OCR, czyli Optical Character Recognition, to technologia służąca do konwersji różnych typów dokumentów, takich jak zeskanowane dokumenty papierowe, pliki PDF czy obrazy utworzone za pomocą kamery cyfrowej, na edytowalne i przeszukiwalne dane.
W pierwszym etapie OCR, obraz dokumentu tekstowego jest skanowany. Może to być zdjęcie lub zeskanowany dokument. Celem tego etapu jest stworzenie cyfrowej kopii dokumentu, zamiast wymagać ręcznej transkrypcji. Dodatkowo, proces cyfryzacji może także pomóc w zwiększeniu trwałości materiałów, ponieważ może zmniejszyć ilość manipulacji delikatnymi źródłami. Po zdigitalizowaniu dokumentu, oprogramowanie OCR dzieli obraz na pojedyncze znaki do rozpoznania. Nazywa się to procesem segmentacji. Segmentacja dzieli dokument na linie, słowa a ostatecznie pojedyncze znaki. Podział ten jest skomplikowanym procesem z uwagi na mnogość zaangażowanych czynników - różne czcionki, różne rozmiary tekstu i zróżnicowane wyrównanie tekstu, aby wymienić tylko kilka. Po segmentacji, algorytm OCR wykorzystuje rozpoznawanie wzorców, aby zidentyfikować każdy pojedynczy znak. Dla każdego znaku, algorytm porównuje go z bazą kształtów znaków. Najbliższe dopasowanie jest następnie wybierane jako identyfikacja znaku. W rozpoznawaniu cech, bardziej zaawansowanej formie OCR, algorytm bada nie tylko kształt, ale także bierze pod uwagę linie i krzywe w wzorcu. OCR ma liczne praktyczne zastosowania - od cyfryzacji dokumentów drukowanych, umożliwiając usługi tekstu na mowę, automatyzując procesy wprowadzania danych, aż po pomoc użytkownikom z wadą wzroku w lepszym interakcji z tekstem. Warto jednak zauważyć, że proces OCR nie jest nieomylny i może popełniać błędy, szczególnie przy niskiej rozdzielczości dokumentów, skomplikowanych czcionek, czy źle wydrukowanych tekstach. Stąd, dokładność systemów OCR znacznie różni się w zależności od jakości oryginalnego dokumentu i specyfikacji używanego oprogramowania OCR. OCR jest kluczową technologią w nowoczesnych praktykach ekstrakcji i digitalizacji danych. Oszczędza znacznie czasu i zasobów, zmniejszając potrzebę ręcznego wprowadzania danych i zapewniając niezawodne, efektywne podejście do przekształcania dokumentów fizycznych na format cyfrowy.
Optical Character Recognition (OCR) to technologia używana do konwersji różnych rodzajów dokumentów, takich jak zeskanowane dokumenty papierowe, pliki PDF lub obrazy zrobione cyfrowym aparatem fotograficznym, na edytowalne i przeszukiwalne dane.
OCR działa poprzez skanowanie obrazu wejściowego lub dokumentu, segmentację obrazu na indywidualne znaki, a następnie porównanie każdego znaku z bazą danych kształtów znaków za pomocą rozpoznawania wzorców lub rozpoznawania cech.
OCR jest używany w różnych sektorach i aplikacjach, w tym do digitalizacji wydrukowanych dokumentów, włączania usług tekst-na-mowę, automatyzacji procesów wprowadzania danych i pomocy osobom niewidomym w lepszej interakcji z tekstem.
Pomimo wielkiego postępu w technologii OCR, nie jest ona nieomylna. Dokładność może różnić się w zależności od jakości oryginalnego dokumentu i specyfiki używanego oprogramowania OCR.
Chociaż OCR jest głównie przeznaczony dla tekstu drukowanego, niektóre zaawansowane systemy OCR są także w stanie rozpoznać jasne, konsekwentne pismo odręczne. Jednak zazwyczaj rozpoznawanie pisma odręcznego jest mniej dokładne ze względu na dużą różnorodność indywidualnych stylów pisania.
Tak, wiele systemów oprogramowania OCR potrafi rozpoznawać wiele języków. Ważne jest jednak, aby upewnić się, że konkretny język jest obsługiwany przez oprogramowanie, którego używasz.
OCR to skrót od Optical Character Recognition i służy do rozpoznawania tekstu drukowanego, natomiast ICR, czyli Intelligent Character Recognition, jest bardziej zaawansowany i służy do rozpoznawania tekstu pisanego odręcznie.
OCR najlepiej radzi sobie z czytelnymi, łatwymi do odczytania fontami i standardowymi rozmiarami tekstu. Chociaż może pracować z różnymi fontami i rozmiarami, dokładność zwykle maleje przy niecodziennych fontach lub bardzo małych rozmiarach tekstu.
OCR może mieć problemy z dokumentami o niskiej rozdzielczości, złożonymi czcionkami, źle wydrukowanymi tekstami, pismem odręcznym oraz dokumentami z tłem, które przeszkadza w tekście. Ponadto, mimo że może obsługiwać wiele języków, nie jest w stanie idealnie pokryć wszystkich języków.
Tak, OCR potrafi skanować kolorowy tekst i tło, choć zazwyczaj jest skuteczniejszy w przypadku wysokokontrastowych kombinacji kolorów, takich jak czarny tekst na białym tle. Dokładność może spadać, gdy kolor tekstu i tła nie tworzą wystarczającego kontrastu.
Format obrazu JPEG (Joint Photographic Experts Group), powszechnie znany jako JPG, to szeroko stosowana metoda kompresji stratnej dla obrazów cyfrowych, szczególnie tych uzyskanych za pomocą fotografii cyfrowej. Stopień kompresji można regulować, co pozwala na wybór kompromisu między rozmiarem pliku a jakością obrazu. JPEG zwykle osiąga kompresję 10:1 przy niewielkiej zauważalnej utracie jakości obrazu.
Kompresja JPEG jest stosowana w wielu formatach plików graficznych. JPEG/Exif to najpopularniejszy format obrazu używany przez aparaty cyfrowe i inne urządzenia do przechwytywania obrazów fotograficznych; wraz z JPEG/JFIF jest to najpopularniejszy format do przechowywania i przesyłania obrazów fotograficznych w sieci WWW. Te odmiany formatu często nie są rozróżniane i są po prostu nazywane JPEG.
Format JPEG obejmuje wiele standardów, w tym JPEG/Exif, JPEG/JFIF i JPEG 2000, który jest nowszym standardem oferującym lepszą wydajność kompresji przy wyższej złożoności obliczeniowej. Standard JPEG jest złożony, z różnymi częściami i profilami, ale najczęściej używanym standardem JPEG jest JPEG bazowy, do którego większość ludzi odnosi się, gdy wspomina o obrazach „JPEG”.
Algorytm kompresji JPEG jest w swojej istocie techniką kompresji opartą na dyskretnej transformacie kosinusowej (DCT). DCT to transformacja związana z Fouriera, podobna do dyskretnej transformacji Fouriera (DFT), ale wykorzystująca tylko funkcje kosinusowe. DCT jest używana, ponieważ ma właściwość koncentrowania większości sygnału w dolnym obszarze częstotliwości widma, co dobrze koreluje z właściwościami naturalnych obrazów.
Proces kompresji JPEG obejmuje kilka kroków. Początkowo obraz jest konwertowany z oryginalnej przestrzeni kolorów (zwykle RGB) do innej przestrzeni kolorów znanej jako YCbCr. Przestrzeń kolorów YCbCr dzieli obraz na składową luminancji (Y), która reprezentuje poziomy jasności, oraz dwie składowe chrominancji (Cb i Cr), które reprezentują informacje o kolorze. To rozdzielenie jest korzystne, ponieważ ludzkie oko jest bardziej wrażliwe na zmiany jasności niż koloru, co pozwala na bardziej agresywną kompresję składowych chrominancji bez znaczącego wpływu na postrzeganą jakość obrazu.
Po konwersji przestrzeni kolorów obraz jest dzielony na bloki, zwykle o rozmiarze 8x8 pikseli. Następnie każdy blok jest przetwarzany osobno. Dla każdego bloku stosowana jest DCT, która przekształca dane domeny przestrzennej w dane domeny częstotliwości. Ten krok jest kluczowy, ponieważ sprawia, że dane obrazu są bardziej podatne na kompresję, ponieważ naturalne obrazy mają tendencję do posiadania składowych niskiej częstotliwości, które są bardziej znaczące niż składowe wysokiej częstotliwości.
Po zastosowaniu DCT wynikowe współczynniki są kwantyzowane. Kwantyzacja to proces mapowania dużego zestawu wartości wejściowych na mniejszy zestaw, skutecznie zmniejszając liczbę bitów potrzebnych do ich przechowywania. Jest to główne źródło strat w kompresji JPEG. Krok kwantyzacji jest kontrolowany przez tabelę kwantyzacji, która określa, ile kompresji jest stosowane do każdego współczynnika DCT. Poprzez dostosowanie tabeli kwantyzacji użytkownicy mogą dokonywać kompromisów między jakością obrazu a rozmiarem pliku.
Po kwantyzacji współczynniki są liniowane przez skanowanie zygzakowate, które porządkuje je według rosnącej częstotliwości. Ten krok jest ważny, ponieważ grupuje współczynniki niskiej częstotliwości, które mają większe prawdopodobieństwo bycia znaczącymi, oraz współczynniki wysokiej częstotliwości, które mają większe prawdopodobieństwo bycia zerowymi lub bliskimi zeru po kwantyzacji. To uporządkowanie ułatwia następny krok, którym jest kodowanie entropii.
Kodowanie entropii to metoda kompresji bezstratnej, która jest stosowana do skwantyzowanych współczynników DCT. Najczęstszą formą kodowania entropii stosowaną w JPEG jest kodowanie Huffmana, chociaż standard obsługuje również kodowanie arytmetyczne. Kodowanie Huffmana działa poprzez przypisywanie krótszych kodów do częstszych elementów i dłuższych kodów do rzadszych elementów. Ponieważ naturalne obrazy mają tendencję do posiadania wielu współczynników zerowych lub bliskich zeru po kwantyzacji, szczególnie w obszarze wysokiej częstotliwości, kodowanie Huffmana może znacznie zmniejszyć rozmiar skompresowanych danych.
Ostatnim krokiem w procesie kompresji JPEG jest zapisanie skompresowanych danych w formacie pliku. Najpopularniejszym formatem jest JPEG File Interchange Format (JFIF), który definiuje sposób reprezentowania skompresowanych danych i powiązanych metadanych, takich jak tabele kwantyzacji i tabele kodów Huffmana, w pliku, który może być dekodowany przez szeroką gamę oprogramowania. Innym popularnym formatem jest Exchangeable image file format (Exif), który jest używany przez aparaty cyfrowe i zawiera metadane, takie jak ustawienia aparatu i informacje o scenie.
Pliki JPEG zawierają również znaczniki, które są sekwencjami kodów definiującymi określone parametry lub działania w pliku. Znaczniki te mogą wskazywać początek obrazu, koniec obrazu, definiować tabele kwantyzacji, określać tabele kodów Huffmana i inne. Znaczniki są niezbędne do prawidłowego dekodowania obrazu JPEG, ponieważ dostarczają niezbędnych informacji do odtworzenia obrazu ze skompresowanych danych.
Jedną z kluczowych cech JPEG jest obsługa kodowania progresywnego. W progresywnym JPEG obraz jest kodowany w wielu przejściach, z których każde poprawia jakość obrazu. Pozwala to na wyświetlenie obrazu niskiej jakości, gdy plik jest nadal pobierany, co może być szczególnie przydatne w przypadku obrazów internetowych. Pliki JPEG progresywne są ogólnie większe niż pliki JPEG bazowe, ale różnica w jakości podczas ładowania może poprawić wrażenia użytkownika.
Pomimo szerokiego zastosowania JPEG ma pewne ograniczenia. Stratna natura kompresji może prowadzić do artefaktów, takich jak blokowanie, gdzie obraz może pokazywać widoczne kwadraty, i „dzwonienie”, gdzie krawędzie mogą być otoczone fałszywymi oscylacjami. Te artefakty są bardziej zauważalne przy wyższych poziomach kompresji. Ponadto JPEG nie jest dobrze przystosowany do obrazów z ostrymi krawędziami lub tekstem o wysokim kontraście, ponieważ algorytm kompresji może rozmywać krawędzie i zmniejszać czytelność.
Aby rozwiązać niektóre ograniczenia oryginalnego standardu JPEG, opracowano JPEG 2000. JPEG 2000 oferuje kilka ulepszeń w stosunku do bazowego JPEG, w tym lepszą wydajność kompresji, obsługę kompresji bezstratnej i możliwość skutecznego obsługiwania szerszego zakresu typów obrazów. Jednak JPEG 2000 nie zyskał tak szerokiego zastosowania w porównaniu z oryginalnym standardem JPEG, głównie ze względu na zwiększoną złożoność obliczeniową i brak obsługi w niektórych programach i przeglądarkach internetowych.
Podsumowując, format obrazu JPEG to złożona, ale wydajna metoda kompresji obrazów fotograficznych. Jego szerokie zastosowanie wynika z jego elastyczności w równoważeniu jakości obrazu z rozmiarem pliku, co czyni go odpowiednim do różnych zastosowań, od grafiki internetowej po fotografię profesjonalną. Chociaż ma swoje wady, takie jak podatność na artefakty kompresji, jego łatwość użycia i obsługa w szerokiej gamie urządzeń i oprogramowania sprawiają, że jest jednym z najpopularniejszych formatów obrazów używanych obecnie.
Ten konwerter działa całkowicie w Twojej przeglądarce. Kiedy wybierasz plik, jest on wczytywany do pamięci i konwertowany na wybrany format. Następnie możesz pobrać skonwertowany plik.
Konwersje zaczynają się natychmiast, a większość plików jest konwertowana w mniej niż sekundę. Większe pliki mogą wymagać więcej czasu.
Twoje pliki nigdy nie są przesyłane na nasze serwery. Są konwertowane w Twojej przeglądarce, a następnie pobierany jest skonwertowany plik. Nigdy nie widzimy Twoich plików.
Obsługujemy konwersję między wszystkimi formatami obrazów, w tym JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF i więcej.
Ten konwerter jest całkowicie darmowy i zawsze będzie darmowy. Ponieważ działa w Twojej przeglądarce, nie musimy płacić za serwery, więc nie musimy Cię obciążać opłatami.
Tak! Możesz konwertować tyle plików, ile chcesz na raz. Wystarczy wybrać wiele plików podczas ich dodawania.