池网科技 一、ocr文字识别软件？
随着大家的办公需求的加大，现在已经有很多的办公软件出现了，那么，图片文字提取软件便是其中的一种，因为现在制作图片的要求也比较高，所以，在图片上加入文字也是很正常的事情，那么，怎么样才能够直接将图片中的文字提取出来呢？
首选软件：ABBYY FineReader OCR文字识别软件
ABBYY FineReader 是专业的OCR图片文字识别软件，可以快速、准确、方便地将扫描纸质文件、PDF格式及数字或移动电话图像转换成可编辑格式——Microsoft Word、Excel、PowerPoint、可检索的PDF、HTML、DjVu等。99.8%的识别准确率即刻识别文本，复制和粘贴，搜索或编辑。
二、OCR文字识别软件有哪些？
这里是每天都在努力搬砖、爱生活爱分享的小敏~
今天来给大家分享几款好用的图片转文字网站及软件，准确率超高！
一、QQ
QQ相信大家电脑里都有吧，虽然现在很少人用QQ了，但它的文字识别功能还是很强大的，操作也非常简单，只要登录QQ，按住快捷键ctrl+alt+o节能就能开始识别图片中的文字
识别的结果排版、段落，基本上都是跟原图片的一样，同时识别好的文字还可以进行编辑、翻译、复制、或者以文档的形式下载到电脑里，超级方便
顺便再来给大家分享一下QQ其他功能的快捷键
ctrl+alt+s➞屏幕录制
ctrl+alt+a➞截图
像一些基础的文字识别，咱们用QQ的文字识别功能完全就可以搞定了
二、智能翻译官
下载网址：智能翻译官 - 免费在线翻译文档、翻译图片、翻译文本
看到这个名字是不是以为它只是个翻译软件？NO！智能翻译官不仅可以翻译还可以视频、音频转文字以及题主需要的图片转文字，简直就是多才多艺，识别结果基本上没有错误，准确率超高！
来给大家简单演示一下，选择图片转文字功能，上传需要转文字的图片
点击开始转换，等待1-2秒，识别结果基本上没有任何错误，连一个标点符号都没有被落下！排版也是跟原图片上保持一致，识别结果支持TXT、WORD、SRT格式输出
手写也可以识别，只要不是什么行书草书统统都能识别
三、飞转OCR文字识别
下载网址：https://www.pdf123456.com/
这是款专业的电脑识别软件，识别率高、支持批量操作，有图片转文字、截图识别、多国语言识别等多种功能。
上传图片后，可以对图片进行裁剪，只留下需要识别的部分。它的识别效果也是相当不错，即使是中英混合的图片，也基本不会有任何错误，非常推荐！
四、懒猴文字识别
下载网址：https://h5cssjs.com/ocr/#/home
这是一款可以在线使用的文字识别网站，打开之后就是识别页面，非常简介，识别的图片只要不是特别模糊，准确率也还算挺高的。但是它有一个致命的缺点，就是每人只有6次免费的机会，所以偶尔拿来应应急还可以，长期使用不是很推荐！
以上就是我今天的分享，如果对你有用的话记得点赞、收藏+关注@小敏搬砖日记，带你解锁更多好用的办公软件，get更多办公技巧，大家一起变开心打工人~
三、ocr文字识别怎么解决？
1。首先，要检查OCR要识别的文本图片，应该是文字清晰，背景和文字色彩对比清楚。如果字体有五号字大（指汉字），分辨率应该是至少300像素/英寸，格式一般是TIF为好，放置应该尽量横平竖直。
如果较差，应该用图像处理软件先做些调整。或是按以上一些指标设定重新扫描。
2。 OCR选择识别的段落范围中不应有表格，图片之类。如果有，应该处理掉或是躲开。
3。对文学作品，古汉语等识别率稍低一些，商务，新闻，计算机类识别率能高一些，但达到95%以上，已经不错了。
4。选择较好的OCR软件。根据我使用，尚书O
CR还是不错的,一般文本可达到98%左右的识别率。
四、ocr文字识别软件捷径？
1、设置文件存储的位置
页面底端，点击“输出选项”，设置输出文件存储的位置
2、打开文件
点击页面上的“打开文件”，亦可以拖拽进界面，如果文件多，可选择批量添加，全选即可。
3、开始转换
点击“开始转换”，界面有转换的提示，转换完成的百分比，都显示在界面上。
4、输出
找到设置存储的文件夹，打开文件夹，查看转换好的TXT文件，通过复制，可以进行粘贴到WORD文档中。
01/01
操作方法
点击目录可快速跳转至页面对应位置
011、设置文件存储的位置
页面底端，点击“输出选项”，设置输出文件存储的位置
2、打开文件
点击页面上的“打开文件”，亦可以拖拽进界面，如果文件多，可选择批量添加，全选即可。
3、开始转换
点击“开始转换”，界面有转换的提示，转换完成的百分比，都显示在界面上。
4、输出
找到设置存储的文件夹，打开文件夹，查看转换好的TXT文件，通过复制，可以进行粘贴到WORD文档中。
五、请问OCR文字识别软件哪个好？
推荐3款超好用的OCR文字识神器，图片、扫描件、纸质档统统可以秒变可编辑的word，学生办公族必备！
一、QQ
QQ相信大家电脑里都有吧，虽然现在很少人用QQ了，但它的文字识别功能还是很强大的，操作也非常简单，只要登录QQ，按住快捷键ctrl+alt+o节能就能开始识别图片中的文字
识别的结果排版、段落，基本上都是跟原图片的一样，同时识别好的文字还可以进行编辑、翻译、复制、或者以文档的形式下载到电脑里，超级方便
顺便再来给大家分享一下QQ其他功能的快捷键
ctrl+alt+s➞屏幕录制
ctrl+alt+a➞截图
像一些基础的文字识别，咱们用QQ的文字识别功能完全就可以搞定了
二、智能翻译官
下载网址：https://www.fanyi1234.com
看到这个名字是不是以为它只是个翻译软件？NO！智能翻译官不仅可以翻译还可以视频、音频转文字以及题主需要的图片转文字，简直就是多才多艺，识别结果基本上没有错误，准确率超高！
来给大家简单演示一下，选择图片转文字功能，上传需要转文字的图片
点击开始转换，等待1-2秒，识别结果基本上没有任何错误，连一个标点符号都没有被落下！排版也是跟原图片上保持一致，识别结果支持TXT、WORD、SRT格式输出
手写也可以识别，只要不是什么行书草书统统都能识别
三、飞转OCR文字识别
下载网址：https://www.pdf123456.com/
这是款专业的电脑识别软件，识别率高、支持批量操作，有图片转文字、截图识别、多国语言识别等多种功能。
上传图片后，可以对图片进行裁剪，只留下需要识别的部分。它的识别效果也是相当不错，即使是中英混合的图片，也基本不会有任何错误，非常推荐！
四、懒猴文字识别
下载网址：https://h5cssjs.com/ocr/#/home
这是一款可以在线使用的文字识别网站，打开之后就是识别页面，非常简介，识别的图片只要不是特别模糊，准确率也还算挺高的。但是它有一个致命的缺点，就是每人只有6次免费的机会，所以偶尔拿来应应急还可以，长期使用不是很推荐！
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六、ocr文字识别软件怎么使用？
现在随着信息技术的发展，很多地方都开始使用电子票证，不再使用纸质票。想要更好的将这些保存，我们可以选择使用闪电OCR图片文字识别软件一键提取火车票信息。下面我就将方法分享给大家，保证简单、快速、高效！
使用工具：闪电OCR图片文字识别软件
下载地址：https://www.callmysoft.com/ocr
操作步骤：
第一步、打开闪电OCR文字识别，在左侧的工具栏中找到“票证识别，”票证识别包括身份证正反面、银行卡、驾驶证等证件的识别，在这些票证中找到我们需要的“火车票，”点击进去。
第二步、点击“添加文件”，将拍好的火车票图片上传到这里。
第三步、在软件的右下方设置中，选择需要识别的格式，有以下三种选项。
第四步、然后再设置文件导出位置，默认的是原文件夹，勾选“自定义”按钮可重新选择。
第五步、最后一步，直接点击“开始识别”就可以啦。
第六步、识别成功后，我们再来看看，火车票是不是已经识别出来了？
七、工业ocr文字识别软件
工业ocr文字识别软件的重要性
随着科技的发展，工业界对于自动化生产和数据处理的需求日益增加。在这个背景下，工业ocr文字识别软件扮演着至关重要的角色。它的出现不仅提高了生产效率，还简化了生产过程中的文档管理和数据提取。
工业ocr文字识别软件的优势
工业ocr文字识别软件能够快速、准确地将图片或扫描件中的文字信息转换为可编辑的电子文本，极大地提高了工业生产中的数据处理效率。其准确率高、速度快、操作简便，成为工业界不可或缺的利器。
应用领域
工业ocr文字识别软件广泛应用于各行各业，包括但不限于：
- 生产流程监控
- 质量检测报告生成
- 设备故障诊断
- 文件管理和归档
- 自动化数据处理
功能特点
针对工业领域的需求，工业ocr文字识别软件具有以下功能特点：
- 支持多种文件格式（如JPG、PDF）的识别
- 高准确率识别，保证数据处理的可靠性
- 支持批量处理，提升工作效率
- 可定制化设置，满足不同工业场景的需求
未来发展趋势
随着人工智能和深度学习技术的不断进步，工业ocr文字识别软件的未来发展将更加智能化、自动化。预计未来的工业ocr软件将更加精准地识别各类文字信息，实现更多与机器人、自动化生产线的无缝对接。
结语
工业ocr文字识别软件的出现，大大促进了工业生产领域的信息化进程，为企业节约成本、提高效率提供了有力支持。随着技术的不断创新，相信工业ocr软件在未来会有更广阔的应用前景。
八、ocr文字识别软件 表格
OCr文字识别软件的使用及其在表格识别中的应用
在数字化时代，许多企业和个人都需要处理大量的文件和文档。随着技术的进步，OCR文字识别软件已经成为许多人的选择，它可以帮助用户快速准确地识别图片中的文字并转换为可编辑的电子文档。
OCR文字识别软件是一种基于图像处理技术的工具，通过识别图片中的文字并将其转换为可编辑文本的形式，为用户提供了极大的便利。尤其是在处理表格数据时，OCR文字识别软件的作用更加突出。
OCR文字识别软件在表格识别中的优势
对于需要频繁处理表格数据的用户来说，OCR文字识别软件可以帮助他们快速准确地从扫描的表格中提取数据，节省了大量的时间和精力。与传统的手工输入相比，OCR文字识别软件的识别速度更快、更准确，大大提高了工作效率。
此外，OCR文字识别软件还可以自动识别表格中的格式，包括文字、数字、符号等，确保数据的准确性。用户可以根据需要对识别结果进行编辑和修改，满足不同的需求。
选择OCR文字识别软件的注意事项
在选择OCR文字识别软件时，用户需要注意以下几个方面：
- 识别准确性：软件的识别准确性是用户选择的关键因素之一，确保软件能够准确地识别表格中的文字和数据。
- 支持语言：用户需要选择支持多种语言识别的OCR文字识别软件，以满足不同语言环境下的需求。
- 用户体验：软件的操作界面是否简洁友好，是否有详细的帮助文档和技术支持，对用户的体验至关重要。
- 价格和性价比：用户可以根据软件的功能和价格进行选择，选择性价比高的OCR文字识别软件。
结语
OCR文字识别软件在表格识别中发挥着越来越重要的作用，帮助用户快速准确地处理表格数据。通过合理选择和使用OCR文字识别软件，用户可以提高工作效率，节省时间成本，实现数字化办公的目标。
希望本文对您了解OCR文字识别软件在表格识别中的应用有所帮助，谢谢阅读！
九、ocr文字识别软件pdf
OCR文字识别软件PDF的重要性与应用
随着数字化时代的来临，越来越多的文档需要以电子形式保存和管理。而在这个过程中，OCR文字识别软件PDF扮演着至关重要的角色。OCR（Optical Character Recognition）文字识别技术可以将图片、扫描件或PDF文档中的文字内容转化为可编辑、可搜索的文本，极大地提高了工作效率和信息管理的便利性。
对于许多行业来说，包括法律、医疗、金融等领域，使用OCR文字识别软件PDF已经成为日常工作中不可或缺的工具。接下来我们将探讨OCR文字识别软件PDF在这些领域中的重要性以及具体应用。
法律行业
在法律行业，大量的法律文件和合同需要被处理和管理。使用OCR文字识别软件PDF可以快速、准确地将律师事务所收到的各类文档转换为可编辑文本，节省了律师们大量的时间和精力。此外，利用OCR文字识别软件PDF还可以帮助律师快速搜索和定位关键信息，提高工作效率。
医疗行业
医疗行业也是OCR文字识别软件PDF的重要应用领域之一。医院、诊所等医疗机构每天都会产生大量的病历、检查报告等文档，这些文档如果能够被数字化并且进行文字识别，将有助于医生和护士更快捷地找到患者的信息，提高医疗服务的质量。此外，OCR文字识别软件PDF还可以帮助医疗机构建立电子病历系统，实现信息共享和医疗数据管理。
金融行业
金融行业对准确性和效率要求极高，因此使用OCR文字识别软件PDF成为了金融从业者不可或缺的工具。在银行、证券公司等金融机构中，大量的合同、财务报表需要进行处理和管理。利用OCR文字识别软件PDF可以帮助金融从业者快速地处理这些文档，降低错误率，提高工作效率。
总结
综上所述，OCR文字识别软件PDF在各行业中的重要性不言而喻，它为工作提供了便利和高效率。随着技术的不断进步，OCR文字识别软件PDF的功能和性能也在不断提升，为各行业带来了更多的便利和可能。我们相信，在数字化转型的浪潮中，OCR文字识别软件PDF将继续发挥着重要作用，推动各行业向前发展。
十、OCR文字识别用的是什么算法？
梳理一下OCR文字识别三种解码算法，先介绍一下什么是OCR文字识别，然后介绍一下常用的特征提取方法CRNN，最后介绍3种常用的解码算法CTC/Attention/ACE。
什么是OCR文字识别？
一般来说，文字识别之前需要先对文字进行定位(文字检测主要有基于物体检测和基于分割两种方法)，文字识别就是通过输入文字图片，然后解码成文字的方法。本文主要讲文字识别部分，文字识别主要分成三种类型：单字分类、整词分类和整词识别。当能够定位出单字时，可以用图像分类的方法直接对单字进行分类；当需要预测整词数量较少时，可以对整词进行分类；当有大量整词需要预测并且没有单字定位时，就需要用解码序列的方法进行识别了。因此，文字识别中最常用的是文字序列识别，适用场景更为广泛。本文将主要介绍文字序列识别的解码算法。
OCR解码是文字识别中最为核心的问题。本文主要对OCR的序列方法CTC、Attention、ACE进行介绍，微信OCR算法就是参考这三种解码算法的。
不同的解码算法的特征提取器可以共用，后面接上不同的解码算法就可以实现文字识别了，以下用CRNN作为特征提取器。
CRNN
CRNN的特征抽取器由一个CNN和一个BiLSTM组成，其中BiLSTM使用的是stack形深层双向LSTM结构。
CRNN特征提取器流程如下：
1.假设输入图像尺寸为32x100x3(HxWxC)，经过CNN转换成1x25x512(HxWxC)。
2.将CNN的输出维度转换为25个1x512的序列，送入深层双向LSTM中，得到CRNN的输出特征，维度转换成为25xn(n是字符集合总数)。
OCR文字识别的难点
OCR文字识别的解码主要难点在于如何进行输入输出的对齐。如上图所示，如果每个1xn预测一个字符，那么可能会出现多个1xn预测同一个字符，这样子得到的最终结果会产生重复字符。所以需要设计针对文字识别的解码算法来解决输入输出的对齐问题。
目前我了解到的主要有三种解码方法，可以解决OCR解码的一对多问题，分别为CTC、Attention和ACE三种。
CTC
CTC是最为经典的OCR解码算法，假设CRNN特征抽取器的输出维度Txn，其中T=8，n包含blank(记作 - )字符(blank字符是间隔符，意思是前后字符不连续)。对每一列1xn进行softmax得到概率最大的字符，得到的最终序列需要去除连续的重复字符，比如最终得到的序列为-stt-ate，那么去重合并后就得到state序列。
那么state的序列概率就变成了所有去重合并后为state的字符序列概率之和，只要最大化字符序列概率，就可以优化CRNN+CTC的文字识别算法。由于每个字符前后都可以插入blank，所以可以将所有可能状态如下图展开。
为了方便起见，对于所有state序列的合法路径做一些限制，规则如下：
1.转换只能往右下方向，其它方向不允许
2.相同的字符之间起码要有一个空字符
3.非空字符不能被跳过
4.起点必须从前两个字符开始
5.终点必须落在结尾两个字符
根据上述约束规则，遍历所有"state"序列的合法路径，“state”的所有合法路径如下图所示：
其中绿色框部分为起点和终点，蓝色箭头为"state"序列的合法路径。当然可以通过枚举所有路径，然后求所有路径的概率之和即为"state"序列的概率。但是枚举所有路径计算复杂度太高了，于是CTC引入了HMM的前向-后向算法来减少计算复杂度(可以参考一下我之前的回答，增加隐马尔可夫模型(HMM)的理解如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型？)。
以前向算法为例(后向算法可以认为是状态序列的反转，计算方法相同)，简单来说，就是利用分治和动态规划的思想，把8个时间点拆分成7个重复单元，然后先计算出第一个重复单元红色虚线框中每个状态的观测概率，并且保存下来当作下一个重复单元的初始状态，循环计算7次就得了最终的观测概率。比起暴力求解观测概率，复杂度大大降低。
Attention
基于Attention的OCR解码算法，把OCR文字识别当成文字翻译任务，即通过Attention Decoder出文字序列。
RNN -> Seq2Seq
左图是经典的RNN结构，右图是Seq2Seq结构。RNN的输入序列和输出序列必须有相同的时间长度，而机器翻译以及文字识别任务都是输入输出不对齐的，不能直接使用RNN结构进行解码。于是在Seq2Seq结构中，将输入序列进行Encoder编码成一个统一的语义向量Context，然后送入Decoder中一个一个解码出输出序列。在Decoder解码过程中，第一个输入字符为<start>，然后不断将前一个时刻的输出作为下一个时刻的输入，循环解码，直到输出<stop>字符为止。
Seq2Seq -> Attention Decoder
Seq2Seq把所有的输入序列都编码成一个统一的语义向量Context，然后再由Decoder解码。由于context包含原始序列中的所有信息，它的长度就成了限制模型性能的瓶颈。如机器翻译问题，当要翻译的句子较长时，一个Context可能存不下那么多信息，就会造成精度的下降。除此之外，如果按照上述方式实现，只用到了编码器的最后一个隐藏层状态，信息利用率低下。
所以如果要改进Seq2Seq结构，最好的切入角度就是：利用Encoder所有隐藏层状态解决Context长度限制问题。于是Attention Decoder在Seq2Seq的基础上，增加了一个Attention Layer，如上图所示。
在Decoder时，每个时刻的解码状态跟Encoder的所有隐藏层状态进行cross-attention计算，cross-attention将当前解码的隐藏层状态和encoder的所有隐藏层状态做相关性计算，然后对encoder的所有隐藏层加权求和，最后和当前解码的隐藏层状态concat得到最终的状态。这里的cross-attention计算方式也为后来的Transformer框架打下了基础(详细看我之前写的文章计算机视觉"新"范式: Transformer)。
另外，从形式上看，Attention Decoder很自然的可以替换成最近非常流行的Transformer，事实上，最近也有几篇基于Vision Transformer的文本识别算法。
ACE
基于ACE的解码方法不同于CTC和Attention，ACE的监督信号实际上是一种弱监督(输入输出没有做形式上的对齐，没有先后顺序信息，倾向于学习表征)，并且可以用于多行文字识别。
对于单行文字，假设输出维度为Txn(T是序列长度，n是字符集合总数)，那么第k个字符出现的总数为，然后除以T，就能得到第k个字符出现的概率分布(记作)，做相同计算，可以求出所有字符的概率分布，最后和label字符的概率分布计算交叉熵优化网络。同理，对于多行文字，只需要将HxW压缩成T=HW，然后计算所有字符的概率分布即可。
CTC/Attention/ACE三种解码算法比较
从模型设计上来看，可以采用结合上面3种方法的多任务文本识别模型。在训练时，以CTC为主，Attention Decoder和ACE辅助训练。在预测时，考虑到速度和性能，只采用CTC进行解码预测。多任务可以提高模型的泛化性，同时如果对预测时间要求不高，多结果也可以提供更多的选择和对比。
上图来源于微信OCR技术的比较：
1.CTC和ACE方法不需要额外的计算参数，Attention需要额外的计算参数
2.推理内存，ACE < CTC < Attention；推理速度，ACE > CTC > Attention
3.CTC效果更好一些，适合长文本；Attention可以得到语言模型；ACE可以用于计数和2D预测
由于Attention依赖于上一个预测结果，导致只能串行解码，推理速度影响较大，但是可以得到语言模型做pretrain迁移使用；而CTC可以通过引入blank字符做形式上对齐，并且通过HMM前向-后向算法加速；ACE则直接不依赖顺序信息，直接估计整体分布。三者各有利弊，实际使用时，需要结合具体任务按需使用。
Reference
[1] An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition
[2] Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks
[3] Robust Scene Text Recognition with Automatic Rectification
[4] Aggregation Cross-Entropy for Sequence Recognition
[5] https://mp.weixin.qq.com/s/6IGXof3KWVnN8z1i2YOqJA
强烈推荐以下三篇blog
完全解析RNN, Seq2Seq, Attention注意力机制
https://xiaodu.io/ctc-explained/
陀飞轮：OCR文字识别—基于CTC/Attention/ACE的三大解码算法欢迎关注Smarter，构建CV世界观
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