常见问题 第63页

文字检测识别系统SDK开发包是一款基于PC平台的复杂图片文字识别技术的SDK开发包程序。

• 可识别复杂背景图片上的文字；

• 识别率高，单张识别速度快；

• 支持SDK挂接到Linux平台、Windows平台；

• 支持识别视频画面中字幕上的文字内容；

• 支持识别网络图片中的文字，用于大数据挖掘分析、舆情监控领域；

OCR技术的光学字符识别（Optical Character Rcognition）的任务是识别各种图像和文档中的文本。 我们提供了Readiris软件，用于转换包含波斯文本的文档。 但是，最好的OCR软件之一是识别不同语言，特别是英语的语言，是ABBYY FineReader 14.107.232程序。 在定义各种布局和文档类型的文本时，该软件的准确性（如果不是无与伦比的话）绝对无关紧要。

功能特性：

– 易于使用的界面，快速访问

– 在各种页面布局模式下具有高文本识别功能

– 检测表格并将其转换为可编辑格式

– 支持各种输入格式，如PDF，JPG，DjVu，TIF，XPS，GIF，BMP …… *

– 从可编辑的Office文件格式，HTML网页等中提取文档。*

– 全面支持约190种不同语言*

– 拥有专有的条形码阅读器工具

– 获取ABBYY Screenshot Reader工具，以选择要转换的所需文本部分

– 从数码相机和手机拍摄的数字图像中读取文本

小贴士：

– 该计划以两个专业版和企业版发布，提供的版本更加完整。

– 除了本软件支持的语言列表外，波斯语不可用，但此列表中阿拉伯语的存在将使包括波斯语文本在内的文件也有些可转换。

OCR文字识别软件 ABBYY FineReader 14.0.107.232 Win/12.1.12mac破解版

系统需求：

Microsoft®Windows®8.1/ 8/7/Vista®/ XP

MicrosoftWindowsServer®2012/ 2012 R2 / 2008/2008 R2 / 2003

要使用本地化接口，需要相应的语言支持

硬件：1 GHz或更高的PC  1024MB的RAM

在多处理器系统中，每个额外的处理器内核需要额外的512 MB RAM

850MB硬盘空间用于典型程序安装，850 MB可用空间用于优化程序操作

分辨率为1280×1024或更高的显卡

其他设备：FineReader支持TWAIN和WIA兼容的扫描仪，多功能外围设备（MFP）和一体化设备。

数码相机的推荐要求：

（百万像素传感器（最小2-5百万像素 –

闪光禁用功能 –

手动光圈控制或光圈优先模式 –

手动对焦 –

建议使用防抖系统或使用三脚架 –

光学变焦 –

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。

我们日常所见的图片文字是不能够直接复制和编辑的，如果想要使用这些文字就要对其进行识别，不然只能对照着一字字的输入，相信大家都不愿意使用这个方法。OCR文字识别软件指的是使用OCR技术的文字识别软件，该技术是通过光线的明暗变化确定文字的形态，这样能够准确的识别出图片上的文字。而在OCR文字识别领域，OCR文字识别软件是当中的佼佼者。不可复制的网页文字要怎么识别:http://www.jsocr.com/syjc/cjwt/540.html

一个好的办公软件的运用能够大大的提升我们的工作效率，现在工作接触的文件格式越来越多，OCR文字识别软件的出现正好解决了因为文件格式众多，导致文件之间转换不易的难题。OCR文字识别软件支持JPG、GIF、PNG、BMP、TIF图片文件格式拖曳上传可以在任意位置，将图片进行拖曳方式进行识别。

在OCR技术专家的辛勤工作下，我国OCR技术的发展和应用，有了长足进步，目前已经从简单的单体识别发展到多种字体混排的多体识别，从中文印刷材料的识别发展到中英混排印刷材料的双语识别。而且各个系统可以支持简、繁体汉字的识别，解决了多体多字号混排文本的识别问题，对于简单的版面可以进行有效的定量分析，同时汉字识别率已达到了98%以上。可以说，中国的OCR技术已经和国外水平不相上下。特别是OCR识别软件在汉字识别领域取得的成果，则第一次为中国的OCR技术“争了一口气”。

OCR文字识别软件的操作非常的简单，这一点得到了广大网友的肯定，直接将需要识别的文件添加到软件中，启动识别程序，软件就会自动对文字进行识别，等待识别记过即可。所以，如果你有文字识别方面的问题需要解决，一定记住OCR文字识别软件。

什么是OCR？

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的分类

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。

OCR流程

现在就来整理一下常见的OCR流程，为了方便描述，那就举文档中的字符识别为例子来展开说明吧。

假如输入系统的图像是一页文本，那么识别时的第一件事情是判断页面上的文本朝向，因为我们得到的这页文档往往都不是很完美的，很可能带有倾斜或者污渍，那么我们要做的第一件事就是进行图像预处理，做角度矫正和去噪。然后我们要对文档版面进行分析，进每一行进行行分割，把每一行的文字切割下来，最后再对每一行文本进行列分割，切割出每个字符，将该字符送入训练好的OCR识别模型进行字符识别，得到结果。但是模型识别结果往往是不太准确的，我们需要对其进行识别结果的矫正和优化，比如我们可以设计一个语法检测器，去检测字符的组合逻辑是否合理。比如，考虑单词Because，我们设计的识别模型把它识别为8ecause，那么我们就可以用语法检测器去纠正这种拼写错误，并用B代替8并完成识别矫正。这样子，整个OCR流程就走完了。从大的模块总结而言，一套OCR流程可以分为：

版面分析 -> 预处理-> 行列切割 -> 字符识别 -> 后处理识别矫正

从上面的流程图可以看出，要做字符识别并不是单纯一个OCR模块就能实现的（如果单纯的OCR模块，识别率相当低），都要各个模块的组合来保证较高的识别率。上面的流程分的比较粗，每个模块下还是有很多更细节的操作，每个操作都关系着最终识别结果的准确性。做过OCR的童鞋都知道，送入OCR模块的图像越清晰（即预处理做的越好），识别效果往往就越好。那现在对这流程中最为重要的字符识别技术做一个总结。