10 Καλύτερο λογισμικό OCR | OCR Texterkennung Vergleich

Optische texterkennung (OCR) hilft bei der Konvertierung nicht bearbeitbarer Dokumentformate wie PDF, Bilder or Papierdokumente in maschinenlesbare Formate, die bearbeitet und durchsucht werden können.

OCR-Anwendungen werden häufig verwendet, um Text aus PDF und Bildern zu erfassen und den Κείμενο σε bearbeitbare Μορφοποίηση wie Word, Excel ή το Textdatei umzuwandeln. OCR wird auch verwendet, um Dateien und Dokumente zu digitalisieren, um sie durchsuchbar zu machen.

OCR Λογισμικό, AI/ML-Funktionen nutzt, kann auch zur Automatisierung der Datenerfassung aus gescannten Dokumenten/Bildern beitragen. KI-basierte OCR kann die Daten in bequemen, bearbeitbaren Formaten digitalisieren, die sich in organisatorische Arbeitsabläufe einfügen.

Das Scannen und Verarbeiten von Dokumenten wie Rechnungen, Quittungen und Bildern für wertvolle Date war tradicionalell ein manueller Prozess, der mit Fehlern und Verzögerungen behaftet war. OCR Softwarelösungen helfen Unternehmen dabei, Zeit und Ressourcen zu sparen, die andernfalls für die Dateneingabe und manuelle Validierung/Verifizierung aufgewendet würden.

Immer mehr Unternehmen automatisieren Dokumentenverarbeitungs-Ροές εργασίας , um papierlos zu werden und Cloud-basierte digitale Lösungen zu nutzen, die das Endergebnis verbessern.

Werfen wir einen Blick auf einige der besten OCR Softwares und sehen Sie sich auch einige kostenlose OCR Software an.

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Automatisieren Sie die manuelle Dateneingabe mit der KI-basierten OCR Texterkennung Software von Nanonets. Erfassen Sie Daten sofort aus Dokumenten und automatisieren Sie Date-Workflows. Reduzieren Sie Durchlaufzeiten und eliminieren Sie manuellen Aufwand.

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Ήταν ist OCR και ήταν kann λογισμικό OCR;

OCR ή Die optische Zeichenerkennung ist eine Technologie, die Text in gescannten Dokumenten, Fotos oder Bildern identifiziert und erkennt. Λογισμικό OCR nutzt diese Technologie, um Extrahieren Sie Date aus PDF oder gescannten Dokumenten, indem Sie sie in maschinenlesbare Textdaten umwandeln, die für die weitere Verarbeitung bequemer bearbeitet und gespeichert werden können. Für ein Ausführliche Erläuterungen zu OCR und seinen Anwendungsfällen beziehen sich darauf οδηγήσουν.

OCR wird auch in verschiedenen anderen Anwendungsfällen verwendet, z Επισυνάψτε τα αρχεία PDF εκτός από αυτά, Extrahieren von Text aus Bildern ή Extrahieren von Text aus PDF oder anderen nicht bearbeitbaren Formaten.

Heute wird OCR Software unter anderem für die automatisierte Dateneingabe, Mustererkennung, Text-to-Speech-Dienste, Indizierung von Dokumenten für Suchmaschinen, Cognitive Computing, Text Mining, Schlüsseldaten und maschinelle veretz Überset. Τα Εργαλεία θα βρείτε όλα τα έγγραφα, τα PDF ή το Bildtypen σε xml-, xlsx- ή csv-Dateien μετατροπής.

Το καλύτερο λογισμικό OCR για το λογισμικό

Λογισμικό OCR από την αγορά.

Νανοδίκτυα

Νανοδίκτυα ist eine KI-basierte OCR Software, die automatisiert συλλογή δεδομένων για ευφυής Dokumentenverarbeitung von Rechnungen, Quittungen, Ausweisen und mehr. Nanonets verwendet fortschrittliche OCR, maschinelles Lernen, Bildverarbeitungund Deep Learning, um σχετικές Πληροφορίες και μη δομικές πληροφορίες. Es ist schnell, genau, einfach zu bedienen, ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierte OCR-Modelle von Grund auf neu zu erstellen, und verfügt über einige net Zapier-Integrationen. Digitalisieren Sie Dokumente, extrahieren Sie Datenfelder und integrieren Sie sie über APIs σε Ihre alltäglichen Apps in einer einfachen, intuitiven Benutzeroberfläche.

[Ενσωματωμένο περιεχόμενο]

Πλεονεκτήματα:

• Σύγχρονο περιβάλλον εργασίας χρήστη
• Bewältigt große Mengen and Dokumenten
• Λογική τιμή
• ευκολία
• Γνωστικός Erfassung von Daten – führt zu minimalem Eingriff
• Erfordert kein internes Entwicklerteam
• Algorithmus/Modelle können trainiert/umgeschult werden Hervorragende
• Dokumentation und Unterstützung
• Viele Anpassungsoptionen
• Große Auswahl an Integrationsoptionen
• Funktioniert mit nicht-englischen oder mehreren Sprachen
• Nahezu keine Nachbearbeitung erforderlich
• Λογισμικό Nahtlose 2-Wege-Integration mit mehreren Buchhaltungs
• OCR-API για το Entwickler

Μειονεκτήματα:

• Kannur σεχρ χοχε Volumenspitzen
• Benutzeroberfläche kann besser sein

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Beginnen Sie mit Nanonets ' vortrainierte OCR-Extraktoren oder erstellen Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten OCR-Modelle. Sie können auch eine Demo vereinbaren , um mehr über unsere OCR Texterkennung zu erfahren περιπτώσεις χρήσης!

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ABBYY Flexicapture

Το FlexiCapture είναι σταθερό, skalierbare Dokumenten-Imaging- und Datenextraktionssoftware, die Dokumente jeder Struktur, Sprache oder jedes Inhalts automatisch in nutzbare und zugängliche Geschäftsdaten umwandelt.

• Erkennt Bilder sehr gut
• Leicht zu speicherndes Ergebnis als Ausdruck im System
• έντερο στο ERP-Systeme integrieren
• Automatisiert die Datenextraktion aus Dokumenten (bis zu einem gewissen Grad)

Μειονεκτήματα:

• Ersteinrichtung kann schwierig und komplex sein
• Automatische Verarbeitung von Rechnungen nicht eingerichtet
• Keine vorgefertigten Vorlagen
• Schwierig anzupassen
• Keine Ressourcen verfügbar
• Könnte eine bessere Integration mit RPA-Lösungen haben
• Geringe Genauigkeit bei Bildern/Dokumenten mit niedriger Auflösung
• Stapelverifizierungen werden aufgehalten, selbst wenn nur in einem bestimmten Abschnitt ein Fehler
• auftritt Fehlermeldungen für Einzelposten werden sogar angezeigt für Elemente, die übersprungen werden sollten, ist die
• RESTful-API στην έκδοση On-Prem

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ABBYY Finereader

ABBYY FineReader Το PDF είναι OCR- Λογισμικό mit Unterstützung für die Bearbeitung von PDF-Dateien. Das Programm ermöglicht die Konvertierung von Bilddokumenten in bearbeitbare elektronische Formate.

Πλεονεκτήματα:

• Tastaturfreundlicher OCR-Editor für manuelle Korrekturen
• Außergewöhnlich übersichtliche Benutzeroberfläche
• Εξαγωγή σε μορφή mehrere
• Einzigartige Funktion zum Vergleichen von Dokumenten

Μειονεκτήματα:

• Keine Volltextindizierung für schnelle Suchen
• Erfordert eine Lernkurve
• Die Preisgestaltung kann unerschwinglich sein
• Unfähigkeit um den Verlauf der Dokumentänderungen anzuzeigen
• Mehrere Dateien können nicht zu einer zusammengeführt werden
• Möglicherweise ist eine Nachbearbeitung erforderlich.
• kann anfangs überwältigend sein.
• Langsame Verarbeitung großer Dateien

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διεπαφή χρήστη Bild-zu-Text-Extraction ή  PDF-Datenextraction? Auf der Suche nach einer Konvertierung PDF zu TabelleΉ Κείμενο PDF zu? Sehen Sie sich Νανοδίκτυα στο Άκτιο να!

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Omnipage Kofax

omnipage είναι ένα ισχυρό PDF-OCR Λογισμικό, die die Automatisierung für hochvolumige OCR-Aufgaben in Unternehmen übernehmen kann. Εργαλείο Dieses ist auf Tabellenextraktion, Einzelpostenabgleich und Intelligente Extraction Spezialisiert.

Πλεονεκτήματα:

• Verfügt über einen robusten Satz von Tools zur Verbesserung von Bildern
• Äußerst genau

Μειονεκτήματα:

• UI nicht intuitiv
• Η διαμόρφωση του AP-Automatisierung ist nicht einfach
• API-Integration kann verbessert werden

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Βάση δεδομένων IBM

Datacap rationalisiert die Erfassung, OCR Texterkennung und Klassifizierung von Geschäftsdokumenten, um wichtige Informationen daraus zu extrahieren. Datacap verfügt über eine starke OCR-Engine, merere Funktionen sowie anpassbare Regeln. Es funktioniert über mehrere Kanäle, einschließlich Scanner, Mobilgeräte, Multifunktionsperipheriegeräte und Fax.

Πλεονεκτήματα:

• Konfiguriert komplexe Anwendungen in der Datenerfassung
• OCR Texterkennung Scan-Mechanismus

Μειονεκτήματα:

• Sehr wenig Online-Υποστήριξη
• Benutzeroberfläche könnte intuitiver
• sein Setup kann umständlich sein
• Αργά
• Das Erstellen eines benutzerdefinierten Flows ist nicht einfach
• Batch-Commits brauchen Zeit

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Beginnen Sie mit der Verwendung von για αυτοματισμό. Probieren Sie die verschiedenen OCR-Modelle aus bzw Fordern Sie noch heute eine Demo σε. Finden Sie Heraus, wie die Anwendungsfälle von Nanonets auf Ihr Produkt angewendet werden können.

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Έγγραφο Google AI

Eine der Lösungen in der Google Cloud AI-Suite, die Έγγραφο AI (έγγραφο) ist eine Dokumentenverarbeitungskonsole, die maschinelles Lernen verwendet, um Daten automatisch zu klassifizieren, zu extrahieren, anzureichern und Einblicke in Dokumente zu gewinnen.

Πλεονεκτήματα:

• Εύκολο στη ρύθμιση
• sehr gut in andere Google-Dienste integrieren
• Speicherung von Informationen
• Geschwindigkeit

Μειονεκτήματα:

• Το KI-Modulen mangelt είναι ένα angemessener Dokumentation
• Anpassung vorhandener Module und Bibliotheken ist schwierig
• Nicht für Python oder andere
• Veraltete API-Τεκμηρίωση
• ακριβός
• Nicht für hybride Cloud-Bereitstellungen geeignet
• Nicht geeignet für Anwendungsfälle, die benutzerdefinierte KI-Algorithmen erfordern

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Υλικό AWS extrahiert mithilfe von maschinellem Lernen und OCR automatisch Text und andere Date aus gescannten Dokumenten. Es wird auch verwendet, um Date aus Formularen und Tabellen zu identifizieren, zu verstehen und zu extrahieren. Weitere Informationen finden Sie hier Αναλυτικά το Aufschlüsselung από το Κείμενο AWS.

Πλεονεκτήματα:

• Pay-per-Use-Abrechnungsmodell
• ευκολία

Μειονεκτήματα:

• Kann nicht trainiert werden
• Unterschiedliche Genauigkeit
• Nicht für handschriftliche Dokumente gedacht

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wollen Date aus PDF- Dokumenten kratzen, Konvertieren Sie die PDF-Tabelle στο Excel ή Tabellenextraktion automatisieren? Schauen Sie sich Nanonets PDF ή PDF-Parser zum Scrapen von PDF-Daten bzw Analysieren Sie PDF στο großem Maßstab!

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Docparser

Το Λογισμικό Εγγραφής είναι ένα Cloud-basierte Dokumentenverarbeitungs- und OCR, die geringwertige Aufgaben und Arbeitsabläufe für Unternehmen automatisieren kann.

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• εύκολη εγκατάσταση
• Zapier-Integration

Μειονεκτήματα:

• Die Webhooks schlagen gelegentlich fehl
• Ο Erfordert ξεκινά μια εκπαίδευση, um die Parsing-Regeln zu
• Nicht genügend Vorlagen
• Zonaler OCR Ansatz – kann nicht mit unbekannten Vorlagen umgehen
• Benutzeroberfläche könnte besser sein
• Λάνγκσαμς Λάντεν φον Σάιτεν
• Τεκμηρίωση könnte besser sein

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Adobe Acrobat DC

Το Adobe bietet einen umfassenden PDF-Editor mit integrierter OCR-Funktionalität.

Πλεονεκτήματα:

• Stabilität/Kompatibilität.
• ευκολία

Μειονεκτήματα:

• ακριβός
• Αποκλειστικό λογισμικό OCR της Keine
• Belastet das System
• Nimmt viel Platz auf der Festplatte ein
• Schwierig zu integrieren mit Diensten wie Sharepoint ή Dropbox
• Erfordert eine Adobe Creative Cloud-Lizenz.

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Κλίπα

Klippa bietet Lösungen für automatisiertes Dokumentenmanagement, Verarbeitung, Klassifizierung und Datenextraktion, um Papierdokumente in Ihrem Unternehmen zu digitalisieren.

Πλεονεκτήματα:

• Γρήγορη ρύθμιση
• Υποστήριξη Großartiger
• Großartige API για Entwickler
• Klare und prägnante API-Τεκμηρίωση
• Gute Verknüpfung mit Buchhaltungsprogrammen
• Preisgünstige
• Ολοκληρώσεις

Μειονεκτήματα:

• OCR-Erkennung kann besser sein
• Begrenzte Vorlagenanpassungen
• Begrenzte White-Label-Anpassungen
• Bulk-Anpassungen werden nicht unterstützt
• Die Mehrwertsteuer wird oft nicht korrekt angezeigt
• Die App stürzt συχνά ab
• OCR-Modell kann nicht trainiert werden
• Der Auswahlprozess ist nicht einfach, da es viele Optionen gibt

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Νανοδίκτυα API OCR καπέλο viele interesante περιπτώσεις χρήσης , die Ihre Geschäftsleistung optimieren, Kosten sparen und das Wachstum ankurbeln könnten. Finden Sie Heraus, wie die Anwendungsfälle von Nanonets auf Ihr Produkt angewendet werden können.

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Weitere bemerkenswerte Erwähnungen sind Γουίφι, Ραδίρης, Infrrd, Rossum & Υμάτος.

Hier ist ein kurzer Vergleich aller oben aufgeführten OCR Software mit einigen wichtigen OCR Softwarefunktionen und -parametern:

Ποιο είναι το Nanonets als OCR Software ab;

Die OCR Software von Nanonets ist einfach und flexibel einzurichtenund benötigt nur etwa 1 Ετικέτα. Das ευφυής Automatisierungsplattform verarbeitet unstrukturierte Daten ohne große Schwierigkeiten, und die KI bewältigt auch allgemeine Dateneinschränkungen mit Leichtigkeit. Πληροφορίες για το Dokumenten mit Unvollkommenheiten und Schönheitsfehlern lassen sich ganz einfach extrahieren. Es verarbeitet mehrseitige Rechnungen und identifiziert mehrzeilige Artikel mit Leichtigkeit; etwas, an dem die meisten älteren und modernen OCR-Tools scheitern. Νανοδίκτυα πέρασαν Spaltenüberschriften an, um komplexe Rechnungen effizienter verarbeiten zu können. Die KI von Nanonets gewährleistet auch eine υψηλή ακρίβεια bei der Verarbeitung von Dokumenten, die nur minimale Nachbearbeitung oder Überarbeitung erfordern.

Die Vorteile der Verwendung von Nanonets gehen nur über eine bessere Genauigkeit, Erfahrung und Skalierbarkeit hinaus. Hier sind 8 Gründe, die den einzigartigen Vorteil von Nanonets hervorheben:

1. Schulung und Arbeit mit benutzerdefinierten Daten – Die meisten OCR-Programme auf dem Markt sind ziemlich starr στο Bezug auf die Art der Daten, mit denen sie arbeiten können. Τα Nanonets ist nicht an solche Beschränkungen gebunden. Nanonets verwendet Ihre eigenen Daten, um Modelle zu trainieren, die am besten geeignet sind, die besonderen Anforderungen Ihres Unternehmens zu erfüllen.
2. und flexibel – Die Anpassung von Nanonets an Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen ist einfach und unkompliziert. Von der Erstellung benutzerdefinierter OCR-Modelle und deren Umschulung bis hin zum Hinzufügen neuer Felder und der Handhabung von Integrationen kann Nanonets alles bewältigen.
3. Lernt und bildet sich kontinuierlich weiter – Unternehmen sind oft mit sich dynamisch ändernden Anforderungen und Bedürfnissen konfrontiert. Um potenzielle Hindernisse zu überwinden, können Sie mit der OCR Software von Nanonets Ihre Modelle einfach mit neuen Date neu trainieren. Dadurch kann sich Ihr OCR-Modell an unvorhergesehene Änderungen anpassen.
4. Anpassen, anpassen, anpassen – Nanonets können beliebig viele Text-/Datenfelder erfassen und in jeder gewünschten Weise darstellen. Erfasste Daten können in Tabellen oder Einzelposten oder in jedem anderen Μορφή Ihrer Wahl mit benutzerdefinierten Validierungsregeln dargestellt werden. Denken Sie immer daran, dass Nanonets nicht an die Vorlage Ihres Dokuments gebunden ist!
5. Erfordert fast keine Nachbearbeitung – Während die meisten OCR-Programme einfach Daten erfassen und ausgeben, extrahiert Nanonets nur die relateden Daten und sortiert sie automatisch in intelligent strukturierte Felder, wodurch sie leichter angezeigt und verstannen werden. Dadurch entfällt viel Zeit für die Überarbeitung und Verifizierung.
6. gängige Dateneinschränkungen – Nanonets nutzt Deep-Learning- und Objekterkennungstechniken, um gängige Dateneinschränkungen zu überwinden, die die Texterkennung und -extraction in anderer OCR Software stark beeinträchtigen. Nanonets AI kann handgeschriebenen Text, Bilder mit niedriger Auflösung, Bilder mit neuen oder kursiven Schriftarten und unterschiedlichen Erkößen, Bilder mit schattiertem Text, geneigtem Text, zufälligem, δομημένο κείμενο Herkömmliche OCR Software ist einfach nicht dafür ausgestattet, unter solchen Einschränkungen zu funktionieren; Sie erfordern Daten mit einem sehr hohen Genauigkeitsgrad, ήταν στο realen Szenarien nicht die Norm ist.
7. Funktioniert mit nicht-englischen oder mehreren Sprachen – Da sich Nanonets auf das Training mit benutzerdefinierten Date konzentriert, ist es einzigartig positioniert, um ein einzelnes Modell zu erstellen, das Text aus Dokumenten in jeder Sprache oder mehreren Sprachen gleichzeitig extrahi.
8. Erfordert kein internes Entwicklerteam – Sie müssen sich keine Gedanken über die Einstellung von Entwicklern und die Gewinnung von Talenten machen, um die Nanonets-API für Ihre Geschäftsanforderungen zu personalisieren. Nanonets wurde for eine problemlose Ενσωμάτωση entwickelt. Sie können Nanonets problemlos in die meisten CRM-, ERP-, Υπηρεσίες περιεχομένου ή RPA-Λογισμικό.

Gibt eine kostenlose Λογισμικό OCR;

Abgesehen von den oben erwähnten professionellen, hochmodernen OCR-Lösungen gibt es kostenlose OCR Software, die die Arbeit bis zu einem gewissen Grad erledigen. Ανοιχτός κώδικας-OCR-Engines (wie Tesseract) και helfen dabei, φωτογραφίες, PDF, TIFFs ή gescannte Dokumente in bearbeitbare digitale Textformate zu transformieren. Obwohl sie möglicherweise nicht in der Lage sind, aufwändige Geschäftsdokumente in großem Umfang zu verarbeiten, sind sie ausreichend, um Text aus einfachen Dokumenten mit einfacher Formatierung zu extrahieren.

Το OCR-Lösungen έχει ενσωματωθεί στο Διαδίκτυο Anwendungen, Eigenständige Software, die auf verschiedenen Plattformen installiert wess, or als Nebenfunktion in einem vollwertigen Dokumentbearbeitungsdienst. Bitte beachten Sie, dass kostenlose OCR Software regelmäßig handschriftliche Dokumente, mehrspaltige Tabellen, lange Zeilen oder Bilder/Scans von geringer Qualität nicht verarbeiten kann.

Ιερ σιντ εινιγε κωστενλος Optische Zeichenerkennungswerkzeuge für Ihre Überlegung:

• OnlineOCR.net
• FreeOCR.
• απλό OCR
• GOCR
• γραφείο φακού
• Αγγλικά OCR
• Εύκολη Οθόνη OCR
• A9t9
• φωτογραφία σάρωσης
• Capture2Text
• Adobe Scan
• Microsoft OneNote OCR
• OCR Mit Έγγραφα Google

Wie funktioniert Λογισμικό OCR;

Der OCR-Prozess umfasst normalerweise die folgenden Phasen:

• Vorverarbeitung der Bilder
• Zeichenerkennung
• der Ausgabe

Die Bildvorverarbeitung minimiert die Auswirkungen allgemeiner Datenbeschränkungen (Unschärfen, Schräglagen, Flecken, Farben) στο Bildern, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen Daten richtig erkennen. Λογισμικό OCR verschiedene Techniken zur Verbesserung der Bildqualität, Ausrichtung, Klarheit und Orientierung. Auf diese Weise verbesserte Bilder erzeugen bessere OCR-Ausgaben.

Εκείνοι

Der Zeichenerkennungsschritt beinhaltet verschiedene Ansätze (Matrix-Matching & Merkmalsextraktion), um das Bild in überschaubare Abschnitte oder Zonen aufzuteilen und die darin enthaltenen Zeichen zu erkennen. Die Ansätze reichen von einem Pixel-für-Pixel-Vergleich/-Erkennung bis hin zu fortgeschritteneren Techniken, die neuronale Netze verwenden, um ganze Textzeilen auf einmal zu erkennen.

Rohbildquelle: https://www.ktoo.org

Und schließlich beinhaltet der Nachbearbeitungsschritt Techniken und Algorithmen zur Verbesserung der Genauigkeit der extrahierten Daten, indem Fehler zuerst erkannt und dann behoben werden. Dazu müssen der extrahierte Κείμενο/die extrahierten Daten mit einem Standardlexikon oder Vokabular verglichen und logische, grammatikalische und kontextbezogene Überlegungen berücksichtigt werden.

Ήταν το sind OCR-Anwendungsfälle; Wofür wird OCR verwendet;

OCR wurde vor allem zum Konvertieren physischer Dokumente oder Scans in maschinenlesbare Formate verwendet, die dann in Textverarbeitungsprogrammen wie Word, Excel, Docs oder Sheets bearbeitet werden können. Die meisten Online-Konverter verwenden OCR im Hintergrund, um starre, nicht bearbeitbare Dateiformate (z. B. TIFF, PNG ή PDF) σε bearbeitbare Ausgaben umzuwandeln. Aber abgesehen von diesen bekannten Beispielen wird OCR auch häufig (vielleicht nicht so explizit) für die folgenden Zwecke verwendet:

• αυτοματοποίηση
• der Dateneingabe Barcode-Scannen
• Indexieren von Dokumenten, Webseiten und Informationen für Suchmaschinen
• Führerschein- und Nummernschilderkennung zur Identifizierung
• Passüberprüfung zur Reiseidentifikation Erkennung
• von Ladenetiketten
• Unterstützung von Sehbehinderten durch Text-to-Speech-Dienste
• Bearbeitung von Versicherungsansprüchen
• Drohnenbasierte Objekterkennung
• Auslesen von Ampeln für selbstfahrende Fahrzeuge
• Auslesen von Verbrauchszählern zur automatischen Rechnungsstellung
• Social Media-Überwachung
• Automatisierte Scheckfreigabe στο Banken
• Multi -Sprachübersetzungsdienste
• Prüfung und Genehmigung von Rechtsdokumenten Durchführung
• Treueprogrammen zur Bindung von Kunden

Im Zuge dieser großen Akzeptanz wurde die OCR-Technologie zur Entwicklung spezialisierter OCR-Anwendungen für bestimmte Bereiche eingesetzt. Sie haben jetzt eine eigenständige Software für OCR-Finanzierung, OCR-Abrechnung, Rechnung OCR, Rechnungsautomatisierung, Quittungs-OCR, PDF-Scraper ήOCR PDF, Επαναλάβετε το OCR, ευφυής Automatisierung και τόσο πιο βροχερό. Spezielle Funktionen und Integrationen erleichtern die Automatisierung von OCR-Fähigkeiten und erhöhen dadurch die Produktivität dieser Softwareanwendungen.

Durch die Nutzung von KI- und ML-Funktionen ermöglichen moderne OCR Software wie Nanonets Benutzern sogar dies Erstellen Sie benutzerdefinierte OCR-Modelle für so ziemlich jede Texterkennung oder συλλογή δεδομένων , den Sie sich ausdenken können. Laden Sie einfach einige Trainingsdateien hoch, kommentieren Sie den Text/die Date von Interesse, trainieren Sie das benutzerdefinierte OCR-Modell, testen und verfizieren Sie es mit echten Date und voilà, Ihr benutzerdefinitern OCR-Modell, testen und verifizieren