Ocr pdf
Realizamos la extracción de texto en una imagen en dos pasos independientes: detección y reconocimiento. En el primer paso, detectamos las regiones rectangulares que pueden contener texto. En el segundo paso, realizamos el reconocimiento del texto, donde, para cada una de las regiones detectadas, utilizamos una red neuronal convolucional (CNN) para reconocer y transcribir la palabra de la región.
Figura: Arquitectura del modelo en dos pasos: El primer paso realiza la detección de palabras basándose en la R-CNN más rápida. El segundo paso realiza el reconocimiento de la palabra utilizando un modelo totalmente convolucional con pérdida CTC. Los dos modelos se entrenan de forma independiente.
Todo el sistema de detección (codificación de características, RPN y clasificadores) se entrena conjuntamente de forma supervisada, de principio a fin. Nuestro modelo de detección de texto utiliza Faster R-CNN pero sustituye el cuerpo convolucional ResNet por una arquitectura basada en ShuffleNet por razones de eficiencia. ShuffleNet es significativamente más rápido que ResNet y mostró una precisión comparable en nuestros conjuntos de datos. También modificamos los anclajes en RPN para generar propuestas más amplias, ya que las palabras de texto suelen ser más anchas que los objetos para los que se diseñó la RPN. En concreto, utilizamos siete relaciones de aspecto y cinco tamaños, por lo que la RPN genera 35 cuadros de anclaje por región. Para entrenar el sistema de detección de extremo a extremo, utilizamos un conjunto de datos sintéticos propios (más adelante se explica) y lo ajustamos con conjuntos de datos anotados por personas para que aprenda las características del mundo real. Para el entrenamiento, utilizamos el marco de trabajo Detectron, de código abierto y con tecnología Caffe2.
Convertir una foto en una palabra de texto
¿Cuál es el caso del texto incrustado en una foto? Se me ocurren varios escenarios intuitivos, de los cuales el caso de los logotipos parece el más obvio. Los logotipos son básicamente información de texto, en muchos casos, pero en forma de imagen. Seguro que en muchos casos no es más que otra iteración del nombre de la marca, pero es una reiteración relevante de la misma. Probablemente por eso ya está patentada una tecnología que hace exactamente esto. Se me ocurren otros ejemplos relacionados con la marca, sobre todo en forma de anuncios de imágenes en línea. Obviamente, hay cierto interés en esto. Pero volvamos a la pregunta original: ¿por qué debería importarnos el texto incrustado en imágenes (que no sean logotipos)? La mejor respuesta es probablemente que… así es como la gente habla por Internet hoy en día. A través de imágenes. Y no lo digo en el sentido metafórico clásico de «una imagen vale más que mil palabras», sino en que gran parte del contenido y de la forma en que se estructura el contenido tiene que ver con el uso de imágenes como líneas en un diálogo imaginario, con texto incrustado en esas imágenes.
Png a texto
El reconocimiento de imágenes y textos constituye la columna vertebral de la automatización de las aplicaciones de escritorio virtual. Este artículo cubre algunos de los aspectos básicos del trabajo con el reconocimiento de imágenes y texto. También presentaremos las mejores prácticas y soluciones para abordar algunos de los retos inherentes al reconocimiento de imágenes y texto.
Técnicamente, el reconocimiento de imágenes compara una matriz de números con otra matriz de números y devuelve si la primera matriz forma parte de la segunda. Uno de los retos es que las dos matrices pueden cambiar si cambia la resolución de la pantalla. Por ejemplo, si el flujo de automatización se ejecuta en otra máquina o la resolución ha cambiado, entonces la precisión en la búsqueda de la imagen capturada en el pantallazo puede disminuir, lo que puede conducir a flujos de automatización menos robustos.
Un efecto «hover» puede cambiar el aspecto del icono cuando se pasa el puntero del ratón, por ejemplo, mostrando una versión más brillante u oscura. Esto puede ser manejado normalmente cerrando todas las ventanas abiertas como parte de la ejecución de la prueba, estableciendo la propiedad «Acción» en el bloque de construcción de Inicio a «Cerrar todas las ventanas».
Aplicación de imagen a texto
OneNote es compatible con el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), una herramienta que te permite copiar el texto de una imagen o archivo impreso y pegarlo en tus notas para que puedas hacer cambios en las palabras. Es una forma estupenda de hacer cosas como copiar información de una tarjeta de visita que hayas escaneado en OneNote. Después de extraer el texto, puedes pegarlo en otro lugar de OneNote o en otro programa, como Outlook o Word.
Nota: La eficacia del reconocimiento óptico de caracteres depende de la calidad de la imagen con la que se trabaja. Después de pegar el texto de una imagen o de un archivo impreso, es una buena idea revisarlo y asegurarse de que el texto fue reconocido correctamente.