Guide convivial pour les débutants sur la reconnaissance de texte à partir d'une image

Extrayez le texte des images avec la technologie OCR en 3 étapes !

• Tout d'abord, installez AcePDF et accédez à sa fonctionnalité "Traitement par lots"
• Ensuite, choisissez la fonction "OCR" et importez les images à convertir.
• Enfin, configurez le format de sortie et cliquez sur "Reconnaître" pour lancer le processus d'OCR.

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La reconnaissance de texte d'image est largement connue sous le nom d'OCR ou reconnaissance optique de caractères. La technologie OCR est une fonctionnalité basée sur l'IA qui peut identifier le texte dans une image et le convertir en un format numérique modifiable. De plus, les racines de l'OCT remontent au milieu du XXe siècle. Tout d'abord, les chercheurs et les développeurs ont commencé à explorer des solutions pour reconnaître et interpréter automatiquement les caractères des images. Ainsi, la première reconnaissance de texte d'image, ou OCR, utilisait des techniques de base, telles que la correspondance de modèles et la reconnaissance de formes, pour identifier les caractères imprimés en texte lisible par machine. Puis, dans les années 20, de nouvelles avancées en matière d'OCR ont abouti à l'utilisation de grands ensembles de données pour améliorer la précision de la reconnaissance. Cela aide l'OCR à s'adapter et à améliorer sa capacité à reconnaître et à extraire avec précision les textes des images. Ces dernières années se sont écoulées, vous pouvez voir l'énorme succès du processus de reconnaissance de texte d'image. Vous pouvez désormais facilement effectuer un processus OCR sur des images, des fichiers PDF contenant uniquement des images, des documents numérisés et d'autres formes d'images et en extraire le texte. Heureusement, divers outils ont intégré la technologie OCR pour extraire le texte des images. Ainsi, que vous ayez besoin de faire de la reconnaissance de texte d'image sur des téléphones mobiles, des ordinateurs, des tablettes et d'autres appareils, il existe sans aucun doute un outil pour vous. De plus, cet article fournit le meilleur guide pour la reconnaissance de texte d'image et des informations supplémentaires qui peuvent bénéficier et améliorer vos connaissances sur cette technologie !

Méthodes traditionnelles de reconnaissance de texte d'image

1. Reconnaissance optique de caractères (OCR)

Pour une meilleure compréhension de qu'est-ce que l'OCR ?, c'est une technologie qui transforme les images, les textes manuscrits et les fichiers numérisés en un format modifiable. Le processus commence par l'acquisition de l'image avec du texte et un prétraitement pour améliorer sa qualité et rendre le texte plus lisible. Après cela, le lecteur de texte d'image identifiera les lignes, les caractères, les polices et les mots dans l'image prétraitée. Ensuite, il va faire correspondre le texte extrait de l'image avec les motifs de caractères stockés dans sa base de données pour connaître chaque caractère. Une fois le processus OCR terminé, les textes reconnus sont générés sous forme de texte lisible par machine qui peut être enregistré au format PDF, Word, HTML, texte brut et autres.

Forces:

• La technologie OCR minimise le besoin de saisie manuelle des données. Cela améliore l'efficacité et fait gagner du temps dans différents travaux, tels que la gestion de documents, la saisie de données et le stockage.
• Pour un résultat plus précis, il peut reconnaître du texte dans différentes langues, comme l'anglais, le français, l'italien et d'autres.
• Il améliore la capacité de rechercher et d'obtenir rapidement des informations spécifiques, ce qui est utile dans la gestion de documents et les bibliothèques numériques.

Faiblesses:

• La précision du texte de reconnaissance d'image varie en fonction du type de police, de la qualité de l'image et de la mise en page. Les images de mauvaise qualité peuvent entraîner des erreurs dans la reconnaissance des caractères.
• Bien que l'OCR prenne en charge de nombreuses langues, sa précision peut être inférieure pour les langues non latines, telles que le japonais, l'arabe, le chinois et autres.
• Certains outils OCR peuvent avoir besoin d'aide pour préserver la mise en forme d'origine de l'image, en particulier si elle comporte des tableaux, des mises en page et des éléments graphiques complexes.

2. Correspondance de modèle

La correspondance de modèles est une autre méthode de reconnaissance de texte photo. Cette technique est utilisée dans le traitement d'image et la vision par ordinateur pour localiser un motif ou un modèle spécifique dans une image. Le processus consiste à comparer une image modèle à une image plus grande et à trouver l'emplacement où l'image modèle correspond le mieux à une partie de l'image plus grande. Cela se fait en calculant un score de similarité entre les deux images à chaque emplacement possible et en sélectionnant l'emplacement avec le score le plus élevé comme correspondance. De plus, le processus peut être utilisé pour la détection d'objets, la reconnaissance faciale et la segmentation d'images. Dans l'ensemble, la correspondance des modèles est utile pour analyser les données visuelles et extraire des informations significatives.

Forces:

• La correspondance de modèles est une méthode simple car elle ne nécessite pas d'algorithmes complexes.
• Il fournit une localisation précise du modèle dans l'image et identifie la position et l'échelle du modèle.
• Il peut gérer les variations d'échelle et de rotation en faisant correspondre le modèle à différentes orientations et échelles.

Faiblesses:

• La méthode est sensible aux variations des conditions d'éclairage, aux occlusions, aux déformations et au fouillis d'arrière-plan de l'image.
• Il se débat avec des motifs et des objets qui présentent une apparence significative. Si le modèle a des textures complexes, il peut être difficile de capturer toutes les variations possibles.
• Le résultat de la méthode repose sur la conception de l'image cible. Il peut avoir du mal avec les images cibles qui doivent s'adapter aux conditions changeantes.

Approche moderne de la reconnaissance de texte d'image

De nos jours, la méthode OCR est la technique la plus recommandée dans la reconnaissance de texte à partir d'une image. Étant donné que la technologie OCR a été intégrée dans diverses applications, vous pouvez facilement convertir des images en texte modifiable. Par exemple, AcePDF est un logiciel polyvalent avec une fonction OCR intégrée. L'outil peut rapidement analyser et traiter vos images, fichiers numérisés et autres documents à base d'images en textes modifiables. Ces textes peuvent être au format Word, PDF, TXT, PPT et autres formats pris en charge. Ce qui le rend conseillé à utiliser par rapport à d'autres outils, ce sont ses modes de reconnaissance. Son "Mode Standard" vous permet de traiter et de convertir vos images en quelques secondes. Pendant ce temps, son "mode amélioré" prend un certain temps pour terminer le processus de reconnaissance, mais il a une sortie plus précise et meilleure. De plus, l'application convient que vous utilisiez un ordinateur Windows PC ou Mac.

Principales caractéristiques:

• L'application de reconnaissance de texte d'image peut reconnaître le texte de plusieurs images en même temps, ce qui vous fait gagner du temps par rapport au traitement séparé.
• Il vous permet de convertir les images directement au format PDF éditable et de les éditer sur l'outil pour ajouter plus d'éléments.
• Si vous avez une image basée sur plusieurs pages, vous pouvez sélectionner les pages spécifiques que vous n'avez qu'à traiter.

Plus d'applications de reconnaissance de texte d'image

1. Reconnaissance de texte dans les images

La reconnaissance de texte d'image est utilisée dans plusieurs industries et applications. Vous trouverez ci-dessous des exemples de la façon dont le lecteur de texte d'image est utilisé pour reconnaître le texte dans les images. Consultez-les pour voir comment cette technologie peut être utile à bien des égards.

• Numérisation de documents. La reconnaissance de texte d'image permet la numérisation de documents papier et d'images, tels que des formulaires, des reçus, des factures et autres. Cela les rend consultables et modifiables sans tracas.
• Applications mobiles. De nombreuses applications mobiles utilisent la reconnaissance de texte d'image pour reconnaître et extraire des textes à partir d'images capturées par l'appareil photo d'un smartphone. Par exemple, l'application extrait les informations pertinentes des reçus et les traduit en temps réel.
• Moteurs de recherche basés sur l'image. La numérisation d'image en texte aide les moteurs de recherche basés sur l'image à reconnaître et à indexer le texte dans les images. Par exemple, Google vous permet de saisir une image et de rechercher des informations spécifiques en fonction du texte de l'image.

2. Reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation

Les systèmes de reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation (ALPR) utilisent la technologie de reconnaissance de texte d'image pour reconnaître et extraire les textes des plaques d'immatriculation des véhicules. Ceci est couramment utilisé dans les systèmes de stationnement, l'application de la loi, le contrôle des frontières, la gestion du trafic et la perception des péages. En outre, cela contribue à améliorer la sécurité et à rationaliser les opérations dans différents secteurs. Vous pouvez lire les détails ci-dessous pour voir comment la technologie de numérisation d'image en texte fonctionne dans les systèmes RAPI.

• Capture de caméra. Les systèmes RAPI utilisent des caméras spécialisées généralement montées sur des véhicules ou fixées à des emplacements spécifiques. Ces caméras sont conçues pour capturer des images haute résolution de voitures et de leurs plaques d'immatriculation sous différents angles.
• Prétraitement d'images. L'image capturée subira un prétraitement pour améliorer sa qualité pour une reconnaissance précise de la plaque d'immatriculation. Cela implique la stabilisation de l'image, le réglage du contraste, la réduction du bruit et le redimensionnement de l'image.
• Localisation des plaques d'immatriculation. Les algorithmes ALPR analyseront l'image prétraitée et localiseront la région contenant la plaque d'immatriculation. Cette étape consiste à identifier les zones potentielles en fonction de causes visuelles telles que la forme, la couleur et la texture.
• Stockage et intégration des données. Après le processus d'extraction du texte de l'image, les informations et les métadonnées pertinentes peuvent être stockées dans une base de données pour une analyse plus approfondie. Ensuite, le système RAPI peut comparer la plaque reconnue sur une base de données de véhicules recherchés, ce qui aide les forces de l'ordre et autres.

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