Какие методы обработки изображений существуют для извлечения текстовой информации?

Некоторые методы обработки изображений для извлечения текстовой информации:

• Оптическое распознавание символов (OCR). www.unisender.com smart-estet.ru Программа сканирует картинку и определяет светлые области как фон, а тёмные — как символы и буквы. www.unisender.com OCR учитывает не только цвет фона, но и другие параметры, такие как шрифт, размер и стиль. q.minsk.by
• Предварительная обработка. www.decosystems.ru smart-estet.ru Включает в себя устранение шумов, повышение контрастности, выравнивание и поворот изображения. www.decosystems.ru Предварительная обработка помогает улучшить читаемость текста и повысить точность распознавания. www.decosystems.ru
• Сегментация изображения. www.decosystems.ru Изображение делится на отдельные элементы, такие как символы, слова или абзацы. www.decosystems.ru Для этого применяются алгоритмы, основанные на цветовых свойствах, текстуре или контексте окружающих объектов. www.decosystems.ru
• Извлечение признаков. www.decosystems.ru smart-estet.ru Включает анализ формы символов, текстурных особенностей и других характеристик. www.decosystems.ru Извлечение признаков позволяет представить каждый элемент текста в виде числового вектора. www.decosystems.ru
• Классификация и распознавание объектов. www.decosystems.ru На основе извлечённых признаков система применяет методы машинного обучения, такие как нейронные сети или статистические модели, для определения содержимого каждого элемента. www.decosystems.ru
• Постобработка и исправление ошибок. www.decosystems.ru Используются алгоритмы коррекции опечаток, проверки синтаксиса и контекстуального анализа для улучшения качества. www.decosystems.ru

Для извлечения текста из изображений также используются нейросети, например ChatGPT и Claude. www.unisender.com