Jeśli Twoje zdjęcia dotyczą faktur, paragonów, paszportów lub praw jazdy, sprawdź Nanonets wstępnie przeszkolony obraz do ekstraktorów tekstu za darmo.
Wystarczy wybrać odpowiedni ekstraktor, przesłać obrazy, wyodrębnić i wyeksportować tekst. Wyodrębnij tekst z obrazów teraz:
Wyodrębnianie tekstu z obrazu może być uciążliwym procesem. Większość ludzi po prostu ponownie wpisuje tekst/dane z obrazka; ale jest to zarówno czasochłonne, jak i nieefektywne, gdy masz do czynienia z wieloma obrazami.
Konwertery obrazu na tekst, często wbudowane jako podfunkcja w programach do przetwarzania obrazów/dokumentów, oferują zgrabny sposób wyodrębniania tekstu z obrazów.
Narzędzia takie jak między innymi Snagit i OneNote wykorzystują podstawowe funkcje OCR do wyodrębniania tekstu z obrazów. Konwertery online, takie jak Workbench lub img2text, również wyodrębniają tekst z obrazów za pomocą OCR. (Co to jest OCR? - tutaj jest szczegółowe wyjaśnienie dotyczące OCR)
Chociaż takie narzędzia dobrze sobie radzą, wyodrębniony tekst/dane są często prezentowane w sposób nieustrukturyzowany, co powoduje dużo przetwarzania końcowego. jakiś OCR oparty na sztucznej inteligencji podobnie jak Nanonets, może pobierać tekst z obrazów i prezentować wyodrębnione dane w schludny, zorganizowany i ustrukturyzowany sposób.
Nanonets wyodrębnia dane z obrazów dokładnie, na dużą skalę i w wielu językach. Nanonets to jedyny OCR z rozpoznawaniem tekstu, który prezentuje wyodrębniony tekst w starannie ustrukturyzowanych formatach, które można w pełni dostosować. Przechwycone dane mogą być prezentowane w postaci tabel, pozycji lub w dowolnym innym formacie.
Oto trzy sposoby wykorzystania Nanonets OCR do wykrywania i wyodrębniania tekstu z obrazów: wyodrębnij tekst z pliku PDFs, wyodrębnij dane z pliku PDFS lub analizuje pliki PDF oraz inne rodzaje dokumentów:
Spis treści
- Wyodrębnij tekst z obrazu, korzystając ze wstępnie przeszkolonych modeli OCR firmy Nanonets
- Wyodrębnij tekst z obrazu, budując niestandardowy model OCR Nanonets
- Trenuj własne modele OCR za pomocą NanoNets API
- Dlaczego Nanonets to najlepszy OCR do wyodrębniania tekstu z obrazów
Potrzebujesz darmowego OCR online dla obrazu na tekst, PDF do tabeli, PDF na tekstlub Ekstrakcja danych PDF? Sprawdź Nanonety online API OCR w akcji i zacznij budować własne modele OCR za darmo!
Wyodrębnij tekst z obrazu, korzystając ze wstępnie przeszkolonych modeli OCR firmy Nanonets
Firma Nanonets ma wstępnie przeszkolone modele OCR dla określonych typów obrazów wymienionych poniżej. Każdy wstępnie wytrenowany model OCR jest szkolony, aby dokładnie powiązać tekst w typie obrazu z odpowiednim polem, takim jak nazwa, adres, data, wygaśnięcie itp. i przedstawić wyodrębniony tekst w schludny i zorganizowany sposób.
- Faktury
- Wpływy kasowe
- Prawo jazdy (USA)
- Paszporty
Nanonet online OCR & OCR API mają wiele interesujących przypadków użycia.
Krok 1: Wybierz odpowiedni model OCR
Zaloguj do Nanonets i wybierz model OCR odpowiedni dla obrazu, z którego chcesz wyodrębnić tekst i dane. Jeśli żaden ze wstępnie przeszkolonych modeli OCR nie spełnia Twoich wymagań, możesz przejść dalej, aby dowiedzieć się, jak utworzyć niestandardowy model OCR.
Krok 2: Dodaj pliki
Dodaj pliki/obrazy, z których chcesz wyodrębnić tekst. Możesz dodać dowolną liczbę obrazów.
Krok 3: Testuj
Poczekaj kilka sekund na uruchomienie modelu i wyodrębnienie tekstu z obrazu.
Krok 4: Sprawdź
Szybko zweryfikuj tekst wyodrębniony z każdego pliku, sprawdzając widok tabeli po prawej stronie. Możesz łatwo sprawdzić, czy tekst został poprawnie rozpoznany i dopasowany do odpowiedniego pola lub tagu.
Na tym etapie możesz nawet edytować/poprawiać wartości pól i etykiety. Nanonets nie jest związany szablonem obrazu.
Wyodrębnione dane można wyświetlić w formacie „Widok listy” lub „JSON”.
Możesz zaznaczyć pole wyboru obok każdej wartości lub pola, które weryfikujesz lub kliknąć „Weryfikuj dane”, aby przejść natychmiast.
Krok 5: Eksportuj
Po zweryfikowaniu wszystkich plików. Możesz wyeksportować starannie uporządkowane dane jako plik xml, xlsx lub csv.
Nanonets ma interesujące przypadków użycia i wyjątkowy historie sukcesu klientów. Dowiedz się, jak Nanonets może zwiększyć wydajność Twojej firmy.
Wyodrębnij tekst z obrazu, budując niestandardowy model OCR Nanonets
Budowanie niestandardowego modelu OCR za pomocą Nanonets jest łatwe. Zazwyczaj można zbudować, wytrenować i wdrożyć model dla dowolnego typu obrazu lub dokumentu, w dowolnym języku, w czasie krótszym niż 25 minut (w zależności od liczby plików używanych do trenowania modelu).
Obejrzyj poniższy film, aby wykonać pierwsze 4 kroki tej metody:
Krok 1: Stwórz swój własny model OCR
Zaloguj do Nanonets i kliknij „Stwórz swój własny model OCR”.
Krok 2: Prześlij pliki / obrazy szkoleniowe
Prześlij przykładowe pliki, które posłużą do trenowania modeli OCR. Dokładność zbudowanego modelu OCR będzie w dużej mierze zależała od jakości i ilości plików / obrazów przesłanych na tym etapie
Krok 3: Dodaj adnotacje do plików / obrazów
Teraz opisz każdy fragment tekstu lub danych odpowiednim polem lub etykietą. Ten kluczowy krok nauczy Twój model OCR, jak wyodrębnić odpowiedni tekst z obrazów i powiązać go z niestandardowymi polami, które są odpowiednie dla Twoich potrzeb.
Możesz również dodać nową etykietę, aby opisać tekst lub dane. Pamiętaj, że Nanonets nie jest związany szablonem obrazu!
Krok 4: Wytrenuj niestandardowy model OCR
Po skompletowaniu adnotacji dla wszystkich plików / obrazów szkoleniowych kliknij „Train Model”. Szkolenie trwa zwykle od 20 minut do 2 godzin, w zależności od liczby plików i modeli w kolejce do treningu. Możesz uaktualnienie do płatnego planu, aby uzyskać szybsze wyniki na tym etapie (zwykle poniżej 20 minut).
Nanonets wykorzystuje głębokie uczenie, aby budować różne modele OCR i testować je ze sobą pod kątem dokładności. Następnie Nanonets wybiera najlepszy model OCR (na podstawie danych wejściowych i poziomów dokładności).
Zakładka „Model Metrics” pokazuje różne pomiary i analizy porównawcze, które pozwoliły firmie Nanonet wybrać najlepszy model OCR spośród wszystkich, które zostały zbudowane. Możesz ponownie trenować model (poprzez zapewnienie szerszego zakresu obrazów szkoleniowych i lepszej adnotacji), aby osiągnąć wyższy poziom dokładności.
Lub, jeśli jesteś zadowolony z dokładności, kliknij „Testuj”, aby przetestować i sprawdzić, czy ten niestandardowy model OCR działa zgodnie z oczekiwaniami na próbce obrazów lub plików, z których należy wyodrębnić tekst / dane.
Krok 5: Przetestuj i zweryfikuj dane
Dodaj kilka przykładowych obrazów, aby przetestować i zweryfikować niestandardowy model OCR.
Jeśli tekst został odpowiednio rozpoznany, wyodrębniony i zaprezentowany, wyeksportuj plik. Jak widać poniżej, wyodrębnione dane zostały uporządkowane i przedstawione w zgrabnym formacie.
Gratulacje, zbudowałeś i wyszkoliłeś niestandardowy model OCR do wyodrębniania tekstu z niektórych typów obrazów!
Czy Twoja firma zajmuje się rozpoznawaniem tekstu w dokumentach cyfrowych, obrazach lub plikach PDF? Zastanawiałeś się, jak dokładnie wyodrębnić tekst z obrazów?
Trenuj własne modele OCR za pomocą NanoNets API
Oto szczegółowy przewodnik po pociągu własne modele OCR za pomocą Nanonet API, w dokumentacja, znajdziesz gotowe do uruchomienia próbki kodu w Python, Shell, Ruby, Golang, Java i C#, a także szczegółowe specyfikacje API dla różnych punktów końcowych.
Oto przewodnik krok po kroku dotyczący uczenia własnego modelu przy użyciu interfejsu API Nanonets:
Krok 1: Sklonuj repozytorium
git clone https://github.com/NanoNets/nanonets-ocr-sample-python
cd nanonets-ocr-sample-python
sudo pip install requests
sudo pip install tqdm
Krok 2: Uzyskaj darmowy klucz API
Uzyskaj bezpłatny klucz API od https://app.nanonets.com/#/keys
Krok 3: Ustaw klucz API jako zmienną środowiskową
export NANONETS_API_KEY=YOUR_API_KEY_GOES_HERE
Krok 4: Utwórz nowy model
python ./code/create-model.py
Uwaga: wygeneruje to MODEL_ID, którego potrzebujesz do następnego kroku
Krok 5: Dodaj identyfikator modelu jako zmienną środowiskową
export NANONETS_MODEL_ID=YOUR_MODEL_ID
Krok 6: Prześlij dane treningowe
Zbierz obrazy obiektu, który chcesz wykryć. Po przygotowaniu zestawu danych w folderze images
(pliki graficzne), rozpocznij przesyłanie zbioru danych.
python ./code/upload-training.py
Krok 7: Wytrenuj model
Po przesłaniu obrazów rozpocznij szkolenie Modela
python ./code/train-model.py
Krok 8: Uzyskaj stan modelu
Trenowanie modelu zajmuje około 30 minut. Otrzymasz wiadomość e-mail, gdy model zostanie przeszkolony. W międzyczasie sprawdzasz stan modelu
watch -n 100 python ./code/model-state.py
Krok 9: Dokonaj prognozy
Po przeszkoleniu modelu. Możesz tworzyć prognozy za pomocą modelu
python ./code/prediction.py PATH_TO_YOUR_IMAGE.jpg
Dlaczego Nanonets to najlepszy OCR do wyodrębniania tekstu z obrazów
Korzyści płynące z używania Nanonets w porównaniu z innymi interfejsami API OCR wykraczają poza tylko lepszą dokładność w odniesieniu do wyodrębniania tekstu z obrazów. Oto 7 powodów, dla których warto rozważyć użycie Nanonets OCR do rozpoznawania tekstu:
1. Praca z danymi niestandardowymi
Większość programów OCR jest dość sztywnych, jeśli chodzi o rodzaj danych, z którymi może pracować. Szkolenie modelu OCR dla przypadku użycia wymaga dużej elastyczności w odniesieniu do jego wymagań i specyfikacji; OCR do przetwarzania faktur znacznie różni się od OCR do paszportów! Nanonety nie podlegają tak sztywnym ograniczeniom. Nanonets wykorzystuje Twoje własne dane do trenowania modeli OCR, które najlepiej odpowiadają konkretnym potrzebom Twojej firmy.
2. Praca z językami innymi niż angielski lub wieloma językami
Ponieważ Nanonets koncentruje się na uczeniu z wykorzystaniem niestandardowych danych, jest wyjątkowo przystosowany do budowania jednego modelu OCR, który może wyodrębniać tekst z obrazów w dowolnym języku lub w wielu językach jednocześnie.
3. Nie wymaga przetwarzania końcowego
Tekst wyodrębniony za pomocą modeli OCR musi być inteligentnie zorganizowany i przedstawiony w zrozumiałym formacie; w przeciwnym razie poświęca się dużo czasu i zasobów na reorganizację danych w sensowne informacje. Podczas gdy większość narzędzi OCR po prostu pobiera i zrzuca dane z obrazów, Nanonets wyodrębnia tylko istotne dane i automatycznie sortuje je w inteligentnie ustrukturyzowane pola, ułatwiając ich przeglądanie i zrozumienie.
4. Ciągle się uczy
Firmy często stają w obliczu dynamicznie zmieniających się wymagań i potrzeb. Aby przezwyciężyć potencjalne przeszkody, Nanonets umożliwia łatwe ponowne trenowanie modeli przy użyciu nowych danych. Dzięki temu Twój model OCR może dostosować się do nieprzewidzianych zmian.
5. Z łatwością radzi sobie z typowymi ograniczeniami danych
Nanonets wykorzystuje techniki sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, aby przezwyciężyć typowe ograniczenia danych, które mają duży wpływ na rozpoznawanie i wyodrębnianie tekstu. Nanonets OCR rozpoznaje i obsługuje tekst odręczny, obrazy tekstu w wielu językach jednocześnie, obrazy o niskiej rozdzielczości, obrazy z nowymi lub kursywnymi czcionkami io różnych rozmiarach, obrazy z zacienionym tekstem, tekst pochylony, losowy tekst bez struktury, szum obrazu, rozmyte obrazy i więcej. Tradycyjne interfejsy API OCR po prostu nie są przystosowane do działania w takich warunkach; wymagają danych na bardzo wysokim poziomie wierności, co nie jest normą w rzeczywistych scenariuszach.
6. Nie wymaga wewnętrznego zespołu programistów
Nie musisz martwić się zatrudnianiem programistów i pozyskiwaniem talentów, aby spersonalizować Nanonets API pod kątem Twoich wymagań biznesowych. Nanonety zostały stworzone z myślą o bezproblemowej integracji. Możesz również łatwo zintegrować Nanonet z większością oprogramowania CRM, ERP lub RPA.
7. Dostosuj, dostosuj, dostosuj
Dzięki Nanonets OCR możesz przechwycić dowolną liczbę pól tekstu/danych. Możesz nawet tworzyć niestandardowe reguły sprawdzania poprawności, które działają zgodnie z określonymi wymaganiami dotyczącymi rozpoznawania tekstu i wyodrębniania tekstu. Nanonets nie jest w ogóle związany z szablonem twojego dokumentu. Możesz przechwytywać dane w tabelach lub pozycjach lub w dowolnym innym formacie!
Nanonets ma wiele zastosowań, które mogą zoptymalizować wydajność Twojej firmy, obniżyć koszty i przyspieszyć rozwój. Dowiedzieć się jak przypadki użycia Nanonets mogą mieć zastosowanie do Twojego produktu.
Lub sprawdź Nanonet API OCR w akcji i zacznij tworzyć własne OCR modele za darmo!
Aktualizacja czerwiec 2022: ten post został pierwotnie opublikowany w paź 2020 i od tego czasu został zaktualizowany regularnie.
Oto slajd podsumowując ustalenia w tym artykule. Oto alternatywna wersja tego postu.
- &
- 100
- 7
- 9
- a
- O nas
- Osiągać
- nabywanie
- Działania
- adres
- oddziaływać
- przed
- przed
- AI
- Wszystkie kategorie
- pozwala
- wśród
- api
- Pszczoła
- Aplikuj
- właściwy
- odpowiednio
- artykuł
- Współpracownik
- automatycznie
- tło
- poniżej
- Korzyści
- BEST
- Ulepsz Swój
- pomiędzy
- Poza
- podnieść
- granica
- budować
- Budowanie
- biznes
- możliwości
- zdobyć
- walizka
- Etui
- CD
- pewien
- kontrola
- Dodaj
- kod
- wspólny
- Rozważać
- Koszty:
- mógłby
- Para
- Stwórz
- CRM
- istotny
- zwyczaj
- konfigurowalny
- dostosować
- dane
- sprawa
- głęboko
- W zależności
- rozwijać
- szczegółowe
- deweloperzy
- różnić się
- różne
- cyfrowy
- dokumenty
- zrzucać
- każdy
- z łatwością
- Środowisko
- wyposażony
- itp
- spodziewany
- Wyciągi
- Twarz
- szybciej
- wierność
- Łąka
- natura
- i terminów, a
- Elastyczność
- koncentruje
- obserwuj
- format
- Darmowy
- od
- dobry
- chwycić
- bardzo
- Wzrost
- poprowadzi
- uchwyt
- tutaj
- Wysoki
- wyższy
- Wynajmowanie
- W jaki sposób
- How To
- HTTPS
- obraz
- zdjęcia
- Informacja
- zainstalować
- integrować
- integracja
- IT
- Java
- Praca
- Klawisz
- Etykieta
- Etykiety
- język
- Języki
- duży
- nauka
- poziom
- poziomy
- Dźwignia
- wykorzystuje
- Licencja
- licencje
- Linia
- Lista
- Katalogowany
- robić
- Dokonywanie
- sposób
- wymowny
- ML
- model
- modele
- Miesiąc
- jeszcze
- większość
- wielokrotność
- wymagania
- Następny
- Hałas
- numer
- oferta
- Online
- Optymalizacja
- Zorganizowany
- Inne
- Inaczej
- własny
- płatny
- szczególny
- Ludzie
- jest gwarancją najlepszej jakości, które mogą dostarczyć Ci Twoje monitory,
- personalizować
- kawałek
- potencjał
- power
- Przewidywania
- teraźniejszość
- prezenty
- wygląda tak
- przetwarzanie
- Produkt
- Programy
- że
- opublikowany
- jakość
- zasięg
- RE
- prawdziwe życie
- Przyczyny
- rozpoznać
- uznane
- wywołań
- wymagać
- wymagania
- Wymaga
- Zasoby
- Efekt
- blokady dróg
- rpa
- reguły
- run
- taki sam
- Zapisz
- Skala
- sekund
- zestaw
- Powłoka
- ponieważ
- pojedynczy
- rozmiary
- Tworzenie
- solidny
- specyficzny
- Specyfikacje
- STAGE
- początek
- Stan
- zbudowany
- sukces
- Talent
- zespół
- Techniki
- test
- Testy
- Połączenia
- trzy
- czas
- czasochłonne
- narzędzia
- tradycyjny
- Pociąg
- Trening
- typy
- zazwyczaj
- dla
- zrozumieć
- wyjątkowy
- us
- posługiwać się
- zazwyczaj
- uprawomocnienie
- wartość
- różnorodny
- zweryfikować
- Wideo
- Zobacz i wysłuchaj
- sposoby
- czy
- Podczas
- szerszy
- Praca
- pracujący
- XML
- Twój
- youtube