У нас есть 17 ответов на вопрос Какую программу использовать для распознавания символов? Скорее всего, этого будет достаточно, чтобы вы получили ответ на ваш вопрос.
Содержание
- Как называется программа которая считывает текст с картинки?
- Как распознать текст с фото на ПК?
- Какую программу использовать для распознавания символов? Ответы пользователей
- Какую программу использовать для распознавания символов? Видео-ответы
Отвечает Анна Маринина
Наиболее широко известна и распространена такая программа отечественных производителей — ABBYY FineReader. Эта программа предназначена для распознавания текстов на русском, английском, немецком, украинском, французском и многих других языках (на 179 языках), а также для распознавания смешанных двуязычных текстов.
Как называется программа которая считывает текст с картинки?
Если в FineReader вы просто загружаете документ и работаете, то в этой утилите все иначе – она просто считывает данные с экрана и преобразует их. Работает Screenshot Reader в двух режимах – создании скриншотов и распознавании текста с экрана.
САМОЕ БЫСТРОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ РЕЧИ БЕЗ ИНТЕРНЕТА НА PYTHON
Как распознать текст с фото на ПК?
Как извлечь текст из изображения в Windows 10Извлечь текст из изображений с помощью Photo Scan.1.Открываем “Магазин” и ищем через поиск “Photo Scan” => выбираем из найденных результатов и нажимаем “Получить”;После установки запускаем приложение через меню “Пуск”. . Извлечь текст из изображения с помощью OneNote.
Источник: querybase.ru
Распознавание текста с помощью OCR
Tesseract — это движок оптического распознавания символов (OCR) с открытым исходным кодом, является самой популярной и качественной OCR-библиотекой.
OCR использует нейронные сети для поиска и распознавания текста на изображениях.
Tesseract ищет шаблоны в пикселях, буквах, словах и предложениях, использует двухэтапный подход, называемый адаптивным распознаванием. Требуется один проход по данным для распознавания символов, затем второй проход, чтобы заполнить любые буквы, в которых он не был уверен, буквами, которые, скорее всего, соответствуют данному слову или контексту предложения.
На одном из проектов стояла задача распознать чеки с фотографий.
Инструментом для распознавания был использован Tesseract OCR. Плюсами данной библиотеки можно отметить обученные языковые модели (>192), разные виды распознавания (изображение как слово, блок текста, вертикальный текст), легкая настройка. Так как Tesseract OCR написан на языке C++, был использован сторонний wrapper c github.
Различиями между версиями являются разные обученные модели (версия 4 имеет большую точность, поэтому мы использовали её).
Нам потребуются файлы с данными для распознавания текста, для каждого языка свой файл. Скачать данные можно по ссылке.
Лучшие программы для распознавания текста. Рейтинг OCR.
Чем лучше качество исходного изображения (имеют значение размер, контрастность, освещение), тем лучше получается результат распознавания.
Также был найден способ обработки изображения для его дальнейшего распознавания путем использования библиотеки OpenCV. Так как OpenCV написан на языке C++, и не существует оптимального для нашего решения написанного wrapper’а, было решено написать собственный wrapper для этой библиотеки с необходимыми для нас функциями обработки изображения. Основной сложностью является подбор значений для фильтра для корректной обработки изображения. Также есть возможность нахождения контуров чеков/текста, но не изучено до конца. Результат получился лучше (на 5-10%).
language — язык текста с картинки, можно выбрать несколько путем их перечисления через «+»;
pageSegmentationMode — тип расположения текста на картинке;
charBlacklist — символы, которые будут игнорироваться ignoring characters.
Использование только Tesseract дало точность ~70% при идеальном изображении, при плохом освещении/качестве картинки точность была ~30%.
Vision + Tesseract OCR
Так как результат был неудовлетворителен, было решено использовать библиотеку от Apple — Vision. Мы использовали Vision для нахождения блоков текста, дальнейшего разделения изображения на отдельные блоки и их распознавания. Результат был лучше на ~5%, но и появлялись ошибки из-за повторяющихся блоков.
Недостатками этого решения были:
- Скорость работы. Скорость работы уменьшилась >4 раза (возможно, существует вариант распоточивания)
- Некоторые блоки текста распознавались более 1 раза
- Текст распознается справа налево, из-за чего текст с правой части чека распознавался раньше, чем текст слева.
MLKit
Еще одним из методов определения текста является MLKit от Google, развернутый на Firebase. Данный метод показал наилучшие результаты (~90%), но главным недостатком этого метода является поддержка только латинских символов и сложная обработка разделенного текста в одной строке (наименование — слева, цена — справа).
В итоге можно сказать, что распознать текст на изображениях — задача выполнимая, но есть некоторые трудности. Основной проблемой является качество (размер, освещенность, контрастность) изображения, которую можно решить путем фильтрации изображения. При распознавании текста при помощи Vision или MLKit были проблемы с неверным порядком распознавания текста, обработкой разделенного текста.
Распознанный текст может быть в ручную откорректирован и пригоден к использованию; в большинстве случаев при распознавании текста с чеков итоговая сумма распознается хорошо и не нуждается в корректировках.
- C++
- Обработка изображений
Источник: habr.com
Системы распознавания текста
Технология обработки текстовой 
информации
Е.А. Тулаева МОУ СОШ №18 г.Пензы
Необходимость в системах распознавания символов
С помощью сканера достаточно просто получить изображение страницы текста в графическом файле. Однако работать с таким текстом невозможно: как любое сканированное изображение, страница с текстом представляет собой графический файл — обычную картинку. Текст можно будет читать и распечатывать, но нельзя будет его редактировать и форматировать. Для получения документа в формате текстового файла необходимо провести распознавание текста, то есть преобразовать элементы графического изображения в последовательности текстовых символов.
Программы распознавания текста
Преобразованием графического изображения в текст занимаются специальные программы распознавания текста (Optical Character Recognition — OCR ).
Наиболее распространенные системы оптического распознавания символов:
BBYY FineReader 
CuneiForm от Cognitive
Получение электронного документа
1. Отсканировать изображение (с помощью ПО сканера);
2. Распознать структуру размещения текста на странице: выделить колонки, таблицы, изображения и т.д.
3. Выделенные текстовые фрагменты графического изображения страницы необходимо преобразовать в текст;
4. Проверка орфографии (если необходимо);
5. Сохранение в файл или передача текста в другое приложение, например в Word.
Методы распознавания символов
Если исходный документ имеет типографское качество то задача распознавания решается
методом сравнения с растровым шаблоном .
При распознавании документов с низким качеством печати используется метод распознавания символов по наличию в них
определенных структурных элементов
(отрезков, колец, дуг и др.).
ABBYY FineReader
FineReader — омнифонтовая система оптического распознавания текстов. Это означает, что она позволяет распознавать тексты, набранные практически любыми шрифтами, без предварительного обучения. Особенностью программы FineReader является высокая точность распознавания и малая чувствительность к дефектам печати.
FineReader имеет массы дополнительных функций и удобный интерфес.
Оптимальное разрешение при сканировании
Оптимальным разрешением для обычных текстов является — 300 dpi и 400-600 dpi для текстов, набранных мелким шрифтом (9 и менее пунктов).
Сканирование в сером является оптимальным режимом для системы распознавания. В случае сканирования в сером режиме осуществляется автоматический подбор яркости. Если Вы хотите, чтобы содержащиеся в документе цветные элементы (картинки, цвет букв и фона) были переданы в электронный документ с сохранением цвета, необходимо выбрать цветной тип изображения. В других случаях используйте серый тип изображения.
Вопросы:
Зачем нужны программы распознавания текста?
Как происходит распознавание текста?
Какие программы распознания текста вы знаете? Какими пользовались?
Какое разрешение является оптимальным для сканирования текста, изображений?
Источник: studfile.net