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纸质资料输入到电脑，会用到扫描仪。大家平常扫描识别一些文字资料的时候，通常会用到文字识别软件，小编今天给大家推荐ocr文字识别软件，这是一款专业的文字识别软件，小编自身使用的，为了让广大的网友更加的了解，这里总结了几点供大家参考。

选择ocr文字识别软件，可以大幅度提高整个文字识别的效率。我们以扫描后的图片来将，使用ocr文字识别软件可以实现批量识别处理。也就是说，如果我们有一千张图片，都可以一次性添加到ocr文字识别软件当中批量处理。整个处理过程根据识别图片的多少，需要消耗一定的时间，不过ocr文字识别软件具备了极速识别模式，其效率是普通识别软件的三倍以上，表现非常优秀。

ocr文字识别软件的三大特色：

智能增强图像文字对比度：软件将根据图像上的文字背景，进行深度分析，并通过智能调节图像文字对比度的方式，提升文字识别能力。

多层次分析图像文字：ocr文字识别软件采用多层次的识别技术，分析范围更广，多层次的分析技术属于国内首创，借助多层次图像文字识别处理技术，能够实现快速文字的识别处理。

识别率在线升级：传统的ocr文字识别软件识别率较低，缺乏有效的升级机制，ocr文字识别软件提供无限升级支持，不断地提升针对图像文字的识别能力。

这样的软件相信大家在日常的工作中都能够用得上，能够在短时间里将大量的图片文字转换成文本文字，大大的提高工作效率。

作为一款强大的OCR文字识别软件，通过使用 ABBYY FineReader 的扫描和保存文档功能，用户可使用扫描仪或数码照相机获得图像文档，然后再转换为各种数字格式文档。

在“新任务窗口”中选项“扫描”选项卡，用户可将文件扫描保存成以下格式：

● 扫描至OCR编辑器

● 扫描至PDF

● 扫描至Microsoft wps

● 扫描至Microsoft Excel

● 扫描至图像文件

● 扫描至其他格式，从通过扫描仪或数码相机获得的图像拆个那就常见格式的文档，比如：odt、*.pptx、*.epub、*.html。

一、扫描至OCR编辑器

ABBYY FineReader软件的OCR编辑器允许用户：

● 手动绘制和编辑识别区域

● 检查识别出的文本

● 训练ABBYY FineReader识别非标准字符和字体

● 使用其他高级工具确保获得可能的最佳OCR结果

文档扫描完成后，扫描的图像将添加到OCR项目中，并使用之前用户指定的预处理和自动化设置进行处理，以获得更为准确的文档输出。

二、扫描至PDF

用户可通过扫描仪或数码相机获得图像后创建PDF文档，并可指定转换设置，决定输出文档的外观和属性。其中设置的“图像品质”决定了图像与图片的质量，进而影响输出文件的大小。

三、扫描至Microsoft wps

用户可通过扫描仪或数码相机获得图像后创建Microsoft wps文档，并可指定转换设置，决定输出文档的外观与属性。其中设置的“保留格式”决定了文档的格式以及可编辑程度。

四、扫描至Microsoft Excel

用户通过扫描仪或数码相机获得图像后创建Microsoft Excel文档，并可指定转换设置，决定输出文档的外观和属性，用户为文档的输出设置“为每页创建单独的表”。

五、扫描至图像文件

用户可通过扫描仪或数码相机创建图像文件，并可指定转换设置，决定输出文档的外观与属性。用户可选择输出的图像文件格式以及压缩程度。

运用ABBYY FineReader 15 的扫描、保存文档功能，用户可将图像文件转换为各种数字文档格式，并可转换为可编辑的格式，供进一步的文件编辑，有助于提高文档的利用率，以及减少重复输入文本的繁琐工作。

pdf文字不可编辑的特性，让很多人对其是又爱又恨，爱的是这样如果自己制作的pdf文件不就会被别人随意的进行修改，恨的是当自己要修改别人的pdf文件的时候也不能做到。如果自己能掌握修改pdf文字的本领就好了，其实想要掌握这项本领并不是很难，只需要有个ocr文字识别软件这一切就迎仍而解了。

大部分人知道ocr文字识别软件能够识别图片文字，但是对于其识别pdf文字是怎么做的及效果怎么样还是抱怀疑态度的。识别pdf文字与识别图片文字的操作方法是一样的。

第一步：打开下载好的软件，软件就自动进入到操作主界面，界面非常的简洁，所有的操作键都在软件的左上方。首先我们点击第一个“读取”按钮，找到需要识别的文件所在位置，点击即可完成文件的添加工作。

第二步：页面会出现原文件，这个时候我们点击“纸面解析”按钮，软件会对文件的段落等进行分析，这样识别得到的文件就会与原文件的段落排版一致。

第三步：一切准备就绪，点击“识别”按钮，单页的文件瞬间就能完成识别工作。页面的右边就会出现识别的结果，根据原文进行核对。

第四步：识别好的文件选择保存的格式，直接点击“word”或是“图片”即可。

得到的识别结果真的是令人大吃一惊，既然与原文件是一模一样的，连核对的步骤都省略掉了。这也就说明ocr文字识别软件不仅能对图片文字进行识别还能识别pdf文字。

OCR文字识别软件是一款常用的办公软件，我们经常会利用OCR文字识别软件将PDF转换成文字？那么OCR文字识别软件安装后怎么将PDF图片转换成wps文字？通过这篇文章，就来告诉大家利用OCR文字识别软件将PDF文档转换成文字的详细方法。

在这里大家可以使用 OCR文字识别软件这款OCR文字识别软件进行转换，这款软件具备OCR文字识别识别，因此能够识别出PDF文章里的文字内容，而且这款软件操作简单，需要简单基本操作就可以成功将PDF转换成文字，以下就是这款 OCR文字识别软件的操作过程。

1、运行 OCR文字识别软件，打开软件界面之后，点击界面的“从PDF读文件”选项，将需要进行转换的PDF文件打开。

2、打开PDF文件之后，点击软件界面当中的“纸面解析”选项，那么软件就会自动对PDF文件里的文字内容进行纸面解析。

3、解析完成后，点击“识别”按钮，在软件的右侧就会自动的识别出图片里的文字内容。

4、最后点击“保存为wps”按钮，那么就可以成功的将PDF文档转换成wps文字了。

以上就是OCR文字识别软件安装后怎么将PDF转文字的操作方法，需要按照上述方法进行操作，就可以成功的将PDF文件转换成wps文字。

pdf文件不全是转换成word或其他格式就可以编辑的，有的pdf文件转换后也不能进行编辑，这时候就需要用到pdf文字识别软件了。

捷速OCR图片文字识别软件：是将你的图片转换成wps及可编辑的文字。该软件具备一键转换功能,是OCR识别软件中包含格式最多、识别率高、速度最快的一款识别软件。本软件支持识别前对页面的分析、识别时对文件的预览及修改、识别后直接打开即可进行编辑的超强功能。针对图片转换成wps，图片转换成文字，扫描文件转换成wps等。

一、如果电脑中没有安装pdf文件识别软件的，那么就先去安装一个；安装好了之后打开就能使用了；

二、首先读取要识别的pdf文件，选中pdf文件后打开；文件打开后可以清楚的看到；

三、这时候单击识别按钮文档就可以开始识别了；只要稍等一下文件就可以识别完成。

四、识别完成之后将文件保存为word就可以了。

软件支持对JPG、BMP、PNG、TIF等图片上面的文字进行抽取，有效地识别不同类型的字体，图片文字识别率超过95%以上，是目前识别图片格式最多，识别率最高的识别软件。同时支持支持PDF文件的识别，可以轻松将PDF电子书进行识别处理，转换成为word文本输出。

日常工作中，经常会有各种各样的图片需要处理，其中最常见的就是去水印和识别图片上的文字内容，让图片文字变为可编辑的文本文字，其实这个也不难，只需要一款好用的OCR文字识别软件就可以实现。但是，今天小编遇到的图片文字是手写的，一般的图片识别软件的准确率不高，就很难识别。 

如果想要更准确地识别图片上的文字内容，小编找到了一款可以识别手写字体的OCR文字识别软件，那就是【闪电图片OCR文字识别软件】，这款软件的功能非常强大，不仅可以识别一般图片上的文字，还可以识别手写、PDF以及票据证件等都可以识别，而且是智能识别，完全不用太多的手动操作就可以实现。下面。我们就一起来看一下是如何识别手写字体图片的吧。

步骤一：双击打开已经安装好的【闪电OCR图片文字识别软件】，进入软件主页后，就会在页面左侧，有各种识别类型供大家选择，今天我们要识别是手写字体，那么就需要选择【手写识别】选项，只要点击一下即可。 

步骤二：进入【手写识别】页面后，在页面左上角点击【添加文件】，把需要进行文字识别的手写图片上传到软件上来，或者是用【直接拖拽】的方式把图片加进来也可以。 

步骤三：图片加进来之后，在预览图片的下方有三个【识别格式】的选项，选择一个需要识别保存的文本格式，直接点击前面的圆圈即可。 

步骤四：这里需要先说明一下，本软件默认的存储位置是【原文件夹】，如果想改变存储路径，则需要点击上方工具栏的【自定义】，然后点击右面的文件夹图标，重新选择需要存储的位置即可。 

步骤五：一切准备就绪，点击右上角的【开始识别】按钮。 

步骤六：处理图片是需要过程的，大家需要稍等片刻，等软件扫描处理完之后，直接点击预览查看即可。 

经过以上的几个步骤，一个手写文字的图片就被识别并存储为可编辑的文档文字了，其实步骤特别简单，有需要的小伙伴可以试一下。

在日常办公生活中，经常需要用到OCR识别功能，它可以帮助用户将纸质上的文字或者图片上的文字快速识别变成可编辑的文本。能够有效提高办公效率，其中应用最频繁的就是OCR文字识别系统。接下来举一个OCR文字识别的相关案例：

如今网络购物已经成为大多数人的购物方式，那越来越多的快递包裹走在回家的路上，如何在规定的时间内完成包裹的分拣和信息录入，成为快递行业的一大难题。如果依靠人工完成这项任务的话，不仅成本加大，准确率也无法得到保障。因此，需要一款智能机器来代替人工，降低运营成本。

那OCR文字识别系统的出现就恰恰解决了这个问题。在该行业自有的供应链系统中集成OCR文字识别技术，便可快速提取快递面单重要信息，与系统数据进行匹配，实现自动分拣。在短时间内，准确完成大量包裹的自动分拣，让工作变得更简单快捷，满足中小型快递物分发网点快速发展的诉求。

与传统人工分拣相比，OCR文字识别技术快速提取单号、地址等信息，耗时缩短近四分之一，人工成本节省70%。在降低企业成本的同时，也做到了本地集中的数据存储，便于后期的优化管理。

随着人工智能的日益红火，OCR文字识别也从幕后来到了台前。其实说到OCR文字识别，他已经发展了好几十年，技术已相对成熟。比如微软Office2003中配装了文通科技的OCR文字识别产品。

在互联网的冲击下，智能化办公已经成了企业提升工作效率和行业竞争力的重要手段。文字识别的发展为企业提高工作效率、为无纸化、智能化办公提供了技术支持。

文通文字识别办公数字化转型的重要工具

OCR文字识别可以代替人工录入，将图片上的文字识别出来，将图片上的文字变为可编辑的文本。在工作生活中这都是一个可以大大提高效率的工具。例书馆、资料室，古籍管理等，对纸质文字一拍即可变成可编辑的文字，便于检索分类;省去操作耗时，错误率较高的人工，避免对珍贵的史料造成损坏，文字识别对纸质材料的数字化转型有重要的意义。文字识别不仅可以代替人工提高效率，还可以识别视频中的文字，对互联网视频内容进行识别审核、监控，筛除掉违规的视频、广告等。

文通顺应移动互联发展推出API接口

在移动互联逐渐占据主导地位之时，文通推出OCR API接口，使信息智能化采集在移动设备就能完成，文通OCR API的发展应用使识别更加简单便捷，为企业提供信息电子化升级的技术支持。

文通OCR结合市场需求推出多款识别产品

对于有办公需求的用户来说，大量录入纸质资料是他们工作中经常会遇到的情况。这个时候，ocr文字识别就成了刚需了。但是市面上的ocr文字识别软件这么多，比如、迅捷、嗨格式等等，该选哪个好呢?小编要跟大家强烈推荐出品的坚果云扫描。

坚果云扫描是一款免费无广告的ocr扫描工具，堪称免费坚果云扫描，能够快速实现制作高清扫描件、ocr文字识别、图片转文字等功能。

接下来，我们以坚果云扫描的ocr识别功能为例，示范如何进行文字识别操作。

打开坚果云扫描，点击拍照按钮，选择拍图识字模式，进行拍摄。

拍摄完毕后，可以手动调整边缘，选取你想要识别的文字段落。

点击完成后，app会自动进行文字识别，并显示识别结果，点击复制就能一键复制到剪贴板使用了。

是不是很方便呢?简单的几步操作就可以完成图片转文字了，有了坚果云扫描，再也不用手打图片上的文字了!

OCR的应用场景

根据识别场景，可大致将OCR分为识别特定场景的专用OCR和识别多种场景的通用OCR。比如现今方兴未艾的证件识别和车牌识别就是专用OCR的典型实例。通用OCR可以用于更复杂的场景，也具有更大的应用潜力。但由于通用图片的场景不固定，文字布局多样，因此难度更高。根据所识别图片的内容，可将场景分为清晰且具有固定模式的简单场景和更为复杂的自然场景。自然场景文本识别的难度极高，原因包括：图片背景极为丰富，经常面临低亮度、低对比度、光照不均、透视变形和残缺遮挡等问题，而且文本的布局可能存在扭曲、褶皱、换向等问题，其中的文字也可能字体多样、字号字重颜色不一的问题。因此自然场景中的文字识别技术，也经常被单列为场景文字识别技术(Scene Text Recognition, STR)，相关内容可回顾往期SigAI的文章。

OCR的技术路线

典型的OCR的技术路线 所示:

其中影响识别准确率的技术瓶颈是文字检测和文本识别，而这两部分也是OCR技术的重中之重。

在传统OCR技术中，图像预处理通常是针对图像的成像问题进行修正。常见的预处理过程包括：几何变换（透视、扭曲、旋转等）、畸变校正、去除模煳、图像增强和光线校正等

文字检测即检测文本的所在位置和范围及其布局。通常也包括版面分析和文字行检测等。文字检测主要解决的问题是哪里有文字，文字的范围有多大。

文本识别是在文本检测的基础上，对文本内容进行识别，将图像中的文本信息转化为文本信息。文字识别主要解决的问题是每个文字是什么。识别出的文本通常需要再次核对以保证其正确性。文本校正也被认为属于这一环节。而其中当识别的内容是由词库中的词汇组成时，我们称作有词典识别(Lexicon-based)，反之称作无词典识别(Lexicon-free)

图像预处理

传统OCR基于数字图像处理和传统机器学习等方法对图像进行处理和特征提取。常用的二值化处理有利于增强简单场景的文本信息，但对于复杂背景二值化的收效甚微。

传统方法上采用HoG对图像进行特征提取，然而HoG对于图像模煳、扭曲等问题鲁棒性很差，对于复杂场景泛化能力不佳。由于深度学习的飞速发展，现在普遍使用基于CNN的神经网络作为特征提取手段。得益于CNN强大的学习能力，配合大量的数据可以增强特征提取的鲁棒性，面临模煳、扭曲、畸变、复杂背景和光线不清等图像问题均可以表现良好的鲁棒性。[1]

基于CNN(LeNet-5)的文字识别[1]

文字检测

对于文字检测任务，很自然地可以想到套用图像检测的方法来框选出图像中的文本区域。常见的一些物体检测方法：

Faster R-CNNFaster R-CNN采用辅助生成样本的RPN（Region Proposal Networks）网络，将算法结构分为两个部分，先由RPN 网络判断候选框是否为目标，再经分类定位的多任务损失判断目标类型，整个网络流程都能共享卷积神经网络提取的的特征信息，节约计算成本，且解决Fast R-CNN 算法生成正负样本候选框速度慢的问题，同时避免候选框提取过多导致算法准确率下降。对于受限场景的文字检测，Faster R-CNN的表现较为出色。可以通过多次检测确定不同粒度的文本区域。[2]

Faster R-CNN的网络结构[2]

FCN相较于Faster R-CNN 算法只能计算ROI pooling 层之前的卷积网络特征参数，R-FCN 算法提出一种位置敏感分布的卷积网络代替ROI pooling 层之后的全连接网络，解决了Faster R-CNN 由于ROI Pooling 层后面的结构需要对每一个样本区域跑一次而耗时比较大的问题，使得特征共享在整个网络内得以实现，解决物体分类要求有平移不变性和物体检测要求有平移变化的矛盾，但是没有考虑到候选区域的全局信息和语义信息。[3]所以当面对自然场景的通用OCR，适于多尺度检测的FCN较之Faster R-CNN有着更好的表现。当采用FCN时，输出的掩膜可以作为前景文字的二值图像进行输出。