OCR软件是做什么的,怎么用呢
展开全部 OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。
而OCR软件则是指基于OCR技术的应用软件,比如云脉OCR文档识别、云脉OCR身份证识别、云脉OCR车牌识别、云脉OCR名片识别等,在各大应用市场可下载相关应用软件...
ocr软件都能做什么用?
1、“miniocr” 2.69M 要求图片中文字十分十分清淅。
2、“屏幕OCR ”59.3M 可以对屏幕中文字或图片中文字进针处理,正确率高。
3、“文豪7600绿色简洁专业版” 43.932M 可以对已有图片中的文字处理,但图片最好300dip以上。
也可以结合扫描仪进行,对书本等处理。
4、“Microsoft Office Document Imaging” 0ffice 2003自带,如果“文豪7600绿色简洁专业版”对已有图片中的文字处理效果不太好,则可用之,正确率高。
5、“ABBYY FineReader 10” 300M 效果比Microsoft Office Document Imaging文豪7600绿色简洁专业版都好。
6、http://www.netocr.com/ 在线OCR。
效果特好。
7、0ffice 2007中的Microsoft Office Document Imaging8、Microsoft OneNote 2010
像ocr扫描这样的功能怎么做?
所谓OCR (Optical Character Recognition光学字符识别)技术,是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程。
由于OCR是一门与识别率拔河的技术,因此如何除错或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR最重要的课题,ICR(Intelligent Character Recognition)的名词也因此而产生。
而根据文字资料存在的媒体介质不同,及取得这些资料的方式不同,就衍生出各式各样、各种不同的应用。
一、OCR的发展 要谈OCR的发展,早在60、70年代,世界各国就开始有OCR的研究,而研究的初期,多以文字的识别方法研究为主,且识别的文字仅为0至9的数字。
以同样拥有方块文字的日本为例,1960年左右开始研究OCR的基本识别理论,初期以数字为对象,直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品,如印刷文字的邮政编码识别系统,识别邮件上的邮政编码,帮助邮局作区域分信的作业;也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。
OCR可以说是一种不确定的技术研究,正确率就像是一个无穷趋近函数,知道其趋近值,却只能靠近而无法达到,永远在与100%作拉锯战。
因为其牵扯的因素太多了,书写者的习惯或文件印刷品质、扫描仪的扫描品质、识别的方法、学习及测试的样本……等等,多少都会影响其正确率,也因此, OCR的产品除了需有一个强有力的识别核心外,产品的操作使用方便性、所提供的除错功能及方法,亦是决定产品好坏的重要因素。
一个OCR识别系统,其目的很简单,只是要把影像作一个转换,使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字,一律变成计算机文字,使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析,当然也可节省因键盘输入的人力与时间。
从影像到结果输出,须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正,将结果输出。
在此逐一介绍: 影像输入: 欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器,如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材,将影像转入计算机。
科技的进步,扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致,轻薄短小、品质也高,对OCR有相当大的帮助,扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。
影像前处理:影像前处理是OCR系统中,须解决问题最多的一个模块,从得到一个不是黑就是白的二值化影像,或灰阶、彩色的影像,到独立出一个个的文字影像的过程,都属于影像前处理。
包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理,及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。
在影像处理方面,在学理及技术方面都已达成熟阶段,因此在市面上或网站上有不少可用的链接库;在文件前处理方面,则凭各家本领了;影像须先将图片、表格及文字区域分离出来,甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区分开,而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。
文字特征抽取:单以识别率而言,特征抽取可说是 OCR的核心,用什么特征、怎么抽取,直接影响识别的好坏,也所以在OCR研究初期,特征抽取的研究报告特别的多。
而特征可说是识别的筹码,简易的区分可分为两类:一为统计的特征,如文字区域内的黑/白点数比,当文字区分成好几个区域时,这一个个区域黑/白点数比之联合,就成了空间的一个数值向量,在比对时,基本的数学理论就足以应付了。
而另一类特征为结构的特征,如文字影像细线化后,取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置,或以笔划段为特征,配合特殊的比对方法,进行比对,市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。
对比数据库:当输入文字算完特征后,不管是用统计或结构的特征,都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对,数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字,根据与输入文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。
对比识别: 这是可充分发挥数学运算理论的一个模块,根据不同的特征特性,选用不同的数学距离函数,较有名的比对方法有,欧式空间的比对方法、松弛比对法(Relaxation)、动态程序比对法(Dynamic Programming,DP),以及类神经网络的数据库建立及比对、HMM(Hidden Markov Model)…等著名的方法,为了使识别的结果更稳定,也有所谓的专家系统(Experts System)被提出,利用各种特征比对方法的相异互补性,使识别出的结果,其信心度特别的高。
字词后处理:由于OCR的识别率并无法达到百分之百,或想加强比对的正确性及信心值,一些除错或甚至帮忙更正的功能,也成为OCR系统中必要的一个模块。
字词后处理就是一例,利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中,根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词,做更正的功能。
字词数据库:为字词后处理所建立的词库。
人工校正: OCR最后的关卡,在此之前,使用者可能只是拿支鼠标,跟着软件设计的节奏操作或仅是观看,而在此有可能须特别...
软件开发公司的设计思路一般是什么样子的
坚持!不能半途而废!大哥哥(大姐姐)!大家都是这样走来的,不能有些挫折就放弃·······我知道一开始是这样的,可以从基层的设计慢慢学起,你说你的设计思路不好,那可以多看书啊,看下别人设计是怎么设计的,他是从什么构思设计出来的,作图作的死,不如上网搜下教程学学,CGWANG的设计是不错,绘学霸上的APP有教程,学习下。
不要放弃,相信自己,fighting!~····
怎么在线ocr识别?就是不需要下载安装软件的
在线ocr识别?题主没有说明需要识别的文件类型!图片,还是文件?下方列举的是图片在线识别文字,不需要下载软件。
类型:图片打开手机微信——小程序——搜索:迅捷文字识别选择需要识别的图片或者拍照上传;正在识别中;识别完成,可以翻译、复制、转发
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