Технологии оптического распознавания текста (OCR) позволяют автоматически анализировать текст с изображений и переводить его в формат, с которым может работать компьютер. 1

Процесс работы OCR обычно протекает в несколько этапов: 1

1. Предобработка изображений. 1 Система улучшает качество изображения, оптимизируя его для дальнейшего распознавания текста. 1 Обычно это коррекция геометрии, удаление шума, бинаризация, сегментация и выделение текста. 1
2. Распознавание текста. 1 Используя алгоритмы машинного обучения, OCR-система сравнивает символы на изображении с заранее обученными шаблонами, находит точные совпадения и определяет исходный текст. 1
3. Постобработка текста. 1 После распознавания текста OCR-система может «улучшить» его, то есть провести проверку орфографии, грамматики и пунктуации с использованием имеющихся в её арсенале словарей. 1
4. Экспорт текста. 1 После того как текст был распознан и отредактирован, OCR-система может экспортировать его в различные редактируемые форматы, такие как TXT, PDF, Word и другие. 1

Некоторые преимущества использования OCR:

• Экономия времени и ресурсов. 2 Вместо ручного ввода данных пользователи могут быстро преобразовать сканированные документы или изображения текста в цифровую форму. 2
• Удобство поиска и организации данных. 2 После преобразования документов в текстовый формат можно применить различные инструменты для поиска и сортировки, что ускоряет доступ к нужной информации. 2
• Повышение точности и снижение ошибок, связанных с ручным вводом данных. 2 Современные алгоритмы распознавания символов способны точно воспроизводить текст из сложных документов, включая рукописные записи и старые распечатки. 2