相信不少小伙伴都应该下载过扫描PDF文档，如果我们想要将下载的扫描PDF文档转换成wps文字，应该怎么进行转换操作呢？下载的扫描PDF怎么转换成wps文字？通过这篇文字，就来告诉大家如何将下载的扫描PDF文档转换成wps文字。
为了将下载的扫描PDF文档转换成wps文字，就需要使用 OCR文字识别软件进行识别，不仅效果好而且这款软件的操作也比较简单，需要简单的几步操作步骤，就可以将下载的扫描PDF文档转换成wps文字，以下就是这款软件的操作过程。
1、运行安装在电脑上的 OCR文字识别软件，软件打开后，需要点击界面的“从PDF读文件”选项打开下载的扫描PDF文档。
2、PDF文档打开之后，点击界面的“纸面解析”选项，这软件就会自动界面PDF文档里的段落文档。
3、之后在点击“识别”选项，软件就会自动的对PDF里的文字进行识别了，而且识别的文字内容会显示在软件右侧。
4、等待软件识别完成，点击“保存为wps”选项，就可以将下载的扫描PDF文档转换成wps文字了。
想要将下载的扫描PDF文档转换成wps文字，那么需要按照上述方法进行操作就可以了。
OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，意思是光学字符识别，也可简单地称为文字识别，是文字自动输入的一种方法。它通过扫描和摄像等光学输入方式获取纸张上的文字图像信息，利用各种模式识别算法分析文字形态特征，判断出汉字的标准编码，并按通用格式存储在文本文件中，所以，OCR是一种非常快捷、省力的文字输入方式，也是在文字量比较大的今天，很受人们欢迎的一种输入方式。
OCR的发展简况
OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。而最早对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy，1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。
20世纪70年代初，日本的学者开始研究汉字识别，并做了大量的工作。我国研究汉字识别的起步比较晚，20世纪70年代末才开始进行OCR的研究工作。早期的OCR软件，由于识别率及产品化等多方面的因素，未能达到实际要求。同时，由于硬件设备成本高，运行速度慢，也没有达到实用的程度。只有个别部门，如信息部门、新闻出版单位等使用OCR软件。1986年以后我国的OCR研究有了很大进展，在汉字建模和识别方法上都有所创新，在系统研制和开发应用中都取得了丰硕的成果，不少单位相继推出了中文OCR产品。进入20世纪90年代以后，随着平台式扫描仪的广泛应用，以及我国信息自动化和办公自动化的普及，大大推动了OCR技术的进一步发展，使OCR的识别正确率、识别速度满足了广大用户的要求。
目前，比较流行的OCR软件很多，英文OCR主要有OmniPage，中文OCR主要有清华紫光OCR、清华文通OCR、汉OCR、中晶尚书OCR、丹青OCR、蒙恬OCR等。尽管汉字字量大、字形复杂，但OCR技术已经走向成熟。许多OCR软件不仅能识别黑白印刷体汉字，还能识别灰度和彩色印刷体汉字，识别速度很快，识别正确率达到了99％以上；可识别宋体、黑体、楷体等多种字体的简、繁体；可对多种字体、不同字号的混排进行识别；有些OCR软件还能识别图像、表格。与此同时，对于手写体汉字识别的研究也取得了很大进展，正确识别率已达到了70％以上。
OCR软件的应用
在扫描仪市场上，许多类型的办公和家用扫描仪均配有OCR软件，如紫光的扫描仪配备了紫光OCR，中晶的扫描仪配备了尚书OCR，Mustek的扫描仪配备了丹青OCR等。扫描仪与OCR软件共同承担着从文稿的输入到文字识别的全过程。
文稿扫描在办公领域中经常用到，即将报纸、杂志等媒体上刊载的有关文稿通过扫描仪进行扫描，随后进行OCR识别，或存储成图像文件，留待以后进行OCR识别，将图像文件转换成文本文件或wps文件进行存储。
此外，数字化信息的存储、传输、不仅成本低、效率高，而且能够适应排版，网络传输等不断发展的需要。目前我国有很多历史遗留下来的大量图书、报刊、杂志等纸质珍品，急需将其转换成电子信息。如电子图书馆的建立，就需要将图书逐页扫描，加上OCR软件的识别，更替代了人工键入文字的工作，大大缩短了录入时间，减轻了劳动强度，节省了人力且降低了费用，提高了录入正确率、工作效率和现代办公自动化程度。
目前OCR软件与扫描仪的搭配已应用到信息化时代的多个领域，如数字化图书馆，各种报表的识别，以及银行、税务系统票据的识别等。随着网络化、信息化的发展与普及，其应用范围将越来越广泛。
OCR系统的组成
汉字识别软件OCR的功能是将各种录入汉字、印刷体或手写体中每个汉字的图形或图像通过计算机辨认出来，并标出汉字类别代码。因此，汉字识别归根结底是一个图像识别问题。由于汉字信息量很大，具有不同的字形、字体，而且结构复杂，因此汉字识别的过程极其复杂。
由于扫描仪的普及与广泛应用，OCR软件只需提供与扫描仪的接口，利用扫描仪驱动软件即可。因此，OCR软件主要是由图像处理模块、版面划分模块、文字识别模块和文字编辑模块等4部分组成。
1、图像处理模块
图像处理模块主要具有文稿扫描、图像缩放、图像旋转等功能。通过扫描仪输入后，文稿形成图像文件，图像处理模块可对图像进行放大，去除污点和划痕，如果图像放置不正，可以手工或自动旋转图像，目的是为文字识别创造更好的条件，使识别率更高。
2、版面划分模块
版面划分模块主要包括版面划分、更改划分，即对版面的理解、字切分、归一化等，可选择自动或手动两种版面划分方式。目的是告诉OCR软件将同一版面的文章、表格等分开，以便于分别处理，并按照怎样的顺序进行识别。
3、文字识别模块
文字识别模块是OCR软件的核心部分，文字识别模块主要对输入的汉字进行”阅读”，但不能一目多行，必须逐行切割，对于汉字通常也是一个字一个字地辨认，即单字识别，再进行归一化。文字识别模块通过对不同样本汉字的特征进行提取，完成识别，自动查找可疑字，具有前后联想等功能。
4、文字编辑模块
文字编辑模块主要对OCR识别后的文字进行修改、编辑，如系统识别认为有误，则文字会以醒目的红色或蓝色显示，并提供相似的文字供选择，选择编辑器供输出等。
OCR软件的使用方法
OCR软件的种类虽然很多，但其使用方法大同小异。首先要对文稿进行扫描，然后进行OCR识别。OCR软件的使用方法如下：
1、文稿扫描
为了利用OCR软件进行文字识别，可直接在OCR软件中扫描文稿。运行OCR软件后，会出现OCR软件界面。
将要扫描的文稿放在扫描仪的玻璃面上，使要扫描的一面朝向扫描仪的玻璃面并让文稿的上端朝下，与标尺边缘对齐，再将扫描仪盖上，即可准备扫描。点击视窗中的”扫描”键，即可进入扫描驱动软件进行扫描，有关扫描方法这里不再赘述。但应注意的是：分辨力可设置在200～400dpi，对于文本文档，调整亮度适中很关键。扫描后的文档图像出现在OCR软件视窗中。
2、OCR识别
为了便于操作，可从菜单中选择选项，各种图标出现在视窗的左边。
为了更好使用，首先从上到下介绍画面左边的图标：
“放大”工具：用于放大图像；”缩小”工具：用于缩小图像；”设定识别区域”工具：用于设定识别区域；”设定识别顺序”工具：用于设定识别顺序；”删除识别区域”工具：用于删除识别区域；”擦除图像杂点”工具：用于擦除图像中的杂点；”擦拭图像块”工具：用于擦除图像中的某一区域；”旋转图像”工具：用于将图像旋转90°、180°或270°；”倾斜校正”工具：用于手动图像倾斜校正。
OCR识别的一般步骤：
(1)文稿扫描后，刚开始出现在视窗中的要识别的文字画面很小，首先选择”放大”工具，对画面进行适当放大，以使画面看得更清楚。必要时还可以选择”缩小”工具，将画面适当缩小。
(2)如果画面需要旋转90°，180°或270°，可使用”旋转图像”工具旋转图像。如果文字画面倾斜，可选择”倾斜校正”工具，将画面调正。
(3)识别时选择”设定识别区域”工具，在文字画面上框出要识别的区域，这时也可根据画面情况框出多个区域。如果所框区域有误，则可使用”删除识别区域”工具，删除所选识别区域。
(4)为了提高识别率，如果所选识别区有杂点或有不能识别的图像，则可选择”擦除图像杂点”工具，将杂点一点一点地擦除。如果需要成片地擦除，则可选择”擦拭图像块”工具。
(5)点击”识别”图标，则OCR显示正在进行文字切分，然后转入”正在识别”画面，将识别的文字逐步显示出来，”文稿校对”窗口。
许多OCR软件都具有文字修改功能，被识别出可能有错误的文字，用比较鲜明的颜色显示出来，并且可以进行修改。
(6)将识别后的文件存储成文本(TXT)文件或wps的RTF文件。
今天推荐一款电脑实用小软件：OCR文字识别工具，软件体积不到1M，却集合了百度、腾讯、有道、搜狗四大接口。
适用系统：Windows
OCR文字识别有什么用呢？用处大得很。
比如上网看到一些文字，但是有些网站设置了无法右键复制选中文字，而此时文字太多，你又不想打字一个个敲出来，这时候用这个软件就对了，几秒搞定。
此方法同样适用于任何文字识别，比如图片上的文字。几秒识别成功，无法直接复制文字的时候，它就派上用场了。识别出来后直接右键全选复制粘贴即可，如果有部分差错，可以直接在里面编辑，右键还可以更换接口。
使用方法
下载软件后打开，默认识别快捷键是 F4，按下快捷键后，用鼠标拖动要识别的区域，松开后等待几秒即可。
你可以在右下角的图标中通过鼠标右键，点击设置，更改识别快捷键。搜狗的接口识别效果很好，但是对于图片的尺寸有规定。腾讯ocr接口，也比较准确，但是速度比较慢。百度ocr接口，精确度还可以，但是标点符号识别不准确，速度一般。有道ocr接口，速度很快平均0.3-0.4秒就可识别出来。大家自行选择识别接口吧，其实也差不多。
文字识别（Optical Character Recognition，简称OCR）是指对图像文件的打印字符进行检测识别，将图像中的文字转换成可编辑的文本格式，以JSON格式返回识别结果。
OCR以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户使用Python、Java等编程语言调用OCR服务API将图片识别成文字，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率，API获取详情请参考《API参考》。
OCR还提供多种编程语言的SDK供您使用，SDK使用方法请参考《SDK参考》
OCR能力
通用类OCR
通用类OCR（General OCR），支持表格、文档、网络图片等任意格式图片上文字信息的自动化识别，自适应分析各种版面和表格，快速实现各种文档电子化。
证件类OCR
证件类OCR（Card OCR），支持身份证、驾驶证、行驶证、护照等证件图片上有效信息的自动识别和关键字段结构化提取。
票据类OCR
票据类OCR（Receipt OCR），支持增值税发票、机动车销售发票、医疗发票等各种发票和表单图片上有效信息的自动识别和结构化提取。
行业类OCR
行业类OCR（Domain OCR），支持物流面单、医疗化验单据等多种行业特定类型图片的结构化信息提取和识别，助力行业自动化效率提升。
定制模板OCR
定制模板OCR（Custom OCR），支持用户自定义识别模板，指定需要识别的关键字段，实现用户特定格式图片的自动识别和结构化提取。
人工智能这个词可谓是耳熟能详，近几年人工智能热潮再次席卷而来，引起轰动的要数google的AlphaGo，相继打败了围棋界的韩国选手李世石以及世界冠军柯洁，见证了人工智能发展的里程碑式的变革，人工智能再度引起了众人的关注。
人工智能当然不止会下棋这么简单，其实在20年前，智能家居的开发就有不少团队在进行，只是切入点不对，所以一直没有什么起色，现在大家都以语音为切入点，使得人工智能开始步入正轨，亚马逊的智能音箱echo就是代表产品，自然语言互动会逐渐摆脱人对着屏幕互动的束缚，其最大的价值就是回归人生，在未来就会迁就人类，语音交互就是这样一个在各个场景中都可以嵌入的技术。
目前我国的语音识别技术也已经从进场发展到远场，如果要实现人工智能，OCR技术则是必不可少的基石，智能文字识别的主要依据就是OCR技术识别原理，现在也有许多智能产品加入了人脸识别的项目。
OCR英文全称是Optical Character Recognition，中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，而且这个课题已经是比较成熟了，并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉OCR，百度OCR，阿里OCR等等，很多企业都有能力都是拿OCR技术开始挣钱了。其实我们自己也能感受到，OCR技术确实也在改变着我们的生活：比如一个手机APP就能帮忙扫描名片、身份证，并识别出里面的信息；汽车进入停车场、收费站都不需要人工登记了，都是用车牌识别技术；我们看书时看到不懂的题，拿个手机一扫，APP就能在网上帮你找到这题的答案。太多太多的应用了，OCR的应用在当今时代确实是百花齐放啊。
OCR概念的产生是在1929年，德国的科学家Tausheck首先提出了OCR的概念，并且申请了专利。几年后，美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。但这种梦想直到计算机的诞生才变成了现实。现在这一技术已经由计算机来实现，OCR的意思就演变成为利用光学技术对文字和字符进行扫描识别，转化成计算机内码。
我国在OCR技术方面的研究工作起步较晚，在70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别进行研究，70年代末开始进行汉字识别的研究，到1986年汉字识别的研究进入一个实质性的阶段，取得了较大的成果，不少研究单位相继推出了中文OCR产品。我国OCR都是有 OMR演变过来的，我国的一些研究部门在 80年代初就开始对OCR识别进行研究，如：清华的吴估寿教授、丁晓青教授、夏莹教授、北大的顾小凤教授、北信的张昕中教授、中科院的刘品平博士、李明敬博士可以称作我国OCR研究开发队伍中的导航人，为此付出了不懈努力。二十多年的研究开发积累了大量人才，专家就有上百人。在中关村的硅谷地带，我国的OCR专家多达20多位，他们也为我国的信息领域留下了自己奋斗的足迹。我国目前使用的文本型OCR软件主要有清华文通TH-OCR、北信BI-OCR、中自ICR、沈阳自动化所SY-OCR、北京曙光公司NI-OCR（已被中自汉并购）等，匹配的扫描仪则使用市面上的平板扫描仪。中文OCR即采用扫描仪、数码相机等输入设备，把中文印刷体的文稿送入计算机并以计算机文档表示出来的高新技术。中文印刷体识别技术（OCR）主要用于文字和表格输入，可以用扫描仪将整页的印刷文稿或者表格输入计算机，由计算机上的识别系统自动生成汉字文件，替代人工键入汉字和表格的工作。中文OCR有普及版和专业版之分，现在市场上扫描仪捆绑的OCR软件均为普及版。目前印刷体OCR的识别技术已经达到可以实用的程度，即使对印刷质量较差的文字的识别率也达到95%以上。由于手写体OCR技术的限制，专业型OCR系统的产品多是面向特定的行业，即适用于每天需处理大量表格信息录入的部门，如邮政、税务、海关、统计等等。这种面向特定行业的专业型OCR系统信息格式较为固定，识别的字符集相对小，经常与专用的输入设备结合使用，因此具有速度快、效率高等特点。在国外已经被广泛地应用，充分发挥着作用。在我国随着计算机应用的深入，这方面的需求已经出现。专业版 OCR有批处理功能，性能更加优化，识别率也不同于普通版OCR。国家的”863计划”对OCR技术的研究给予了很大的资助，促进了OCR的重大成果的取得。如”863″项目的启用者汉最新推出的专业版”新世纪OCR”，将我国当今的OCR技术推进了新的巅峰。它的特点主要是：识别率大幅度提高，尤其是对中英文混排文稿，识别率为99%。可识别宋、仿宋、楷、隶、行等八种印刷字体，对数字、标点符号的识别也可点可圈；对表格识别也有了一定的突破，无论横版、竖版、中文表格、图文混排文件都能识别，自动版面分析和识别功能也大大加强。从80年代开始，OCR的研究开发就一直受到国家”863″计划的资助，我国在信息技术领域付出的努力，已经有了初步的回报。目前我们正在实现将OCR软件针对表格形式的特征设计了大量的优化功能，使得识别精度更高、识别速度更快，并且为适应不同环境的使用提供了多种识别方式选项，支持单机和网络操作，极大地方便了使用，使应用范围更加广泛，能达到各种不同用户的应用要求。我们相信经过众多专家或专业人士的努力，及国家在信息产业领域的大力资助，使OCR进入到网络的各个领域，会有更多的新品种奉献给我们的用户,OCR技术将会有一个质的飞跃。
光学字符识别（英语 :Optical Character Recognition）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，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。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。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。
OCR技术的兴起便是从印刷体识别开始的，印刷体识别的成功为了以后手写体的发展奠定了坚实的基础，一般处理图片的步骤包括以下几个：图像输入，图像前处理，预识别，图像切分，特征提取，匹配及模型训练，识别后处理。
对不同的图像格式，有着不同的存储格式，不同的压缩方式，目前有OpenCV，CxImage等开源项目。
输入文本经过扫描仪进入计算机后，由于纸张的厚薄、光洁度和印刷质量都会造成文字畸变，产生断笔、粘连和污点等干扰，所以在进行文字识别之前，要对带有噪声的文字图像进行处理。由于这种处理工作是在文字识别之前，所以被称为预处理。预处理一般包括灰度化、二值化，倾斜检测与校正，行、字切分，平滑，规范化等等。
3.2.1 灰度化：
通过外设采集的图像通常为彩色图像，彩色图像会夹杂一些干扰信息，灰度化处理的主要目的就是滤除这些信息，灰度化的实质其实就是将原本由三维描述的像素点，映射为一维描述的像素点。转换的方式和规则有很多，在这里不详细介绍。
3.2.2 二值化处理：
对摄像头拍摄的图片，大多数是彩色图片，彩色图像所含的信息量巨大，对于图片的内容，我们可以简单的分为前景和背景，为了让计算机更快的，更好的识别文字，我们可以简单地分为前景和背景，为了让计算机更快的，更好的识别文字，我们需要对彩色图进行处理，使图片只剩下前景信息和背景信息，可以简单的定义前景信息为黑色，背景信息为白色，这就是二值化图。
3.2.3 噪声去除
对于不同的文档，我们对噪声的定义可以不同，根据噪声的特征进行去噪，就叫做噪声去除。
3.2.4 倾斜校正
由于一般的用户，在拍摄文档时候，都比较随意，因此拍出来的图片不可避免的产生倾斜，这就需要文字识别软件进行矫正。
印刷体文本资料大多是由平行于页面边缘的水平(或者垂直)的文本行(或者列)组成的，即倾斜角度为零度。然而在文本页面扫描过程中，不论是手工扫描还是机器扫描，都不可避免地会出现图像倾斜现象。而倾斜的文档图像对后期的字符分割、识别和图像压缩等工作将产生很大影响。为了保证后续处理的正确性，对文本图像进行倾斜检测和校正是十分必要的。
文本图像的倾斜校正分为手动校正和自动校正两种。手动校正，是指识别系统提供某种人机交互手段，实现文本图像的倾斜校正。自动校正，是指由计算机自动分析文本图像的版面特征，估计图像的倾斜角度，并根据倾斜角度对文本图像进行校正。
目前，文本图像的倾斜检测方法有许多种，主要可以划分为以下五类:基于投影图的方法，基于Houhg变换的方法，基于交叉相关性的方法，基于Fourier变换的方法和基于最近邻聚类方法。
最简单的基于投影图的方法是将文本图像沿不同方向进行投影。当投影方向和文字行方向一致时，文字行在投影图上的峰值最大，并且投影图存在明显的峰谷，此时的投影方向就是倾斜角度。
Huogh变换也是一种最常用的倾斜检测方法，它是利用Hough变换的特性，将图像中的前景像素映射到极坐标空间，通过统计极坐标空间各点的累加值得到文档图像的倾斜角度。
Fourier变换的方法是利用页面倾角对应于使Fourier空间密度最大的方向角的特性，将文档图像的所有像素点进行Fourier变换。这种方法的计算量非常大，目前很少采用。
基于最近邻聚类方法，取文本图像的某个子区域中字符连通域的中心点作为特征点，利用基线上的点的连续性，计算出对应的文本行的方向角，从而得到整个页面的倾斜角
3.2.5 版面分析
将文档图片分段落，分行的过程就叫做版面分析，由于实际文档的多样性，复杂性，因此，目前还没有一个固定的，最优化的切割模型。
由于拍照条件的限制，经常造成字符粘连，断笔，因此极大限制了识别系统的性能。
这一研究很早了，比较早有模板匹配，后来以特征提取为主，由于文字的位移，笔画的粗细，断笔，粘连，旋转等因素的影响，极大影响特征的提取的难度。
人们希望识别后的文字，任然像源文档图片那样排列着，段落不变，位置不变，顺序不变地输出到wps文档，PDF文档等，这一过程就叫做版面还原。
将文本图像分割为不同部分，并标定各部分属性，如：文本、图像、表格。目前在版面分析方面的工作核心思想都是基于连通域分析法，后衍生出的基于神经网络的版面分析法等也都是以连通域为基础进行的。连通域是指将图像经过二值化后转为的二值矩阵中任选一个像素点，若包围其的所有像素点中存在相同像素值的像素点则视为两点连通，以此类推，这样的像素点构成的一个集合在图像中所在的区域即一个连通域。根据连通域大小或像素点分布等特征可以将连通域的属性标记出来，用作进一步处理的依据。
根据特定的语言上下文的关系，对识别结果进行校正，就是后处理。
如果要给OCR进行分类，我觉得可以分为两类：手写体识别和印刷体识别。这两个可以认为是OCR领域两个大主题了，当然印刷体识别较手写体识别要简单得多，我们也能从直观上理解，印刷体大多都是规则的字体，因为这些字体都是计算机自己生成再通过打印技术印刷到纸上。在印刷体的识别上有其独特的干扰：在印刷过程中字体很可能变得断裂或者墨水粘连，使得OCR识别异常困难。当然这些都可以通过一些图像处理的技术帮他尽可能的还原，进而提高识别率。总的来说，单纯的印刷体识别在业界已经能做到很不错了，但说100%识别是肯定不可能的，但是说识别得不错那是没毛病。
印刷体已经识别得不错了，那么手写体呢？手写体识别一直是OCR界一直想攻克的难关，但是时至今天，感觉这个难关还没攻破，还有很多学者和公司在研究。为什么手写体识别这么难识别？因为人类手写的字往往带有个人特色，每个人写字的风格基本不一样，虽然人类可以读懂你写的文字，但是机器缺很难。那为什么机器能读懂印刷体？因为印刷体是机器造出来的啊，那机器当然能读懂自己造的字体啦哈哈~其实上面也提到了，印刷体一般都比较规则，字体都基本就那几十种，机器学习这几十种字体并不是一件难事，但是手写体，每个人都有一种字体的话，那机器该学习多少字体啊？这就是难度所在。
如果按识别的内容来分类，也就是按照识别的语言的分类的话，那么要识别的内容将是人类的所有语言（汉语、英语、德语、法语等）。如果仅按照我们国人的需求，那识别的内容就包括：汉字、英文字母、阿拉伯数字、常用标点符号。根据要识别的内容不同，识别的难度也各不相同。简单而言，识别数字是最简单了，毕竟要识别的字符只有0~9，而英文字母识别要识别的字符有26个（如果算上大小写的话那就52个），而中文识别，要识别的字符高达数千个（二级汉字一共6763个）！因为汉字的字形各不相同，结构非常复杂（比如带偏旁的汉字）如果要将这些字符都比较准确地识别出来，是一件相当具有挑战性的事情。但是，并不是所有应用都需要识别如此庞大的汉字集，比如车牌识别，我们的识别目标仅仅是数十个中国各省和直辖市的简称，难度就大大减少了。当然，在一些文档自动识别的应用是需要识别整个汉字集的，所以要保证识别的整体的识别还是很困难的。
现在我们只想单纯地想对字符进行识别，那方法会有哪些呢？我列了一下可以采取的策略：
上面提到的OCR方法都有其有点和缺点，也正如此，他们也有各自特别适合的应用场景。
首先说开源OCR引擎Tesseract。搞字符识别的童鞋应该都听说过Tesseract这个东西，这是谷歌维护的一个OCR引擎，它已经有一段相当悠久的历史了。Tesseract现在的版本已经支持识别很多种语言了，当然也包括汉字的识别。毕竟Tesseract是外国人搞得一个东西，所以在汉字识别的精度上还是不能摆上台面，不过还是自己去改善。但是Tesseract在阿拉伯数字和英文字母上的识别还是可以的，如果你要做的应用是要识别英文或者数字，不妨考虑一下使用Tesseract，毕竟拿来就能得到不错的结果。当然啦，要做到你想要的识别率，后期微调或者优化肯定要多下功夫的。
接下来说一下借用OCR开放平台做文字识别。现在很多大公司都开放了OCR的API供开发者调用，当然啦，小量调用是不收费的，但是大量调用就要收费了。最近我也在百度开放平台上调用OCR的API做一些识别的工作，说实话，在汉字的识别上，我们中国公司的技术还是顶尖的，在汉字识别的准确率上已经让人很满意了。比如我要识别一些文本，自己写个python脚本，调用开放平台的服务，返回的就是识别结果了。这种模式有啥不好的地方吗？首先是需要钱（当然每天小批量识别一下是不用钱的），第二是自己的控制程度不足，我们想要提升识别精度，我们不可以从OCR识别上做改进（毕竟别人的东西，我们改不了），能做只是预处理和后期矫正，能做的还是比较有限的。但是，如果自己不想花大量时间做OCR模型并且手上有钱的话，这种识别方法还是OK的。
上面提到的都是用的是别人的东西，那我们想从头自己做，咋办？
那就自己做吧！先谈一谈字符模板那匹配法。暴力的字符模板匹配法看起来很蠢，但是在一些应用上可能却很凑效。比如在对电表数字进行识别时，考虑到电表上的字体较少（可能就只有阿拉伯数字），而且字体很统一，清晰度也很高，所以识别难度不高。针对这种简单的识别场景，我们首先考虑的识别策略当然是最为简单和暴力的模板匹配法。我们首先定义出数字模板（0~9），然后用该模板滑动匹配电表上的字符，这种策略虽然简单但是相当有效。我们不需要左思右想去建模，训练模型，只需要识别前做好模板库就可以了。
模板匹配法只限于一些很简单的场景，但对于稍微复杂的场景，那就不太实用了。那此时我们可以采取OCR的一般方法，即特征设计、特征提取、分类得出结果的计算机视觉通用的技巧。在深度学习大放异彩之前，OCR的方法基本都是这种方法，其效果嘛，并不算特别好。在这里简单说一下这里常见的方法。第一步是特征设计和提取，特征设计是一件很烦人的事情，做过模式识别相关项目的童鞋也深有体会，我们现在识别的目标是字符，所以我们要为字符设计它独有的的特征，来为后面的特征分类做好准备。字符有啥特征呢？有结构特征，即字符的端点、交叉点、圈的个数、横线竖线条数等等，都是可以利用的字符特征。比如“品”字，它的特征就是它有3个圈，6条横线，6条竖线。除了结构特征，还有大量人工专门设计的字符特征，据说都能得到不错的效果。最后再将这些特征送入分类器（SVM）做分类，得出识别结果。这种方式最大的缺点就是，人们需要花费大量时间做特征的设计，这是一件相当费工夫的事情。通过人工设计的特征（例如HOG）来训练字符识别模型，此类单一的特征在字体变化，模煳或背景干扰时泛化能力迅速下降。而且过度依赖字符切分的结果，在字符扭曲、粘连、噪声干扰的情况下，切分的错误传播尤其突出。针对传统OCR解决方案的不足，学界业界纷纷拥抱基于深度学习的OCR。
这些年深度学习的出现，让OCR技术焕发第二春。现在OCR基本都用卷积神经网络来做了，而且识别率也是惊人的好，人们也不再需要花大量时间去设计字符特征了。在OCR系统中，人工神经网络主要充当特征提取器和分类器的功能，输入是字符图像，输出是识别结果，一气呵成。当然用深度学习做OCR并不是在每个方面都很优秀，因为神经网络的训练需要大量的训练数据，那么如果我们没有办法得到大量训练数据时，这种方法很可能就不奏效了。其次，神经网络的训练需要花费大量的时间，并且需要用到的硬件资源一般都比较多，这几个都是需要考虑的问题。
在一些简单环境下OCR的准确度已经比较高了（比如电子文档），但是在一些复杂环境下的字符识别，在当今还没有人敢说自己能做的很好。现在大家都很少会把目光还放在如何对电子文档的文字识别该怎么进一步提高准确率了，因为他们把目光放在更有挑战性的领域。OCR传统方法在应对复杂图文场景的文字识别显得力不从心，越来越多人把精力都放在研究如何把文字在复杂场景读出来，并且读得准确作为研究课题，用学界术语来说，就是场景文本识别（文字检测+文字识别）。
1) 办公自动化 工厂企业、公司及事业单位的日常办公用文件及资料等需要输入计算机存储检索。使用OCR，既比存储图像文件大大地节省存储量，又不需要专职录入人员，是减轻劳动量、节约资金、提高办公效率的最好措施。
2) 建立中文资料库 要大量输入各种文书、刊、报及文件，使用OCR可以缩短建库时间，减轻劳动强度，降低费用。
3) 打字公司、书刊出版社、报社等 使用OCR可以自动录入已经出版的文章和打印文件，稍加修改编辑成新文章或再版己有书刊。OCR输出的标准汉字代码文件可为大多数中文处理系统、轻印刷系统、照排系统所接受，可重新打印、印刷输出。
4) 图书馆、文献中心 用本系统自动录入图书有关信息，可建立书目数据库自动录入经典图书全文，将纸上文字转移到计算机内，便于保存、查找、检索，更大的好处可以提供给专家用计算机对书籍内容进行研究。
5) 机器翻译机器翻译的第一步是将全文输入计算机。利用OCR可以将机器自动翻译相匹配，实现高速自动翻译。
6) 个人使用 当您阅读资料时，可用OCR将您感兴趣的段落自动录入。特别是作家，利用本软件可以将一些书载历史资料或文献快速录入到计算机内。
对于手机现在很多人都是机不离手的，它也不在是简简单单的通讯工具了，因为它强大的功能已经成为了办公小能手了，就像纸质文档转为电子档，相信这是很多文员每天的需要完成的功能，其实智能手机一键就能实现纸质文档转电子档，一起来看看吧！
一：华为手机输入法
华为手机输入法自带文字扫描的功能，我们只需要将手机处于输入文字状态，然后点击【文字扫描】，对准只要转换的纸质文档拍下照片。
在此要注意照片的清晰度，照片清晰度越高识别的效果就越好，扫描完成后拖动选框，将需要识别的文字放在选框里，然后点击【扫描】然后等待几秒就会出现扫描的结果。
2.自带扫描文件
这个是华为手机下来菜单里知道的一个功能，这需要打开【扫描文件】然后对着需要识别转换为电子档的文件拍下照片，就可以对文件进行扫描，可以直接对扫描后的文字进行复制和保存。
3.其他转换方法
不是华为手机的也不用担心啦，我们可以借助免费的第三方工具来实现纸质文档转为电子档，具体方法：
工具：迅捷PDF转换器
推荐指数：★★★★★
操作步骤;
先在应用市场里找到上述的工具，运行工具后点击页面底部的小功能，然后选择【图片识别文字】
此时会出现一个相机和相册选择，在此可以根据自己的需求进行选择，以【相机】为例，点击相机后拍下需要识别的文字图片，选择一下需要扫描的文字，然后点击【确定】等待扫描完后后可以直接复制文本，或者直接保存为TXT格式。
以上三种方法都可以实现纸质文档转为电子档，感兴趣的可以自己去试试幺。
在一项全球保险公司苏黎世的数字化转型案例中，该公司制定了到2019年，改善业务流程成本超过10亿美元的目标。苏黎世认为RPA（机器人流程自动化）、OCR（光学字符识别）、NLP（自然语言处理）是实现这一目标的最佳方式。
苏黎世应用这三项人工智能技术仅有短短6周的时间，便实现了25％的成本缩减，并且提高了38%的数据处理准确率。同时释放了企业员工更多的工作时间，可以让他们把时间用在人性化的工作上，从而提高客服体验。下面我们将从几个实例分别介绍RPA、COR、NLP将为企业带来的好处。
RPA帮助企业识别具有潜在风险的客户
RPA被企业应用最多的还是实现业务流程自动化，但是在降低风险方面RPA同样发挥了重要作用。许多世界顶级银行已把RPA部署在运营部门，以帮助他们打击那些涉及欺诈、洗钱等行为的用户。金融机构利用RPA帮助识别这些进行非法活动的客户，很好的为企业避免了重大损失。
RPA平台通过收集并定期分析客户数据，包括：媒体新闻、搜索引擎、征信系统等执行定期数据调查，以查出该用户是否有触犯法规的行为。
例如在一家加拿大银行的案例中，该公司在部署RPA后的六个月内不仅节省了750,000美元的成本，还查处了120个非法客户成功避免了那些潜在的危险行为。
OCR加快发票处理效率
OCR可以识别纸质文档中的字符并将其转换为数字格式。对于经常收到纸质发票并希望将其提取到数字化数据库中，同时避免数小时手动数据输入的公司来说，这种方式被证明是非常实用的。会计人员可以将物理发票扫描到OCR软件中，然后让该技术检测页面上的字符，最后进行数据转换。此技术适用于任何类型的企业。OCR可以减轻在企业工作的会计人员负担，同时提高企业的生产力。
例如：百事公司在欧洲最大的四家分公司仍然需要人工手动输入发票数据和通知单信息，通过应用OCR之后，大大简化了该流程，4万多页五种语言的发票信息可以在三天内完成所有的信息提取，这比之前的手工操作提高了5倍以上。
NLP帮助企业分析客户需求
研究表明，大多数致电企业售前客服咨询业务时，都无法及时获得所需要的帮助。当这种情况发生较多时，很多人都会产生厌倦感。NLP技术通过检测语音通话，可以实时测量客户的语调以及他们在对话中使用的单词频率等，有效的防止人们挫败感的产生。一些唿叫中心使用NLP来提供实时的反馈信息。例如：如果一个人打电话给旅游公司并多次提到“度假”，那么NLP就会识别这一词汇进行统计。当会话结束后，NLP会把会话中出现频率最多的几个词统计出来，方便客服人员进行服务分析。
我们在工作当中经常会接触一些文字图片，如果想要将这些文字图片转换成wps文档怎么进行转换？图片转换成wps文档的方法是什么？通过这篇文章，就来告诉大家如何将图片转换成wps文档。
想要将图片转换成wps文档，那么就需要利用OCR文字识别软件进行转换，这是一款功能较强的文件识别软件，这款软件具备OCR文字识别功能和强大识别纠错技术可以对图片里的文字进行识别和转换，而且这款软件的操作也很简单，需要简单的三步操作，就可以将图片转换成wps文档，以下就是这款软件的操作过程。
1、首先运行已经安装在电脑上的OCR文字识别软件，打开软件之后，点击界面里的“从图片读文件”选项，将需要进行转换的图片打开。
2、打开图片之后，需要点击软件界面的“识别”选项，软件就会自动的对打开的图片进行识别，而且软件所识别的文字内容是可以修改的，我们可以对里面出现识别错误的文字进行修改。
3、修改完成之后，点击“保存为wps”按钮，就可以成功的将图片转换成wps文档。
以上就是使用OCR文字识别软件三步完成图片转换成wps文档的方法，如果大家想要将图片转换成wps文档，就可以按照上述方法进行转换。
这次因为需要将一些图片文字识别成word文字，所以下载了ocr文字识别软件。在用该软件之前对ocr文字识别软件进行了一些了解，其中一些网友反映win7不是使用ocr文字识别软件。所以当时下载的时候特别询问了ocr文字识别软件的官网客服人员，客服告诉我是可以使用的，但是我心里还是有点忐忑，没有亲自验证总是还有一定的担忧，所以一下载好软件就马上开始使用了。
首先，我们打开下载好的软件直接进入到操作主界面，界面非常的简单，主要的功能键都在软件的左上角。点击“读取”按钮，将需要识别文件添加进来。
然后，就到了我们的识别步骤，有“识别”按钮直接点击软件就自动进行识别工作了，单份文件都是瞬间就能完成识别，识别结果会出现在原文件的右手边。
最后，根据自己的需要选择合适的文件格式进行保存，到这里整个识别工作就完成了。
软件的使用倒是挺简单的，就上述简单的几个操作步骤，也验证了ocr文字识别软件是能够在win7中使用，而且软件的识别效果非常好，将图片中的文字完美的识别出来了。
今天继续给大家送上实用软件，一款电脑版的图片文字识别软件，识别率可以达到99%，很方便的，可以将图片上的文字识别出来做成可编辑文档保存起来（当然了一些做小说打字员的兼职工作的小伙伴可以飞起了，咳咳~不多说了）此软件来自吾爱
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