Конвертировать отсканированные документы и изображения в редактируемые форматы Word, Pdf, Excel и текстовые файлы
Перетащите файл сюда
Выберите файл
View all
Как распознать текст?
шаг 1
Загрузить файл
Выберите файл, который вы хотите конвертировать с вашего компьютера, Google Drive, Dropbox или перетащите его на страницу
шаг 2
Выбрать язык и выходной формат
Выберите все языки, используемые в вашем документе. Выберите любой желаемый формат вывода, например, .doc (поддерживается более 10 текстовых форматов)
шаг 3
Преобразование и скачивание
Нажмите кнопку «Распознать» и затем скачайте файл с распознанным текстом
Распознавание текста
Оптическое распознавание символов или оптическое считывание символов (OCR) — это электронное или механическое преобразование изображений набранного, рукописного или печатного текста в машинно-кодированный текст, будь то отсканированный документ, фотография документа, фотография сцены (например, текст на вывесках и рекламных щитах в альбомной фотографии) или текст субтитров, наложенный на изображение (например, из телевизионной трансляции). Широко используемый в качестве формы ввода данных из печатных бумажных записей данных — будь то паспортные документы, счета-фактуры, банковские выписки, компьютеризированные квитанции, визитные карточки, почта, распечатки статических данных или любая подходящая документация — это распространенный метод оцифровки печатных текстов, чтобы их можно было редактировать в электронном виде, искать, хранить более компактно, отображать в режиме онлайн и использовать в машинных процессах, таких как когнитивные вычисления, машинный перевод, преобразование текста в речь, ключевые данные и интеллектуальный анализ текста.
OCR — это область исследований в области распознавания образов, искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Ранние версии должны были быть обучены изображениям каждого символа и работать над одним шрифтом за один раз. В настоящее время широко распространены передовые системы, способные обеспечить высокую степень точности распознавания большинства шрифтов, а также с поддержкой различных входных форматов файлов цифровых изображений. Некоторые системы способны воспроизводить форматированный вывод, который близко приближается к исходной странице, включая изображения, столбцы и другие нетекстовые компоненты.
ПДФ OCR
Преобразуйте ПДФ, где нет возможности поиска текста в документ, где поиск и выделение быстродоступны. Бесплатно вы получаете более удобные файлы без необходимости вручную набирать отсканированный текст.
Лучший онлайн-инструмент для ПДФ OCR
Наш ПДФ-инструмент OCR (оптическое распознавание символов) позволяет быстро создавать ПДФ-файлы с возможностью поиска и выделения текста. Теперь текст, который раньше нельзя было выделить, стало просто скопировать, а тот, который нельзя было найти, стал легким для поиска. Проще не бывает!
Из статичной картинки в текст с возможностью поиска
Существуют ПДФ-файлы, которые, по сути, являются изображениями текста, этот текст нельзя найти в поиске или выделить. Наш ПДФ-инструмент OCR извлекает текст, чтобы вы могли найти и выделить нужный вам фрагмент.
Улучшение качества текста с помощью OCR
OCR (распознавание текста) может помочь улучшить визуальное качество старых или некачественных сканов. Как? Путем идентификации отсканированных слов и их замены верным цифровым текстом.
Возможность поиска и выделения = доступность
ПДФ-файлы с текстом, распознанным OCR, легче читаются программами чтения с экрана, что делает документы более доступными для пользователей с ослабленным зрением.
Как сжимать PDF-файлы онлайн бесплатно
- Импортируйте или перетащите файл в наш инструмент распознавания текста PDF.
- Подождите несколько секунд, пока идет распознавание текста.
- При необходимости отредактируйте PDF, используя другие наши инструменты.
- Загрузите или перешлите редактируемый PDF-файл — готово!
Как извлечь текст из сканов: OCR, нейросети и их возможности
Отсканированные PDF-файлы, которые невозможно редактировать, знакомы многим. Документ выглядит как текст, но это всего лишь изображение, и любое изменение становится настоящей головной болью. На помощь приходит OCR — технология оптического распознавания символов. Сегодня PDF — это один из самых востребованных форматов для обмена документами.
Однако сталкивались ли вы с ситуацией, когда в полученном файле ничего нельзя выделить, скопировать или изменить? Всё потому, что перед вами — скан, не распознаваемый как текст. Поговорим о том, как справиться с такими документами с помощью технологии OCR (оптического распознавания символов). Разберём, как работает процесс распознавания, в чём преимущества OCR и какую роль в этом играет развитие нейросетей.
PDF: откуда такая популярность?
Если вы когда-либо отправляли документы коллегам, наверняка выбирали именно PDF (Portable Document Format). По данным PDF Reader Pro «по состоянию на 2023 год 98% предприятий сообщили об использовании PDF-файлов для внешнего обмена документами, что подчеркивает репутацию PDF-формата в плане сохранения целостности документов». Формат универсален:
- Сохраняет форматирование. PDF сохраняет оригинальное форматирование документа, включая шрифты, изображения, таблицы и макет. Файл выглядит одинаково на любом устройстве;
- Совместим с большинством операционных систем. Для сравнения приведем пример того, как могут выглядеть ваши файлы при передаче с устройства на устройство в формате .doc:
На скриншоте – пример из типовой инструкции по эксплуатации с расшифровкой предупреждающих знаков. При открытии файла на планшетном компьютере графические изображения знаков в первой и третьей колонках не отображаются. При этом при открытии файла на ноутбуке и компьютере изображения сохраняются. Таким образом, в данном примере мы видим, что обмен файлами без перевода в формат PDF не состоялся.
- Безопасен — можно установить пароль или запретить редактирование;
- Удобен в печати — макет страницы сохраняется идеально.
Казалось бы, PDF — решение всех проблем. Но что, если вам прислали «глухой» скан без возможности правки?
Что такое OCR и зачем это нужно?
OCR (Optical Character Recognition, оптическое распознавание символов) — технология, которая преобразует изображения текста в редактируемый формат. Её используют для обработки сканированных документов, фотографий или неструктурированных PDF-файлов.
Пример: вы получили договор в виде скана, но для согласования нужно внести правки. Распознавание текста с помощью OCR решает эту проблему, позволяя извлечь текст, отредактировать его и сохранить в привычном формате.
Интересный факт: рынок OCR-технологий растёт стремительными темпами. По данным IMARC Group, к 2032 году его объём достигнет $40,8 млрд, что объясняется спросом на автоматизацию ввода данных и развитием нейросетей.
Как работает OCR
Процесс распознавания сканированных изображений в текст с помощью OCR включает несколько этапов:
- Сканирование документа. Важно, чтобы изображение было качественным: чёткость влияет на точность результата.
- Распознавание текста. Программа анализирует изображение, выделяет символы и преобразует их в текст.
- Редактирование. Полученный текст можно доработать и сохранить в нужном формате.
Примеры программ OCR: Adobe Acrobat, ABBYY FineReader, Tesseract.
Плюсы и минусы OCR
- Экономит время: автоматическое распознавание быстрее ручного ввода.
- Упрощает редактирование: текст можно извлечь и изменить.
- Улучшает поиск: распознанные файлы индексируются поисковыми системами.
- Ошибки распознавания: низкое качество сканов или нестандартные шрифты могут снизить точность.
- Языковые ограничения: не все системы поддерживают редкие языки. Ниже приведён скриншот страницы популярного онлайн-ресурса PDF 24 Tools. Внизу страницы есть выпадающее меню выбора языка исходного файла. Как видно, конвертер поддерживает большое количество языков, однако, пользователь не найдёт редких (экзотичных) или устаревших («мертвых») языков, например, вавилонского (хотя в арсенале представлены и латынь, и древнегреческий).
- Требования к качеству исходников: нечёткие изображения могут потребовать дополнительных усилий.
Нейросети в распознавании текста
С развитием машинного обучения OCR-технологии стали ещё более точными благодаря нейросетям. Нейросети справляются с распознаванием сложных документов и адаптируются к новым условиям, например:
- Распознают необычные шрифты. Нейросети способны адаптироваться к новым шрифтам и стилям текста, что делает их более универсальными по сравнению с традиционными методами OCR.
- Улучшают качество изображения перед анализом;
- Корректируют ошибки автоматически.
Многие компании и организации, занимающиеся обработкой документов, используют нейросети в своих OCR-системах. Это включает в себя банки, юридические фирмы, архивы и компании, занимающиеся автоматизацией бизнес-процессов.
Популярные библиотеки вроде TensorFlow и PyTorch позволяют внедрять нейросети даже в небольших проектах.
Таким образом, нейросети уже сегодня активно используются в области распознавания текста в формате PDF и других документов, и их популярность продолжает расти.
Как работают нейросети для OCR
При использовании нейросетей для распознавания текста в PDF-файлах процесс обычно включает следующие этапы:
- Сканирование. Документ преобразуется в изображения, которые подаются на вход нейросети.
- Обработка. Нейросеть выполняет предварительную обработку изображений, улучшает их и выделяет текстовые зоны.
- Распознавание. Нейросеть «читает» текст и сохраняет его в структурированном виде.
- Постобработка. Полученный текст может быть дополнительно обработан для иборьбы ошибок и улучшения качества.
Использование нейросетей для распознавания текста в PDF-файлах представляет собой мощный инструмент, который значительно улучшает точность и эффективность обработки документов. С развитием технологий машинного обучения, нейросети становятся все более популярными и доступными в области OCR, открывая новые возможности для работы с текстом и документами. Это особенно полезно для обработки сложных макетов, где традиционные OCR-алгоритмы могут ошибаться.
