Нажмите "Enter", чтобы перейти к содержанию

Распознавание таблиц онлайн: Распознавание текста OCR в PDF JPG PNG BMP TIF Онлайн Бесплатно

Содержание

Распознавание текста в PDF онлайн бесплатно — DeftPDF

Инструмент оптического распознавания символов DeftPDF бесплатно конвертирует файлы на основе изображений в PDF-документы или текстовые файлы с возможностью поиска.

При сканировании документа (PDF) или на основе изображения (JPEG/PNG) содержимое считывается компьютером в виде точек и пикселей. Чтобы его содержимое распознавалось компьютером как символы, вам понадобится инструмент распознавания текста, чтобы преобразовать его в машиночитаемый файл.

1. Загрузите свои файлы

Вы можете быть уверены, что ваши файлы будут безопасно загружены через зашифрованное соединение. После обработки файлы будут безвозвратно удалены.

  • Чтобы загрузить файлы с компьютера, нажмите«Загрузить PDF-файл»и выберите файлы, которые хотите отредактировать, или перетащите файлы на страницу.
  • Чтобы загрузить файлы из Dropbox, Google Drive или с веб-сайта, на котором расположены ваши файлы, разверните раскрывающийся список и выберите нужные файлы.
  • Вы можете загрузить 1 файл за раз для бесплатных учетных записей, в то время какОбновленные учетные записиимеют право на загрузку10 файлов за один раз.

2. Выбор языка PDF-документа

Выберите язык вашего документа, так как преобразование оптического распознавания текста работает лучше всего, если он указан. Кроме того, было бы легче разрешить все неясные слова в соответствии с языком.

3. Выберите формат вывода и сохраните

Будут предоставлены варианты конвертации ваших документов —PDF с возможностью поиска или простойтекстовый файл который будет извлекать данные в файле.txt. A PDF с возможностью поиска is still a PDF file that contains content that can be recognized as characters. 

Выберите предпочтительный вариант и нажмите«Распознать текст на всех страницах» чтобы начать процесс.

После завершения процесса сохраните преобразованный файл, щелкнув«Загрузить» или вы также можете загрузить документы в свои учетные записи Google Диска или Dropbox.

Точность процесса распознавания текста

Не рекомендуется сжимать документ перед запуском процесса распознавания текста. Документы с более высоким разрешением обычно дают лучший результат.

К сожалению, 100% точность распознанного текста не гарантируется, но это лучший подход.

ПРИМЕЧАНИЕ. Инструмент работает лучше всего, если кэш браузера очищен

Microsoft добавила в мобильное приложение Excel функцию распознавания таблиц по фотографии Статьи редакции

Пока инструмент доступен только на Android.

{«id»:60100,»type»:»num»,»link»:»https:\/\/vc.ru\/services\/60100-microsoft-dobavila-v-mobilnoe-prilozhenie-excel-funkciyu-raspoznavaniya-tablic-po-fotografii»,»gtm»:»»,»prevCount»:null,»count»:22,»isAuthorized»:false}

{«id»:60100,»type»:1,»typeStr»:»content»,»showTitle»:false,»initialState»:{«isActive»:false},»gtm»:»»}

{«id»:60100,»gtm»:null}

21 449 просмотров

Microsoft добавила в мобильное приложение Excel функцию, с помощью которой пользователь может сфотографировать напечатанную таблицу и преобразовать её в таблицу Excel с возможностями редактирования.

Пока функция доступна только в приложении для Android, в приложении для iOS она появится в ближайшее время, пообещали в Microsoft. Инструмент доступен только владельцам подписки Office 365.

Пример работы инструмента от Microsoft

Как оцифровать таблицу в документ Excel:

  • Скачать последнюю версию приложения Microsoft Excel. В нём создать новую таблицу или открыть существующую.
  • На панели инструментов на нижней части экрана нажать на значок таблицы с камерой.
  • Приложение запустит камеру смартфона. Нужно сделать снимок таблицы или загрузить её фото из памяти устройства, а затем выделить нужную область.
  • После этого откроется окно проверки данных: в верхней части экрана будет предварительный просмотр электронной версии таблицы, а под ним — снимок оригинальной таблицы.
  • Excel предупредит, если заподозрит наличие ошибок. Пользователь сможет исправить их самостоятельно.

CNBC отмечает, что инструмент отлично справляется с небольшими таблицами, в которых несколько столбцов, но при оцифровке больших таблиц в электронном документе будут «сотни ошибок», которые придётся исправить вручную. Тем не менее технология помогает экономить время, избавляя от необходимости переносить всё вручную, указывает издание.

ТОП-10 Сервисов для Онлайн Распознавания Текста

Выбор редакции

программа распознавания текста онлайн

В незапамятные времена, когда на компьютерах была установлена культовая XP, распознавать текст на изображении умели только сканеры и специализированные программы для профессионалов. Однако все изменилось. Теперь даже смартфоны умеют распознавать текст. Естественно, при помощи специализированных приложений. Но скачать их можно совершенно бесплатно. А еще есть различные сервисы для распознавания текстов онлайн. В наше время любой желающий может просто зайти на сайт, загрузить туда нужное изображение и на выходе получить качественный и вполне читабельный текст. А какие сервисы считаются лучшими? В этом нам предстоит разобраться. Вот таблица с лучшими сервисами и мобильными приложениями, позволяющими быстро распознать текст на картинке.

Таблица: общие данные

Читайте также:   Уменьшаем размер изображения в формате JPG: ТОП-5 Простых простых способов

А теперь рассмотрим все то, что было представлено в таблице подробнее. Только так можно будет понять, какой из сервисов лучше.

Finereaderonline.com

Читайте также:   Наш ТОП-10: Выбираем лучший PDF редактор на русском

Finereaderonline.com

Вероятно, один из лучших онлайн-сервисов для распознавания текста на изображении. Сервис запущен известной компанией ABBYY, которая занимается разработкой специального софта для сканирования и распознавания текста.

Поддерживается 193 языка. Есть даже возможность распознавать немецкий шрифт XIX века. Форматы для сохранения готового текста разнообразны. Есть не только форматы MS Office. Сам процесс считывания и преобразования происходит довольно быстро.

Преимущества:

  • отличный дизайн сервиса
  • высокая скорость работы
  • поддержка практически всех форматов изображений
  • возможность сохранить готовый текст почти в любом текстовом формате
  • лимит на объем файла – 100 Мб
  • неограниченное количество операций распознавания
  • сайт полностью на русском языке

Недостатки:

  • не обнаружено
Сайт

Sodapdf.com

Читайте также:   ТОП-10 Бесплатных программа для работы с PDF файлами +Отзывы

Sodapdf.com

Еще один хороший сервис для распознавания текста. Отличается более интересным дизайном, чем продукт от ABBYY и не таким богатым набором опций. Так, в активе данного сервиса всего 46 языков. Количество поддерживаемых форматов тоже ограничено.

Зато можно загружать файлы куда большего размера. То же относится и к диапазону обрабатываемых изображений. Также сервис умеет конвертировать форматы, объединять PDF и делать многое другое.

Преимущества:

  • отличный дизайн
  • есть русский язык в интерфейсе
  • можно не только распознавать текст
  • приличное количество форматов для сохранения готового текста
  • приличный диапазон разрешений
  • лимит на файл – 800 Мб
  • возможность работы с изображениями различных форматов
  • набор инструментов для работы с PDF

Недостатки:

  • хотелось бы больше языков для распознавания
Сайт

Convertio.co

Читайте также:   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

Convertonlinefree.com

Читайте также:   ТОП-10 сервисов для проверки текста на орфографию и пунктуацию

№4. Convertonlinefree.com

Сервис обладает весьма топорным дизайном начала нулевых. Но при этом работает быстро и имеет приличное количество поддерживаемых форматов для сохранения готового текста. Также у него есть возможность считывать изображения приличного разрешения.

У сервиса весьма интересная система лимита. Он способен распознать текст только на первых 20 страницах из всех загруженных за один раз. Потом придется загружать заново. Так намного удобнее, чем лимит на размер файла.

Преимущества:

  • высокая скорость работ
  • поддержка большого количества форматов изображений
  • возможность сохранения готового текста почти в любой формат
  • интересная система лимита
  • возможность перехода на альтернативное зеркало, если распознавание не работает
  • возможность распознавания сразу из архива
  • русский язык в интерфейсе

Недостатки:

  • мало языков распознавания
  • топорный дизайн
Сайт

Imgonline.com.ua

Читайте также:   Как в Ворде сделать одну страницу альбомной: Самые простые способы с пошаговой инструкцией 2018 года (+Отзывы)

№5. Imgonline.com.ua

Сервис распознавания текста от украинских разработчиков. Это наиболее быстрый ресурс. Скорость обработки составляет от 20 до 60 секунд. В зависимости от сложности текста и качества изображения. Есть несколько алгоритмов работы OCR, что не может не радовать.

В распоряжении сервиса огромное количество языков и возможность загрузки файла объемом до 100 Мб. Помимо этого, сайт может конвертировать изображение в любой формат. Хотя сам сервис поддерживает их не много.

Преимущества:

  • очень высокая скорость работы
  • поддержка большого количества языков
  • есть встроенный конвертер изображений
  • есть возможность выбора алгоритма OCR
  • русский язык в интерфейсе

Недостатки:

  • слабоватый дизайн
  • мало поддерживаемых форматов
Сайт

Img2txt.com

Читайте также:   ТОП-10 Онлайн-сервисов чтобы сделать красивый текст +Отзывы

№6. Img2txt.com

Еще один сайт, предоставляющий услуги по распознаванию текстов. Дизайн этого онлайн-сервиса вполне современный, что, вероятно, и привлекает пользователей. С характеристиками тоже все не так плохо.

Сервис умеет работать с различными форматами изображений (кроме самых редких) и документами PDF. Для сохранения готового текста используются форматы DOCX, XLS, PDF, TXT, ODF. При этом скорость работы довольно приличная.

Преимущества:

  • высокая скорость работы
  • использование продвинутых алгоритмов распознавания
  • работа с самыми распространенными форматами изображения
  • отличная работа с документами PDF
  • превосходный дизайн
  • русский язык в интерфейсе
  • интеграция с Google Documents
  • можно распознать только выбранную область изображения
  • защищенное соединение

Недостатки:

  • маловато языков распознавания (всего 35)
  • далеко не все текстовые форматы доступны для сохранения текста
Сайт

Onlineocr.net

Читайте также:   Поиск по картинке в Гугл (Google) Как правильно пользоваться сервисом? +Отзывы

№7. Onlineocr.net

Простой и ненавязчивый, но в то же время вполне современный дизайн этого сайта делает работу с ним весьма приятной. А вот с характеристиками дела обстоят не очень хорошо. Сервис поддерживает крайне малое количество форматов изображений.

А форматов для сохранения готового текста и вовсе всего три штуки. Зато сервис совершенно бесплатен и работает с довольно высокой скоростью. Не радует только максимальный размер загружаемого файла – всего 15 Мб. Придется повторять процедуру много раз.

Преимущества:

  • превосходный дизайн без лишних элементов
  • очень высокая скорость работы
  • простота в использовании
  • русский язык в интерфейсе
  • используется защищенное соединение
  • присутствует мощный алгоритм распознавания
  • отличная оптимизация сайта

Недостатки:

  • очень мало поддерживаемых текстовых форматов (3)
  • не хватает некоторых языков распознавания
  • смешной лимит на максимальный размер загружаемого файла
Сайт

Microsoft Office Lens

Читайте также:   Как изменить формат фотографии: Подробные инструкции к нескольким редакторам

№8. Microsoft Office Lens — PDF Scanner

А это уже приложение для смартфона, которое умеет распознавать текст с использованием камеры аппарата. Задумка, конечно, хороша, но было бы гораздо лучше, если б разработкой этой программы не занималась компания Microsoft.

Детище Билла Гейтса имеет уникальную «суперспособность» – портить все, к чему прикасается. И в этом приложении авторы незабвенной Windows 10 остались верны традициям. Приложение работает из рук вон плохо: частые вылеты, фризы и глюки.

Что до качества распознавания текста, то оно ужасно. Приложение справляется со своими функциями через раз. А иногда такого увидит в изображении, что глаза начинают кровоточить. Тем не менее, иногда программа работает четко. Неизвестно, от чего это зависит.

Особенно раздражает постоянные предложения поделиться распознанным текстом и воспользоваться для этого туповатым облачным сервисом OneDrive. А от обилия рекламы и вовсе в глазах рябит. Что же делать – бесплатное приложение.

Преимущества:

  • неплохая задумка
  • приложение совершенно бесплатно
  • неплохая работа с камерой устройства
  • русский язык в интерфейсе
  • иногда программа даже распознает текст

Недостатки:

  • отвратительная оптимизация приложения
  • постоянные глюки, фризы и вылеты
  • нереальное количество рекламы
  • выводящее из себя предложение воспользоваться OneDrive
  • программа распознает текст через раз

iOS Android Windows

ВИДЕО: Introducing Office Lens Android, iOS (Как пользоваться приложением)
Introducing Office Lens Android, iOS

ТОП-10 Сервисов и программ для бесплатного онлайн распознавания текста

TextGrabber 6

Читайте также:   Горячие клавиши Эксель: Подборка всех комбинаций

№9. TextGrabber 6

Отличное приложение для распознавания текста, созданное для аппаратов на iOS. Утилиту можно совершенно бесплатно скачать в AppStore. Разработкой программы занималась легендарная компания ABBYY. Этим и объясняется высокое качество.

По сути, это универсальная программа. Она имеет встроенный модуль переводчика с большого количества языков и собственно блок распознавания текста с камеры устройства. Кстати, перевод с помощью камеры также возможен.

Работает приложение почти идеально. Тексты распознаются с высоким процентом успеха. Перевод очень мало похож на машинный. В общем, по-другому у компании ABBYY и быть не может. ВладельцыiPhone точно должны установить себе эту программу.

TextGrabber 6 может похвастаться полным отсутствием рекламного контента. Также есть интеграция с самыми популярными облачными сервисами. Но назойливой просьбы воспользоваться ими и в помине нет.

Преимущества:

  • очень быстрая и качественная работа
  • есть поддержка русского языка
  • встроенный модуль перевода
  • поддержка огромного количества языков
  • приятный интерфейс
  • встроенный QR сканер
  • нет рекламного контента
  • есть интеграция с популярными облачными сервисами
  • отличная работа с камерой смартфона

Недостатки:

  • не обнаружено
iOS
ВИДЕО: TextGrabber 6 with Real-Time Capture: new era of OCR
TextGrabber 6 with Real-Time Capture: new era of OCR

ТОП-10 Сервисов и программ для бесплатного онлайн распознавания текста

Text Fairy

Читайте также:   Комбинации клавиш в Ворде: Все главные сочетания для работы

№10. Text Fairy

«Текстовая Фея» (а именно так переводится название) – это приложение для платформы Android, которое может распознавать текст на изображении (при использовании камеры) и перевести его. Теоретически. В реальности все не так радужно.

В принципе, Text Fairy справляется со своей работой. Но очень топорно. К примеру, бывает так, что программа вроде бы распознала текст, вроде бы даже сохранила его в формате PDF. Открываешь файл – а там значки и цифры. Ну и как это называется?

О переводе и вовсе нечего говорить. Даже туповатый Magic Gooddy (если кто помнит такой переводчик из начала 2000-х) и то получше справлялся со своей работой. А здесь – тупой машинный текст.

Венцом всему – непродуманный, страшный интерфейс. Да еще и без русского языка. Неизвестно, на кого рассчитано это приложение, но работать с ним – то еще испытание. Некоторые, правда, умудряются.

Преимущества:

  • приложение совершенно бесплатно
  • очень быстро работает (если работает)
  • умеет переводить (почти)
  • малый размер приложения

Недостатки:

  • не всегда адекватно сохраняет результат
  • нет русского языка
  • обилие рекламного контента
Android

Заключение

Итак, выше были представлены лучшие онлайн-сервисы и мобильные приложения для быстрого распознавания текста из изображения. Все они обладают своими преимуществами и недостатками. И только пользователю выбирать тот, что подходит ему больше всего.

 

Наш Рейтинг

7.6 Оценка

Для нас очень важна обратная связь с нашими читателями. Если Вы не согласны с данными оценками, оставьте свой рейтинг в комментариях с аргументацией Вашего выбора. Ваше мнение будет полезно другим пользователям.

7.9Экспертная оценка

Microsoft Office Lens

8.5

Добавить отзыв  |  Читать отзывы и комментарии

Сканирование — 3na4 — Типография Москва

Описание

Часто бывают ситуации, когда в руки попадает книга, которую нужно срочно вернуть, и прочесть вы ее никак не успеете. Либо в сжатые сроки необходимо «оцифровать» целых ворох документов. В таких случаях всегда можно воспользоваться домашним сканером, но, во-первых, он есть не у всех, а во-вторых, такой объем работы займет просто уйму времени. Чтобы избежать нервотрепки, вы можете обратиться фотоцентр 3na4, и мы быстро, а главное качественно выполним сканирование и распознавание текста любого документа. У нас установлено профессиональное оборудование, которое в течение 10 минут осуществит сканирование текста из:

  • Книги;
  • Чертежа;
  • Документа любого формата;
  • Фотографии;
  • Графика

Мы выполняем, как черно-белое, так и цветное сканирование, при этом нам не важен размер документа. Также мы можем выполнять сканирование текста с фотографии онлайн. Все элементы изображения будут четко перенесены в файле без каких либо искажений или изменений цвета. Срочное сканирование гарантируется квалифицированным персоналом и практически круглосуточной работой. Вы можете обратиться к нам в любое время.

ЛУЧШИЕ ПРОГРАММЫ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ И СКАНИРОВАНИЯ ТЕКСТА

Если вы все же решили заняться самостоятельным онлайн сканированием текста, то следует рассмотреть лучшие программы, которые помогают в этой задаче. Также хотим заметить, что в сети есть такая услуга, как online money scanner, где люди получают заработок на сканировании текста, но мы бы не советовали пользоваться услугами данного сервиса, так как там работают обыкновенные любители.

Итак, топ программ распознавания текста при сканировании, которые можно скачать бесплатно:

  • ABBYY FineReader. Эта профессиональная программа сканирования и распознавания текста в word и других приложениях может показаться достаточно сложной. Еще бы, ведь принято использовать не в домашних условиях. Именно эта программа является самом популярной в своем сегменте, но есть один минус – за полную версию придется заплатить. Можем посоветовать небольшой лайфхак: скачайте «хоум эдишн» и пользуйтесь бесплатно в течение двух недель, за это время вы успеете отсканировать около 15 страниц, если, конечно, разберетесь, как ей пользоваться;
  • Cunei Form. А эта программа российского производства качается совершенно бесплатно. Она выполняет сканирование текста с фотографии и бумажного носителя, сохраняя оригинальные шрифты. Документы обрабатываются пакетом или по отдельности. Данная программа для сканирования текста обладает множеством плюсов, среди которых работа с документами на 20 языках, обработка разнообразных шрифтов, распознавание таблиц, а также способность «видеть» черно-белый и полноцветный текст;
  • WinScan2PDF. Это даже не программа для сканирования текста с фото, а скорее небольшая утилита. Она необычайно проста в управлении, но и функционал не впечатляет. Меню состоит из выбора источника для скана, принуждения действия к сканированию в PDF и клавиши, отменяющей все действия;
  • SimpleOCR. Сразу о грустном: эта программа для сканирования текста с фото может распознавать только три языка, среди которых нет русского. Поэтому в комплекте с ней вам понадобится программа для редактирования текста после сканирования. Из плюсов можно отметить удаление шумов, хорошее распознавание оригинальных шрифтов и извлечение картинок;
  • VueScan. Простая в управлении программа для сканирования текста с картинки, работающая с множеством видов сканнеров. После сканирования файл тут же открывается в программном окне. Документы сохраняются в трех форматах.

В дополнение к вышеописанному рейтингу бесплатных программ для сканирования и распознавания текста, стоит упомянуть, что они просты в управлении только для продвинутого пользователя. У новичков может уйти много времени на работу всего с одним файлом стандартного формата. Что касается чертежей или объемных работ, то их распознавание может занять месяцы.

Идеальным вариантом будет обратиться в типографию 3na4, где профессиональные полиграфисты в минимальные сроки выполнят сканирование любых документов. Мы гарантируем вам высокое качество выполнения работы и адекватные цены. Оперативность достигается благодаря практически круглосуточному графику. Не тратьте ваше время, приходите в 3na4, и мы отсканируем любой файл!

Как в Google Docs распознавать речь, работать с Markdown и оформлять блоки кода

Google Docs — очень удобная вещь для коллективной работы над документами: есть оффлайн-режим, история правок и чат авторов, файлы доступны с любого устройства. Но некоторые люди категорически отрицают возможность перехода на него. У многих из них аргументом для такой позиции является скудная функциональность текстового редактора.

Безусловно, по умолчанию Google Docs умеет делать довольно немного. Но его возможности прекрасно расширяются с помощью дополнений. Надеюсь, что вы найдете что-то подходящее для себя в этой подборке. Подключение расширений происходит с помощью меню Дополнения -> Установить дополнения. Чтобы найти нужное, надо набрать его имя в поисковой строке.

Создание оглавления документа

Must-have для навигации по длинным текстам. Чтобы ссылка на раздел попала в правую панель, необходимо отформатировать его заголовок стилем «Заголовок 1», «Заголовок 2» или «Заголовок 3». Глубину уровней в оглавлении тоже можно настраивать.

Набирать в поиске: Table of contents

Распознавание речи


Дополнение умеет распознавать текст на сорока двух языках. Мини-тест показал, что русский, английский, французский и испанский распознается удивительно хорошо, несмотря на косяки с произношением. Siri было бы не лишним поучиться у его разработчиков.

Набирать в поиске: Speech Recognition (работает только в Chrome)

Расширение коллекции шрифтов

По умолчанию в Google документах всего восемь шрифтов. Но их число можно расширить до сотни. К сожалению, не все корректно работают с кириллицей, но все же это лучше стандартного набора.

Набирать в поиске: Extensis font

Оформление таблиц


Можно использовать один из 60 готовых шаблонов или создавать свои. Таблицы можно форматировать по отдельности или во всем документе сразу.

Набирать в поиске: Table Formatter

Создание формы из текста документа


Очень удобная функция для длинных онлайн-опросов, тексты которых надо согласовывать с другими людьми. О Google Формах можно почитать статью Google Формы. Создавай опросы, тесты и анкеты за 5 минут

Набирать в поиске: Docs to Form

Добавление нотного стана


Ноты тоже можно коллективно редактировать в облаке! К сожалению, пока нет функции их звукового воспроизведения.

Набирать в поиске: VexTab Music Notation

Рисование диаграмм и схем

Draw.io — облачный редактор инфографики, который можно интегрировать с Google Drive, чтобы там сохранялись все созданные изображения. Дополнение позволяет вставлять эти файлы в документы и быстро переходить из них в draw.io для внесения изменений.

Набирать в поиске: Draw.io Diagramms

Сокращение ссылок


Выделяем текст ссылки и в меню дополнения выбираем пункт меню Shorten and replace selected URL.

Набирать в поиске: URL Shortener

Чистка текста от стоп-слов


Это дополнение понравится всем поклонникам Максима Ильяхова и инфостиля. Оно помогает найти в тексте все слова, которые не несут смысловой нагрузки и оценить его качество.

Набирать в поиске: «Главред»

Предпросмотр Markdown

Дополнение позволяет увидеть как будет выглядеть разметка после преобразования в html.

Набирать в поиске: Markdown Preview

Экспорт в Markdown

Дополнение одним движением руки генерирует файл .md согласно форматированию документа, преобразует в отдельные файлы все картинки в нем и отправляет текст+изображения на почту пользователю.

Набирать в поиске: Export as Markdown

Поиск стилистических ошибок

Выделяет рядом стоящие повторы и сходные по звучанию слова. Это помогает сделать текст более читаемыми.

Набирать в поиске: «Свежий взгляд»

Оформление блоков кода

22 языка и несколько десятков тем.

Набирать в поиске: Code Blocks

Вставка математических выражений

Методом научного тыка с помощью стандартных клавиш можно добиться очень интересных результатов, но лучше сразу обратиться к справочнику по LaTex.

Набирать в поиске: g(Math)

Быстрая справка с помощью Wolfram Alpha

А это дополнение позволяет проверять факты и делать расчеты без выхода из документа. Подробнее о его возможностях читайте в статье 35 команд, которые наглядно покажут в чем Wolfram Alpha круче Google.

Набирать в поиске: Wolfram Alpha

Подборка выше — малая часть из имеющихся дополнений. В ней ни слова о групповых рассылках, отправке факсов, распознавание текста с картинок. А ведь все это и многое другое расширения для Google Docs могут делать! А если вы так и не нашли нужного дополнения, то наверняка сможете сделать его сами с помощью Google Apps Script.

🤓 Хочешь больше? Подпишись на наш Telegram. В закладки iPhones.ru 15 полезных дополнений.
  • До ←

    Как пользоваться Apple Pay в других странах с помощью России

  • После →

    Единственная вещь, которая бесила меня в MagSafe

антивирус не нужен. Распознавание текста на фото онлайн

Онлайн программа для сканирования документов

Нашел несколько программ, а точнее онлайн сервисов для сканирования документов. Основные их преимущества заключаются в том, что все выполняется через интернет. Вам не требуется ставить какой-либо софт на компьютер. Это экономит время и такой подход более безопасен. Ведь иногда со скаченной программой на ваш ПК может проникнуть вирус. Поэтому сервисы по сканированию документов в разы упростят вашу задачу.

Распознаем текст на фото онлайн

Как уже было сказано выше, сканирование изображений может производиться через специальные программы. Полные инструкции по этой теме смотрите в отдельных наших материалах по следующим ссылкам. Сегодня же мы хотим акцентировать внимание на онлайн-сервисах, ведь в некоторых случаях они являются гораздо удобнее софта.

Преимущества отдельных утилит

Стандартное программное обеспечение устройств, способных отсканировать документ или изображение обладает в большинстве случаев скромным набором действий, которые можно производить с полученным файлом. Обрезка, небольшая корректировка, поворот на 90 градусов. Кроме того, типичный пакет ПО от производителя включает с десяток функций, которыми человек, купивший аппарат никогда не воспользуется.

В это же время, сторонние решения могут намного больше, выполняют свои задачи лучше и могут при этом ничего не стоить. Их главные преимущества:

  • Тонкая настройка разрешающей способности сканера. В большинстве программ есть значительно больше вариантов этой опции из-за того, что общение с устройством происходит напрямую через драйвер. Некоторые утилиты даже устанавливают собственный универсальный рядом со стандартным заводским.
  • Возможность экспорта в большое количество форматов конечного файла кроме JPEG и BMP. Например, в PDF, TIFF или PNG.
  • Поворот на любое количество градусов с последующим выравниванием по краям. Полезно для неровно отсканированных печатных документов.
  • Оптическое распознавание текстовых надписей или OCR — optical character recognition.
  • Наличие встроенного словаря, позволяющее значительно ускорить процесс распознавания.
  • Поддержка большого количества языков исходных документов.
  • Склейка в один PDF-документ всех отсканированных файлов.
  • Удобный файл-шэринг в популярные сервисы обмена информацией и социальные сети.
  • Значительно меньший размер, чем у пакета заводского ПО, так как присутствуют только те функции, которые действительно полезны в работе.

Стандартными программами для скана документов можно пользоваться только на первых порах, пока не будет найдено более функциональное средство для работы с уже полученными изображениями или создания новых по заданным параметрам.

Подборка программ для сканирования документов онлайн

Получается, что эти проги работают в онлайн режиме. Ниже представлены их названия с кратким описанием.

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.

Onlinecamscanner.com

Для того чтобы воспользоваться этим сервисом достаточно перейти на него по ссылке onlinecamscanner.com и загрузить фото с текстом или нажав на значок фотоаппарата сфотать нужную статью для сканирования. На самом проекте имеется подробная инструкция, состоящая из 2-х этапов.

Основной алгоритм действий:

  1. Выбираете документ для сканирования онлайн на компьютере или сразу его фотографируете.
  2. Загружаете на сервис.
  3. Выполняете нужные настройки: повороты, корректировка цвета, увеличение и.т.д.
  4. После проведения всех нужных процедуры вы можете скачать документ.

A vepdf.com

Достаточно полезный сервис! Это программа для сканирования документов онлайн в PDF формат находится по адресу:

Так же проект предлагает конвертации в PDF и другие форматы.

Алгоритм, который требует выполнить данный сервис для начала сканирования:

  1. Скачайте и установите специальный драйвер на свой гаджет.
  2. Выберите устройство через которые будет идти сканирование.
  3. Надавите на кнопку «Сканировать». Это нужно для открытия интерфейса сканера.
  4. Определитесь с настройками и нажмите клавишу «Сканировать».
  5. Для сохранения отсканированного файла нажмите кнопку «Подтвердить».
  6. Выполните загрузку отсканированного документа PDF на ПК или в облако.
  7. Нажмите «Перезагрузить» для сброса процесса или «Добавить» для сканирования другого документа.

Список основных инструментов проекта:

  1. Объединение PDF файлов.
  2. Реорганизация страницы в ПДФ.
  3. Удаление страниц.
  4. Гиперкомпресс PDF.
  5. eSign ПДФ.
  6. Конвертация.
  7. Разделение страниц на независимые.
  8. Обратный порядок стр.
  9. Поворот документа.
  10. Защита PDF.
  11. Удаление пароля безопасности.
  12. Редактирование ПДФ.
  13. OCR с возможностью поиска.
  14. Свод PDF.
  15. Сжатие.
  16. Изменение размера.
  17. Заполнение формы.
  18. Обрезка PDF.
  19. Очистка ПДФ.
  20. Преобразование в TIFF, JPG, SVG, PNG, Word, DXF, DICOM, в текст, Excel в PDF, Power Point в PDF.
  21. Удаление текста.
  22. Оптимизация для интернета.
  23. Разметка PDF.

Как видите этот сервис кроме сканирования документов онлайн может выполнить много всего иного!

F inereaderonline.com

Данный проект позволяет достаточно просто выполнить сканирование вашего файла.

Ссылка: https://finereaderonline.com/ru-ru/Tasks/Create

Конвертация может быть выполнена в следующие форматы:

Алгоритм работы:

  1. Зарегистрироваться на сервисе.
  2. Загружаете файл с облака или компьютера.
  3. Подбираем язык документа.
  4. Выбираем формат.
  5. Выполнить сканирование.

Так же могу порекомендовать программы, которые можно скачать на компьютер и выполнять сканирование документов онлайн.

  1. Scanitto.com/ru
  2. https://riman.ru/ridoc_document_scanning.php

Здесь все просто, скачиваем, устанавливаем, запускаем и работаем в данном софте!

Soda PDF OCR

Конвертируйте любое изображение, отсканированный документ или распечатанный файл PDF в редактируемые документы за считанные секунды с помощью нашей БЕСПЛАТНОЙ* онлайновой функции оптического распознавания символов. Воспользуйтесь нашей БЕСПЛАТНОЙ* онлайновой функцией для распознавания текста в изображениях.

Создавайте текст из файлов изображений с помощью бесплатного онлайнового программного обеспечения для оптического распознавания символов Soda PDF. Вы можете использовать функцию оптического распознавания символов из любого приложения, в любое время и в любом месте! Работайте в режиме онлайн с помощью Soda PDF Online или офлайн, загрузив Soda PDF Desktop на свой компьютер. Используйте наши простые и удобные инструменты для работы с файлами PDF, включая функцию оптического распознавания символов и другие наши онлайновые и офлайновые приложения для редактирования файлов PDF!

Img2txt

  • Платформы: веб.
  • Распознаёт: JPEG, PNG, PDF.
  • Сохраняет: PDF, TXT, DOCX, ODF.

Бесплатный онлайн‑конвертер, существующий за счёт рекламы. img2txt быстро обрабатывает файлы, но точность распознавания не всегда можно назвать удовлетворительной. Сервис допускает меньше ошибок, если текст на загруженных снимках написан на одном языке, расположен горизонтально и не прерывается картинками.

Online OCR

  • Платформы: веб.
  • Распознаёт: JPG, GIF, TIFF, BMP, PNG, PCX, PDF.
  • Сохраняет: TXT, DOC, DOCX, XLSX, PDF.

Веб‑сервис для распознавания текстов и таблиц. Без регистрации Online OCR позволяет конвертировать до 15 документов в час — бесплатно. Создав аккаунт, вы сможете отсканировать 50 страниц без ограничений по времени и разблокируете все выходные форматы. За каждую дополнительную страницу сервис просит от 0,8 цента: чем больше покупаете, тем ниже стоимость.

Go4convert

Где работает: в онлайне
Сколько стоит: бесплатно

Что умеет. Распознает текст со сканов и картинок, включая редкий формат BMP. Результат предлагает скачать только в «Блокнот» в формате TXT.

Сколько слов определил. Файл хорошего качества распознал с одной ошибкой — превратил знак вопроса в английскую N. Из файла с плохим качеством практически без ошибок вытащил только список. Четыре слова превратил в беспорядочный набор букв, а фон — в набор символов.

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.

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.

Как сделать скан с фото в телефоне Андроид – подробная инструкция

Современные телефоны позволяет заменить многие приборы, например, сканер. Сейчас совсем не обязательно приобретать специализированное устройство лишь для того, чтобы отсканировать несколько страниц документа. Достаточно установить на смартфон специальную программу, или, что ещё удобнее, – воспользоваться встроенными утилитами. О подобных приложениях знают не все, поэтому давайте рассмотрим, как сделать скан на телефоне Андроид. Хотим вас обрадовать, что справиться с этой задачей по силам каждому пользователю.

Google Диск

Как известно, операционная система Android принадлежит мировому гиганту Google. Именно поэтому на телефон по умолчанию устанавливаются сервисы от данного производителя. Один из таких – это приложение Google Диск, позволяющие хранить собственные файлы на серверах компании. Помимо этого, программа обладает весьма обширным количеством инструментов. Сейчас нас интересует сканер, поэтому остановимся на нём. Чтобы его запустить, воспользуемся пошаговой инструкцией:

  1. Открываем приложение Google Диск и выполняем авторизацию в аккаунте.
  2. Нажимаем по кнопке со значком «+».
  3. В появившемся меню выбираем «Сканировать».

Запускаем сканер

При необходимости предоставляем программе разрешение на доступ к камере. А затем наводим объектив на документ и нажимаем по кнопке для создания фотографии. Проверяем, чтобы изображение было высокого качества. И если всё в порядке, то нажимаем по галочке. На экране появится окошко с уже отсканированным документом. Нажав на цветовую палитру вверху экрана, вы можете выбрать цвет фотографии. В конце ещё раз нажимаем по галочке, а после выбираем место сохранения скана и придумываем ему название.

Создаем скан документа

Готовый скан появится на главной странице Google Диска. Давайте нажмём по трём точкам возле него для открытия дополнительного меню. Перед нами появляется огромный список с возможностями. Фотографию можно скачать, получить на неё ссылку, создать копию, переименовать и даже отправить по электронной почте.

Просматриваем созданный скан

По умолчанию файл сохраняется в PDF-формате, но его всегда можно преобразовать в документ.

CamScanner

В отличие от предыдущего варианта, программа CamScanner специализируется именно на преобразовании фотографий документов в сканы. Установить приложение можно из Google Play совершенно бесплатно, причём оно не занимает много памяти. После завершения инсталляции запускаем софт, а далее следуем рекомендациям инструкции:

  1. Предоставляем разрешение на доступ к мультимедиа и файлам на устройстве.
  2. Пролистываем ознакомительную презентацию, а после нажимаем по кнопке «Применить». При желании вы можете пройти регистрацию в системе, что позволит синхронизировать файлы с собственным аккаунтом.

Выполняем настройку приложения

Теперь нажимаем по значку камеры, расположенному в правом нижнем углу экрана. Предоставляем разрешение на доступ к фотографиям, а после выбираем «Начать DEMO». Просматриваем обучающую инструкцию, и уже после этого наводим камеру на документ. Затем проверяем правильность обрезки изображения. Если всё выполнено корректно, то нажимаем по кнопке «Далее». На открывшейся странице вы можете улучшить фотографию, изменить её расположение и сохранить.

Создаем скан

Готовый PDF-файл можно отправить через электронную почту или, что ещё удобнее, сохранить на устройство. Для этого достаточно открыть скан в приложении, а после нажать по трём точкам в углу экрана. Здесь остаётся выбрать нужный инструмент.

Document Scanner

Приложение Document Scanner является аналогом предыдущих утилит. Оно также полностью бесплатное и доступно для установки в Google Play. При первом запуске система потребует предоставить необходимые разрешения, а ещё предложит просмотреть ознакомительную презентацию. На этом всё, а значит, программа полностью готова к работе.

Для создания скана нажимаем по кнопке с иконкой «+» и выбираем место, откуда будет загружена исходная фотография. Также присутствует возможность сделать снимок прямо сейчас. Наводим камеру на документ, а затем после создания снимка кликаем по галочке. Проверяем правильность обрезки изображения и ещё раз нажимаем по галочке.

Создаем скан документа

Теперь вы можете отредактировать скан, изменив его ориентацию или цвет. Готовый файл возможно сохранить на телефон, или отправить посредством социальных сетей и электронной почты.

Evernote (Android, iOS)

Начну с программы, которой я лично пользуюсь каждый день. Evernote — это огромная база данных, в которой можно хранить практически любую информацию. Это очень удобно и можно быстро найти нужный документ, фото, заметки или файл. Поэтому логично сканировать документы именно этой программой.


Отсканированный Evernote документ

В последней версии Evernote есть две опции для сканирования. Первая — сканирование «в фоне». Для этого достаточно просто сделать фотографию документа, так же, как вы обычно фотографируете еду, котиков или себя. Наутро Evernote предложит сохранить распознанную версию документа.

Второй вариант — сделать фотографию камерой Evernote. Для этого нужно навести камеру на документ, и программа автоматически сфотографирует нужную область.

Adobe Fill and Sign DC (Android, iOS)

Как можно догадаться из названия, эта программа разработана Adobe. Фирмой, которая прочно ассоциируется с качественным распознаванием даже самого сложного текста. Программа позволяет не просто отсканировать документ, но и сразу же заполнить его, подписать и отправить нужному адресату.


Подписываем отсканированный документ

SkanApp (Android)

SkanApp — программа для автоматического сканирования длинных или многостраничных документов. Для этого вам понадобится специальный штатив или прямые руки, палка и стакан.

Google Play

Photomyne (Android, iOS)

Photomyne — самый быстрый и простой способ оцифровать ваши фотографии и поделиться ими с вашими друзьями и близкими.

Android и iOS

TextGrabber (Android, iOS)

TextGrabber — мощный сканер с OCR от известной всем компании ABBYY. Распознаёт тексты более, чем на 60 языках в реальном времени. Отсканированные документы можно хранить в самой программе с разбивкой по папкам.

Android и iOS

Clear Scanner — Сканер с функцией печати

Clear Scanner для Android позволяет сканировать любые документы или изображения прямо с вашего телефона. Причем вам не обязательно иметь документ под рукой. Вы можете сфотографировать его на камеру (или просто иметь изображение в вашей Галерее) и на его основе приложение создаст документ. Также имеется возможность перевода формата PDF в JPEG. Отсканированные документы или изображения можно распечатать с помощью функции облачной печати, если смартфон и принтер подключены к одной беспроводной сети.

ABBYY FineScanner (Android, iOS)

Ещё одна программа для сканирования документов от ABBY. Если TextGrabber больше подходит для «сбора» текста, то это уже полноценный карманный сканер. Поддерживается редактирование и аннотация сканов.

Android и iOS

Genius Scan

Если вы по какой-то причине не воспользовались предыдущими двумя приложениями, то дайте шанс Genius Scan. Оно достаточно простое, но эффективно справляется с возложенной задачей. Джентльменский набор, в виде автокоррекции перспективы, распознавания и обрезки полей, коррекции качества фото, здесь присутствует. Но кроме этого, имеется платная версия программы с расширенной интеграцией с Box, Dropbox, Evernote и другими облачными сервисами.

 

И в заключение, нам остается только поделиться несколькими общими советами по съемке документов.

  • Не фотографируйте документы под углом, так как это может оставить части изображения вне фокуса.
  • Постарайтесь обеспечить наилучшее заполнение пространства в кадре.
  • Поместите документ на хорошо освещенной поверхности. Используйте вспышку телефона, если это требуется.
  • Если документ находится внутри пластикового файла, то извлеките его. Это позволит устранить отражения, и снимок получится лучше.

Заключение

Рассмотренные сервисы и программы иногда сильно отличаются друг от друга в плане функционала, но одинаково хорошо справляются с поставленной задачей.

Источники

  • https://webmixnet.ru/onlajn-programma-dlya-skanirovaniya-dokumentov/
  • https://lumpics.ru/scaner-photo-online/
  • https://zen.yandex.ru/media/id/5afd8da1c3321b375663a729/obzor-programm-dlia-skanirovaniia-fotografii-i-dokumentov-5b0c2b2e7ddde8576ef103ad
  • https://club.dns-shop.ru/blog/t-295-skaneryi/43881-servisyi-dlya-raspoznavaniya-teksta-podborka-luchshih/
  • https://www.sodapdf.com/ru/ocr-pdf/
  • https://Lifehacker.ru/raspoznavanie-teksta/
  • https://journal.tinkoff.ru/list/scanner-txt/
  • https://itduo.ru/kak-sdelat-skan-s-foto-v-telefone-android-podrobnaya-instruktsiya/
  • https://blog.themarfa.name/5-sposobov-otskanirovat-dokumienty-pri-pomoshchi-tieliefona/
  • https://fobosworld.ru/kak-skanirovat-v-formate-pdf-4-prostyh-spooba/

[свернуть]

Другие новости

Распознавание эмоций по выражению лица

Монитор Эмоций

Монитор Эмоций – это система видео-аналитики, позволяющая в режиме реального времени контролировать эмоциональный фон, пол, возраст и другие характеристики клиентского трафика. Распознавание эмоций, пола и возраста осуществляется по выражению лица с использованием экспертной системы.

Наибольший эффект достигается при совместном использовании Монитора Эмоций и Бесконтактного Монитора Впечатлений.

Основные применения:

  1. Оценка удовлетворенности клиентов для управления воспринимаемым качеством обслуживания.
  2. Управление показом рекламы в зависимости от возрастного и гендерного состава клиентов.
  3. Управление клиентопривлекательностью рекламных носителей и торговых зон (мерчандайзинг).
  4. Контроль соблюдения фронт-персоналом корпоративного стандарта обслуживания в части клиентоориентированности (Service with a Smile).

Что измеряется

В полнофункциональной версии можно контролировать:

  1. Число клиентов в зоне действия видеокамер (например, число покупателей, стоящих в очереди в кассу, число посетителей, которых заинтересовала реклама и т.п.)
  2. Возрастной состав клиентов (% клиентов до 20 лет, % 20-30 лет, % 30-40 лет, % 40-50 лет, % более 50 лет).
  3. Гендерный состав клиентов (% мужчин и % женщин).
  4. Интегральную оценку настроения клиентов (от 0 до 100). Настроение измеряется по каждой возрастной и гендерной группе (например, среднее настроение женщин до 20 лет за определенный период времени; среднее настроение мужчин 20-30 лет за определенный период времени и т.д.)
  5. Степень выраженности различных эмоций по каждой возрастной и гендерной группе (от 0 до 100). Распознаются следующие эмоции:
    • Счастье.
    • Удивление.
    • Гнев.
    • Неприязнь.
    • Страх.
    • Печаль.

На основе измеряемых характеристик автоматически формируются два интегральных показателя (KPI):

  1. Smile-Index: Интегральный показатель удовлетворенности клиентов. Узнайте подробнее.
  2. C-Value: Интегральный показатель клиентоориентированности передней линии. Узнайте подробнее.

Архитектура решения

Монитор Эмоций включает следующие компоненты:

  1. EmoProbe — Windows-служба, преобразующая видео-поток в набор SNMP-метрик. Поддерживается Emotion MIB (ветка корпоративного ProLAN MIB), где описаны все измеряемые характеристики. В зависимости от производительности аппаратной платформы EmoProbe может одновременно обрабатывать видео-потоки от 1-10 камер (обычно 3-5). Могут использоваться web-камеры, подключаемые по USB и IP-камеры, подключаемые по Ethernet или Wi-Fi. Камеры поддерживают передачу видео-потока Full HD в формате amp по протоколу rtsp, в форматах asf, mjpg по протоколу http.
  2. EmoManager — Windows-приложение, предназначенное для управления Зондами EmoProbe. Также выполняет функции Emotion MIB Браузера.
  3. CX Reporter — клиент-серверное Windows-приложение, используемое для автоматического создания отчетов о клиентском опыте, в частности, для создания Общего Эмоционального Портрета (см. ниже).
  4. ProLAN: Аналитик SE — система SNMP-мониторинга, поддерживающая оперативный мониторинг, ретроспективный анализ и автоматическое оповещение о событиях (например, ухудшение эмоционального фона клиентов и/или персонала). Обрабатывает SNMP-метрики, формируемые зондами EmoProbe; подробнее о функционале продукта ProLAN: Аналитик… Можно использовать любую систему управления на базе SNMP, поддерживающую работу с динамическими таблицами.
  5. CXM online — облачное решение для комплексного управления клиентским опытом; подробнее о CXM online.

СХ Reporter: Общий Эмоциональный Портрет

Общий Эмоциональный Портрет – это файл в формате MS Excel, содержащий усредненные значения всех основных характеристик эмоционального фона и Smile-Index.

Аналитик SE: профессиональная система мониторинга

Основные функциональные возможности:

  1. Детальный Эмоциональный Портрет.
  2. Оперативный Мониторинг эмоционального фона.
  3. Ретроспективный Анализ эмоционального фона.

Детальный Эмоциональный Портрет

Документ в формате pdf, содержащий результаты статистической обработки всех измеряемых характеристик. Результаты представляются в виде графиков, диаграмм, Базовых Линий, таблиц.

Оперативный Мониторинг эмоционального фона

Ретроспективный анализ эмоционального фона

CXM online: комплексное управление клиентским опытом (Красный Штаб)

Для эффективного управления клиентским опытом и повышения продаж, одного только измерения эмоций недостаточно. Необходимо измерять весь клиентский опыт и управлять им комплексно:

  • Проводите репрезентативные опросы.
  • Анализируйте обратную связь от клиентов и фронт-персонала.
  • Контролируйте соблюдение фронт-персоналом стандарта обслуживания.
  • Измеряйте эмоции клиентов и фронт-персонала.
  • Контролируйте показания ключевых счетчиков.

Измерение эмоций клиентов и фронт-персонала — не единственный, но очень важный элемент комплексного управления клиентским опытом. CXM online — это пока единственный на российском рынке продукт, который позволяет это делать.

  • Измеряйте эмоциональный фон клиентов, используйте его как показатель удовлетворенности клиентов.
  • Измеряйте эмоциональный фон фронт-персонала, используйте его как показатель клиентоориентированности.
  • Демонстрируйте клиентам их эмоциональный фон, геймифицируйте обслуживание, вовлекайте клиентов и мотивируйте их оставлять обратную связь.
  • Измеряйте возрастной и гендерный состав клиентов, оптимизируйте торговое предложение.
  • Вычисляйте KPI, характеризующие эмоциональный фон клиентов и фронт-персонала. Представляйте их в виде графиков, таблиц и виджетов.
  • Экспортируйте результаты в CRM и выгружайте в MS Excel.

Узнайте подробнее об управлении клиентским опытом на основе мониторинга эмоций с использованием CXM online

 

Запросить ТКП

Распознавание таблиц на основе изображений: данные, модель и оценка

  • Чезарини Ф., Маринай С., Сарти Л., Сода Г.: Обучаемое расположение таблиц в изображениях документов. В: Распознавание объектов, поддерживаемое взаимодействием с пользователем для сервисных роботов, том. 3, стр. 236–240. IEEE (2002)

    Google ученый

  • Денг Ю., Канервисто А., Линг Дж., Раш А.М.: Генерация изображения в разметку с вниманием от грубого к точному. В: Материалы 34-й Международной конференции по машинному обучению, том.70, стр. 980–989 (2017). JMLR.org

  • Денг, Ю., Розенберг, Д., Манн, Г.: Проблемы сквозного нейронного распознавания научных таблиц. В: Международная конференция по анализу и распознаванию документов (ICDAR), 2019 г., стр. 894–901. IEEE, сентябрь 2019 г. https://doi.org/10.1109/ICDAR.2019.00166

  • Фан, М., Ким, Д.С.: Обнаружение области таблицы в крупномасштабных файлах PDF без размеченных данных. КОРР, абс/1506.08891 (2015)

    Google ученый

  • Фанг, Дж., Tao, X., Tang, Z., Qiu, R., Liu, Y.: Набор данных, достоверные данные и показатели производительности для оценки обнаружения таблиц. В: 10-й Международный семинар IAPR по системам анализа документов, 2012 г., стр. 445–449. IEEE (2012)

    Google ученый

  • Гао Л. и др.: Конкурс ICDAR 2019 по обнаружению и распознаванию таблиц. В: Международная конференция по анализу и распознаванию документов (ICDAR), 2019 г., стр. 1510–1515. IEEE, сентябрь 2019 г.https://doi.org/10.1109/ICDAR.2019.00166

  • Гатос Б., Данацас Д., Пратикакис И., Перантонис С.Дж.: Автоматическое обнаружение таблиц в изображениях документов. В: Сингх, С., Сингх, М., Апте, К., Пернер, П. (ред.) ICAPR 2005. LNCS, vol. 3686, стр. 609–618. Спрингер, Гейдельберг (2005). https://doi.org/10.1007/11551188_67

    CrossRef Google ученый

  • Гилани А., Касим С.Р., Малик И., Шафаит Ф.: Обнаружение таблиц с использованием глубокого обучения.В: 2017 14-я Международная конференция IAPR по анализу и распознаванию документов (ICDAR). об. 1, стр. 771–776. IEEE (2017)

    Google ученый

  • Гёбель, М., Хассан, Т., Оро, Э., Орси, Г.: Конкурс таблиц ICDAR 2013. В: 12-я Международная конференция по анализу и распознаванию документов, 2013 г., стр. 1449–1453. IEEE (2013)

    Google ученый

  • Хао, Л., Gao, L., Yi, X., Tang, Z.: Метод обнаружения таблиц для pdf-документов на основе сверточных нейронных сетей. В: 12-й семинар IAPR по системам анализа документов (DAS), 2016 г., стр. 287–292. IEEE (2016)

    Google ученый

  • He, D., Cohen, S., Price, B., Kifer, D., Giles, C.L.: Многомасштабный многозадачный FCN для семантической сегментации страниц и обнаружения таблиц. В: 2017 14-я Международная конференция IAPR по анализу и распознаванию документов (ICDAR), vol.1, стр. 254–261. IEEE (2017)

    Google ученый

  • Хе, К., Гкиоксари, Г., Доллар, П., Гиршик, Р.: Mask R-CNN. В: Труды Международной конференции IEEE по компьютерному зрению, стр. 2961–2969 (2017)

    . Google ученый

  • Хе, К., Чжан, X., Рен, С., Сунь, Дж.: Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр.770–778 (2016)

    Google ученый

  • Хираяма Ю.: Метод анализа структуры таблицы с использованием сопоставления DP. В: Материалы 3-й Международной конференции по анализу и распознаванию документов, том. 2, стр. 583–586. IEEE (1995)

    Google ученый

  • Ху, Дж., Каши, Р.С., Лопрести, Д.П., Уилфонг, Г.: Независимое от среды обнаружение таблиц. В: Распознавание и поиск документов VII, том.3967, стр. 291–302. Международное общество оптики и фотоники (1999)

    Google ученый

  • Херст, М.: Основанный на ограничениях подход к построению структуры таблицы (2003)

    Google ученый

  • Химено Йепес, А., Верспур, К.: Изучение литературы о генетических вариантах для курирования: количественная оценка важности дополнительного материала. База данных 2014 (2014)

    Google ученый

  • Касар Т., Барлас, П., Адам, С., Шатлен, К., Паке, Т.: Обучение обнаружению таблиц в отсканированных изображениях документов с использованием информации о строках. В: 12-я Международная конференция по анализу и распознаванию документов, 2013 г., стр. 1185–1189. IEEE (2013)

    Google ученый

  • Кавасидис И. и др.: Сверточная нейронная сеть на основе значимости для обнаружения таблиц и диаграмм в оцифрованных документах. В: Международная конференция по анализу и обработке изображений, стр.292–302. Спрингер (2019)

    Google ученый

  • Кинингер Т., Денгель А.: Система распознавания и анализа таблиц t-recs. В: Lee, S.-W., Nakano, Y. (eds.) DAS 1998. LNCS, vol. 1655, стр. 255–270. Спрингер, Гейдельберг (1999). https://doi.org/10.1007/3-540-48172-9_21

    CrossRef Google ученый

  • Кингма, Д.П., Ба, Дж.: Адам: метод стохастической оптимизации.В: Proceedings of International Conference on Learning Representations (ICLR) (2015)

    Google ученый

  • Левенштейн В.И. Двоичные коды, способные исправлять удаления, вставки и обращения. Советский физ. Доклады 10 , 707–710 (1966)

    MathSciNet Google ученый

  • Мораис Р., Ле В., Тран Т., Саха Б., Мансур М., Венкатеш С.: Изучение регулярности траекторий скелета для обнаружения аномалий в видео. В: Труды конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 11996–12004 (2019)

    . Google ученый

  • Паливал С.С., Вишванат Д., Рахул Р., Шарма М., Виг Л.: TableNet: модель глубокого обучения для сквозного обнаружения таблиц и извлечения табличных данных из отсканированных изображений документов. В: Международная конференция по анализу и распознаванию документов (ICDAR), 2019 г., стр.128–133. IEEE (2019)

    Google ученый

  • Павлик М., Аугстен Н.: Расстояние редактирования дерева: надежность и эффективное использование памяти. Инф. Сист. 56 , 157–173 (2016)

    CrossRef Google ученый

  • Касим, С.Р., Махмуд, Х., Шафаит, Ф.: Переосмысление распознавания таблиц с использованием графовых нейронных сетей, стр. 142–147, сентябрь 2019 г. https://doi.org/10.1109/ICDAR.2019.00166

  • Редмон Дж., Диввала С., Гиршик Р., Фархади А.: Вы смотрите только один раз: унифицированное обнаружение объектов в реальном времени. В: Труды конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 779–788 (2016)

    . Google ученый

  • Рен, С., Хе, К., Гиршик, Р., Сан, Дж.: Быстрее R-CNN: к обнаружению объектов в реальном времени с сетями предложений регионов. В: Достижения в области нейронных систем обработки информации, стр.91–99 (2015)

    Google ученый

  • Риба, П., Датта, А., Гольдманн, Л., Форнес, А., Рамос, О., Льядос, Дж.: Обнаружение таблиц в документах счетов с помощью графовых нейронных сетей. В: Международная конференция по анализу и распознаванию документов (ICDAR), 2019 г., стр. 122–127. IEEE, сентябрь 2019 г. https://doi.org/10.1109/ICDAR.2019.00028

  • Шрайбер С., Агне С., Вольф И., Денгель А., Ахмед С.: Deepdesrt: deep обучение обнаружению и распознаванию структуры таблиц в изображениях документов.В: 2017 14-я Международная конференция IAPR по анализу и распознаванию документов (ICDAR), vol. 1, стр. 1162–1167. IEEE (2017)

    Google ученый

  • Шафаит Ф., Смит Р.: Обнаружение таблиц в разнородных документах. В: Материалы 9-го Международного семинара IAPR по системам анализа документов, стр. 65–72. АКМ (2010)

    Google ученый

  • Шахаб А., Шафаит Ф., Кинингер Т., Денгель А.: Открытый подход к сравнительному тестированию систем распознавания структуры таблиц. В: Материалы 9-го Международного семинара IAPR по системам анализа документов, стр. 113–120. АКМ (2010)

    Google ученый

  • Сигель, Н., Лурье, Н., Пауэр, Р., Аммар, В.: Извлечение научных данных с помощью дистанционно контролируемых нейронных сетей. В: Материалы 18-й конференции ACM/IEEE по совместной конференции по цифровым библиотекам, стр.223–232. АКМ (2018)

    Google ученый

  • e Сильва, А.К.: Изучение богатых скрытых марковских моделей в анализе документов: расположение таблицы. В: 10-я Международная конференция по анализу и распознаванию документов, 2009 г., стр. 843–847. IEEE (2009)

    Google ученый

  • Стаар, П.В., Долфи, М., Ауэр, К., Бекас, К.: Служба преобразования корпуса: платформа машинного обучения для приема документов в масштабе.В: Труды 24-й Международной конференции ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных, стр. 774–782. АКМ (2018)

    Google ученый

  • Тенсмейер, К., Морариу, В.И., Прайс, Б., Коэн, С., Мартинес, Т.: Глубокое разделение и слияние для декомпозиции структуры таблицы. В: Международная конференция по анализу и распознаванию документов (ICDAR), 2019 г., стр. 114–121. IEEE (2019)

    Google ученый

  • Тупак С., Ши, З., Чанг, Ч.Х., Алам, Х.: Извлечение табличной информации из текстовых файлов. Департамент EECS, Университет Тафтса (1996 г.)

    Google ученый

  • Сюй, К., и др.: Покажи, посети и расскажи: генерация подписи к изображению на нейронах с помощью визуального внимания. В: Международная конференция по машинному обучению, стр. 2048–2057 (2015)

    . Google ученый

  • Чжун С., Тан Дж., Yepes, A.J.: Publaynet: крупнейший набор данных для анализа макета документа. В: Международная конференция по анализу и распознаванию документов (ICDAR), 2019 г., стр. 1015–1022. IEEE, сентябрь 2019 г. https://doi.org/10.1109/ICDAR.2019.00166

  • Zhou, Y.F., Jiang, R.H., Wu, X., He, J.Y., Weng, S., Peng, Q.: Branchgan : неконтролируемая взаимная передача изображения на изображение с помощью одного кодировщика и двух декодеров. В: IEEE Transactions on Multimedia (2019)

    Google ученый

  • Оптическое распознавание символов (OCR) | Справочный центр AppSheet

    OCR — это технология, которая позволяет вам получить доступ к тексту или надписям, которые появляются на изображении.Благодаря функции OCR AppSheet вы можете ускорить ввод данных, автоматически заполняя формы с изображения. Смотрите демонстрационное видео ниже.

    Функцию OCR AppSheet можно использовать, когда вам нужно отсканировать несколько документов с фиксированным макетом. Изображение может содержать печатный текст или рукописный текст. Вот некоторые примеры этого:

    Некоторые случаи, когда функция OCR AppSheet не будет работать, включают:

    • Визитные карточки (которые не соответствуют стандартному формату)

    • Формы, в которых используются флажки нет подключения к Интернету

    Функция OCR AppSheet в настоящее время находится в стадии бета-тестирования.Вы можете получить к нему доступ в редакторе AppSheet, выбрав Intelligence > OCR.

    Чтобы начать работу с распознаванием текста, вам потребуются как минимум четыре примера изображений и значения, которые необходимо извлечь из них. AppSheet проверит предоставленные примеры и предложит общий шаблон для сопоставления с новыми изображениями.

    Когда у вас есть примеры, вы можете создать новую модель OCR на вкладке OCR в редакторе. Для модели OCR вам нужно будет выбрать:

    • Таблица, содержащая ваши примеры

    • Столбец изображения, из которого вы хотите извлечь

    • Выходные столбцы, содержащие извлеченные значения

    • 2 Например, предположим, что мы извлекаем информацию из изображений значка конференции.Мы создадим новую модель OCR, которая будет работать с таблицей Badges, извлекать данные из столбца изображения Badge и возвращать из изображения имя, фамилию, организацию, дескриптор Twitter и роль.

      После сохранения изменений будет создана пользовательская модель OCR. AppSheet покажет шаблоны, которые были найдены в каждом примере, и сообщит вам о любых проблемах, которые возникли на этом пути.

      Теперь, когда ваша модель OCR завершила обучение, она доступна для использования в вашем приложении.Ваши столбцы будут автоматически инициализированы с использованием извлеченных значений из изображения.

      За кулисами AppSheet добавил специальные формулы OCR для инициализации значений ваших столбцов:

      Что такое оптическое распознавание символов (OCR)

      Функциональность программы оптического распознавания символов.

       

      Стопка документов может стать кошмаром для ввода данных, но вы можете воплотить в жизнь свою мечту об автоматизированном преобразовании с помощью программного обеспечения для оптического распознавания символов, такого как Adobe Acrobat.

       

      Загрузите отсканированные документы, и они будут мгновенно отформатированы и расшифрованы в точном формате исходного файла. Генерация пользовательских шрифтов означает, что вам никогда не придется беспокоиться о том, совпадают ли шрифты, даже если исходный документ был написан от руки.

       

      Если вы получаете файл в формате, который вы раньше не редактировали, например JPG или TIFF, технология OCR гарантирует, что каждый файл можно будет изменить и настроить. Acrobat с программным обеспечением OCR также идеально подходит для архивных целей, так как облачное хранилище гарантирует, что у вас всегда будет копия.Интеллектуальные функции, такие как текст с возможностью поиска и элементы управления доступом пользователей, позволяют быстро и просто находить и заполнять любые машиночитаемые формы, которые вам нужны.

       

      OCR экономит не только ваше время, но и деньги, усилия и окружающую среду. Прошли времена громоздких, дорогих сканеров и неорганизованных картотечных шкафов. Благодаря большему количеству жилых площадей, которые можно использовать как места для бизнеса, вы можете оптимизировать свое рабочее пространство, чтобы получить от него максимальную отдачу.

       

       

      Другие способы распознавания текста.

       

      Приложения

      OCR имеют широкий спектр применений, которые вы можете использовать не только для облегчения рабочего процесса, но и для улучшения своей повседневной жизни.

       

      Для слепых или слабовидящих программное обеспечение OCR может помочь расшифровать текст из отсканированных документов и автоматизировать его чтение вслух в соответствии с вашими требованиями.

       

      OCR также может быть полезен тем, у кого есть проблемы с обучением, например, дислексия. OCR используется в образовательных учреждениях по всему миру.Если вы преподаете в виртуальных классах с учащимися с ограниченными возможностями развития, OCR может обеспечить четкую и эффективную коммуникацию.

       

      Никакой языковой барьер не является безопасным при наличии решения OCR. Индивидуальные настройки дают вам возможность переводить слова, обнаруженные в файле изображения, на другой язык, например на португальский или тагальский. Расширяйте горизонты и сотрудничайте с другими — где бы они ни находились. Получайте обратную связь в режиме реального времени, даже на международном уровне.

      OCR Очистка экрана со встроенным OCR.Бесплатное программное обеспечение RPA для Windows, Mac и Linux.

      Извлечение данных («Очистка экрана») — очень важный метод переноса данных и сценарии интеграции. Благодаря точным функциям очистки экрана OCR UI.Vision RPA фактически добавляет «API данных» к каждому приложению Windows, Mac и Linux. Это включает терминал, удаленный рабочий стол (RDP), эмуляторы мобильных телефонов и даже новый сервис безопасной потоковой передачи приложений Amazon (AWS) AppStream.

      Очистка экрана: мы используем OCRExtractRelative для извлечения температуры с дисплея удаленного рабочего стола приложения для смартфона.

      В разделах ниже описывается, как выполнить очистку экрана с помощью UI.Vision RPA с технической точки зрения. Визуальный анализ экрана можно использовать на рабочем столе и в браузере. Для автоматизации браузера очистка экрана внутри Браузер — единственный вариант, если вы хотите извлечь данные из PDF, изображения или видео.Если данные являются частью обычного веб-сайта, у вас есть дополнительная возможность выполнять парсинг веб-страниц с помощью команд selenium ide.

      Распознавание текста (также называемое очисткой экрана, OCR)

      UI.Vision RPA может использовать OCR для поиска текста на экране. Оптическое распознавание символов (OCR) работает со снимками экрана отображаемой веб-страницы. Как и команды автоматического тестирования пользовательского интерфейса, он работает независимо от исходного кода HTML-страницы. и объект браузера документов.Таким образом, он одинаково хорошо работает как на простом веб-сайте, так и на очень сложном. веб-сайты, объекты холста, внутренние изображения и видео, а также для тестирования PDF.

      Включите и проверьте распознавание текста на вкладке OCR и объедините их с XClick.

      Вам нужно извлечь значения из видео, очистить текст от изображения или извлечь текст из PDF? Тогда помогают команды OCRExtract.Как подсказывает название, он использует OCR для получения информации. Есть два способа указать текст для извлечения:

      Вариант 1: OCRExtract — определение области OCR с помощью изображения

      Этот метод самый простой. UI.Vision RPA ищет изображение, а затем извлекает из него текст. Но если содержание области изображения сильно меняется, то изображение уже не может быть надежно найдено.Вот почему мы рекомендуем использовать OCRExtractRelative.

      Этот метод использует схему зеленого/розового поля, как описано в разделе относительных кликов. Ключевое отличие здесь состоит в том, что содержание розовое поле не нажимается, а OCR’ируется. И текстовый результат OCR сохраняется в переменной. Таким образом, в качестве входных данных для OCR используется только содержимое розового прямоугольника. Нет других данных покидает локальную систему.

      Только область внутри розового прямоугольника используется в качестве входных данных для OCR.

      Здесь мы считываем температуру из приложения для мобильного телефона через подключение к удаленному рабочему столу.

      OCRExtractRelative объясняется в этом видео. Принцип зеленого/розового прямоугольника используется для всех ….относительных команд. Зеленая рамка всегда является якорным изображением.Разница заключается в значении розового поля: (1) Для OCR (как в видео) розовая рамка отмечает область текста для чтения. (2) Для visionLimitSearchAreaRelative розовым прямоугольником отмечена новая область поиска для компьютерного зрения. (3) Для XClickRelative/XMoveRelative средний (в центре) розового прямоугольника отмечает точку для щелчка.

      Как извлечь текст из PDF

      Команда OCRExtractRelative — лучшее решение для извлечения текста из PDF по определенным координатам.Вы загружаете PDF в Chrome, а затем используете команду OCRExtractRelative для найдите область с текстом и извлеките ее. Это также называется зональным OCR . UI.Vision RPA поставляется с макросом DemoPDFTest_with_OCR, который показывает, как получить текст из любого PDF-файла.

      OCRExtractRelative запускает зональное распознавание символов в области, отмеченной розовым прямоугольником.

      Вариант 3. Используйте регулярное выражение для извлечения текста (скоро будет доступно, свяжитесь с нами для раннего доступа к бета-версии))

      Другой метод — regex=(регулярное выражение).Регулярное выражение применяется к OCR результат полной активной области скриншота, и возвращаются совпадения. Концептуально OCRExtract | Команда regex=…. работает так же, как sourceExtract | регулярное выражение=… . Ключевое отличие заключается в том, что регулярное выражение OCRExtract работает с текстовым результатом OCR, а регулярное выражение sourceSearch работает с исходным кодом HTML-страницы. Таким образом, «единственное» различие заключается в вводе, обычном Логика выражения та же.

      Как отлаживать проблемы с OCRExtract и OCRExtractRelative

      Как отладить экранную очистку с помощью OCRExtractRelative.

      Как улучшить качество оптического распознавания символов

      Качество OCR по умолчанию очень высокое. Программное обеспечение RPA использует сопутствующий API OCR.Space OCR (также от нас). Вы можете использовать следующие параметры (= внутренние переменные) для управления качеством:

      Если вы по-прежнему сталкиваетесь с проблемами качества OCR, задайте их на форуме программного обеспечения RPA.

      Команды распознавания текста без извлечения

      Эти команды используют OCR, чтобы найти определенный текст и затем что-то сделать.

      XClick/XMove | ocr=текст для [email protected]=x

      Роботизированная автоматизация процессов: Распознавание текста и XClick в сочетании очень полезно для роботизированной автоматизации процессов (RPA). Когда вы указываете XClick с текстом OCR в качестве входных данных, UI.Vision RPA ищет текст, а затем нажимает на него. Они являются ключевым отличием от «старого доброго» селена. Команды IDE Click (locator) в том, что это визуально работает на 100%.Так что это работает абсолютно на каждой веб-странице, изображении, видео, PDF и во время роботизированной автоматизации рабочего стола (RDA). Для получения дополнительной информации см. команду XClick.

      Чтобы щелкнуть X-е вхождение текстовой строки, используйте [email protected]=X. Вхождения считаются сверху слева направо снизу. Другой вариант исключение некоторых совпадений означает ограничение области поиска.

      Каждый поиск OCR устанавливает внутренние переменные ${!OCRX} и ${!OCRY}, если совпадение найдено.Если найдено более одного совпадения, используется местоположение первого совпадения. Значение x/y — это центр ограничивающего прямоугольника найденного слова (слов) OCR. Это значение используется с командой «XClick | Ocr=…». Для поиска изображений у нас есть значения !imageX/!imageY, а для поиска OCR — пара значений !ocrX/!ocrY.

      Поиск OCRS | текст для поиска | переменная

      Команда OCRSearch выполняет поиск заданного текста (частичные совпадения разрешены) и сохраняет количество совпадений в переменной.Если вы хотите проверить, соответствует ли x-е тексту существует, вы можете использовать параметр @pos: OCRSearch | текст на [email protected]=x | переменная . Концептуально команда OCRSearch похож на исходный поиск. Ключевое отличие заключается в том, что OCRSearch работает визуально на снимке экрана, а команда sourceSearch работает на исходном коде HTML-страницы.

      Вершина

      OCR Engine, планы и конфиденциальность

      Как работает UI.Vision RPA генерирует результаты OCR? По своей конструкции UI.Vision RPA работает на 100 % локально, и никакие данные никогда не покидают вашу машину. Функция OCR отличается, поэтому по умолчанию она отключена. На вкладке UI.Vision RPA OCR есть 3 различных параметра:

      Оптическое распознавание отключено

      Это настройки по умолчанию. Все команды OCR заблокированы, и данные не покидают вашу машину.

      OCR через онлайн-API

      OCR

      Когда команды OCR включены, UI.Vision RPA делает скриншот видимой части веб-сайта внутри браузера. и отправляет его в OCR API для обработки (с OCRExtract только часть внутри розовая коробка отправлена). OCR API возвращает результат, и UI.Vision RPA использует его для поиска нужного слова в нужном месте на экране.При быстром подключении к Интернету время выполнения процесса OCR обычно меньше секунды. После обработки скриншот удаляется с OCR-сервера. Абсолютно ничего не хранится на сервере. Мы знаем это точно, потому что API-интерфейс OCR.space разработан собственными силами. OCR.space имеет лучшую и самую строгую политику конфиденциальности среди всех поставщиков OCR .

      Так как мы используем OCR.Space OCR Engine, документация OCR API, список поддерживаемых языков OCR, советы и рекомендации также применимы к функциям OCR UI.Vision RPA . На вкладке OCR можно определить язык OCR по умолчанию. А с помощью внутренней переменной !OCRLanguage вы можете установить язык OCR для каждого макроса. !OCRLanguage берет на себя 3-буквенный код языка ISO в качестве входных данных.

      С магазином | 2 | !ocrEngine вы можете переключиться на второй модуль OCR.OCR-движок 2 немного медленнее, но часто лучше для распознавания чисел и специальных символов.

      UI.Vision RPA включает 100 бесплатных преобразований OCR в день. Счетчик конверсий автоматически сбрасывается каждый день. Дополнительные преобразования можно приобрести в рамках наших планов XModule PRO и Enterprise.

      Автономное распознавание символов

      Мы понимаем, что некоторые организации могут вообще не разрешать использование каких-либо облачных сервисов.В этом случае мы рекомендуем нашу локальную установку UI.Vision RPA OCR-сервера. OCR-сервер UI.Vision RPA — это специальная версия OCR.space Локальный локальный локальный сервер OCR. Он работает на 100% локально и не требует подключения к Интернету. Один UI.Vision RPA Автономный сервер OCR может использоваться со всеми UI.Vision RPA установками в вашей компании, поэтому требуется только одна лицензия.После установки сервера OCR введите URL-адрес сервера и его ключ API на вкладке настроек OCR UI.Vision RPA . Сервер OCR UI.Vision RPA доступен как платное локальное дополнение OCR.

      Вершина

      Роботизированная автоматизация процессов (RPA) на основе OCR

      Советы по устранению проблем с автоматизацией OCR:

      Совет 1: UI.Vision RPA всегда сохраняет последний сделанный снимок экрана как «_lastscreenshot» на вкладке визуальных эффектов.Таким образом, вы можете проверить там, содержит ли скриншот информация, которая вам нужна.

      Последний снимок экрана, сделанный в качестве входных данных для OCR и компьютерного зрения, сохраняется как _lastscreenshot. Итак, вы видите то, что видит UI.Vision RPA .

      Совет 2. Кнопка «Проверить OCR» на вкладке OCR и кнопка «Найти», когда в качестве команды выбран OCRSearch, запускают преобразование OCR. и отобразить результат в виде наложения в браузере.Это позволяет проверить точность преобразования OCR. Если вы обнаружите какие-либо проблемы, пожалуйста, сообщите о них нам.

      UI.Vision RPA содержит интерфейс прикладного программирования командной строки (API) для автоматизации более сложных задач и интегрироваться с другими программами или сценариями для полной автоматизации роботизированных процессов (RPA).

      Очистка экрана означает получение информации со снимка экрана, сеанса терминала или видеоизображения.Веб-скрапинг означает получение информации изнутри веб-браузера. Если вы хотите извлечь данные из браузера Firefox или Chrome см. Веб-скрапинг с помощью Selenium IDE.

      TableBank: эталонный набор данных для обнаружения и распознавания таблиц

      TableBank — это новый набор данных для обнаружения и распознавания таблиц на основе изображений, созданный с новым слабым контролем из документов Word и Latex в Интернете, содержит 417 000 высококачественных помеченных таблиц.

      Новости

      • Мы выпускаем официальное разделение наборов данных train/val/test и повторно обучаем модели обнаружения таблиц и распознавания структуры таблиц с помощью инструментов Detectron2 и OpenNMT. Результаты тестов, MODEL ZOO и ссылка для скачивания TableBank были обновлены.
      • Новый эталонный набор данных DocBank (Paper, Repo) теперь доступен для анализа макета документа
      • Наши данные могут использоваться только в исследовательских целях
      • Наша статья принята в LREC 2020

      Введение

      Чтобы удовлетворить потребность в стандартном наборе данных эталонных таблиц с открытым доменом, мы предлагаем новый подход со слабым контролем для автоматического создания банка таблиц, который на несколько порядков больше, чем существующие наборы данных, помеченные человеком для анализа таблиц.В отличие от традиционного обучающего набора со слабым наблюдением, наш подход позволяет получать не только крупномасштабные, но и высококачественные обучающие данные.

      В настоящее время в Интернете существует большое количество электронных документов, таких как файлы Microsoft Word (.docx) и Latex (.tex). Эти онлайн-документы по своей природе содержат теги разметки для таблиц в своем исходном коде. Интуитивно мы можем манипулировать этим исходным кодом, добавляя ограничивающую рамку с помощью языка разметки в каждый документ. Для документов Word внутренний XML-код Office можно изменить там, где определяется граница каждой таблицы.Для документов Latex также может быть изменен текстовый код, в котором распознаются ограничивающие рамки таблиц. Таким образом создаются высококачественные размеченные данные для различных областей, таких как деловые документы, официальные заполнения, исследовательские работы и т. д., что чрезвычайно полезно для крупномасштабных задач анализа таблиц.

      Набор данных TableBank полностью состоит из 417 234 высококачественных помеченных таблиц, а также их исходных документов в различных предметных областях.

      Статистика TableBank

      По количеству столов
      Задача Слово Латекс Word+латекс
      Обнаружение стола 163 417 253 817 417 234
      Распознавание структуры таблицы 56 866 88 597 145 463
      По количеству изображений
      Задача Слово Латекс Word+латекс
      Обнаружение стола 78 399 200 183 278 582
      Распознавание структуры таблицы 56 866 88 597 145 463
      Статистика по наборам Train/Val/Test для Table Detection
      Источник Поезд Вал Тест
      Латекс 187199 7265 5719
      Ворд 73383 2735 2281
      Итого 260582 10000 8000
      Статистика по наборам Train/Val/Test для распознавания структуры таблицы
      Источник Поезд Вал Тест
      Латекс 79486 6075 3036
      Ворд 50977 3925 1964
      Итого 130463 10000 5000

      Лицензия

      TableBank выпускается под лицензией Attribution-NonCommercial-NoDerivs.Вы должны предоставить соответствующий кредит, предоставить ссылку на лицензию и указать, были ли внесены изменения. Вы не можете использовать материал в коммерческих целях. Если вы микшируете, трансформируете или развиваете материал, вы не имеете права распространять измененный материал.

      Определение задачи

      Обнаружение стола

      Обнаружение таблиц предназначено для поиска таблиц с помощью ограничивающих рамок в документе. Учитывая страницу документа в формате изображения, генерируется несколько ограничивающих рамок, представляющих расположение таблиц на этой странице.

      Распознавание структуры таблицы

      Распознавание структуры таблицы предназначено для определения структуры расположения строк и столбцов для таблиц, особенно в нецифровых форматах документов, таких как отсканированные изображения. Учитывая таблицу в формате изображения, генерирует последовательность тегов HTML, которая представляет расположение строк и столбцов, а также тип ячеек таблицы.

      Базовые показатели

      Чтобы проверить эффективность Table-Bank, мы построили несколько надежных базовых показателей, используя самые современные модели со сквозными глубокими нейронными сетями.Модель обнаружения таблиц основана на архитектуре Faster R-CNN [Ren et al., 2015] с различными настройками. Модель распознавания структуры таблицы основана на структуре кодировщик-декодер для преобразования изображения в текст.

      Данные и показатели

      Чтобы оценить обнаружение таблиц, мы выбрали 18 000 изображений документов из документов Word и Latex, из которых 10 000 изображений для проверки и 8 000 изображений для тестирования. Каждое выбранное изображение содержит как минимум одну таблицу. Тем временем мы также оцениваем нашу модель на наборе данных ICDAR 2013, чтобы проверить эффективность TableBank.Чтобы оценить распознавание структуры таблиц, мы взяли 15 000 изображений таблиц из документов Word и Latex, из которых 10 000 — для проверки, а 5 000 — для тестирования. Для обнаружения таблиц мы вычисляем точность, полноту и F1 способом, описанным в нашей статье, где метрики для всех документов вычисляются путем суммирования области перекрытия, предсказания и истинности. Для распознавания структуры таблицы мы используем 4-граммовую оценку BLEU в качестве метрики оценки с одной ссылкой.

      Обнаружение стола

      Мы используем платформу Detectron2 с открытым исходным кодом [Wu et al., 2019] для обучения моделей на TableBank. Detectron2 — это высококачественная и высокопроизводительная кодовая база для исследований по обнаружению объектов, которая поддерживает множество современных алгоритмов. В этой задаче мы используем алгоритм Faster R-CNN с ResNeXt [Xie et al., 2016] в качестве архитектуры магистральной сети, где параметры предварительно обучены на наборе данных ImageNet. Все базовые уровни обучаются с использованием 4 графических процессоров NVIDIA V100 с использованием параллельной синхронизации данных SGD с размером мини-пакета из 20 изображений. Для других параметров мы используем значения по умолчанию в Detectron2.Во время тестирования доверительный порог создания ограничивающих рамок установлен на 90%.

      Модели Слово Латекс Word+латекс
      Точность Отзыв Ф1 Точность Отзыв Ф1 Точность Отзыв Ф1
      X101(Word) 0.9352 0,9398 0,9375 0,9905 0,5851 0,7356 0,9579 0,7474 0,8397
      X152(Word) 0,9418 0,9415 0,9416 0,9912 0,6882 0,8124 0,9641 0,8041 0,8769
      X101 (латекс) 0,8453 0,9335 0.8872 0,9819 0,9799 0,9809 0,9159 0,9587 0,9368
      X152 (латекс) 0,8476 0,9264 0,8853 0,9816 0,9814 0,9815 0,9173 0,9562 0,9364
      X101(Word+Latex) 0,9178 0,9363 0,9270 0,9827 0.9784 0,9806 0,9526 0,9592 0,9559
      X152 (слово+латекс) 0,9229 0,9266 0,9247 0,9837 0,9752 0,9795 0,9557 0,9530 0,9543

      Распознавание структуры таблицы

      Для распознавания структуры таблиц мы используем фреймворк с открытым исходным кодом OpenNMT [Klein et al., 2017] для обучения модели преобразования изображения в текст. OpenNMT в основном предназначен для нейронного машинного перевода, который поддерживает множество сред кодирования-декодирования. В этой задаче мы обучаем нашу модель, используя метод преобразования изображения в текст в OpenNMT. Модель также обучается с использованием 4 графических процессоров NVIDIA V100 со скоростью обучения 1 и размером пакета 24. Для других параметров мы используем значения по умолчанию в OpenNMT.

      Модели Слово Латекс Word+латекс
      Преобразование изображения в текст (Word) 59.18 69,76 65,75
      Преобразование изображения в текст (латекс) 51,45 71,63 63,08
      Преобразование изображения в текст (Word+Latex) 69,93 77,94 74,54

      Модель Зоопарк

      Обученные модели доступны для скачивания в Зоопарке моделей TableBank.

      Получить данные и таблицу лидеров

      **Пожалуйста, НЕ распространяйте наши данные повторно.**

      Если вы используете корпус в опубликованной работе, пожалуйста, цитируйте его со ссылкой на раздел «Статьи и цитирование».

      Аннотации и исходные изображения документов набора данных TableBank можно загрузить с домашней страницы набора данных TableBank .

      Бумага и цитата

      https://arxiv.org/abs/1903.01949

        @misc{li2019tablebank,
          title={TableBank: эталонный набор данных для обнаружения и распознавания таблиц},
          автор = {Минхао Ли, Лэй Цуй, Шаохан Хуан, Фуру Вэй, Мин Чжоу и Чжоуцзюнь Ли},
          год = {2019},
          eprint={1903.01949},
          archivePrefix={arXiv},
          первичный класс = {cs.CV}
      }
        

      Ссылки

      • [Ren et al., 2015] Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross B. Girshick и Jian Sun. Быстрее R-CNN: к обнаружению объектов в реальном времени с сетями региональных предложений. CoRR, абс/1506.01497, 2015.
      • [Gilani et al., 2017] Гилани А., Касим С.Р., Малик И., Шафаит Ф. Обнаружение таблиц с помощью глубокого обучения. В проц. ICDAR 2017, том 01, страницы 771–776, ноябрь 2017 г.
      • [Ву и др., 2019] Y Wu, A Kirillov, F Massa, WY Lo, R Girshick. Дететрон2[Дж]. 2019.
      • [Xie et al., 2016] Сайнин Се, Росс Б. Гиршик, Петр Доллар, Жуовэнь Ту и Кайминг Хе. Агрегированные остаточные преобразования для глубоких нейронных сетей. CoRR, абс/1611.05431, 2016.
      • [Klein et al., 2017] Guillaume Klein, Yoon Kim, Yuntian Deng, Jean Senellart и Alexander M. Rush. Open-NMT: набор инструментов с открытым исходным кодом для нейронного машинного перевода. В проц. ACL, 2017.]

      Признание FAA коммерческих пилотируемых космических полетов

      В этой таблице перечислены лица, получившие FAA признание пилотируемых космических полетов.30 человек, получивших крылья коммерческого космического астронавта FAA , отмечены звездочкой (*). Другие, которые будут перечислены, будут включать те, которые превышают 50 статутных миль над поверхностью Земли на FAA — лицензированном или разрешенном запуске или входе в атмосферу. Лица, прошедшие квалификацию более чем на один рейс, отмечены знаком плюс (+), и в них указаны только их первоначальные данные о рейсе.

      Лица, превысившие 50 статутных миль на лицензированном FAA коммерческом автомобиле
      Имя Оператор Миссия Автомобиль Место запуска Квалификация
      (Полет) Дата
      Мелвилл, Майк*+ Масштабированные композиты Рейс 15P Космический корабль One Mojave Air и
      Space Port, CA
      200406216 21/2004
      Бинни, Брайан* Масштабированные композиты Рейс 17P Космический корабль One Mojave Air и
      Space Port, CA
      2004100410.04.2004
      Олсбери, Майкл* Масштабированные композиты ПФ04 SpaceShipTwo
      Энтерпрайз
      Mojave Air и
      Space Port, CA
      2014103110 31.01.2014
      Зибольд, Питер* Масштабированные композиты ПФ04 SpaceShipTwo
      Энтерпрайз
      Mojave Air и
      Space Port, CA
      2014103110 31.01.2014
      Стаки, Марк* Верджин Галактик ВП-03 SpaceShipTwo
      Единство
      Mojave Air и
      Space Port, CA
      2018121312/13/2018
      Стурков, CJ* Верджин Галактик ВП-03 SpaceShipTwo
      Единство
      Mojave Air и
      Space Port, CA
      2018121312/13/2018
      Маккей, Дэвид*+ Верджин Галактик ВФ-01 SpaceShipTwo
      Единство
      Mojave Air и
      Space Port, CA
      201

      2 22.02.2019
      Масуччи, Майкл*+ Верджин Галактик ВФ-01 SpaceShipTwo
      Единство
      Mojave Air и
      Space Port, CA
      201

      2 22.02.2019
      Моисей, Бет*+ Верджин Галактик ВФ-01 SpaceShipTwo
      Единство
      Mojave Air и
      Space Port, CA
      201

      2 22.02.2019
      Брэнсон, сэр Ричард* Верджин Галактик ВХ-01 SpaceShipTwo
      Единство
      Космопорт Америка, Нью-Мексико, 202107117.11.2021
      Беннетт, Колин* Верджин Галактик ВХ-01 SpaceShipTwo
      Единство
      Космопорт Америка, Нью-Мексико, 202107117.11.2021
      Бандла, Сириша* Верджин Галактик ВХ-01 SpaceShipTwo
      Единство
      Космопорт Америка, Нью-Мексико, 202107117.11.2021
      Безос, Марк С.* Голубое происхождение НС-16 Нью-Шепард Стартовая площадка 1,
      TX
      202107207.20.2021
      Безос, Джеффри П.* Голубое происхождение НС-16 Нью-Шепард Стартовая площадка 1,
      TX
      202107207.20.2021
      Фанк, Уолли* Голубое происхождение НС-16 Нью-Шепард Стартовая площадка 1,
      TX
      202107207.20.2021
      Деймен, Оливер* Голубое происхождение НС-16 Нью-Шепард Стартовая площадка 1,
      TX
      202107207.20.2021
      Исаакман, Джаред* СпейсИкс Вдохновение4 Сокол 9 Kennedy Space
      Center, FL
      202109169 16.09.2021
      Проктор,
      Др.Сиан*
      СпейсИкс Вдохновение4 Сокол 9 Kennedy Space
      Center, FL
      202109169 16.09.2021
      Арсено,
      Хейли*
      СпейсИкс Вдохновение4 Сокол 9 Kennedy Space
      Center, FL
      202109169 16.09.2021
      Семброски,
      Кристофер*
      СпейсИкс Вдохновение4 Сокол 9 Kennedy Space
      Center, FL
      202109169 16.09.2021
      Пауэрс, Одри* Голубое происхождение НС-18 Нью-Шепард Стартовая площадка 1,
      TX
      2021101310.13.2021
      Шатнер,
      Уильям*
      Голубое происхождение НС-18 Нью-Шепард Стартовая площадка 1,
      TX
      2021101310.13.2021
      Бошуйзен,
      Др.Крис *
      Голубое происхождение НС-18 Нью-Шепард Стартовая площадка 1,
      TX
      2021101310.13.2021
      де Врис, Глен* Голубое происхождение НС-18 Нью-Шепард Стартовая площадка 1,
      TX
      2021101310.13.2021
      Черкли,
      Лора Шепард*
      Голубое происхождение НС-19 Нью-Шепард Стартовая площадка 1,
      TX
      2021121112.11.2021
      Страхан, Майкл* Голубое происхождение НС-19 Нью-Шепард Стартовая площадка 1,
      TX
      2021121112.11.2021
      Дик, Эван* Голубое происхождение НС-19 Нью-Шепард Стартовая площадка 1,
      TX
      2021121112.11.2021
      Тейлор, Дилан* Голубое происхождение НС-19 Нью-Шепард Стартовая площадка 1,
      TX
      2021121112.11.2021
      Бесс Кэмерон* Голубое происхождение НС-19 Нью-Шепард Стартовая площадка 1,
      TX
      2021121112.11.2021
      Бесс Лейн* Голубое происхождение НС-19 Нью-Шепард Стартовая площадка 1,
      TX
      2021121112.11.2021

      Последнее изменение страницы:

      3 лучших бесплатных инструмента OCR для преобразования ваших файлов обратно в редактируемые документы

      Хотите верьте, хотите нет, но некоторые люди до сих пор печатают документы на физических листах бумаги.Программное обеспечение оптического распознавания символов (OCR) берет эти распечатанные документы и преобразует их обратно в машиночитаемый текст. Мы нашли некоторые из лучших бесплатных инструментов OCR и сравнили их для вас здесь.

      Ни одна программа OCR не идеальна, поэтому вам придется проверить результаты и исправить несколько проблем. Тем не менее, это намного быстрее, чем вводить весь документ обратно в компьютер. Каждый из этих бесплатных программных инструментов OCR имеет свои сильные стороны. Все они справятся с заданием.

      Методология

      Чтобы сравнить эти инструменты, я сделал снимок экрана со страницей конфиденциальности MakeUseOf и сохранил его в виде файла JPG.

      Затем я использовал этот JPG для тестирования следующих сервисов OCR.

      Однако вы также можете отсканировать печатный документ, если хотите отредактировать его.

      Если вы пойдете по этому пути, будет лучше, если на странице будут использоваться распространенные шрифты, такие как Times New Roman или Arial.Кроме того, перед сканированием убедитесь, что изображение расположено правильно. Старайтесь также использовать отсканированные материалы с размером файла менее 2 МБ.

      А теперь копаем!

      Google Диск и Google Документы

      Google Диск имеет встроенную поддержку OCR. Это зависит от того же механизма OCR, который Google использует для сканирования книг и понимания текста в файлах PDF.

      Для начала сохраните изображение, которое хотите отправить через OCR, на свой компьютер.

      Затем откройте веб-сайт Google Диска и загрузите файл в приложение.

      Совет для профессионалов: Если вы являетесь пользователем Gmail, вы также можете прикрепить отсканированный документ к электронному письму. Во вложении есть кнопка, которая позволяет перенести файл на Google Диск, не выходя из почтового ящика.

      Поместив файл на Google Диск, найдите его и щелкните правой кнопкой мыши.Затем выберите Открыть с помощью и выберите Документы Google .

      Ваше отсканированное изображение появится в виде нового редактируемого текстового документа в Документах Google!  Google сохранит исходное изображение вверху документа, а под ним автоматически создаст редактируемый текст с помощью OCR.

      Комбинация Google Drive и Google Docs сработала здесь очень хорошо.Он изо всех сил пытался понять веб-адреса, но так было со всеми протестированными инструментами.

      Многие бесплатные онлайн-инструменты OCR, такие как Free OCR, ограничивают количество загрузок. Документы Google выгодны тем, что не имеют ограничений на загрузку страниц.

      Microsoft Document Imaging

      Microsoft также предлагает поддержку OCR, но только для пользователей Windows. Используете ли вы версию Microsoft Word 2010 года или старше? В нем уже есть Microsoft Document Imaging.

      В противном случае необходимо установить SharePoint Designer 2007.

      Хорошо, теперь, прежде чем мы зайдем слишком далеко, важно отметить, что вам понадобится Microsoft Word, чтобы этот метод OCR действительно работал.

      Я знаю, что Microsoft Word не является бесплатной программой. Однако, поскольку этот метод OCR НАСТОЛЬКО эффективен, а доступ к Word настолько прост (пойдите в любую библиотеку или кампус колледжа), я все равно принимаю решение включить его в наш список бесплатных инструментов OCR.

      Идем дальше…

      Установите SharePoint, перейдя по этому URL-адресу [Неработающая ссылка удалена]. Когда вы нажмете Загрузить , вам будут предложены некоторые варианты. Щелкните поле SharepointDesigner.exe и нажмите Download .

      После принятия лицензии на программное обеспечение выберите параметр Настроить .

      Найдите вкладку Параметры установки в левом верхнем углу окна на экране (это должна быть вкладка по умолчанию, на которую указывает программа). Обратите внимание на раскрывающиеся меню слева от многих опций.

      Найдите раскрывающиеся меню для Microsoft Office SharePoint Designer , Общие функции Microsoft Office и Инструменты Office .Выберите параметр Not Available для всех из них. На нем есть красный крестик, благодаря которому его легко заметить.

      Разверните раздел Office Tools , затем найдите параметр Microsoft Office Document Imaging . Выберите вариант «Запускать все с моего компьютера ». Будьте осторожны, чтобы вместо этого не выбрать в раскрывающемся списке запись «Запуск с моего компьютера» с аналогичной формулировкой.

      Наконец, нажмите кнопку Установить сейчас . Он находится в правом нижнем углу диалогового окна, с которым вы работали на протяжении всей установки. (Примечание. Эта установка может занять несколько минут.)

      Теперь вы готовы использовать функцию MODI!

      Следующим шагом является сканирование документа или сохранение изображения из Интернета. Затем конвертируйте его в файл TIFF.

      Microsoft Paint — один из примеров бесплатного варианта преобразования TIFF. Просто откройте файл в Paint и нажмите Сохранить как . Выберите Другие форматы .

      Выберите формат TIFF из раскрывающегося меню и сохраните изображение.

      Затем запустите MODI на своем компьютере.

      Просто найдите на своем компьютере Microsoft Office Document Imaging  и откройте программу.

      После этого нажмите File , затем Open и найдите документ с изображением.

      Затем нажмите кнопку OCR в строке меню.

      Когда программа завершит распознавание текста, откройте меню «Сервис» и выберите «Отправить текст в Word».

      Программа автоматически откроет новый документ Word и вставит в него текст OCR.

      В результате вы получите редактируемый текст в хорошо знакомой вам программе.

      Необходимость сначала загрузить дополнительное программное обеспечение может показаться немного пугающим.Однако сам процесс не сложен, и Microsoft лучше справляется с распознаванием текста, чем Google Drive. Например, у этой программы не было проблем с поиском URL-адреса веб-сайта MakeUseOf.com, и она не сливала слова вместе.

      Одним из серьезных недостатков является то, что MODI недоступен для компьютеров Mac. Если у вас Mac, ознакомьтесь с этими альтернативами.

      Загрузка: Преобразователь файлов MDI в TIFF и >SharePoint Designer 2007 (бесплатно для Windows)

      Возможно, вы только начинаете работать с инструментами OCR и вам нужен чрезвычайно простой, не зависящий от платформы вариант (как в лучших текстовых онлайн-процессорах).Веб-сайт под названием OnlineOCR.net отвечает этим требованиям.

      Он поддерживает более 40 языков, что является хорошей новостью, если ваш документ содержит язык, отличный от английского.

      Найдите синюю кнопку Select File в левой части экрана. Поскольку вы можете загружать файлы размером до 15 МБ, этот сервис хорошо подходит для графических материалов.

      После этого используйте раскрывающийся список и выберите нужный язык вывода.Посмотрите справа от этого меню и обратите внимание, что есть три варианта форматов файлов. Вы можете выбрать Microsoft Word (я выбрал именно этот путь), Microsoft Excel или обычный текст.

      Параметр Excel может быть полезен при работе с отсканированным прайс-листом, содержащим графику. Это также потенциально полезно для любого другого исходного материала, кроме чисел. OnlineOCR также поддерживает документы с таблицами и столбцами.

      После настройки параметров нажмите кнопку Convert . Затем загрузите выходной файл, который инструмент выдает, и вуаля ! Редактируемый текст у вас под рукой.

      Этот бесплатный инструмент не работал как так же хорошо, как два других здесь, но поскольку вы можете использовать OnlineOCR без регистрации, это очень удобно и просто. Кроме того, он неплохо распознал текст с моего изображения.Это разумный выбор, если вы хотите попробовать инструмент, не беря на себя обязательств и не предоставляя информацию.

      Также эта бесплатная опция позволяет конвертировать до 15 документов в час. Это преимущество делает его подходящим для задач OCR среднего объема.

      Вердикт

      Каждая из этих программ имеет свои сильные стороны.

      • Документы Google  могут распознавать документы без загрузки каких-либо файлов на компьютер, но вам необходимо зарегистрировать бесплатную учетную запись.
      • Microsoft Office Document Imaging  достаточно прост в использовании и чрезвычайно точен, но для установки необходимого программного обеспечения требуется немного времени.
      • OnlineOCR.net  – это простой в использовании браузерный инструмент, не требующий регистрации и поддерживающий несколько языков.

      С помощью любого инструмента после завершения процесса оптического распознавания символов вы можете проверить документ на орфографию.Это особенно верно, если вы только начинаете работать с инструментом и не знаете, насколько он точен.

      И, в зависимости от вашего использования, вам может вообще не понадобиться распознавать документы. Вы можете преобразовать бумажную книгу в электронную книгу, например, без оптического распознавания символов.

      Какое программное обеспечение OCR лучше всего подходит для вас? У вас есть другая любимая программа OCR, которую мы здесь не упомянули? Оставить комментарий и дайте нам знать.

      Знаете ли вы, что вы также можете преобразовать рукописный текст в текст с помощью OCR? Пользователи Mac могут использовать приложение Image Capture для работы с OCR.

      Изображение предоставлено: nikolay100/Depositphotos

      Первоначально написано Крисом Хоффманом в марте 2012 года.

      26 удивительных способов использования Raspberry Pi

      Читать Далее

      Об авторе

      Кайла Мэтьюз (опубликовано 132 статьи)

      Кайла Мэтьюз — бывший старший писатель MakeUseOf, которая освещала потоковые технологии, подкасты, приложения для повышения производительности и многое другое.

      Более От Кайлы Мэтьюз
      Подпишитесь на нашу рассылку

      Подпишитесь на нашу рассылку технических советов, обзоров, бесплатных электронных книг и эксклюзивных предложений!

      Нажмите здесь, чтобы подписаться

      .

    Ваш комментарий будет первым

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.