В наше время создание и обработка графических изображений стала обычным делом для многих пользователей․ Однако, часто возникает потребность в извлечении текста, который содержится на рисунках, фотографиях или иллюстрациях․ Распознавание текста на графических изображениях, таких как рисунки или фотографии, может быть сложной задачей, но существуют специальные программы для распознавания текста (OCR), которые помогут справиться с этой задачей․
OCR ⎻ определение текста на рисунке
OCR (Optical Character Recognition) ⎻ это технология, которая позволяет распознавать и извлекать текст из графических изображений․ С помощью OCR-программ можно определить текст на рисунках, фотографиях, иллюстрациях и даже на графиках․
Методы распознавания текста на рисунках
Существует несколько методов распознавания текста на рисунках⁚
- Методы машинного обучения⁚ создается модель, которая обучается распознаванию символов․ Эти модели могут быть обучены на большом количестве размеченных данных и давать высокую точность распознавания․
- Методы сегментации⁚ изображение разделяется на отдельные символы или слова, которые затем распознаются отдельно․
- Методы основанные на правилах⁚ изображение анализируется на основе заранее определенных правил для распознавания текста․
Программы для распознавания текста на рисунках
На рынке существует множество программ для распознавания текста на рисунках․ Некоторые из них платные, другие ⎻ бесплатные⁚
- ABBYY FineReader ⎻ одна из самых популярных программ для OCR, которая предоставляет широкие возможности в распознавании текста․
- Google Cloud Vision API ⎯ облачное решение от Google, которое позволяет распознавать текст на рисунках с использованием мощности искусственного интеллекта․
- Tesseract ⎻ бесплатная библиотека для распознавания текста, которая обладает хорошей точностью и является одной из самых популярных․
Извлечение и конвертирование текста на рисунке
После распознавания текста с помощью OCR-программы, его можно извлечь и конвертировать в нужный формат․ Таким образом, можно сохранить текст изображения в текстовом документе, наборе данных или другом подходящем формате․ Это может быть полезно при работе с большими объемами данных или при необходимости дальнейшей обработки текста․