переводчик с фото текста онлайн

Table of Contents:

• Конвертер изображений в текст
• Как извлечь текст из изображений?
• Возможности, предлагаемые Image to Text
• Почему Prepostseo Image to Text Converter?
• Используйте конвертер изображений в текст — Почему это важно?
• Каковы применения изображения в текст?
• Как мне извлечь текст из JPEG?
• Как преобразовать рукописные заметки в текст?
• Как превратить картинку в редактируемый текст?

Полезен ли этот инструмент?

 Да  
 нет  
 наверное  

Как мы можем улучшить его?
Minimum characters limit 10

Конвертер изображений в текст

Изображение в текст — это онлайн-инструмент для извлечения текста из файлов изображений одним щелчком мыши. Он оснащен новейшей технологией оптического распознавания символов ( OCR ) для точного преобразования фотографий в текст. 

Он может извлекать текст из любого формата изображения, такого как:

• PNG
• JPG
• BMP
• Гифка
• JPEG
• TIFF

Несколько лет назад преобразование изображения в текст было невозможно из-за отсутствия доступных технологий. Теперь преобразование изображения в текст можно выполнить за несколько секунд с помощью нашего программного обеспечения для преобразования изображений в текст.

Как извлечь текст из изображений?

Извлечь текст из изображений довольно просто благодаря онлайн-инструменту преобразования точных изображений в текст. Вы можете получить текст из любого типа изображения.

Он может преобразовывать отсканированные изображения в текст, официальный документ, снимок экрана веб-страницы или любое случайное изображение, содержащее некоторые символы. Чтобы преобразовать изображение в текст с помощью указанного выше инструмента, выполните следующие действия:

• Загрузите изображение с помощью кнопки «Загрузить изображение». Если вы хотите обрезать изображение, вы можете использовать наше обрезанное изображение 

• Если вы хотите преобразовать изображение в текстовый файл, используя URL-адрес из сервисов изображений, таких как Google Images, Pixabay , Pinterest или Shutterstock , просто вставьте URL-адрес.    

• Нажмите кнопку «Отправить», чтобы преобразовать загруженные изображения в текст.
• Ура! Вы все правильно поняли.
• Вы получите текст в контейнере, из которого вы можете скопировать текст в буфер обмена, загрузить текст как файл .txt или сохранить его как документ.
• Если вы хотите преобразовать изображение, которое включает текст с других языков, вы можете выбрать другой язык на боковой панели.

Вы также можете конвертировать изображение PDF в текст онлайн с помощью этого инструмента.

Если вам интересно изображение или вы хотите отследить это изображение до его источника, вы можете использовать наш инструмент обратного поиска изображений , чтобы выполнить поиск по изображению.  

Возможности, предлагаемые Image to Text

Особенности преобразования изображения в текст делают его конкурентоспособным и идеальным инструментом для чтения и получения текста из изображений.

Спрос на извлечение текста из изображений растет из-за растущей тенденции использования мультимедиа в образовании, электронной коммерции , финансах и других сферах деятельности.  

Мы разработали уникальные и востребованные функции, которые позволяют нашим пользователям выполнять поиск по фотографиям и получать по ним текст.

Давайте рассмотрим некоторые из классических функций этого приложения для преобразования изображений в текст.

1. Извлеките текст из изображений с низким разрешением. 

Студенты часто делают фотографии книжных страниц и заметок во время занятий в классе, чтобы подготовиться к экзаменам. В большинстве случаев эти изображения получаются размытыми или с низким разрешением из-за плохого качества камеры.

Есть вероятность, что вы неправильно поймете текст на этих изображениях, и его переписывание может потратить много времени.

Средство извлечения текста также может извлекать текст из размытых изображений с низким разрешением. Не нужно тратить время на набор текста с картинок самостоятельно.

Это изображение в текстовом редакторе заставляет вас делать умную работу вместо тяжелой работы.

2. Определите математические уравнения 

Вы любите решать математические уравнения?

Если да, возможно, у вас есть с собой картинки с алгебраическими или геометрическими формулами. Хорошая новость в том, что этот инструмент не только получает простой текст, но и извлекает сложные математические уравнения как профессионал.

Вы можете попробовать любое изображение, содержащее уравнения, прямо сейчас, если хотите.

3. Бесплатно 

Обеспокоены ограничениями загрузки? Тебе это не нужно.

Вы можете загружать отсканированные заметки, книги, изображения и фотографии в любом количестве. Наше бесплатное программное обеспечение будет предоставлять точные результаты каждый раз, не требуя от вас выполнения многих или каких-либо альтернативных шагов.

4. Надежный и безопасный 

С нами вы в безопасности. Мы всегда стремимся и обещаем сохранить ваши данные в безопасности. Мы придерживаемся нашей политики, согласно которой мы не будем передавать ваши данные третьим лицам и не будем хранить их в нашей базе данных.

5. Поддержка нескольких языков. 

Инструмент преобразования изображения в текст предлагает поддержку нескольких языков. Он может переводить изображения в текст на более чем шести языках.

Изображения, содержащие текст на языках, отличных от английского, можно очень легко преобразовать в текст с помощью нашего инструмента. Некоторые из поддерживаемых языков включают:

• английский
• Español
• Deutsche
• Русский
• португальский

6. Извлеките текст с помощью URL. 

Помимо параметров загрузки, изображение можно преобразовать в текст, вставив URL-адрес изображения в поле URL-адреса. Эта функция очень полезна, когда вы путешествуете по Интернету и сталкиваетесь с изображением, содержащим текст.

Вы можете скопировать URL-адрес этого изображения и вставить его в заданное поле ввода, чтобы напрямую вытащить текст из него.

7. Загрузите текстовый файл. 

Данные могут быть потеряны или потеряны, если не сохранены должным образом. Вы можете напрямую загрузить преобразованный текст в виде файла вместо копирования текста.

Эта функция экономит время и важные данные в локальном хранилище вашего устройства.

8. Скопируйте в буфер обмена. 

Если вы хотите сохранить результаты как временные данные или вам не нужно загружать файл, скопируйте в буфер обмена — это быстрый способ скопировать преобразованный текст.

Вы можете скопировать его в буфер обмена и позже вставить в нужный файл или каталог.

9. Преобразование изображения в файл Word. 

После преобразования изображения в текст вы можете сохранить результат непосредственно в файл с помощью функции «Сохранить как документ».

Таким образом, вы можете преобразовывать изображения в текст в Microsoft Word и использовать его для дальнейших целей.

10. Доступен с любого устройства 

Мы в курсе последних тенденций и технологий, а удобство использования — наш главный приоритет. Инструмент Google для преобразования изображений в текст можно использовать на мобильных устройствах, и он отлично выполняет преобразование изображений в текст.

Теперь вы можете рисовать текст с любого изображения из любого места с помощью мобильного телефона.

Почему Prepostseo Image to Text Converter?

Когда в Интернете есть несколько подобных инструментов, у вас может возникнуть вопрос: «Почему этот инструмент?»

Вот основные причины, которые делают наш инструмент уникальным:

• Преобразование изображений, отсканированных документов и фотографий в редактируемый текст
• Не требуется регистрация или личные данные
• Установка не требуется
• 100% бесплатно
• Точное преобразование изображения в текст
• Экономьте свое время и деньги
• Убереги от перепечатывания

Используйте конвертер изображений в текст — Почему это важно?

Изображение в текст может сделать вашу жизнь очень комфортной, если вы будете использовать его в правильном направлении. Есть миллионы причин использовать этот инструмент. Некоторые из них:

С помощью этого инструмента вы можете сэкономить много времени. Когда доступна подходящая технология, оптимально использовать эту технологию для повышения производительности.

Для повышения производительности требуется больше времени, и с помощью этого инструмента вы можете сэкономить свое драгоценное время, получив текст за несколько секунд.

Этот инструмент абсолютно бесплатный. Итак, что мешает вам использовать этот лучший инструмент для развития вашего бизнеса и вывода его на новый уровень. Вы можете извлечь текст из всех своих деловых документов и сохранить его в одном месте. Эти данные можно использовать в дальнейшем для создания отчетов об анализе и проверках.

Вы можете ежедневно встречать интересные изображения в своих учетных записях в социальных сетях, таких как Facebook, Instagram, Twitter и т. Д. Эти изображения включают в себя запоминающиеся цитаты, тексты песен, шутки и т. Д.

Всякий раз, когда вы хотите отправить что-либо из этого своим друзьям в текстовой форме, вы можете просто сгенерировать текст из изображений в социальных сетях, используя этот инструмент OCR.

Каковы применения изображения в текст?

Сегодня инструменты OCR используются практически во всех отраслях мира. Есть несколько факторов, которые привели к внедрению декодера изображений в текстовые инструменты.
Здесь мы обсудим основные применения OCR в нашей повседневной жизни.

Немногие отрасли производят столько же документации, как юридический сектор, поэтому OCR имеет несколько приложений в этой области.
Считыватель OCR можно использовать для оцифровки, хранения и поиска заявлений, представленных материалов, судебных решений, завещаний, письменных показаний под присягой и всех типов других документов.

Банковский сектор является основным потребителем OCR наряду с другими финансовыми отраслями, такими как ценные бумаги и страхование. Наиболее распространенное применение OCR в банковском деле — извлечение текста из чеков .
Банки и другие финансовые учреждения используют эту технологию для извлечения текста из рукописных чеков и проверки подписей владельца. Распечатанные чеки также обрабатываются с использованием OCR.

• Здравоохранение

OCR процветает в отрасли здравоохранения из-за деликатного характера этой области. Диагностика, страхование, история болезни и лечения пациентов можно получить из их больничных записей, которые можно сохранить в одном месте. 

Благодаря тому, что все медицинские записи хранятся в цифровом виде, эпидемиологическое и логистическое развитие является большим стимулом. Этими записями пользуются несколько больниц, предлагающих огромную базу данных о здравоохранении, расходных материалах и законодательстве.

Помимо этих приложений, OCR можно использовать в:

• Электронные библиотеки
• Оптическое распознавание музыки

Как мне извлечь текст из JPEG?

Чтобы извлечь текст из JPEG:

• Перейдите к инструменту Prepostseo image to text.
• Загрузите изображение в формате JPEG и нажмите «Отправить».
• Загрузите или скопируйте текст с помощью соответствующих кнопок.

Как преобразовать рукописные заметки в текст?

• Чтобы преобразовать рукописные заметки в текст:
• Сделайте снимок заметки с помощью камеры.
• Перейдите к инструменту Prepostseo image to text.
• Загрузите изображение и нажмите «Отправить».
• Загрузите или скопируйте текст, используя соответствующие параметры.

Как превратить картинку в редактируемый текст?

• Чтобы превратить изображение в редактируемый текст:
• Перейдите к инструменту Prepostseo OCR.
• Загрузите изображение и нажмите «Отправить».
• Загрузите файл как документ Microsoft Word.
• Откройте файл Word и отредактируйте текст.

Преобразовать в Word онлайн — Конвертер DOC и DOCX

Распознавание текста без установки или скачивания программ. Используйте OCR-конвертер для создания файлов DOC и DOCX.

Перетащите файлы сюда

Введите URL

Dropbox

Google Диск

Преобразуйте PDF-файлы в:
Microsoft Word (*. docx)Word 2003 или более ранние версии (*.doc)

Метод OCR

РазметкаРаспознавание

Исходный язык файла

Чтобы получить оптимальный результат, выберите все языки, которые есть в файле.

Улучшить OCR

Применить фильтр:

Применить фильтр
No FilterGray Filter

Информация: Включите поддержку JavaScript, чтобы обеспечить нормальную работу сайта.

Публикация рекламы

Оставайтесь на связи:

Как преобразовать в Microsoft Word?

1. Загрузите изображение или скан: PNG, JPG, другой графический файл или PDF.
2. Выберите версию формата Microsoft Word (DOC или DOCX) из выпадающего меню.
3. Выберите язык, чтобы повысить качество распознавания.
4. Нажмите «Начать».

Оцените инструмент

3. 6 / 5

Чтобы оставить отзыв, преобразуйте и скачайте хотя бы один файл

Отзыв отправлен

Спасибо за оценку

Обнаружение, распознавание и перевод текста | по Манси Сарда | Analytics Vidhya

ICDAR-2015 Изображение для обнаружения текста

1. Введение в проблему.
2. Глубокое обучение Формулировка бизнес-задачи.
3. Бизнес-ограничения.
4. Источник данных.
5. Исследовательский анализ данных.
6. Окончательное создание данных для использования моделей машинного обучения и глубокого обучения.
7. Модели, используемые для обнаружения и распознавания.
8. Перевод текста.
9. Окончательный конвейер с использованием лучшей модели.
10. Развертывание с использованием flask
11. Будущая работа.
12. Профиль Github и LinkedIn.
13. Ссылки.

Чтение текста в естественных изображениях привлекает все большее внимание в сообществе компьютерного зрения из-за его многочисленных практических применений в анализе документов, понимании сцен, навигации роботов и поиске изображений. Хотя в предыдущих работах был достигнут значительный прогресс как в обнаружении текста, так и в распознавании текста, это все еще сложно из-за большого разнообразия текстовых шаблонов и очень сложного фона.

Наиболее распространенный способ чтения текста сцены — разделить его на обнаружение текста и распознавание текста, которые обрабатываются как две отдельные задачи. Подходы, основанные на глубоком обучении, становятся доминирующими в обеих частях.

Обнаружение текста: Обнаружение текста — это метод, при котором изображение передается модели, а текстовая область обнаруживается путем построения ограничивающей рамки вокруг нее.

Распознавание текста: после обнаружения текста следует распознавание текста, при котором обнаруженные текстовые области дополнительно обрабатываются для распознавания текста.

Перевод текста: здесь, в моем блоге, распознанный английский текст затем переводится на язык хинди.

Для выполнения вышеуказанных задач на каждом этапе используются разные модели глубокого обучения, которые мы обсудим позже в этом блоге.

Изображения могут быть размытыми, шумными, низкого качества или разнонаправленными (повернутыми/искривленными) со сложным фоном. Это затрудняет обнаружение текстовых областей.

Низкая задержка необходима, если модель развертывается для обнаружения, распознавания и перевода текста на изображениях в режиме реального времени.

1. Данные предоставлены ICDAR 2015. Это Задача 4 конкурса ICDAR 2015 Robust Reading Competition, который обычно используется для обнаружения и обнаружения ориентированного текста сцены. Этот набор данных включает 1000 обучающих изображений с носимых камер. Для задачи определения текста он предоставляет 3 конкретных списка слов:

• 100 слов на изображение, включая слова, появляющиеся на изображении, а также отвлекающие факторы.
• Словарь всех слов (слова из 3 символов или более, состоящие только из букв), встречающихся в обучающем наборе.
• 1000 текстовых файлов с локализацией на уровне слов и транскрипцией.

ИКДАР-2015

2. ИКДАР 2013 состоит из 229 обучающих изображений. В отличие от приведенного выше, он состоит из горизонтального текста.

ICDAR-2013

Все вышеперечисленные данные состоят только из текста на английском языке. Большинство из них имеют горизонтальную ориентацию, а некоторые имеют разнонаправленные текстовые области.

ICDAR-2013–15

Функция для загрузки ограничивающих рамок и построения их вокруг текстовых областей на изображении ICDAR_2013–15.

Выходные изображения ICDAR-2013

1. Приведенные выше изображения взяты из ICDAR 2013, состоящего из 229 обучающих изображений.
2. Состоит из горизонтального текста.
3. Содержит только текст на английском языке.

ИКДАР-2015

Аналогично пишется еще одна функция аналогично вышеописанному с исходником ИКДАР-2015 и получаются изображения.

ICDAR-2015

1. Вышеприведенные изображения взяты из данных ICDAR 2015 текста случайной сцены.
2. Текст здесь представлен только на одном языке — английском, но текстовые области разнонаправлены, а некоторые из них также размыты.

Размер изображений

1. Изображения имеют тот же размер, что и 1280 x 720 для текста случайной сцены ICDAR 2015.

Изображения имеют разные размеры для данных ICDAR_2013–15_Focussed_Scene_Text.

Высота и ширина печатаются для первых 10 изображений с использованием приведенного выше кода.

каждый фрейм данных содержит:

1. путь изображения
2. наземная истина
3. Координаты ограничивающих прямоугольников.
4. ориентация прямоугольника и центр прямоугольника. 9Метка 0004
5. используется для обозначения того, какое изображение принадлежит какому набору данных. Поэтому необходимо равномерно разделить данные в тестовом разделении поезда. df_2013 имеет метку 1, а df_2015 имеет метку 2

Фрейм данных создан

• MSER (максимально стабильные экстремальные области):

MSER — это метод обнаружения пятен на изображениях. Алгоритм MSER извлекает из изображения ряд ковариантных областей, называемых MSER: MSER — это стабильно связанный компонент некоторых наборов уровней серого изображения. Его можно использовать для асинхронного обнаружения текста.

MSER на ICDAR-2013 imageMSER на ICDAR-2015 image

Приведенное выше не очень хорошо справляется с обнаружением текста. Хотя он работает достаточно хорошо для горизонтальных текстовых данных.

• Модель East и Pytesseract

EAST (эффективный точный детектор текста сцены):

Это очень надежный метод глубокого обучения для обнаружения текста, основанный на этой статье. Стоит отметить, что это всего лишь метод обнаружения текста. Он может находить горизонтальные и повернутые ограничивающие рамки. Его можно использовать в сочетании с любым методом распознавания текста.

Конвейер обнаружения текста в этом документе исключил избыточные и промежуточные этапы и имеет только два этапа.

В One используется полностью сверточная сеть для прямого прогнозирования на уровне слов или строк текста. Полученные прогнозы, которые могут быть повернутыми прямоугольниками или четырехугольниками, дополнительно обрабатываются на этапе подавления максимума, чтобы получить окончательный результат.

East Модель

EAST может обнаруживать текст как на изображениях, так и на видео. Как упоминалось в документе, он работает почти в реальном времени со скоростью 13 кадров в секунду на изображениях 720p с высокой точностью обнаружения текста. Еще одним преимуществом этого метода является то, что его реализация доступна в OpenCV 3.4.2 и OpenCV 4. Мы увидим эту модель EAST в действии вместе с распознаванием текста.

Pytesseract Модель для распознавания текста:

Pytesseract — это оболочка для Tesseract-OCR Engine. Он также полезен в качестве автономного сценария вызова для tesseract, поскольку он может читать все типы изображений, поддерживаемые библиотеками обработки изображений Pillow и Leptonica, включая jpeg, png, gif, bmp, tiff и другие.

Некоторые выходные изображения из ICDAR-2013 после использования East с Pytesseract:

Некоторые выходные изображения из ICDAR-2015 после использования East с Pytesseract:

Приведенная выше модель очень хорошо обнаруживает горизонтальный текст, который не размыт. Он не очень хорошо справляется с распознаванием текста для размытых изображений.

Обнаружение текста хорошо подходит для размытых изображений, так как оно обнаруживает размытую текстовую область, но не может понять текст.

• Easy OCR:

Часть обнаружения использует алгоритм CRAFT, а модель распознавания — CRNN. Он состоит из 3 основных компонентов: извлечения признаков (в настоящее время мы используем Resnet), маркировки последовательностей (LSTM) и декодирования (CTC). EasyOCR не имеет большого количества программных зависимостей, его можно использовать напрямую с его API.

EasyOCR может обрабатывать несколько языков одновременно, если они совместимы друг с другом.

Класс Reader — это базовый класс для EasyOCR, который содержит список кодов языков и других параметров, таких как GPU, для которого по умолчанию установлено значение True. Это нужно запустить только один раз, чтобы загрузить необходимые модели. Вес модели загружается автоматически или может быть загружен вручную.

Затем следует метод readtext, который является основным методом класса Reader.

В выходных данных отображаются 4 координаты ограничивающей рамки (x, y) текста вместе с идентифицированным текстом и оценкой достоверности.

В коде я установил язык как «en», что означает английский.

1. Приведенный выше алгоритм довольно хорошо распознает текст не только для горизонтального текста, но и для различных ориентаций текстовых областей.
2. Распознавание текста очень хорошо для четкого горизонтального текста. Точность падает в случае размытых и разнонаправленных текстовых областей.

EasyOCR во многих аспектах работает лучше, чем tesseract (другой механизм OCR, созданный Google, используемый с пакетом Python Pytesseract). Он прост в использовании, для его реализации требуется всего несколько строк кода, он имеет достаточную точность для большинства протестированных изображений и поддерживает широкий спектр языков.

Я использую модуль englisttohindi для перевода английского слова на хинди.

1. Вышеупомянутая модель использует легкое распознавание и обнаружение текста и библиотеку Python EngtoHindi для перевода английских слов в слова хинди.
2. Модель хорошо работает для высокого разрешения (четкие текстовые области), но не так хороша для размытых текстовых областей.
3. Некоторые слова распознаются с небольшими орфографическими ошибками

Вышеприведенный конвейер также развернут с использованием flask:

1. Мы можем изучить больше и попытаться построить модель, которая лучше работает для размытых изображений с разнонаправленными текстовыми областями.
2. Далее можно попробовать перевести язык не только на хинди, но и на другие популярные языки.
3. Попробуйте построить модель, которая определяет текстовые регионы на любом языке, а не только на английском.

для полного учебного кода вы найдете на GitHub здесь

Mansi Sarda — Maulana Abul Kalam Azad Университет Технологии, West Bengal, прежний WBUT INSINMIN

999999.