаком с программами по преобразованию изображений в текст, приходится вручную перепечатывать довольно большие куски текста в Word. А затем уже редактировать и форматировать.

Так как я совсем недавно была в числе тех, “кто не знаком” с такими программами, хочу поделиться своей находкой, которая значительно сэкономила мое время, что повлияло на продуктивность. А значит – повысилась моя деловая эффективность в целом.

Зачем нужно преобразовывать изображение в текст?

Довольно распространенный пример: клиент присылает вместо напечатанных в Word реквизитов фирмы – сканированное изображение какого-либо договора со своими реквизитами. Ничего не остается делать, как перепечатывать реквизиты, затрачивая на это драгоценное время, которое вполне можно было бы использовать по другому назначению.

Или, предположим, вы встречаете интересную информацию на страницах книги в формате PDF, который и перепечатывать долго, и материал ценный, нужный для работы. В итоге, приходится подыскивать что-то другое. И невольно, возникал вопрос: как перевести картинку в текст.

Очень часто встречаются с необходимостью преобразования изображения в редактируемый текст  студенты. Помните, как единственный учебник или книгу всей группе приходилось переписывать от руки?

Теперь у меня есть онлайн-сервис ocronline.com, который за меня сделает при необходимости эту работу.

Как перевести картинку в текст?

Процесс преобразования файлов, таких как JPEG в WORD, TEXT или RTF, называется OCR или оптическое распознавание символов. Специальное программное обеспечение определяет формы букв и цифр в изображении и преобразует их в самом тексте, что позволяет копировать, вставлять и редактировать .

Как преобразовать отсканированное изображение в текст?

Если вы устали тратить время на перепечатывание  документов, тогда онлайн-система распознавания для вас.

Система распознает для вас документы любого формата JPG, PNG, GIF, TIFF и файлов в формате PDF. Файлы не могут быть более 10 Мб и содержать не более 100 страниц. Свой язык можно выбрать из 150 языков. На выходе можно получить файл в формате DOC, PDF, RTF или TXT.

На самом сервисе все довольно просто. Разобраться сможет даже ребенок. Перевести картинку в текст очень легко. Выбираете язык, загружаете документ, обрабатываете и сохраняете результат.

Небольшим недостатком является невозможность работы сразу с несколькими языками. Если перед вами текст с иностранными словами, то в этом случае  ocronline не сможет его перевести.

Плюсом данного онлайн-сервиса станет возможность в одно и то же время работать сразу с несколькими изображениями, например, книгой.

В любом случае, советую этот онлайн-сервис добавить в закладки или в мой любимый Evernote, чтобы когда возникла необходимость, можно было быстро призвать себе на помощь великолепного помощника – бесплатный онлайн-сервис по преобразованию отсканированного изображения в текст. Замечу, что в бесплатном режиме можно обработать 5 страниц. Дальнейшее использование сервиса стоит от 8$.  Тем не менее, этот ресурс может быть хорошим выходом из сложной ситуации.

Примечание от 18.02.14

По многочисленным просьбам читателей поясню на своем примере, как шаг за шагом конвертировать IPEG в Word.

1 шаг. Регистрируетесь на сервисе,

и после регистрации у вас появится вот такая страница.

2 шаг. Загрузите картинку, выберите язык, и формат будущего документа. На скриншоте стрелочкой показаны пути.

 Шаг 3. После загрузки вас перебросит на следующую страницу, где нужно нажать на слово process.

 Шаг 4. Последний шаг – скачать полученный результат. Скачивайте на компьютер в нужное место и открывайте документ.

 Вот мой результат. Верхняя картинка – это то, что я загрузила, а внизу две картинки – это скриншот двух листов получившегося документа word. Теперь я имею возможность скопировать текст и редактировать.

Желаю успехов в работе!

Просмотры: 3 285

Суть процедуры

О каком же процессе в данном случае вообще идет речь? Обработка картинки или фото для того, чтобы текст, запечатленный на ней, автоматически был переведен в текстовый формат.

Тоесть, технически процесс происходит следующим образом: пользователь загружает картинку на сервер, либо переносит ее в программу, софт обрабатывает изображение, используя особые алгоритмы, и выдает в виде файла или в окне программы сфотографированный текст в печатном виде.

В настоящее время разработано достаточно много таких разнообразных программ.

Они отличаются по функционалу совсем незначительно, но могут существенно отличаться по качеству обработки.

Некоторые программы допускают достаточно много ошибок в распознаваемом тексте, тогда как другие – распознают все практически идеально.

Качество распознавания зависит от изначального качества фото, но при прочих равных условиях большую роль играют алгоритмы работу и обширность базы используемого приложения или онлайн-сервиса.

<Рис. 1 Особенности>

 Важно! Такие программы могут быть представлены самостоятельным инсталлируемым софтом, простыми мобильными утилитами, способными работать с карты памяти, онлайн-сервиса, приложениями для смартфона и/или планшета. Распространяется такой софт платно или бесплатно, некоторые платные программы имеют ограниченные демо-версии. 

Начал я с бесплатных программ:

• glmageReader
• Paperwork
• VietOCR
• CuneiForm.

• В таких программах как VietOCR, Paperwork, glmageReader можно настроить хранение отсканированных документов в определенные папки, Paperwork умеет их даже сортировать, согласно меткам.
• В основном они хорошо справляются с текстом, а там, где текст распознан некорректно, в некоторых программах можно вручную изменить содержимое, прежде чем экспортировать файл.

• Есть разница между работой с pdf сканами и png. Не всегда удается удачно конвертировать png в pdf.
• Большинство таких программ сложно справляются с распознаванием документов табличного вида, даже самого простого формата. В результате мы получаем распознанный текст без размеченных полей.
• Иногда неточно определяется шрифт, вследствие чего при конвертации весь распознанный текст наезжает друг на друга.
• В процессе распознавания иногда необходимо делать выравнивание по ключевым словам, с доворотами и смещением координат.
• В некоторых программах таблица распознавалась как картинка и экспортировалась в новый документ Word тоже в качестве картинки, очень урезанной, которую даже сложно разглядеть.
• При редактировании распознанного содержимого в некоторых программах возникали проблемы, менялся шрифт или сам текст.

Как извлечь текст из изображений с помощью ABBY FineReader

Существует две версии этой программы. Одна работает в автоматическом режиме онлайн, другая же — десктопная, ее придется скачать и установить на компьютер. Обе — платные. Однако в онлайн-версии можно бесплатно распознать текст с не более 5 страниц, а в установленной программе первое время действует пробный бесплатный период. На сегодня это один из лучших инструментов для распознавания текста с картинки.

Онлайн версия

1. Шаг 1. Перейдите на сайт FineReader.

   Открываем сайт FineReader

2. Шаг 2. Загрузите изображение. Выберите нужный вам язык и нажмите на кнопку регистрации. Следуйте указаниям на сайте. Как только вы зарегистрируетесь, сайт перенаправит вас на другую страницу. Нажмите на кнопку «Распознать» и дождитесь окончания процесса.

Загружаем файл, выбираем язык, выбираем формат сохранения

Текст сохранится в формате docs. Скачайте его.

Десктопная версия

1. Шаг 1. Запустите FreeReader и нажмите «Сканировать изображение», чтобы выбрать файл, содержащий текст. Он загрузится в программу, при необходимости их можно отредактировать, чтобы улучшить распознаваемость текста. Программа предложит вам выделить область, текст с которой нужно распознать.
2. Шаг 2. Извлечение текста. Нажмите «Распознать», чтобы извлечь текст из выделения. Выбранный текст будет отображаться в текстовом окне через несколько секунд.

   Извлекаем текст

Шаг 3. Проверка. В этой программе есть функция проверки. Нажав на эту кнопку, пользователь на экране будет видеть некорректно распознанные слова и фрагмент оригинала. На этом этапе можно быстро исправить практически все ошибки программы.

Шаг 4. Сохраните текст любым из предложенных способов.

Сохраняем текст

Обратите внимание:

1. Во-первых, вам нужно убедиться, что исходное изображение четкое, хорошего качества.
2. Во-вторых, выбор правильного механизма OCR важен, и вам нужно учитывать их сильные и слабые стороны.
3. В-третьих, убедитесь, что ваши изображения масштабированы до нужного размера (не менее 300 DPI).
4. Низкая контрастность приведет к плохому OCR, поэтому вам необходимо исправить это до распознавания.
5. Удалите шумы и дефекты.
6. Если изображение перекошено, отредактируйте его.

Convertio.co

   3 способа как пронумеровать страницы в Word кроме первой

№3. Convertio.co

Отличный сервис для распознавания текста. Он умеет работать с различными форматами изображения. А вот сохранять готовый текст может только в DOCX, PLX, PDF и TXT. Не очень впечатляющий набор. Количество распознаваемых языков тоже не впечатлит. Их очень мало.

Пользователю доступно для распознавания только 10 страниц. Для того, чтобы этого ограничения не было, придется пройти процесс регистрации в системе. Он прост и не составит проблемы даже для новичков. Тем более, что сайт полностью на русском языке.

Преимущества:

• строгий и не перегруженный ненужными элементами дизайн
• русский язык интерфейса
• интеграция с популярными облачными хранилищами
• поддержка различных форматов изображений
• высокая скорость работы

Недостатки:

• обязательно нужно зарегистрироваться
• скудный набор форматов для сохранения готового текста
• малое количество языков для распознавания

Сайт

OCR CuneiForm

На второе место попадает программа OCR CuneiForm. По функционалу и точности распознания текста с картинки, значительно уступает предыдущей программе. Но так как она бесплатна, небольшую неточность в распознании можно ей простить.

Что касается самых изображений – она очень прихотлива. Иногда путает буквы, выдает как бы непонятные человеку «кракозябры», пропускает запятые и точки. Хотя будем надеяться на то, что в дальнейшем такие баги будут устранены, так как, программа стремительно растет по функционалу, и пытается составить конкуренцию в своем деле.

Если говорить о самом распознании, он хоть и с не точностями, но и в то же время весьма хорош. Почему так? – спросите вы! Дело в том, что разработчики подключили массу словарей, благодаря которым, программа пополняет свой словарный запас, а сама программа, стала настолько умной, что может расшифровать текст печатной машины.

Плюсы программы:

1. Бесплатная утилита;
2. Распознавание текста со сканов даже печатной машинки;
3. Подключение к множеству словарей, что делает распознание более точным.

Недостатки программы:

1. Ограничен языковой пакет для распознания текста на фото;
2. Плохая точность в распознании;
3. Требовательна к фото или сканам документов.

Затем я исследовал распознавание в ABBYY FineReader 15 Corporate

• Когда я открыл png файл, он отлично был считан и в результате удачно конвертирован в pdf без потери качества изображения и текста.
• Программа отлично знает, как отсканировать документ для редактирования текста. Причем в режиме редактирования файла формата png текст удается отредактировать без проблем, но иногда слетает разметка.
• Однако то же самое я не могу сказать про редактирование файла-скана pdf. При попытке редактирования летели слои.
• Табличный вид распознается качественно, вся структура сохраняется, меня это порадовало.
• OCR редактор хорошо распознал мой сформированный pdf счет-фактуры. Где-то пару символов требовалось поправить вручную.
• Однако, была ситуация, что почти весь подобный документ распознался с меньшей точностью и данных для изменения вручную было уйма. Думаю, здесь можно было бы решить вопрос технически, но это затратило бы больше времени.
• Здесь можно настроить автоматическую конвертацию входящих документов, которые регулярно будут тянуться из указанной папки, по указанному расписанию.
• Он позволяет сравнивать версии документов, даже если они в разных форматах. При большом потоке документов и правок в них, это очень удобно.

Принцип действия

Как же работает такая программа? Какие алгоритмы используются для распознавания текста и как они взаимодействуют в софте? Чем объясняются отличия в качестве распознавания материалов разными программами?

Принцип действия программы такой:

1. В каждой программе имеется база данных, в которую занесен алфавит, при этом каждой букве, как строчной, так и заглавной, присваивается целая группа вероятных графических отображений этой буквы – различные шрифты, учет качества фото, поворота и угла камеры при съемке и т. д.;

2. Таким образом, после попадания в программу изображение анализируется с целью выявления имеющихся символов и определения их положения, то есть, фактически, определяется, где именно на фото расположены буквы;

3. Распознавание обнаруженных букв, по окончанию которого формируется печатный текст;

4. Распознавание особенностей форматирования, величины отступов и т. д. (только некоторые программы способны сохранять форматирование, при работе большинства доступных бесплатных сервисов этот пункт вовсе отсутствует);

5. Как только распознавание заканчивается, то, в зависимости от типа программы и принципов ее работы, готовый текст появляется в окне софта или создается текстовый файл с ним (того или иного формата, также в зависимости от программы).

Полученный таким образом материал остается только отредактировать.

<Рис. 2 Принцип>

Онлайн-словарь для распознавания текста ABBYY

Самая популярная программа-словарь, которая имеет функцию определения текста с изображений и других типов документов.

Данное приложение позволяет пользователю моментально получить тестовый вариант фотографии и перевести его на более чем на 50 языков мира.

Чтобы распознать текст с помощью данного сервиса, следуйте инструкции:

• Загрузите файл, с которого необходимо распознать инфо;

Процесс добавления картинки, с которой будет определяться текст

Заметьте! Бесплатно программа-сканер может распознать только 10 пользовательских файлов. Размер каждого файла не может превышать 100 МБ.

Следующим шагом необходимо выбрать язык конечного документа.
Даже если вам не нужно переводить текст, выберите необходимый язык, ведь для каждого из них программа выбирает соответствующую кодировку символов, что позволяет более точно отображать символы;

Выбор языка конечного документа

Последний шаг – необходимо выбрать формат конечного файла. Список доступных форматов указан на картинке ниже.

Список доступных форматов файлов для исходящего документа

С помощью данного сервиса можно переводить текст с PDF в Word, а также с форматов djvu и jpg.

Алгоритмы распознавания символов[править]

Распознавание при помощи метрикправить

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 сетейправить

Сверточная нейронная сеть для распознавания символа

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 сетиправить

Пример нейронной сети для распознавания символов

На картинке в качестве примера схематически показана двухслойная нейронная сеть, включающая в себя 35 входов (каждый символ — матрица 7×5, соответственно, вектор, описывающий матрицу, состоит из 35 элементов), 26 выходов (количество букв) и 10 нейронов скрытого слоя. В качестве в данной сети используется сигмоидная функция, выход которой представлен в диапазоне от 0 до 1, что потом удобно перевести в булеву алгебру.

Пример на синтаксисе скриптового языка MATLABправить

   S1 = 10; % количество нейронов на скрытом слое
    = size(targets); % количество нейронов на втором слое (количество выходов сети)
   P = alphabet; % входная матрица, содержащая информацию о буквах
   % создаем новую сеть с использованием диалогового окна
   net = newff(minmax(P), % матрица минимальных и максимальных значений строк входной матрицы
           , % количество нейронов на слоях
           {’logsig’ ’logsig’}, % функция активации
           ’traingdx’ % алгоритм подстройки весов и смещений (обучающий алгоритм)
       );

Недостатки нейронных сетейправить

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

Веб-приложение Free-OCR

Главное преимущество данного сервиса – возможность работы практически со всеми форматами картинок.

К примеру, большинство сервисов распознавания текста не поддерживают такие форматы, как gif, bmp или tif.

Внешний вид сайта очень простой, таким образом каждый пользователь сможет справиться с поставленной задачей.

Внешний вид веб-приложения

Удобнее всего переводить текст в Word, ведь данная программа способна отобразить огромное количество различных текстовых кодировок, а также элементы дизайна входящего файла.

Данный сервис является абсолютно бесплатным и не требует пользовательской регистрации.

Единственное ограничение — размер входящего файла должен быть меньше, чем 6 мегабайт, поэтому распознавать большие документы с помощью данной программы не получиться.

Самое точное направление распознавания – с формата JPEG в ворд.

Тематические видеоролики:

Онлайн распознавание текста — ТОП-3 сервиса

Онлайн распознавание текста — ТОП-3 сервиса

Как распознать текст с картинки онлайн — Google Диск

Как распознать текст с картинки, фотографии или PDF документа онлайн, бесплатно с помощью Google Диска или Документов Гугл

8
Рейтинг

Краткий обзор

Весьма простые сервисы для онлайн-распознавания текста с изображений. На их освоение даже не нужно время, ведь там все элементарно и просто. Огромным плюсом является отсутствие необходимости вкладывать в работу с этими сервисами деньги.

Сложность использования

7

Время на освоение

7

Стоимость

10

Вывод печатных форм с запросом данных в форму «Печать документов» из подсистемы БСП «Печать».

Все не раз видели, как в типовых конфигурациях, построенных на основе БСП (Библиотека стандартных подсистем), печатные формы, построенные на основе Табличного документа, выводятся в специальную форму «ПечатьДокументов». Эта форма входит в состав подсистемы «Печать» из БСП. При разработке своих печатных форм, иногда необходимо запросить у пользователя дополнительные данные необходимые для печати. Тут встает вопрос, как в этом случае вывести печатную форму в форму «Печать документа». В этой статье я рассмотрю, как реализовать вывод печатной формы в упомянутую форму из подсистемы «Печать», в случае если мы хотим перед выводом печатной формы запросить у пользователя дополнительные данные. Здесь будут рассмотрены два случая: когда реализуется печатная форма с использованием подсистемы «Дополнительные отчеты и обработки» и когда печатная форма добавляется в конфигурацию в режиме конфигуратора, т.е. вносятся изменения в типовую конфигурацию.

1 стартмани

От: admin

Эта тема закрыта для публикации ответов.