iris ocr что это за программа?
Вы можете войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонус.
Лучшие предложения
- Кредитные карты
- Быстрые займы
Совкомбанк
Кред. лимит
Проц. ставка
Без процентов
8 800 200-66-96
sovcombank.ru
Лицензия: №963
39 256 заявок
Кред. лимит
Проц. ставка
Без процентов
до 111 дней
8 800 250-0-520
Лицензия: №2268
17 943 заявок
Ренессанс Кредит
Кред. лимит
Проц. ставка
Без процентов
до 145 дней
8 800 200-09-81
rencredit.ru
Лицензия: №3354
31 949 заявок
Сумма займа
Проц. ставка
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
8-800-700-8706
27 881 заявок
Сумма займа
Проц. ставка
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
8 800 775-54-54
webbankir.com
32 718 заявок
Сумма займа
Проц. ставка
Срок займа
До 364 дней
Кред. история
От 21 года
8 800 700 09 08
migcredit.ru
23 985 заявок
- Бывает ли у кошек аллергия на людей?
- В честь кого были названы конфеты MeTXT.RU». По крайней мере, когда занимался написанием текстов, регистрировался на этом сайте, она там была в свободном доступе для скачивания. На тот момент программа была хорошая и быстро определяла уникальность написанного текста. На . Читать далее
PyTesseract: Python 광학 문자 인식 | Python에서 Tesseract OCR 사용
Anydesk что за программа?
Спрашивает Юлия Иванова
Эта программа для удалённого доступа к компьютеру и к рабочему столу. При её помощи вы можете подключиться к компьютеру другого человека, если он также запустит данную программу и сообщит вам цифровой код, который будет указан в программе. Таким образом, при помощи данной программы вы сможете . Читать далее
Программа трейд ин автомобилей что это?
Спрашивает Юлия Иванова
Так называется программа обмена старого автомобиля на новый с доплатой. Подобную услугу предлагают многие автосалоны. Именно специалисты этих автосалонов и высчитывают цену автомобиля, которым вы владеете, при обмене на новый автомобиль.
Расширение pdf какая программа?
Спрашивает Юлия Иванова
Из тех программ, которые способны прочитать (то есть открыть) файлы с расширением pdf, самой известной является Adobe Acrobat Reader. Помимо открытия документа, она также позволяет его редактировать: например, добавить личную подпись.
Куда пропала программа мир наизнанку?
Спрашивает Юлия Иванова
Данную передачу убрали из-за политически нестабильной ситуации в мире и личной позиции на нее самого ведущего Дмитрия Комарова.
Программа кто против с дмитрием куликовым?
Спрашивает Юлия Иванова
Это отличная политическая программа, ведущим которой стал в 2022 году Дмитрий Куликов. Он является историком по образованию, очень хорошо знает историю и отлично разбирается в текущей ситуации. Формат данной телепрограммы такой же, как в других ток-шоу — приглашаются участники, обсуждаются самые . Читать далее
Источник: vamber.ru
OCR Your Receipts for Free — Read Text and Line Items from Receipts
Вся правда об OCR
Любой современный деловой человек, постоянно работающий с документами время от времени задает себе злободневный вопрос: зачем повторно набирать текст, если ранее это уже кто-то сделал? Естественно, разработчики программного обеспечения не могли остаться равнодушными к столь типичной ситуации. Так были созданы системы, известные как системы оптического распознавания текста – Optical Character Recognition (OCR)…
Поколения программ OCR
Перед тем как начать рассмотрение OCR-систем, давайте сначала хотя бы минимально приведем их классификацию для удобства рассмотрения. На данный момент выделяют OCR-системы, а также ICR-системы. Несколько упрощая суть отличий между ними, можно считать, что ICR-системы – это следующее поколение в развитии OCR-систем.
В ICR гораздо более активно и серьёзно используются возможности искусственного интеллекта, в частности, ICR-системы часто используются для распознавания рукописных текстов, декоративных непостоянных шрифтов, а также, как самый яркий пример, преодолению тех же систем по защите от спам-ботов – каптч (captcha).
Третий, пока ещё только теоретический уровень качества распознавания текста, это IWR, в которой считываются и распознаются не отдельные символы/точки, а считываются и распознаются фразы целиком.
Существует несколько систем, причисляющих себя к категории ICR. Это, прежде всего, FineReader, OmniPage Professional, Readiris Corporate, Type Reader Desktop. Давайте сравним их всех и рассмотрим существующие альтернативы.
Известные отечественные продукты
ABBYY FineReader – один из лидеров рынка OCR, текущая версия продукта 10. Он выпускается в версиях под все ОС Windows, а также под ОС Mac OS X и Linux. Доступна также ограниченная веб-версия этого пакета для оптического распознавания.
Сейчас в FineReader поддерживаются около 190 международных языков, кроме этого поддерживается восстановление не только текста исходного документа, но также и его структуры, что особенно полезно при работе с деловыми документами, где важна не только содержательная часть, но и внешняя сторона оформления и композиции документа.
Конкурент FineReader, с которым его постоянно сравнивают – OmniPage от компании Nuance Communications (бывшая ScanSoft). Во многом очень похож по возможностям на FineReader, в частности, как и его конкурент, имеет очень хорошую поддержку распознавания фотографий полученных напрямую с цифровых камер, умеет конвертировать распознанный текст в форматы PDF, Microsoft Word и Excel, HTML, распознает более 120 языков.
Текущая версия 17 поставляется как в версии для всех Windows-систем, так и в версиях для MacOS 9 и MacOS X, а также имеются версии для Linux и FreeBSD. Скорость распознавания OmniPage 17 примерно равна FineReader 10 – это одни из самых сравнительно медленных программ такого рода.
Обе программы по своим возможностям часто сравниваются друг с другом и это неудивительно, т.к. их возможности во многом эквивалентны.
Перейдем к следующему заметному игроку на рынке OCR. Это продукт CuneiForm от российской компании Cognitive Technologies. Самый большой текущий минус этого проекта состоит в том, что ещё в конце 2007 года Cognitive Technologies забросила свой продукт, после чего он никак не обновлялся и не развивался все это время.
Сам движок этой OCR был выпущен под максимально свободной лицензией BSD в виде исходных текстов. Из-за специфики технологии распознавания этой программы, которую, кстати, многие эксперты считают тупиковой, CuneiForm в состоянии уверенно распознавать только печатные тексты, и не в состоянии работать с рукописными и декоративными текстами, т.е. это – классическая OCR-система.
Текущая и окончательная версия программы – 12. Написана она в виде кроссплатформенного приложения и может запускаться на Windows, Mac OS X, Linux. На данный момент стараниями сторонних разработчиков этот движок распространяется и развивается под названием OpenOCR, впрочем, в силу открытости ядра, эту систему также использует множество других OCR-продуктов, например OCRFeeder.
Зарубежные продукты
Три других известных продукта получили малое распространение на территории СНГ в силу полного отсутствия представителей и маркетинга, но известны на Западе и достойны хотя бы краткого упоминания, хотя бы потому, что также позиционируют себя как продукты ICR-класса.
Первый их них – это пакет Readiris от компании I.R.I.S. Group, который представляет собой очень серьёзный OCR-продукт. Достаточно сказать, что начиная с cентября 2006 года технология от компании I.R.I.S. была лицензирована и используется в продуктах Adobe systems.
Согласно внутреннему тестированию самой Adobe эта технология оказалось самой удачной из всех рассмотренных на рынке. Нужно заметить, что это стороннее решение “похоронило” свою собственную разработку OCR-движка Adobe, которая поставлялась многие годы в рамках решения Aсrobat Capture, и вот теперь новый OCR Adobe доступен в виде отдельного плагина для других популярных продуктов Acrobat. Последняя версия Readiris – 12, поддерживаются все версии Windows и MacOS X и работа с более чем 120 языками.
Следующая крупная разработка от американской компании ExperVision, Inc – TypeReader. Этот движок разработан в тесном сотрудничестве с Университетом Невада в Лас-Вегасе. Этот движок распространяется по миру сразу во многих формах, начиная от интегрирования его в крупные западные системы документооборота (Document Imaging Management, DIM) и заканчивая участием во многих американских программах по автоматической обработке форм (Forms Processing Services, FPS).
Например, в 2008 году газета Los Angeles Times после собственного тестирования ведущих мировых OCR выбрала для своего внутреннего использования как раз именно TypeReader. Хочется заметить, что данный продукт доступен как в традиционном десктопном исполнении (Windows, MacOS, Linux), в виде корпоративного веб-сервиса, так и в форме облачного арендуемого приложения, способного обрабатывать любые объемы распознаваемого текста в очень короткие сроки.
Также из известных за рубежом продуктом стоит упомянуть LEADTools – это продвинутый ICR-движок, решающий сложные задачи распознавания анкет и рукописных текстов. Он поставляется как SDK, что позволяет удобно и органично встраивать его в корпоративные продукты.
Очень важная особенность этого решения состоит в том, что здесь на каждый подключенный язык используются собственные словари для усиления точности проверки распознанных слов и выражений. Продукт доступен как в виде веб-сервисов, так и в традиционном программном виде в 32- и 64-битных версиях для ОС Windows всех версий.
Бесплатные OCR-решения
Интересный собственный движок развивает и Google. Tesseract – это первоначально закрытый коммерческий OCR-движок, который создала Hewlett-Packard, работая над ним в промежутке между 1985 и1995 годами. Но после закрытия проекта и прекращения его развития, HP выпустила его код как open source в 2005 году.
Разработку сразу подхватила Google, лицензируя уже свой продукт под свободной лицензией Apache. На данный момент Tesseract считается одним из самых точных и качественных бесплатных движков из всех существующих.
Нужно при этом четко представлять, что Tesseract – это классическая OCR для “сырой” обработки текста, т.е. в нем нет ни графической оболочки для удобного управления процессом, ни многих других дополнительных функций. Это обычная консольная утилита (есть версии для Windows, MacOS, Linux), на вход которой подается изображение в формате TIFF, а на выходе Tesseract выдает “чистый текст”.
При этом никакого анализа компоновки текста или стилей оформления здесь не производится, это процесс распознавания в его простейшей форме. Для большего удобства работы, в качестве графического фронтенда, с этим движком можно использовать многие утилиты, например известные OCRopus или OCRFeeder.
Но все же хочется отметить, что качество бесплатного CuneiForm/OpenOCR немного превосходит показатели Tesseract, хотя во многом это полностью аналогичные продукты.
Кроме бесплатного Tesseract ещё стоит упомянуть и SimpleOCR. SimpleOCR очень достойное решение для OCR, и хотя оно не развивается уже с 2008 года, но оно как минимум ничем не уступает Tesseract. Продукт бесплатен для любого некоммерческого использования, и поставляется для Windows всех версий. Из сильных минусов – поддержка только двух языков: английского и французского.
Кроме традиционных десктоповых бесплатных решений, существует множество альтернативных онлайн-сервисов, бесплатно предлагающих OCR и основанных на самых разных и экзотических движках, которые вы можете опробовать самостоятельно: CVisionTech, OnlineOCR, FreeOCR, OCRTerminal, GoodOCR.
Сейчас в мире существует более чем 100 самых различных OCR-движков, мы попытались рассмотреть и сравнить здесь лишь самые известные и качественные из них. Среди них существует также большое множество бесплатных OCR-программ любительского уровня, но их качество распознавания существенно ниже их коммерческих аналогов.
Для успешного решения бизнес задач (и других серьёзных повседневных задач) лучше ориентироваться на коммерческие системы ICR-класса.
Вся правда об OCR Reviewed by Симонов И on 21:43 Rating: 5
Источник: www.softmixer.com
Readiris Pro 11 — распознай меня.
Один день из жизни секретаря: срочно подготовить целую кипу документов, внести изменения, поправить форматирование, но все что есть, это несколько стопок бумаги. Одно солнечное утро из жизни студента: измазанный в помаде талмуд (студент) по международному праву, тяжелая голова и мелькающая в календаре дата сдачи курсовой работы.
В такие моменты, в независимости от статуса, в голове проносятся три сокровенные буквы … — OCR (Optical character recognition — Оптическое распознавание символов.).Допустим что ваша жизнь сложилась так, что вы ничего не слышали о «Прекрасном Чтице» от известной российской компании. На помощь придет ReadIris Pro 11.0 — как заявляют создатели: «наиболее продвинутая OCR система».
Итак, что обещают разработчики из бельгийской компании I.R.I.S.: работа с 118-ю языками, в основе которых латинский, греческий и кириллический алфавит, русский язык прилагается. Быстрое конвертирование документов в формат, удобный для редактирования и поиска, имеющий меньший размер за счет сжатия исходного изображения.
Передача конвертированных данных сразу же во внешний редактор (Word, Excel, Acrobat, HTML,…). Удобная работа с многостраничными документами (более 50 страниц). Добавление к обработанным данным информации о форматировании для таблиц Exel (97-2008), перенос стиля текста и фонового цвета. Для более качественной работы системы OCR, используются инструменты: фильтрации изображения, устранение искажений и выравнивание, автоматическое определение положения страницы. Программа работает со следующими форматами файлов: многостраничные PDF и TIFF файлы, DjVu, JPEG, BMP, TIFF и др., возможен экспорт в форматы «Word», «Excel», RTF, TXT, PDF Разработчиками заявлена возможность считывания штрих-кодов и рукописного текста.
Установка программы проходит из pkg-файла и особых сложностей не представляет. После действий по инсталляции, по указанному вами пути, появится папка с программой и тест-образцами различной степени сложности, в работе с которыми апплет до безобразия не погрешим.
Запустим Readiris 11.6.4. Рабочее окно программы имеет стандартный вид для такого рода приложений и особых затруднений вызвать не должно. Остановимся на специфических пиктограммах приложения. В левой части, в специальном поле, пользователь может изменить такие параметры язык словарей, использующийся для анализа изображения, формат файла для конвертации.
Отдельное меню предназначено для применения специальных возможностей, к примеру степень реагирования на случайные «точки» или коррекция искажений. Активная пиктограмма с «головным убором бакалавра» активирует режим обучения, программа будет запоминать информацию о ранее сканированных шрифтах и терминах и применять ее в дальнейшем. Стоит обратить внимание на пункт Adjust в «Панели Инструментов», с помощью которого можно увеличить/уменьшить яркость или контрастность исходного файла.
Наиболее серьезным препятствием для внедрения этой программы в документооборот, может считаться отсутствие русифицированного интерфейса пользователя.В целом, Readiris это уже сложившиеся система для решения самых серьезных задач. Наличие большого количества дополнительных возможностей и довольно высокое качество конвертирования данных, позволяет использовать данное программное обеспечение не опасаясь за финальный результат.
Источник: lifehacker.ru
Оптическое распознавание символов в Raspberry Pi с помощью Tesseract
Способность современных машин (вычислительных устройств) использовать камеры для получения информации об окружаем мире и способность интерпретировать/обрабатывать эти данные с каждым годом оказывает все большее влияние на жизнь современного общества. Сейчас уже никого не удивишь роботом доставщиком еды (например, Starship Robots) или автомобилем с функцией автопилота (например, Tesla) – эти устройства во время своего движения для принятия решений полагаются на информацию, получаемую от своих высоко технологичных камер. В данной статье мы рассмотрим основы технологии оптического распознавания символов (Optical Character Recognition, OCR), применяемой в современных электронных устройствах для распознавания отдельных символов на изображении.
У этой технологии очень много возможностей для практического применения в современном мире: считывание информации с визиток, распознавание магазине по его названию, распознавание дорожных знаков и многое другое. Наверняка многие из вас уже слышали о таком приложении как Google Lens, которое представляет собой систему искусственного интеллекта, распознающую в режиме реального времени объекты на фотографии и предоставляющую имеющуюся по ним сведения в сети интернет. В данной статье мы рассмотрим похожий инструмент от компании Google для выполнения задачи оптического распознавания символов (OCR) под названием Tesseract-OCR Engine, работающий на основе языка python и библиотеки OpenCV. Данный инструмент позволяет распознавать/идентифицировать символы на изображениях с помощью платы Raspberry Pi.
Установка Tesseract на Raspberry Pi
Для выполнения задачи оптического распознавания символов (OCR) в Raspberry Pi нам необходимо установить на нее Tesseract OCR engine. Чтобы сделать это нам сначала нужно сконфигурировать Debian Package (dpkg), который затем поможет нам установить Tesseract OCR. Для конфигурирования Debian Package выполните следующую команду:
sudo dpkg — — configure – a
Далее мы можем приступить к установке Tesseract OCR (Optical Character Recognition) с помощью опции apt-get. Выполните для этого команду:
sudo apt — get install tesseract — ocr
После этого в окне терминала вы должны увидеть примерно следующую картину:
Процесс установки Tesseract OCR займет около 5-10 минут.
Теперь, когда у нас Tesseract OCR установлен, нам необходимо установить еще пакет PyTesseract с помощью установщика пакетов pip. Pytesseract – это python оболочка для Tesseract OCR engine, которая позволяет использовать возможности Tesseract из языка python. Для установки PyTesseract выполните следующую команду:
Pip install pytesseract
Прежде чем продолжать далее убедитесь в том, что на вашей плате установлена библиотека pillow. О том, как ее установить, можно прочитать в статье про распознавание лиц с помощью платы Raspberry Pi. После завершения установки pytesseract вы в окне терминала должны увидеть примерно следующую картину:
Tesseract 4.0 на Windows/Ubuntu
Проект оптического распознавания символов изначально начинал разрабатываться компанией Hewlett Packard в 1980 году. Затем он был выкуплен компанией Google, которая и осуществляет его поддержку вплоть до настоящего времени. Многие годы Tesseract хорошо работал только на изображениях определенного формата. К примеру, если фон изображения был сильно зашумлен или объект для распознавания был не в фокусе, то Tesseract работал не очень хорошо.
Для преодоления этой проблемы последние версии tesseract (к примеру, версия Tesseract 4.0) стали использовать технологии машинного обучения (Deep Learning) для улучшения распознавания символов и даже почерка. Tesseract 4.0 использует Long Short-Term Memory (LSTM) и рекуррентную нейронную сеть (Recurrent Neural Network, RNN) для повышения точности распознавания символов.
К сожалению, на момент написания оригинала данной статьи (август 2019 г., ссылка на оригинал в конце статьи) Tesseract 4.0 был доступен для использования только в операционных системах Windows и Ubuntu, а для Raspberry Pi он находился в стадии бета тестирования. Поэтому в оригинале данной статьи автор использовал ее версию Tesseract 3.04 на Raspberry Pi. На момент прочтения вами данной статьи, скорее всего, будут доступны уже и более свежие версии Tesseract для Raspberry Pi. Но мы надеемся, что после прочтения данной статьи у вас их применение не вызовет никаких затруднений.
Простое распознавание символов в Raspberry Pi
В предыдущем пункте статьи мы уже установили на плату Raspberry Pi библиотеку Tesseract OCR и пакет Pytesseract. Поэтому в данном разделе статьи мы напишем небольшую программу чтобы проверить как работает распознавание символов на тестовом изображении. В качестве тестового изображения мы будем использовать следующее:
Текст используемой нами программы будет очень простой. Как видите, он даже не использует пакеты библиотеки OpenCV.
from PIL import Image
img = Image . open ( ‘ 1.png ’ )
text = pytesseract . image_to_string ( img , config = ’’ )
print ( text )В представленной программе мы пытаемся прочитать текст с изображения под названием ‘1.png’, которое расположено в том же самом каталоге, что и наша программа. Для открытия этого изображения используется пакет Pillow, после чего оно сохраняется в переменной img . Затем мы используем метод image_to_string из пакета pytesseract для обнаружения любого текста на изображении и сохраняем его в переменной text . И, наконец, мы выводим значение переменной text на экран чтобы проверить результат работы программы.
Как вы можете видеть, тестовое изображение содержит текст Explain that Stuff! 01234567890”, а в результате работы нашей небольшой программы мы получили текст “Explain that stuff! Sdfiosiefoewufv”. Это означает, что наша программа не смогла распознать цифры на изображении.
Для преодоления этой проблемы обычно используют библиотеку OpenCV чтобы удалить шум (зашумленность) из программы и затем настраивают Tesseract OCR engine чтобы получить более впечатляющие результаты. Но помните о том, что не стоит ожидать 100% точности распознавания от Tesseract OCR Python.
Настройка Tesseract OCR для улучшения результатов
Pytesseract позволяет нам производить настройку Tesseract OCR engine при помощи установки флагов (flags), которые влияют на способ поиска символов на изображении. Для настройки Tesseract OCR используется 3 основных флага:
- language (-l) (язык);
- OCR Engine Mode (—oem) (режим работы «движка» распознавания символов);
- Page Segmentation Mode (- -psm) (режим сегментации страниц).
Кроме английского языка (по умолчанию) Tesseract также поддерживает множество других языков: Hindi, Турецкий, Французский и др. Мы в нашем проекте будем использовать только английский язык (English), но вы можете скачать соответствующие обучающие пакеты со страницы на github и добавить их в свой пакет чтобы иметь возможность распознавать символы на других языках. Также возможно производить распознавание двух или более языков на одном и том же изображении. Язык распознавания устанавливается с помощью флага language, значение этого флага –l соответствует английскому языку (English), для других языков необходимо использовать другие значения этого флага.
Следующим флагом является OCR Engine Mode, с помощью которого можно использовать 4 различных режима распознавания. Каждый режим использует свой собственный алгоритм для распознавания символов на изображении. По умолчанию используется алгоритм, который устанавливается вместе с пакетом. Но мы можем изменить его чтобы использовать LSTM или Neural nets (нейронные сети). 4 доступных режима OCR Engine Mode показаны на следующем рисунке. Этот флаг устанавливается с помощью префикса —oem, то есть чтобы использовать mode 1 (режим 1), необходимо ввести — oem 1.
И, наконец, один из самых значимых флагов, которые используются для настройки Tesseract OCR – это флаг режима сегментации страниц (page segmentation mode flag). Этот флаг очень полезен когда фон вашего изображения имеет много незначащих деталей (шум) или символы на изображении написаны в различной ориентации и с различными размерами. Всего доступно 14 различных режимов сегментации страниц, которые представлены на рисунке ниже. Флаг устанавливается с помощью префикса –psm, в нашем случае мы будем использовать –psm 11.
Использование флагов oem и psm в Tesseract на Raspberry Pi для улучшения результатов распознавания
Проверим эффективность рассмотренных режимов. На представленном ниже рисунке мы сделали попытку распознавания символов на дорожном знаке, обозначающем ограничение скорости. На знаке написано “SPEED LIMIT 35”. Как вы можете видеть из представленного рисунка, число 35 на нем значительно большего размера, чем все остальные символы. Это обстоятельство существенно затрудняет работу Tesseract, поэтому он смог распознать с этого изображения “SPEED LIMIT”, а цифры не распознал.
Чтобы преодолеть эту проблему, мы попробуем настроить флаги. В ранее рассмотренной программе флаг настройки пуст (config=’’), исправим это. Текст на изображении на английском языке, поэтому используем флаг –l eng, флаг oem оставим в режиме по умолчанию, то есть –oem 3 (режим 3). Теперь нам осталось только настроить флаг psm, нам необходимо найти больше символов на изображении, поэтому мы будем использовать режим 11, то есть получим флаг –psm 11. Окончательная настройка флагов будет выглядеть следующим образом:
Источник: microkontroller.ru