ocr

文字识别的话可以借助下专业工具来操作的，常用的工具就是转易侠扫描王了，识别文字图片效果不错

传统ocr技术,对于光照敏感,光线变化或者微弱时有可能识别错误。 OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition)，是通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。

（光学字符识别，Optical Character Recognition），是通过图像处理和模式识别技术对光学的字符进行识别的意思，是自动识别技术研究和应用领域中的一个重要方面。它是一种能够将文字自动识别录入到电脑中的软件技术，是与扫描仪配套的主要软件，属于非键盘输入范畴，需要图像输入设备主要是扫描仪相配合。现在OCR主要是指[1]文字识别软件，在1996年清华紫光开始搭配中文识别软件之前，市场上的扫描仪和OCR软件一直是分开销售的，专业的OCR软件在早些时候卖得比扫描仪还要贵。随着扫描仪分辨率的提升，OCR软件也在不断升级，扫描仪厂商现在已把专业的OCR软件搭配自己生产的扫描仪出售。OCR技术的迅速发展与扫描仪的广泛使用是密不可分的，近两年随着扫描仪逐渐普及和OCR技术的日臻完善，OCR己成为绝大多数扫描仪用户的得力助手。 自20世纪60年代初期出现第一代OCR产品开始，经过半个世纪的不断发展和改进，包括手写体的各种OCR技术的研究取得了令人瞩目的成果，人们对OCR产品的功能要求也从原来的单纯注重识别率，发展到对整个OCR系统的识别速度、用户界面的友好性、操作的简便性、产品的稳定性、适应性、可靠性和易升级性、售前售后服务质量等各方面提出更高的要求。OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。而最早对印刷体汉字识别进行研究的是的Casey和Nagy，1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。20世纪70年代初，日本的学者开始研究汉字识别，并做了大量的工作。中国在OCR技术方面的研究工作起步较晚，在70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别进行研究，70年代末开始进行汉字识别的研究，到1986年汉字识别的研究进入一个实质性的阶段，不少研究单位相继推出了中文OCR产品.早期的OCR软件，由于识别率及产品化等多方面的因素，未能达到实际要求。同时，由于硬件设备成本高，运行速度慢，也没有达到实用的程度。只有个别部门，如信息部门、新闻出版单位等使用OCR软件。1986年以后我国的OCR研究有了很大进展，在汉字建模和识别方法上都有所创新，在系统研制和开发应用中都取得了丰硕的成果，不少单位相继推出了中文OCR产品。进入20世纪90年代以后，随着平台式扫描仪的广泛应用，以及我国信息自动化和办公自动化的普及，大大推动了OCR技术的进一步发展，使OCR的识别正确率、识别速度满足了广大用户的要求。 由于扫描仪的普及与广泛应用，OCR软件只需提供与扫描仪的接口，利用扫描仪驱动软件即可。因此，OCR软件主要是由图像处理模块、版面划分模块、文字识别模块和文字编辑模块等4部分组成。1、图像处理模块图像处理模块主要具有文稿扫描、图像缩放、图像旋转等功能。通过扫描仪输入后，文稿形成图像文件，图像处理模块可对图像进行放大，去除污点和划痕，如果图像放置不正，可以手工或自动旋转图像，目的是为文字识别创造更好的条件，使识别率更高。2、版面划分模块版面划分模块主要包括版面划分、更改划分，即对版面的理解、字切分、归一化等，可选择自动或手动两种版面划分方式。目的是告诉OCR软件将同一版面的文章、表格等分开，以便于分别处理，并按照怎样的顺序进行识别。3、文字识别模块文字识别模块是OCR软件的核心部分，文字识别模块主要对输入的汉字进行阅读，但不能一目多行，必须逐行切割，对于汉字通常也是一个字一个字地辨认，即单字识别，再进行归一化。文字识别模块通过对不同样本汉字的特征进行提取，完成识别，自动查找可疑字，具有前后联想等功能。4、文字编辑模块文字编辑模块主要对OCR识别后的文字进行修改、编辑，如系统识别认为有误，则文字会以醒目的红色或蓝色显示，并提供相似的文字供选择，选择编辑器供输出等。 一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。1影像输入欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机。科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对OCR有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。下载:《泰比科技光学OCR影像前处理：影像前处理是OCR系统中，须解决问题最多的一个模块，从得到一个不是黑就是白的二值化影像，或灰阶、彩色的影像，到独立出一个个的文字影像的过程，都属于影像前处理。包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理，及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。在影像处理方面，在学理及技术方面都已达成熟阶段，因此在市面上或网站上有不少可用的链接库；在文件前处理方面，则凭各家本领了；影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。文字特征抽取：单以识别率而言，特征抽取可说是 OCR的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影响识别的好坏，也所以在OCR研究初期，特征抽取的研究报告特别的多。而特征可说是识别的筹码，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。对比数据库：当输入文字算完特征后，不管是用统计或结构的特征，都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对，数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字，根据与输入文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。2对比识别这是可充分发挥数学运算理论的一个模块，根据不同的特征特性，选用不同的数学距离函数，较有名的比对方法有，欧式空间的比对方法、松弛比对法（Relaxation）、动态程序比对法（Dynamic Programming，DP），以及类神经网络的数据库建立及比对、HMM（Hidden Markov Model）…等著名的方法，为了使识别的结果更稳定，也有所谓的专家系统（Experts System）被提出，利用各种特征比对方法的相异互补性，使识别出的结果，其信心度特别的高。字词后处理：由于OCR的识别率并无法达到百分之百，或想加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，也成为OCR系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例，利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词，做更正的功能。字词数据库：为字词后处理所建立的词库。3人工校正OCR最后的关卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠标，跟着软件设计的节奏操作或仅是观看，而在此有可能须特别花使用者的精神及时间，去更正甚至找寻可能是OCR出错的地方。一个好的OCR软件，除了有一个稳定的影像处理及识别核心，以降低错误率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影响OCR的处理效率，因此，文字影像与识别文字的对照，及其屏幕信息摆放的位置、还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能、及字词后处理后特意标示出可能有问题的字词，都是为使用者设计尽量少使用键盘的一种功能，当然，不是说系统没显示出的文字就一定正确，就像完全由键盘输入的工作人员也会有出错的时候，这时要重新校正一次或能允许些许的错，就完全看使用单位的需求了。4结果输出有人只要文本文件作部份文字的再使用之用，所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和输入文件一模一样，所以有原文重现的功能、有人注重表格内的文字，所以要和Excel等软件结合。无论怎么变化，都只是输出档案格式的变化而已。如果需要还原成原文一样格式，则在识别后，需要人工排版，耗时耗力。 1资料录入文献资料的数字化录入，一般分为：1．纯图像方式。2．目录文本、正文图像方式。3．全文本方式。4．全文索引方式。文本方式和图像方式的混合体。2识别过程书本级：中文，英文；简体，繁体；版式级：竖排，横排；有无分栏；行切分　字切分识别：真正的OCR识别过程，图像信息还原成文本信息后处理：人工干预，主要集中在前四个阶段。3识别结果决定因素1．图片的质量，一般建议150dpi以上2．颜色，一般对彩色识别很差，黑白的图片较高，因此建议ocr的为黑白tif格式3．最重要的就是字体，如果是手写识别率很低。国内OCR识别简体差错率为万分之三，如果要求更高的精度需要投入更大的人工干预。繁体识别由于繁体字库的不统一性（民国时期的字库和现在繁体字库不统一），导致识别困难，在人工干预下，精度能达到90%以上（图文清晰情况下）。 1．分辨率的设置是文字识别的重要前提。一般来讲，扫描仪提供较多的图像信息，识别软件比较容易得出识别结果。但也不是扫描分辨率设得越高识别正确率就越高。选择300dpi或400dpi分辨率，适合大部分文档扫描。注意文字原稿的扫描识别，设置扫描分辨率时千万不要超过扫描仪的光学分辨率，不然会得不偿失。下面是部分典型设置，仅供参考。(1)1、2、3号字的文章段，推荐使用200dpi。(2)4、小4、5号字的文章段，推荐使用300dpl(3)小5、6号字的文章段，推荐使用400dpl(4)7、8号字的文章段，推荐使用600dpi。2． 扫描时适当地调整好亮度和对比度值，使扫描文件黑白分明。这对识别率的影响最为关键，扫描亮度和对比度值的设定以观察扫描后的图像中汉字的笔画较细但又不断开为原则。进行识别前，先看看扫描得到的图像中文字质量如何，如果图像存在黑点或黑斑时或文字线条很粗很黑，分不清笔画时，说明亮度值太小了，应该增加亮度值在试试；如果文字线条凹凸不平，有断线甚至图像中汉字轮廓严重残缺时，说明亮度值太大了，应减小亮度后再试试。3．选好扫描软件。选一款好的适合自己的OCR软件是作好文字识别工作的基础，一般不要使用扫描仪自带的OEM软件，OEM的OCR软件的功能少、效果差，有的甚至没有中文识别。再选一个图像软件，第一，OCR软件不能识别所有的扫描仪；第二，也是最关键的，利用图像软件的扫描接口扫描出来的图像便于处理。4．如果要进行的文本是带有格式的，如粗体、斜体、首行缩进等，部分OCR软件识别不出来，会丢失格式或出现乱码。如果必须扫描带有格式的文本，事先要确保使用的识别软件是否支持文字格式的扫描。也可以关闭样式识别系统，使软件集中注意力查找正确的字符，不再顾及字体和字体格式。5．在扫描识别报纸或其他半透明文稿时，背面的文字透过纸张混淆文字字形，对识别会造成很大的障碍。遇到该类扫描，只要在扫描原稿的背面附。盖一张黑纸，扫描时，增加扫描对比度，即可减少背面模糊字体的影响，提高识别正确率，6．一般文本扫描原稿都为黑、白两色原稿，但是在扫描设置时却常将扫描模式设为灰度模式。特别是在原稿质量较差时，使用灰度模式扫描，并在扫描软件处理完后再继续识别，这样会得到较好的识别正确率。值得注意的是OCR识别软件可以自己确定阀值，几个百分点的阀值差异，可能就会影响识别的正常进行。当然，得到的图像文件的大小会比黑白文件大很多。在进行大批量文稿扫描时，必须对原稿进行测试，找到最佳的阀值百分比。7．遇到图文混排的扫描原稿，首先明确使用的识别软件是否支持自动分析图文这一功能。如果支持的话，在进行这类扫描识别时，OCR软件会自动计算出文本的内容、位置和先后顺序。文字部分可以按照标示顺序正常识别。8．手动选取扫描区域会有更好识别效果。设置好参数后，先预览一下，然后开始选取扫描区域。不要将要用的文章一股脑儿选在一个区域内，因为现在的文章排版为了追求更好的视觉效果，使用图文混排的较多，扫成一幅图像会影响OCR识别。因此，要根据实际情况将版面分成N个区域，怎么划分区域呢？每一区域内的文字字体、字号最好一致，没有图形、图像，每一行的宽度一致，遇到长短不一，再细分，一般一次最多可扫描10个选区。根据不同情况，合理地设置识别区域的顺序。不要嫌这个过程太烦，那可是提高识别率的有效手段。注意各识别区域不能有交叉，做到一切觉得完好以后再进行识别。这样一般的识别率会在95%以上，对于识别不正确的文字进行校对后，就可以进入相应的文字处理软件进行所需的处理了。9．在放置扫描原稿时，把扫描的文字材料一定要摆放在扫描起始线正中，以最大限度地减小由于光学透镜导致的失真。同时应保护扫描仪玻璃的干净和不受损害。文字有一定角度的倾斜，或者是原稿文字部分为不正规排版，必须在扫描后使用旋转工具，进行纠正；否则OCR识别软件会将水平笔划当做斜笔划处理，识别正确率会下降很多。建议用户尽量将扫描原稿放正，用工具旋转纠正会降低图像质量，使字符识别更加困难。10．先预览整体版面，选定要扫描的区域，再用放大预览工具，选择一小块进行放大显示到全屏幕，观察其文字的对比度，文字的深浅浓度，据情况调整阀值的大小，最终要求文字清晰，不浓(文字成团)，不淡(文字断笔伐)，一般在阀值80左右为宜，最后再扫描。11．用工具擦掉图像污点，包括原来版面中的不需要识别的插图、分隔线等，使文字图像中除了文字没有一点多余的东西；这可以大提高识别率并减少识别后的修改工作。12．如果要扫描印刷质量稍微差一些的文章，比如说报纸，扫描的结果将不会黑白分明，会出现大量的黑点，而且在字体的笔画上也会出现粘连现象，这两项可是汉字识别的大忌，将严重影响汉字识别的正确率。为获得较好的识别结果，必须仔细进行色调调节，反复扫描多次才能获得比较理想的结果。另外由于报纸很薄且大部分纸质不高，导致扫描仪上盖板不能完全压住报纸(有缝隙)，所以一般情况下报纸的扫描识别效果没有杂志的效果好。解决办法是在报纸上压一至两本16K的杂志，效果还是不错的。

扫描

ocr软件不仅可以扫描图片，将其转换为文本格式，同时也可以识别图表，excel,pdf等。同时，还提供了多种语种的翻译，证件的扫描等功能，非常方便，尤其是猫图鹰软件，楼主可以下载试一试，肯定是物超所值的。

　　OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），是属于图型识别（Pattern Recognition，PR）的一门学问。其目的就是要让计算机知道它到底看到了什么，尤其是文字资料。　　由于OCR是一门与识别率拔河的技术，因此如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。而根据文字资料存在的媒体介质不同，及取得这些资料的方式不同，就衍生出各式各样、各种不同的应用。　　在此对OCR作一基本介绍，包括其技术简介以及其应用介绍。　　一、OCR的发展　　要谈OCR的发展，早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。　　OCR可以说是一种不确定的技术研究，正确率就像是一个无穷趋近函数，知道其趋近值，却只能靠近而无法达到，永远在与100%作拉锯战。因为其牵扯的因素太多了，书写者的习惯或文件印刷品质、扫描仪的扫瞄品质、识别的方法、学习及测试的样本……等等，多少都会影响其正确率，也因此，OCR的产品除了需有一个强有力的识别核心外，产品的操作使用方便性、所提供的除错功能及方法，亦是决定产品好坏的重要因素。　　一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。　　从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。　　在此逐一介绍：　　影象输入：欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机。科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对OCR有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。　　影象前处理：影像前处理是OCR系统中，须解决问题最多的一个模块，从得到一个不是黑就是白的二值化影像，或灰阶、彩色的影像，到独立出一个个的文字影像的过程，都属于影像前处理。包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理，及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。在影像处理方面，在学理及技术方面都已达成熟阶段，因此在市面上或网站上有不少可用的链接库；在文件前处理方面，则凭各家本领了；影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的题纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。　　文字特征抽取：单以识别率而言，特征抽取可说是OCR的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影响识别的好坏，也所以在OCR研究初期，特征抽取的研究报告特别的多。而特征可说是识别的筹码，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。　　对比数据库：当输入文字算完特征后，不管是用统计或结构的特征，都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对，数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字，根据与输入文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。　　对比识别：这是可充分发挥数学运算理论的一个模块，根据不同的特征特性，选用不同的数学距离函数，较有名的比对方法有，欧式空间的比对方法、松弛比对法（Relaxation）、动态程序比对法（Dynamic Programming，DP），以及类神经网络的数据库建立及比对、HMM（Hidden Markov Model）…等著名的方法，为了使识别的结果更稳定，也有所谓的专家系统（Experts System）被提出，利用各种特征比对方法的相异互补性，使识别出的结果，其信心度特别的高。　　字词后处理：由于OCR的识别率并无法达到百分之百，或想加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，也成为OCR系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例，利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词，做更正的功能。　　字词数据库：为字词后处理所建立的词库。　　人工校正：OCR最后的关卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠标，跟着软件设计的节奏操作或仅是观看，而在此有可能须特别花使用者的精神及时间，去更正甚至找寻可能是OCR出错的地方。一个好的OCR软件，除了有一个稳定的影像处理及识别核心，以降低错误率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影响OCR的处理效率，因此，文字影像与识别文字的对照，及其屏幕信息摆放的位置、还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能、及字词后处理后特意标示出可能有问题的字词，都是为使用者设计尽量少使用键盘的一种功能，当然，不是说系统没显示出的文字就一定正确，就像完全由键盘输入的工作人员也会有出错的时候，这时要重新校正一次或能允许些许的错，就完全看使用单位的需求了。　　结果输出：其实输出是件简单的事，但却须看使用者用OCR到底为了什么？有人只要文本文件作部份文字的再使用之用，所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和输入文件一模一样，所以有原文重现的功能、有人注重表格内的文字，所以要和Excel等软件结合。无论怎么变化，都只是输出档案格式的变化而已。

OCR文字识别其实就是针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。简单地说，就是识别文字图片，提取文字内容，比如云脉OCR文档识别技术，便是基于成熟的OCR技术，将图片上的文字进行识别，提取成文本文，保存后还可开启进行编辑，并且可导出word和pdf格式，识别率高，字符识别率高于97%。云脉文档识别软件对图片文字进行识别的操作步骤如下：1.首先下载并安装“云脉文档识别软件”在电脑或手机中；2.然后运行该软件，可选择直接拍照或导入书本文字图片进行识别；3.接着点击“下一步”，软件进入识别状态，2至3秒之后就会出现识别结果；4.识别后可快速编辑，备注文档，并生成PDF和word文档。

将照片上传到应用了OCR的某些网站，然后识别出照片里的文字。给自己的回答进行解释。OCR（opticalcharacterrecognition）文字识别是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机。

OCR总出错，几个重要的原因：1、文稿摆放不正，扫描得到的图像歪斜。2、扫描分辨率设置低于300dpi3、文稿有底纹不知道你符合哪一条？

出错原因：没有安装“光学字符识别模块”，只安装MODI无法识别。修复方法：找到OFFICE安装光盘，setup后自定义安装，勾上“选择应用程序的高级自定义”，“office共享功能”，“校对工具” 下的“光学字符识别模块(中文/英文)”，安装上去，同样要先卸载。注意事项：不能Office2003/2007混装参考资料： http://blog.csdn.net/crybird/article/details/4190284

汉字识别OCR（"光学字符识别"的英文编写）是为了使汉字信息高速输入计算机，以解决低速的信息输入与高速信息处理之间的矛盾，从而提高整个计算机系统的效率。这种根据汉字人工编码录入汉字文本的方法，从根本上改变了人们对计算机汉字人工编码录入的概念。使人们从繁重的键盘录入汉字的劳动中解脱出来。只要用扫描仪将整页文本图像输入到计算机，就能通过OCR软件自动产生汉字文本文件，这与人手工键入的汉字效果是一样的，但速度比手工快几十倍。得力OCR文字识别软件就很好用，有需要的可以下载试试

OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition)，是通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。简单的来跟你说吧，就是可以提取图像上面的文字，利用工具，比如捷速ocr文字识别软件，等其他的ocr的软件，都是利用ocr技术而设计成的软件，这类软件可以让我们将图片文字转换成word等文本文字。

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。

OCR的处理流程如下：首先将标的物的影像输人，然后经过影像前处理、文字特征抽取、比对识别等过程，最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。详细如下：影像输入要想进行OCR处理，必须先通过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器械，将影像转人计算机。随着科技的进步，扫描仪等输人装置已制作得愈来愈精致，轻薄短小，品质也高，对OCR有相当大的帮助。扫描仪分辨率的提高使影像更清晰，扫描速度的加快提高了OCR处理的效率影像前处理影像前处理是OCR系统中需解决问题最多的一个模块。从得到一个不是黑就是白的二值化影像或灰阶、彩色的影像，到分离出一个个的文字影像的过程，都属于影像前处理。它包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理，以及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。影像处理的原理及技术都已成熟，在网站上有不少可用的链接库；在文件前处理方面，则凭各家本领了；影像需先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体也可如原始文件一样地判断出来。值得一提的是如何将独立文字从文字行抽取出来。中文字特别的地方在于它有部首的观念。因此，不只是上下的合成，左右合成的字也特别多，且有可能是两部分（如“利”、“明”等），也有三部分的（如“捌”、“晰”等）合成。当这些字与英文或数字同时存在且紧靠在一起时，判断如何连接或切出，是相当困难的。对排版整齐的印刷文件都无法百分之百解决，更何况是每个人写字习性都不同的手写文件。也因此，手写的OCR产品走向是特殊且有限制的。文字特征抽取单以识别率而言，特征抽取可说是OCR的核心，用什么特征，怎么抽取，直接影响识别的好坏，所以在OCR研究初期，特征抽取的研究报告特别多。而“特征”可说是识别的筹码，可简易的区分两类。一类为统计的特征。例如文字区域内的黑／白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑／白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量。在对比时，基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征。例如文字影像细线化后，取得字的笔画端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法进行比对，市面上的线上手写输人软件的识别方法多以此种结构的方法为主。比对数据库当输人文字算完特征后，不管是用统计或结构的特征，都需有一比对数据库或特征数据库来进行比对，数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字以及根据与输人文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。比对识别比对识别是指根据不同的特征特性，选用不同的数学距离函数进行比对．较有名的比对方法有欧式空间的比对方法、松弛比对法(Relaxation)、动态程序比对法(Dynamic Programming, DP)以及类神经网络的数据库建立及比对、HMM(Hidden Markov Model)等著名的方法。为了使识别的结果更稳定，提出了专家系统(Experts System)，利用各种转征比对方袂的相异互补性，使识别结果的可靠性提高。字词后处理由于OCR的识别率并无法达到百分之百，为了加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，便成为OCR系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例。它在比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出最合乎“词”的词，作为更正的功能。例如识别出“找门”，在词库中找不到这个词，而“我”是“找”的相似候选字，因此很自然地将“我”取代“找”，而成“我们”。字词数据库它是为字词后处理所建立的词库。人工校正这是OCR最后的关卡。在此之前，使用者可能只是拿个鼠标，跟着软件设计的节奏操作或仅是观看，而在此则需要使用者去更正甚至找寻可能是OCR出错的地方。一个好的OCR软件，除了有一个稳定的影像处理及识别核心以降低错误率外，人工校正的操作流程及其功能也影响OCR的处理效率。因此，文字影像与识别文字的对照及其屏幕信息摆放的位置，还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能及继字词后处理而特意标示出可能有问题的字词，都是为了让使用者尽量少地使用键盘。当然，不是说系统没显示出的文字就一定正确，可根据具体要求决定是否重新校正一次。结果输出其实输出是件简单的事，但需看使用者用OCR到底为了什么。有人只要求文本文件用于部分文字的再使用，所以只要一般的文字文件，有人要求输人文件的原文原封不动地重现出来；有人注重表格内的文字，要求跟Excel等软件结合。无论怎么变化，都只是输出档案格式的变化而已。

OCR技术作为机器视觉领域一个非常重要的研究反向，涉及的应用领域多种多样。现今，各应用领域已经出现了非常多的产品，包括卡片证件类识别、票据类识别、文字信息结构化视频类识别、自然场景下的文字识别等。本文主要从数据、算法两个方面概述目前OCR较为成熟的解决方案。 深度学习算法是非常依赖于数据数量与质量的，OCR也不例外。一般OCR任务中不仅需要识别具体的文字内容，还要识别文字具体所在位置，甚至结构化组织识别信息，所以图像数据中的监督信息就包括文字位置坐标和相应文本内容。标注数据的来源一般分为两类：人工标注和程序（模型）自动生成。 一般人工标注的成本比较大，首先需要搭建合适的标注平台，好在github上有几个开源的关于目标检测任务的标注平台供选择(参见 十个最常用深度学习图像/视频数据标注工具 或者 深度学习图像标注工具汇总 )。其次，构建专业的标注团队，尤其是涉及垂直领域的任务。另外还要设计数据质量监控机制，如标注数据交叉验证等。 数据自动生成的数据量大，成本小，唯一需要担心的就是生成的数据分布与真实数据分布有显著差异。针对文本检测和文本识别，目前的数据生成方案基本都是模拟真实背景，同时平滑地嵌入文本内容。 那么标注或生成多少数据量合适呢？当然，高质量数据肯定是越多越好的，如果非要给一个下限，一般文本检测任务图片数据量在万张级别，文本识别任务在百万张级别。 整体OCR识别算法一般是分为两个部分：文本检测和文本识别。 文本检测与目标检测算法的发展是息息相关的。目前主流的目标检测算法分为两类： 通用的目标检测算法对文本一般检测都不精准，原因主要包括大多数文本没有闭合边缘、文本行方向任意、文本排列不规则等，需要结合文本的结构与分布特点优化检测模块，其中包括 CTPN 、 SegLink 、 Rotation RPN 、 Textboxes 等。 文本识别模型一般分为特征提取器(编码器)和解码器。 目前针对不同识别场景的都有相应的算法调优方案，模型拟合能力方面已经有了长足进步。相较于算法，如何获取高质量数据很大程度上影响着整个OCR项目成败，打通整个数据链路会是深度学习项目的关键，也会成为企业的核心竞争力。

随着人工智能的热度上升，图像识别这一分领域也渐渐被人们所关注。图像识别中最贴近我们生活的可能就是 OCR 技术了。可能很多同学还不知道什么是 OCR。我们先来看下 OCR 的定义： 今天就来简单分析下 OCR 技术的原理，不会涉及具体的算法讲解和推导，毕竟每一个算法都能占很长的篇幅，每一个算法都能重新开一篇来写。 从整体上来说，OCR一般分为两个大步骤：图像处理以及文字识别。 识别文字前，我们要对原始图片进行预处理，以便后续的特征提取和学习。这个过程通常包含：灰度化、二值化、降噪、倾斜矫正、文字切分等子步骤。每一个步骤都涉及了不同的算法。我们以下面这张原始图片为例，进行每个步骤的讲解。 灰度化（gray processing），在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。说通俗一点，就是将一张彩色图片变为黑白图片。 灰度化一般有分量法、最大值法、平均值法、加权平均法四种方法对彩色图像进行灰度化。 一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，最常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。这是研究灰度变换的最特殊的方法，称为图像的二值化（binaryzation）。 二值化的黑白图片不包含灰色，只有纯白和纯黑两种颜色。 二值化里最重要的就是阈值的选取，一般分为固定阈值和自适应阈值。 比较常用的二值化方法则有：双峰法、P参数法、迭代法和OTSU法等。 现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像降噪（Image Denoising）。 图像中噪声的来源有许多种，这些噪声来源于图像采集、传输、压缩等各个方面。噪声的种类也各不相同，比如椒盐噪声，高斯噪声等，针对不同的噪声有不同的处理算法。 在上一步得到的图像中可以看到很多零星的小黑点，这就是图像中的噪声，会极大干扰到我们程序对于图片的切割和识别，因此我们需要降噪处理。降噪在这个阶段非常重要，降噪算法的好坏对特征提取的影响很大。 图像降噪的方法一般有均值滤波器、自适应维纳滤波器、中值滤波器、形态学噪声滤除器、小波去噪等。 对于用户而言，拍照的时候不可能绝对的水平，所以，我们需要通过程序将图像做旋转处理，来找一个认为最可能水平的位置，这样切出来的图，才有可能是最好的一个效果。 倾斜矫正最常用的方法是霍夫变换，其原理是将图片进行膨胀处理，将断续的文字连成一条直线，便于直线检测。计算出直线的角度后就可以利用旋转算法，将倾斜图片矫正到水平位置。 对于一段多行文本来讲，文字切分包含了行切分与字符切分两个步骤， 倾斜矫正 是文字切分的前提。我们将 倾斜矫正 后的文字投影到 Y轴，并将所有值累加，这样就能得到一个在y轴上的直方图。 直方图的谷底就是背景，峰值则是前景（文字）所在的区域。于是我们就将每行文字的位置给识别出来了。 字符切分和行切分类似，只是这次我们要将每行文字投影到 X轴。 但要注意的是，同一行的两个字符往往挨的比较紧，有些时候会出现垂直方向上的重叠，投影的时候将他们认为是一个字符，从而造成切割的时候出错（多出现在英文字符）；也有些时候同一个字符的左右结构在X轴的投影存在一个小间隙，切割的时候误把一个字符切分为两个字符（多出现在中文字符）。所以相较于行切分，字符切分更难。 对于这种情况，我们可以预先设定一个字符宽度的期望值，切出的字符如果投影超出期望值太大，则认为是两个字符；如果远远小于这个期望值，则忽略这个间隙，把间隙左右的“字符”合成一个字符来识别。 预处理完毕后，就到了文字识别的阶段。这个阶段会涉及一些人工智能方面的知识，比较抽象，没法用图片表达，我尽量讲得简单易懂一些。 特征是用来识别文字的关键信息，每个不同的文字都能通过特征来和其他文字进行区分。对于数字和英文字母来说，这个特征提取是比较容易的，总共就 10 + 26 x 2 = 52 个字符，而且都是小字符集。对于汉字来说，特征提取的难度就比较大了，因为首先汉字是大字符集；其次国标中光是最常用的第一级汉字就有3755个；最后汉字结构复杂，形近字多，特征维度就比较大。 在确定了使用何种特征后，还有可能要进行特征降维，这种情况下，如果特征的维数太高，分类器的效率会受到很大的影响，为了提高识别速率，往往就要进行降维，这个过程也很重要，既要降低特征维数，又得使得减少维数后的特征向量还保留了足够的信息量（以区分不同的文字）。 对一个文字图像，提取出特征，丢给分类器，分类器就对其进行分类，告诉你这个特征该识别成哪个文字。分类器的设计就是我们的任务。分类器的设计方法一般有：模板匹配法、判别函数法、神经网络分类法、基于规则推理法等，这里不展开叙述。在进行实际识别前，往往还要对分类器进行训练，这是一个监督学习的过程。成熟的分类器也有很多，有 SVM，CNN 等。 其实就是对于分类器的分类结果进行优化，这一般就要涉及自然语言理解的范畴了。 首先是形近字的处理：举个栗子，“分”和“兮”形近，但是如果遇到“分数”这个词语，就不应该识别为“兮数”，因为“分数”才是一个正常词语。这需要通过语言模型来进行纠正。 其次是对于文字排版的处理：比如一些书籍是分左右两栏的，同一行的左右两栏不属于同一句话，不存在任何语法上的联系。如果按照行切割，就会把左行的末尾和右行的开头连在一起，这是我们不希望看到的，这样的情况需要进行特殊处理。 OCR 的大致原理就是这样。整体上来看，OCR 的步骤繁多，涉及的算法复杂，针对每一个步骤，每一个算法都有许多单独的研究论文，本文无法进行深入探讨。如果从零开始做 OCR，这将是一个浩大的工程。笔者才疏学浅，对于模式识别、机器学习也属于入门阶段，如果有错漏的地方，还请各位斧正。

ocr，光学字符识别，是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。

要谈OCR的发展，早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。 OCR可以说是一种不确定的技术研究，正确率就像是一个无穷趋近函数，知道其趋近值，却只能靠近而无法达到，永远在与100%作拉锯战。因为其牵扯的因素太多了，书写者的习惯或文件印刷品质、扫描仪的扫瞄品质、识别的方法、学习及测试的样本……等等，多少都会影响其正确率，也因此，OCR的产品除了需有一个强有力的识别核心外，产品的操作使用方便性、所提供的除错功能及方法，亦是决定产品好坏的重要因素。 一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。 从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。 在此逐一介绍： 影象输入：欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机。科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对OCR有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。 影象前处理：影像前处理是OCR系统中，须解决问题最多的一个模块，从得到一个不是黑就是白的二值化影像，或灰阶、彩色的影像，到独立出一个个的文字影像的过程，都属于影像前处理。包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理，及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。在影像处理方面，在学理及技术方面都已达成熟阶段，因此在市面上或网站上有不少可用的链接库；在文件前处理方面，则凭各家本领了；影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的题纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。 文字特征抽取：单以识别率而言，特征抽取可说是OCR的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影响识别的好坏，也所以在OCR研究初期，特征抽取的研究报告特别的多。而特征可说是识别的筹码，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。 对比数据库：当输入文字算完特征后，不管是用统计或结构的特征，都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对，数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字，根据与输入文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。对比识别：这是可充分发挥数学运算理论的一个模块，根据不同的特征特性，选用不同的数学距离函数，较有名的比对方法有，欧式空间的比对方法、松弛比对法（Relaxation）、动态程序比对法（Dynamic Programming，DP），以及类神经网络的数据库建立及比对、HMM（Hidden Markov Model）…等著名的方法，为了使识别的结果更稳定，也有所谓的专家系统（Experts System）被提出，利用各种特征比对方法的相异互补性，使识别出的结果，其信心度特别的高。字词后处理：由于OCR的识别率并无法达到百分之百，或想加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，也成为OCR系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例，利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词，做更正的功能。 字词数据库：为字词后处理所建立的词库。 人工校正：OCR最后的关卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠标，跟着软件设计的节奏操作或仅是观看，而在此有可能须特别花使用者的精神及时间，去更正甚至找寻可能是OCR出错的地方。一个好的OCR软件，除了有一个稳定的影像处理及识别核心，以降低错误率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影响OCR的处理效率，因此，文字影像与识别文字的对照，及其屏幕信息摆放的位置、还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能、及字词后处理后特意标示出可能有问题的字词，都是为使用者设计尽量少使用键盘的一种功能，当然，不是说系统没显示出的文字就一定正确，就像完全由键盘输入的工作人员也会有出错的时候，这时要重新校正一次或能允许些许的错，就完全看使用单位的需求了。 结果输出：其实输出是件简单的事，但却须看使用者用OCR到底为了什么？有人只要文本文件作部份文字的再使用之用，所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和输入文件一模一样，所以有原文重现的功能、有人注重表格内的文字，所以要和Excel等软件结合。无论怎么变化，都只是输出档案格式的变化而已。

OCR可以快速识别图片中的文字并提取文字，提高工作效率，比如身份证识别、驾驶证识别、作文识别、智能阅卷等，使作方法可以通过开发完成业务落地，如果仅是偶尔用一下，可以使用客汇宝的群+智能机器人的方法来实现，先在客汇宝上建一个群，再绑定一个OCR机器人，这样你按照提示在群里发消息给你机器人，机器人会自动帮你处理，比如给机器人发一张身份证相片，身份证的文字机器人自动给你提取

ocr是是指对文本资料进行扫描后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），是属于图型识别（Pattern Recognition，PR）的一门学问。其目的就是要让计算机知道它到底看到了什么，尤其是文字资料。 由于OCR是一门与识别率拔河的技术，因此如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。而根据文字资料存在的媒体介质不同，及取得这些资料的方式不同，就衍生出各式各样、各种不同的应用。在此对OCR作一基本介绍，包括其技术简介以及其应用介绍。 一、OCR的发展要谈OCR的发展，早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。 OCR可以说是一种不确定的技术研究，正确率就像是一个无穷趋近函数，知道其趋近值，却只能靠近而无法达到，永远在与100%作拉锯战。因为其牵扯的因素太多了，书写者的习惯或文件印刷品质、扫描仪的扫瞄品质、识别的方法、学习及测试的样本……等等，多少都会影响其正确率，也因此，OCR的产品除了需有一个强有力的识别核心外，产品的操作使用方便性、所提供的除错功能及方法，亦是决定产品好坏的重要因素。 一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。 从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。 在此逐一介绍： 影象输入：欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机。科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对OCR有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。 影象前处理：影像前处理是OCR系统中，须解决问题最多的一个模块，从得到一个不是黑就是白的二值化影像，或灰阶、彩色的影像，到独立出一个个的文字影像的过程，都属于影像前处理。包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理，及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。在影像处理方面，在学理及技术方面都已达成熟阶段，因此在市面上或网站上有不少可用的链接库；在文件前处理方面，则凭各家本领了；影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的题纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。 文字特征抽取：单以识别率而言，特征抽取可说是OCR的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影响识别的好坏，也所以在OCR研究初期，特征抽取的研究报告特别的多。而特征可说是识别的筹码，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。 对比数据库：当输入文字算完特征后，不管是用统计或结构的特征，都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对，数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字，根据与输入文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。对比识别：这是可充分发挥数学运算理论的一个模块，根据不同的特征特性，选用不同的数学距离函数，较有名的比对方法有，欧式空间的比对方法、松弛比对法（Relaxation）、动态程序比对法（Dynamic Programming，DP），以及类神经网络的数据库建立及比对、HMM（Hidden Markov Model）…等著名的方法，为了使识别的结果更稳定，也有所谓的专家系统（Experts System）被提出，利用各种特征比对方法的相异互补性，使识别出的结果，其信心度特别的高。字词后处理：由于OCR的识别率并无法达到百分之百，或想加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，也成为OCR系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例，利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词，做更正的功能。 字词数据库：为字词后处理所建立的词库。 人工校正：OCR最后的关卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠标，跟着软件设计的节奏操作或仅是观看，而在此有可能须特别花使用者的精神及时间，去更正甚至找寻可能是OCR出错的地方。一个好的OCR软件，除了有一个稳定的影像处理及识别核心，以降低错误率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影响OCR的处理效率，因此，文字影像与识别文字的对照，及其屏幕信息摆放的位置、还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能、及字词后处理后特意标示出可能有问题的字词，都是为使用者设计尽量少使用键盘的一种功能，当然，不是说系统没显示出的文字就一定正确，就像完全由键盘输入的工作人员也会有出错的时候，这时要重新校正一次或能允许些许的错，就完全看使用单位的需求了。 结果输出：其实输出是件简单的事，但却须看使用者用OCR到底为了什么？有人只要文本文件作部份文字的再使用之用，所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和输入文件一模一样，所以有原文重现的功能、有人注重表格内的文字，所以要和Excel等软件结合。无论怎么变化，都只是输出档案格式的变化而已。

OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）技术是指电子设备检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。比如厦门云脉公司基于成熟的OCR技术，推出了文档识别、身份证识别、票据识别、名片识别、银行卡识别、车牌识别等OCR识别应用......

汉字识别OCR（"光学字符识别"的英文编写）是为了使汉字信息高速输入计算机，以解决低速的信息输入与高速信息处理之间的矛盾，从而提高整个计算机系统的效率。这种根据汉字人工编码录入汉字文本的方法，从根本上改变了人们对计算机汉字人工编码录入的概念。使人们从繁重的键盘录入汉字的劳动中解脱出来。只要用扫描仪将整页文本图像输入到计算机，就能通过OCR软件自动产生汉字文本文件，这与人手工键入的汉字效果是一样的，但速度比手工快几十倍。所以OCR产品的推广意义是深远的。 提高OCR识别率 购买了扫描仪，你一定会发现，附赠的软件中有中英文OCR识别软件，当然一般都是基础版。很多人认为此类OCR的识别率不是很高，甚至怀疑只有那些正版的数千元的OCR软件其识别率才很高。其实，你只要注意使用技巧，此类OCR的识别率完全可达实用化水平。 1、处理原稿扫描图像，使之清晰可“辨”。在其它因素都满足的前提下，对一般的印刷稿、打印稿（包括清晰的针打稿）等质量较好的文稿进行识别，其识别率一般可达到98％以上。而对报纸、复印件等不太清晰的文稿进行识别，无论哪种OCR都难以达到较高的识别率。对那些原稿不太清晰的，要注意识别前对图像加以处理，除去其上的污迹。并注意将偏斜的版面“改斜归正”，通常OCR软件均有此功能，且一般都设有自动纠偏和手动纠偏。 2、分辨率应选择适宜。一般选择300dpi较合适，分辨率选小了会使识别率降低，选得太大了并不能有效提高识别率，还会大幅度加长文件长度，浪费处理时间。有的扫描软件设备上有一项“OCR扫描”，干脆将分辨率锁定为300dpi，这是很有道理的。 3、调整好亮度值和对比度值。这条非常关键，对识别率的影响很大。亮度值的调整是在识别前，先看看扫描得到的图像中文字质量如何，如果文字线条凹凸不平，甚至有断线，说明亮度值太大了，应减小亮度值；当文字线条很黑很粗，甚至挤成了黑疙瘩，分不清笔划时，则说明亮度值太小了，应增加亮度值；对比度的调节要视原稿确定，笔者常根据预扫时图像清晰度确定。 4、利用OCR的自学习功能。有时OCR对某些字总是难以识别，比如OCR开始对“的”和“二”等字总是搞错，这时可以利用OCR软件的自学习功能，“引导”它正确识别一次（有些不同的字体各需一次），它以后就对这些字“熟识”了。具体操作极易，上机看一下菜单即可明白。另外，若原稿全是英文或其中中文很少，最好用附赠的英文OCR软件。还有，现在已有一些很好的文字校对软件，其中一般都设置了OCR校对，利用这些软件先行处理一下所得文本文件，则可大大减轻人工校对负担。 参考资料：http://www.cybersky.com.cn/skill/ocr.htm

　　关于OCR的意思 　　OCR是字符识别软件的简称，它是英文Optical Character Recognition的缩写，原意是光学字符识别。它的功能是通过扫描仪等光学输入设备读取印刷品上的文字图像信息，利用模式识别的算法，分析文字的形态特征从而判别不同的字符。中文OCR 一般只适合于识别印刷体汉字。使用扫描仪加OCR可以部分地代替键盘输入汉字的功能，是省力快捷的文字输入方法。

OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition)，是针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。简单地说，就是识别文字图片，提取文字内容，比如云脉OCR文档识别技术，便是基于成熟的OCR技术，将图片上的文字进行识别，提取成文本文，保存后还可开启进行编辑，并且可导出word和pdf格式，识别率高，字符识别率高于97%。

比如云脉OCR文档识别软件支持jpg、bmp、jpeg、png、tif、tiff格式图片识别，能将转化为图片格式的纸质文档进行识别，提取图片上的文字信息成文本文，保存后还可开启进行编辑，接着就可导出word或者pdf格式进行保存。

OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。

ocr的英文全称是：Optical Character Recognition；中文翻译出来就是：光学字符识别；在中国也有ocr文字识别工具的，比如说“迅捷ocr文字识别工具”，不仅可以识别图片文字，还可以识别语音文件。对于ocr的描述，可以打开百度搜索一下，百度百科上有详细的介绍！

使用手机扫描文件操作步骤如下：1、手机安装扫描全能王软件。2、打开软件，点击右下角拍照按钮。3、进行拍照，注意照片的清晰度。4、拍完后，你会发现有几个圆点，这几个点后面就会对图片进行切割，帮助摆正图片角度。点的位置可以直接移动点来调整。5、方向调整下，点的位置调整下，满意后点击右下角的勾。6、选择图片模式，一般选择自动比较接近扫描效果。7、完成了，打开图片，点击右上角第二个分享图表，就可以以PDF或者图片格式分享给别人了。

OCR是扫描的一种扩展功能，OpticalCharacterRecognition，光学字符识别，把扫描的东西作为字符识别出来，而不仅仅是图片。

OCR识别要求专业性要强，客汇定APP能识别的种类比较多1、身份证识别 支持对二代居民身份证正反面所有8个字段进行结构化识别，包括姓名、性别、民族、出生日期、住址、身份证号、签发机关、有效期限，识别准确率超过99%。 唤醒词：“身份证识别”2、银行卡识别 支持对主流银行卡的卡号、有效期、发卡行、卡片类型4个关键字段进行结构化识别，识别准确率超过99%。 唤醒词：“银行卡识别”3、驾驶证识别 支持对机动车驾驶证正本所有9个字段进行结构化识别，包括证号、姓名、性别、国籍、住址、出生日期、初次领证日期、准驾车型、有效期限 唤醒词：“驾驶证识别”4、行驶证识别 对机动车行驶证主页及副页所有21个字段进行结构化识别，包括号牌号码、车辆类型、所有人、品牌型号、车辆识别代码、发动机号码、核定载人数、质量、尺寸、检验记录等。 唤醒词：“行驶证识别”5、营业执照识别 支持对不同版式营业执照的证件编号、社会信用代码、单位名称、地址、法人、类型、成立日期、有效日期、经营范围等关键字段进行结构化识别 唤醒词：“营业执照识别”6、护照识别 支持对中国大陆护照个人资料页所有15个字段进行结构化识别，包括国家码、护照号、姓名、姓名拼音、性别、出生地点、出生日期、签发地点、签发日期、有效期、签发机关、护照类型、国籍、MRZCode1、MRZCode2。 唤醒词：“护照识别”7、户口本识别 支持对户口本内常住人口登记卡的全部 22 个字段进行结构化识别，包括户号、姓名、与户主关系、性别、出生地、民族、出生日期、身份证号、本市县其他住址、曾用名、籍贯、宗教信仰、身高、血型、文化程度、婚姻状况、兵役状况、服务处所、职业、何时由何地迁往本市、何时由何地迁往本址、登记日期 唤醒词：“户口本识别”8、港澳通行证识别 支持对大陆居民往来港澳通行证的证件号码、姓名、姓名拼音、出生日期、性别、有效期限、签发地点7个关键字段进行结构化识别 唤醒词：“港澳通行证识别”9、台湾通行证识别 支持对大陆居民往来台湾通行证的证件号码、姓名、姓名拼音、出生日期、性别、有效期限、签发地点7个关键字段进行结构化识别 唤醒词：“台湾通行证识别”10、出生医学证明识别 支持对出生医学证明的6个关键字段进行结构化识别，包括新生儿姓名、性别、出生时间、父亲姓名、母亲姓名、出生证编号 唤醒词：“出生医学证明识别”当然还有最基本的文字识别1、通用文字识别 基于业界领先的深度学习技术，提供多场景、多语种、高精度的整图文字检测和识别服务，多项ICDAR指标居世界第一。 上传图片，机器人智能识别，返回图片中文字信息。 唤醒词：“通用文字识别”2、网络图片文字识别 针对网络图片进行专项优化，支持识别艺术字体或背景复杂的文字内容。 上传图片，机器人智能识别，返回图片中文字信息。 唤醒词：“网络图片文字识别”3、数字识别 对图片中的数字进行提取和识别，自动过滤非数字内容，仅返回数字内容，识别准确率超过99% 唤醒词：“数字识别”4、手写文字识别 支持对图片中的手写中文、手写数字进行检测和识别，针对不规则的手写字体进行专项优化，识别准确率可达90%以上。 唤醒词：“手写文字识别”5、表格文字识别 对图片中的表格文字内容进行提取和识别，结构化输出表头、表尾及每个单元格的文字内容。支持识别常规表格及含合并单元格表格，并以Excel形式进行返回。 唤醒词：“表格文字识别”

OCR的全名是 Optical Character Recognition，意思是文字识别。TXT文件只是一个很普通的文件格式，里面只记录了文字本身，没有记录文字的格式，大小，颜色，是最基本的文件档案格式。OCR软件的用法就是把一个影像图片上的文字透过文字识别的科技把它用TXT的方法存档，所以你可以更改字。因为影像图片上的文字是相片像素格式，是无法提取或更改的。透过这个方法，就可以了。就好像把报纸放入扫描仪，变成一个.JPG的影像图片格式，OCR可以透过文字识别科技把报纸上的字完全的提取出来，储存成一个可以让你更改文字的TXT格式。这样，你就不需要把报纸的每一个字一个一个的打出来。节省很多的时间。OCR的文字识别准确度可以在95%，不过要看原件的质量。

OCR技术简单地说，就是识别图片，提取文字内容，如今，企业纸质文档电子化、无人停车场、自媒体实名认证，大大小小应用场景，触目所及皆是OCR技术。而云脉技术也结合自身多年的OCR技术研发经验推出相关OCR智能识别技术，比如文档识别、车牌识别、驾驶证识别、行驶证识别、名片识别、身份证识别、护照识别等...

Optical Character Recognition,简称就是OCR了，中文意思呢，就是光学字符识别或者叫做文字识别。它呢，是文字自动输入的一种方法。 它通过扫描和摄像等光学输入的方式获取你所准备的纸张上的文字图像信息，然后利用各种的模式识别方法分析纸上的文字的形态特征，判断出汉字的标准编码，并按通用格式存储在文本文件中。 嘿嘿`````对这个咱还是有点研究的 哈哈

OCR一般都是图片识别，PDF也是由图片构成的，所以PDF的识别也是OCR的PDF识别软件常见的有这几种1.ABBYY FineReader，最好的Pdf转换成Word的软件,也可以进行OCR识别成WORD格式，识别率高，2.汉王HW_PDF_OCR_80可以转换成word或txt，免费软件,也可以进行OCR识别成txt；3.用Solid Converter PDF Professional 可以在PDF与WORD互相转换，也就可以编辑了；4.用AdreamSoft_PDF_toWord以转换成WORD，就可以编辑了；5.汉王Pdf_Converter，免费软件，可以让PDF转换成WORD或TXT；6.用Foxit PDF Editor可以直接编辑了，7.用Foxit Phantom可以直接编辑了，8.abobe acrobat Professional 也有部分编辑功能，9.AnyBizSoft PDF to Word是一款专业的PDF转Word格式的免费转换软件。10.小丑鱼PDF转换器，免费软件。OCR类软件有:清华紫光OCR；尚书七号；Leadtools OCR；赛酷OCR；Mini Ocr；汉王OCR；ABBYY FineReader及office2003

证件的OCR识别”就是针对证件类文档进行识别的技术，原理就是利用OCR识别技术，通过拍摄证件图像或者从相册中加载图像，过滤证件的背景底纹干扰，自动分析证件各文字进行字符切分、识别，最后将识别结果按各栏目分别导入到软件的数据库对应的字段当中。推荐安装云脉证件识别，人们就不用再依靠手工输入相关证件信息，可以实现自动识别采集。云脉OCR证件识别一般包括身份证识别、驾照识别、行驶证识别、车牌识别、驾照副页识别、行驶证副页识别、护照识别、企业三证识别、户口本识别、港澳通行证识别，云脉SaaS平台都能下载上述识别api接口

可以去下载一个捷速ocr文字识别软件，按照提示安装，打开软件，页眉左上角“读取”，点击，跳出添加文件对话框，然后，点击“页面识别”，右侧会出现预览的文件，比对一下，确认无误后，直接点“word”，会跳出转换好后的word文档，保存即可

OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。OCR识别这块比较厉害的算是厦门图睿，识别率技术上很牛逼。

OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition)，是通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。 也就是说，利用这一技术，可以直接从影像中提取金额、帐号、文字资料等重要数据，生成我们所需的新文本，进而代替人的手工录入。

文字识别软件

OCR是光学字符识别的缩写，OCR技术简单来说就是将文字信息转换为图像信息，然后再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的输入技术。OCR的功能：1、OCR识别技术不仅具有可以自动判断、拆分、识别和还原各种通用型印刷体表格，还在表格理解上做出了令人满意的实用结果。2、OCR能够自动分析文稿的版面布局，自动分栏、并判断出标题、横栏、图像、表格等相应属性，并判定识别顺序，能将识别结果还原成与扫描文稿的版面布局一致的新文本。3、OCR还可以支持表格自动录入技术，可自动识别特定表格的印刷或打印汉字、字母、数字，可识别手写体汉字、手写体字母、数字及多种手写符号，并按表格格式输出。提高了表格录入效率，可节省大量人力。扩展资料：OCR技术的使用范围：OCR通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。可应用于银行票据、大量文字资料、档案卷宗、文案的录入和处理领域。适合于银行、税务等行业大量票据表格的自动扫描识别及长期存储。相对一般文本，通常以最终识别率、识别速度、版面理解正确率及版面还原满意度4个方面作为OCR技术的评测依据；而相对于表格及票据，通常以识别率或整张通过率及识别速度为测定OCR技术的实用标准。参考资料来源：百度百科-OCR技术

ocr识别是什么意思如下：OCR识别的意思是Optical Character Recognition，即光学字符识别。它是一种通过数字化对文本、图像等数据进行自动化转换和识别的技术。具体来说，OCR识别将印刷体、手写体等文本转换为电子文本，并对图片中的特定区域进行识别。下面将从多个角度拓展OCR识别的知识。1.OCR识别的原理OCR识别采用计算机视觉技术，将扫描的纸质文件或数字图片转换为电子文本格式。其主要由三部分组成，包括前端处理、文本识别和后端处理。其中，前端处理包括图像预处理、区域分割、字符二值化等；文本识别则是将字符识别为计算机可认知的数字形式；后端处理则是对识别结果进行校验、重构和输出。2.OCR识别的应用场景OCR识别技术在现代社会中得到越来越广泛的应用，涉及到金融、法律、医疗、图书馆、政府等多个领域。例如，OCR识别技术可以对银行支票、身份证、营业执照等纸质文件进行自动化识别，加速信息录入和核对的速度，提高工作效率。此外，OCR识别技术还能用于数字图片、手写字体等信息的转换和分析。3.OCR识别的优缺点OCR识别技术具有很多优点，如准确性高、处理效率快、操作简单等。同时，在应用过程中也存在一些缺点，如需要处理大量数据时会占用较长时间、对文本质量要求较高等。因此，为了更好地利用OCR识别技术，需要针对具体场景进行优化和改进。4.OCR识别市场前景随着信息化的发展和数字化转型的深入推进，OCR识别技术在未来将会有更广阔的市场发展空间。一方面，OCR识别技术将会越来越普及，成为文本转换和图像证据分析的标配工具；另一方面，OCR识别技术与人工智能技术结合也将会应用到更多领域，如自动驾驶、机器翻译等。综上所述，OCR识别是一种通过数字化对文本、图像等数据进行自动化转换和识别的技术。它在现代社会中应用广泛，具有很多优点和潜力，但也需要在应用过程中注意其局限性。

OCR是一个多义词，所指的意思分别是：1、OCR指的是光学字符识别：OCR 是指电子设备检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。2、OCR指的是超固结比：超固结比又称先期固结比。为土的先期固结压力与现有土层自重压力之比。按比值的大小，可将土固结状态分成三类，Pc/Po=1时为正常固结状态，Pc/Po>1时为超固结状态，Pc/Po<1时为欠固结状态。3、OCR指的是牛津、剑桥和RSA考试局：OCR的全称是Oxford Cambridge and RSA Examinations，中文全称牛津、剑桥和RSA考试局，隶属剑桥大学评估小组。每年约有300万人参加OCR组织的A-level课程考试。到2011年不考虑在中国发展。OCR的单元报告的三大特色课程作业报告课程作业是以解决现实生活中的一个具体问题为情境，要求学生完成的一项系统设计。扩展资料：OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。而最早对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy，1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品。如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业，也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。参考资料来源：百度百科—OCR参考资料来源：百度百科—OCR参考资料来源：百度百科—OCR

光学字符识别

OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）技术是指电子设备检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。比如厦门云脉公司基于成熟的OCR技术，推出了文档识别、身份证识别、票据识别、名片识别、银行卡识别、车牌识别等OCR识别应用......

OCR是“Optical Character Recognition”的简称，翻译为光学字符识别，是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程，简单来讲就是将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。可应用于银行票据、大量文字资料、档案卷宗、文案的录入和处理领域。适合于银行、税务等行业大量票据表格的自动扫描识别及长期存储。和其他文本相比，通常以最终识别率、识别速度、版面理解正确率及版面还原满意度4个方面作为OCR技术的评测依据。 可应用于银行票据、大量文字资料、档案卷宗、文案的录入和处理领域。适合于银行、税务等行业大量票据表格的自动扫描识别及长期存储。和其他文本相比，通常以最终识别率、识别速度、版面理解正确率及版面还原满意度4个方面作为OCR技术的评测依据。 而相对于表格及票据， 通常以识别率或整张通过率及识别速度为测定OCR技术的实用标准，随着人工智能的兴起，人们在追求工作更加简单化，ocr识别技术可以让工作更加轻松 生活中的主要应用： 1、OCR证件识别。 证件OCR识别技术一开始是基于PC的，近几年开始向移动端发展，主要有android，ios平台的SDK，目前成熟的有身份证识别，行驶证识别，驾驶证识别，护照识别等。 2、OCR车牌识别： OCR车牌识别又分为DSP嵌入式识别、安卓IOS车牌识别、车位检测、中心网络加密识别。 3、OCR汽车vin码识别： 通过VIN码自动解析出数据，汽车配置、参数一目了然。

ocr的中文意思是光学字符识别。OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。OCR是针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。扩展资料：一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。

电脑是通过OCR技术来识别图片的，也就是光学字符识别技术。比如说迅捷ocr文字识别，就是通过这项技术来转化图片文字的比如武汉壹律信息就不错

ocr的中文意思是光学字符识别。OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。OCR是针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。扩展资料：识别技巧1、分辨率的设置是文字识别的重要前提。一般来讲，扫描仪提供较多的图像信息，识别软件比较容易得出识别结果。但也不是扫描分辨率设得越高识别正确率就越高。选择300dpi或400dpi分辨率，适合大部分文档扫描。注意文字原稿的扫描识别，设置扫描分辨率时千万不要超过扫描仪的光学分辨率，不然会得不偿失。2、扫描时适当地调整好亮度和对比度值，使扫描文件黑白分明。这对识别率的影响最为关键，扫描亮度和对比度值的设定以观察扫描后的图像中汉字的笔画较细但又不断开为原则。3、选好扫描软件。选一款好的适合自己的OCR软件是作好文字识别工作的基础，一般不要使用扫描仪自带的OEM软件，OEM的OCR软件的功能少、效果差，有的甚至没有中文识别。

死了

可惜小说目前还没写完啊。

【从者】「赤」Saber　　虽然身为「赤」方的从者，实际上却分配至「黑」方阵营。相对于「赤」方的御主统一由言峰四郎担任，她这边是由狮子劫界离担任御主、组成正常的圣杯战争组合。　　真实身分是圆桌骑士之一，真名莫德雷德，为终结了亚瑟王传说的背叛骑士。而她也如亚瑟王一般，以无法作为人类的存在而诞生。何况她的父亲是亚瑟王、母亲则是亚瑟王的宿敌，魔女摩根。　　人工生命体－人造人就是莫德雷德的真实身分。她的寿命非常短暂，仅仅是为了击败亚瑟王而诞生的存在罢了。　　与其说她憎恨亚瑟王不如说是对他抱有异样的憧憬。顺势挑明自己身为嫡子的事实，却被亚瑟王以王的身分宣示拒绝承认她的身分，所以憧憬才转变为憎恶。　　而后，彷佛被染血的命运引导一般，莫德雷德在卡姆兰之丘与亚瑟王正面对峙。即使败亡仍让亚瑟王负上致命伤，就此划下了亚瑟王传说的休止符。　　作为从者可说是一级品。虽然与身为骑士王的父亲相比难免各方面偏低，但仍拥有符合剑兵职阶的实力。『魔力放出』的奔流+『灿然辉耀的王剑』的一击足以一刀斩下大部分从者。此外，铠甲虽然不显眼但也有著相当程度的防御力，即使挨了「黑」Berserker以令咒彻底强化的全力一击也没有造成致命伤。　　并非角色定位，而是故事中的立场相当于『我俩没有明天』的邦妮与克莱德。当初的原案中就只有「单纯跳出来大闹一番就退场」这点是决定好的。　　在本篇的故事背景中，莫德雷德的故事也同时进行者。以梦境的形式反刍过往，接著与各式各样的从者相遇———特别是，跟与自己同样身为人造人的从者之间的对话正是转捩点。　　直到最后，莫德雷德总算理解了父亲究竟是为了什么而拔剑。以结论来说，莫德雷德就是因为无法理解这件事才会一直苦恼。在那些苦恼之中并没有其他骑士们在王身上感受到的恐惧。毕竟她自己也一样，是无法成为人类的存在。　　不过尽管如此，假设她在某处的圣杯战争碰巧遇上了父亲。大概会瞬间爆发互殴或互砍事件。就算理解了父亲的想法，但想超越父亲的执念就另当别论了。　　是个讨厌被当成女性对待、但被当成男性对待也会不高兴的从者，是非常麻烦、不如说是麻烦死了的性格。不过因为便服是自己选的，因此被视为女性的话似乎没什么问题。　　此外，她是魔力的供给十分充足、但仍为了享受现世的乐趣而无视这些、积极摄取食物的类型。爱吃的东西几乎都偏向垃圾食物，是最爱碳酸饮料的女孩子。　　不知道是不是因为被圆桌碎片这种暧昧的触媒召唤，和身为御主的狮子劫可说是奇迹般的相性极佳。虽然故事中并没有提到，但于满溢著叛逆心思的她就算是狮子劫的衣装也是相当中意的。

00年代吧。。。

暂时没有。

废特[特是轻声] A po ku汝[汝也是轻声，念出一点点就好了] 法废特 a po ku汝 法

hagiographa and apocrypha圣录和传说hagiographa and apocrypha圣录和传说

【从者】「黑」Rider　　「黑」方的从者之一，真名是阿斯托尔福，查理曼十二圣骑士的其中一员，也是英格兰王奥多之子，将来的王位继承人。　　本作两大问题人物，虽拥有十二圣骑士中人人喜爱的美貌，实力上却是比其他人都要来的拙劣的「弱小」骑士。　　但本人完全不在意这份弱小，就算是在马上比武之类的战斗落败，那份郁闷也能马上烟消云散，这种乐天的个性也是因为本身就有很强的运气、人见人爱的姿态，并持有众多宝具所致。　　从魔女那边获赠能破除一切魔术的「破却宣言」，以及借来的阿尔加利亚丢失的长枪「一触即倒」，另外还从从邪恶的魔术师亚特兰德那边保护了「此世无存的幻马」。　　正因为阿斯托尔福能活用这些宝具，才能展开各式各样的冒险。　　顺带一提，这些借来的宝具几乎都是向别人求得或是他人自愿给的，由于对这些物品没有强烈的执著，阿斯托尔福一生中才能拥有那么多各式各样的宝具。　　阿斯托尔福在服装上的兴趣u22efu22ef呃不是兴趣啦，是为了让追求女性而发疯的罗兰恢复正常做的，而之所以召唤时以此种姿态现身，是因为大圣杯是以「阿斯托尔福的全盛时期」为蓝本来召唤所致，真是有点残酷呢。　　绝非一流从者，其实实力上毫无疑问只有二流而已，但多样且丰富的宝具却多少有利于实战，不过在遇到Saber职阶这类强敌时会因压倒性的实力落差而落败。　　在圣杯战争里面作为一枚棋子来讲的话运用丰富的宝具来扩大战略优势使对手无法行动或是陷入混乱对于阻止（对手）的步伐来说是相当合适的。　　话虽如此，可惜阿斯托尔福的价值观与常人不同，好比说即使是人造人向他求助时他仍会全力以赴，就算会对自己阵营造成损害，在知道这件事的情况下仍会去做。　　藉由「理性蒸发」这个技能，可以同时获得对魔兽专用技能「怪力」。其对魔力因自身宝具的因素上升至A级，这对魔术师来说无疑是几乎无敌的麻烦对手，所以如果只锁定御主，在圣杯战争中胜利或许并不是梦想u22efu22ef不过因为阿斯托尔福完全不认同这类作战方式，所以梦想依然只是梦想。　　在本篇中可说是无可药救的滥好人，乐天的个性让他能随心所欲的行动，如果把齐格比喻成车轮的轴、Ruler（贞德）则是车轮的话，阿斯托尔福就是类似润滑剂之类的东西吧，虽然「理性蒸发」确实不是个好的技能，因为没有理性会无法控制自己的欲望，但就算失去理性也会依照最初的本能去归纳并淘汰「做坏事」这类行为，因此以结果来说仍是好的。　　对齐格抱有强烈鲜明的感情，顺带一提，阿斯托尔福对男女性别是完全不在意的，只要喜欢上了，是男是女就只是小问题而已。如果齐格希望的话，阿斯托尔福大概会很高兴的回应他吧，再怎么说齐格本人对于「生殖行为」的理解也只有「在自身以外的生物上存在著的行为」这样名词上的认识而已。　　并没有想要以圣杯实现的愿望，如果真要说的话，反倒有著和迦尔纳相同的困惑：自己为何会被召唤到这场战争中？也因为天生的使命感，做为Saber这类职阶会比较合适。　　在AP的本篇最后，阿斯托尔福四处旅行。以人类来说他并不成熟，甚至以从者来说他同样也不够成熟，但也不能认定他对人生的努力是个错误且不具意义。正因他的乐天，以及会不论报酬帮助他人，不管他身在何处，毫无疑问都是个货真价实的英雄。

第十九集啊。这一集里贞德来找齐格谈事情，正好碰到阿福洗完澡出来，于是就看到了那啥。

新的op可以找到并下载，新ed在11月22才开始发售

英灵数量已经确立，不存在再召唤的可能。其中特例只有间桐脏砚利用佐佐木小次郎的尸体召唤阵assassin准确的说，这完全是蘑菇的意思，角色数量已经充足，没必要为了在增加一个角色补充故事情节。

shirou 以汉字来发音并非是士郎，也可以是四郎……其真实身份为，在日本最为近乎圣人，却没有得到世人认可的存在——天草四郎。在第三次圣杯战争中，艾因兹贝伦并没有召唤Avenger来犯规，取而代之，采取了召唤ruler并以其所拥有的令咒进行作战的方式。拥有以Servant为对象的令咒确实令他们掌握了压倒性的优势。被召唤出来的天草四郎在战斗方面并没有什么突出之处，而魔术水平也同样比不上Caster，但他在第三次圣杯战争中却不断取胜，一直生存了下来。这大概都是多亏了“绝不进行无谋的战斗”和“彻底巩固防御”的策略吧。在第三次圣杯战争接近尾声的时候，爱因兹贝伦确实站在了最接近大圣杯的位置上。但是，在这时候却发生了意料之外的事情。参加第三次圣杯战争的尤格多米雷尼亚的一族之长——达尼克.布雷斯通.尤格多米雷尼亚偶然发现了大圣杯，并且借助军队的力量执行了抢夺计划。于是，第三次圣杯战争就这样崩溃了。存活下来的Servant们为了谋求大圣杯而在互相厮杀中毙命，爱因兹贝伦的Master也因为被卷入那场惨烈的魔术战中而死亡了。爱因兹贝伦死亡，远坂和玛奇里选择了撤退——结果，战场上就只剩下了两个人。幸存者中，其中一人的名字叫做言峰璃正。身为圣堂教会神父的他亲眼目睹了英雄们以完全出乎意料的形式展开惨烈战斗，作为第三次圣杯战争的监督官而被派遣至此。明明应该只有不足二十岁的年纪，但那仿佛饱受了世间一切苦行般的容貌却会让人联想到雕刻在岩壁上的人面像。那筋骨隆隆的姿态，看起来就像一座城堡。眼神有如剃刀一般纤细锐利，闪烁着炯炯的光芒。与其说是神父，倒不如说是武艺高强的格斗家或者是身经百战的佣兵更合适。“——接下来，您打算怎么做呢？”言峰璃正以稍显紧张的表情向伫立在身旁的少年提问道。那是一种近似于喜剧的状况。无论是年龄还是体格都远胜于对方的男人，竟然向一名少年摆出卑躬屈膝的态度。……当然，只要是知道少年的真面目的圣职者，不管是谁都应该会做出这样的举动。他提问的对象，是诞生于江户时代最接近圣人的奇迹般存在的少年。即使外表只是一个不足二十岁的少年，以相应的礼节和态度跟他说话也可说是理所当然的事情。“大圣杯已经被夺走了，不管怎么说，要赤手空拳地夺回来也是不可能的吧。”少年一边注视着已经变得空空如也的洞窟一边沉声说道。尽管大圣杯被夺走，Master也早已死亡——少年却依然没有消灭。他和爱因兹贝伦的因果线已经被切断，但少年没有表现出丝毫的危机感。如今，少年的肉体已经变为确实的存在扎根于大地之上。触碰到大圣杯的他，已经在某种程度上实现了“重获肉身”。从这个意义上说，即使认为第三次圣杯战争以他的胜利告终也不为过。“既然Master已经死亡，现在的我就只拥有相当于极普通的人类的力量。所以，对圣杯的追踪也只有放弃了。”“噢……那么，既然如此——”“璃正大人，你之前跟我说，你曾经为了通过苦行达到大彻大悟的境界而旅行。那么，我也去旅行看看好了。”“那样也很好。尽管微不足道，我也会略尽绵力提供协助的。”要旅行就必须做好一些准备。比如说身份，还有资金。言峰璃正并没有任何吝啬钱财的想法。况且如果这样做能使得将自己的一生奉献给神——最终却迎来悲剧结局的天草四郎时贞得到什么新的收获，他甚至非常乐意把自己的一切都舍弃掉。改变了名字，获得了身份。成为了璃正的养子的他，正如他所宣言的那样开始在世界各地旅行。但是，只有一件事他并没有告诉自己的养父。——天草四郎，并不是就此放弃了圣杯。详见fateapocrypha第三卷，圣人的凯旋

第六集算是看上去比较带劲的一集，总算有点圣杯大战该有的感觉了。开头就是经典大戏剑栏之战，人物感情刻画还是到位的。就是呆毛的咖喱棒居然一回合就被小莫打飞实在是有点令人尴尬。更尴尬的是凭空变出加粗版圣枪。。。。。。然后猝不及防来一枪，小莫卒_(:з」∠)_小莫：喂喂喂我还没还手呢d(u0150дu0150u0e51)于是亚瑟就成了一个正面肛肛不过儿子，一怒之下从胯下掏出枪上来就把儿子捅了的鬼父。来来来我们谈谈人生.jpg不过话说回来小莫回忆杀总体还是蛮不错的。摩根姐姐终于露脸，饭桌牛郎团的惊鸿一瞥也很亮眼(*"▽"*)u266a最大的看点还是战斗，小莫对杰克，喀戎和狮子劫对菲奥蕾的两组对决都是惊心动魄，各人的表现也算是比较出彩，像杰克好整以暇地闻香识女人，喀戎出人意料地使出过肩摔，菲奥蕾的机械礼装和狮子劫的老司机技能。。。。而且画面居然没有崩得太厉害真是可喜可贺←_←虽然只有女子组战斗画面才不会崩→_→女帝建成空中花园，千界树家需要人体炉心，阿福的hentai御主想（哔～）阿福等等剧情伏笔也算是交代了一下————说实话虽然齐格和贞德整集都没露脸过但真的没什么违和感（划掉）虽然一开始有些心疼不被父王承认的小莫，但看到这个我觉得呆毛不认你这个瓜皮儿子不是没有原因的。

还是为了圣杯君，只不过人多了点

今年七月番

原设saber是男的，主角是女的

是的，恭喜你发现了

天草四郎时贞

阿塔兰忒职阶为Archer，由早见沙织配音。其是希腊神话中登场的有名女猎人，因为在退治卡吕冬的野猪时第一个将箭射中而驰名。虽然有两个宝具，但因其中一个无法在正常的圣杯战争使用，所以实质上只有对军宝具『诉状的箭书』才会被看成她的宝具。2:神罚之野猪(Agrius Metamorphose)等级：B+种类：对人（自身）宝具距离：0最大捕捉：1人(装备后可获得相当于A级的狂化，以及对应环境藉此附加某些特质的A级变化技能。代价是理性消失，根据情况可能连自己的御主都不认得。这种宝具几乎等同于自爆，在亚种圣杯战争中从未有过使用纪录。)2:诉求的箭书(Phoibos Catastrophe)等级：B种类：对军宝具距离：2～50最大捕捉：100人(指定区域内的无差别扫射。区域大小可以调整，区域越压缩光箭越集中降下，杀伤力随之提升)

和迦尔纳打闪闪一样 看谁宝具发动快咯

第三之后

你去网易云音乐找

结局的话，黑方是这样:剑:飞哥，死于自己掏心给齐格弓:喀戎，死于和红rider决斗被打穿灵核枪:大公，圣杯被抢走后因为打不过红lancer，被御主下令强行吸血鬼化并且和御主灵魂融合，在抢圣杯的途中死于天草的洗礼咏唱（圣人对吸血鬼有加成）骑:阿福，存活到最后乃至圣杯战争之后（因为御主齐格变成龙飞走了，相当于一直没解契约），独自游历世界。术:阿维斯布隆，做了三卷的宝具缺个炉心，把自己御主怼死拿去做炉心，宝具启动后被黑archer射死，但是宝具本身变成了一个大boss，后来被齐格，阿福，贞德，小莫一众怼死。杀:开膛手杰克，因为御主和她本人都有点问题单独行动，想去怼贞德被贞德怼死，但是因为她本身是18世纪未出生的孩子的怨灵的集合体，所以被贞德怼死之后造成了贞德和阿塔的决裂狂:弗兰肯斯坦，和开着龙告令咒变身成黑saber的齐格打，开自爆宝具而死，当时候并没有什么卵用，但是最后因为她宝具的碎片嵌到了齐格身上结果让齐格在最后打天草的时候也有了她的能力。红方:剑:小莫，单刷女帝的时候被女帝用毒毒成半死，然后她御主强行肉身闯毒阵给她打血清，打完之后开大重伤女帝，但是御主中毒没救了，所以她也没法留存于世，最后和御主一起释然而死弓:阿塔，因为阿塔的童年经历造成她不能对小孩子不管，即使是危害人的怨灵，所以杰克事件之后越来越走极端，最后之战用了自己的类似狂化宝具怼贞德，怼不过，最后被红rider阻止，两人一起消失枪:迦尔纳，最后之战被天草拍派去外围守门，和开着龙告令咒的齐格对剑，因为阿福借了红rider的盾挡了他的舍身宝具（能防御世界级以下的攻击），没反应过来的瞬间错失丢对界宝具机会被齐格捅死。骑，阿喀琉斯，最后之战开着包覆苍天的小世界和喀戎打肉搏，打倒了喀戎但是也被喀戎重伤，因为事先约定好活着的一方去帮齐格，所以把盾借给了黑rider挡了楼上的红lancer一枪，自己阻止了阿塔的暴走和阿塔一起消失术，莎士比亚，因为御主天草最后被打死了，没供魔消失杀，女帝，打小莫的时候被小莫重伤打穿了灵核，又让天草用令咒命令自己强行挡红莲圣女，坚持看到了天草被齐格怼死之后和天草一起消失狂:斯巴达克斯，在第二战因为宝具的暴走无限吸收其他英灵的攻击变成了异形，然后魔力超过servant容量被撑爆贞德，此战招的ruler，差点被莎士比亚和天草一阵嘴炮讲的失去斗志，好在最后认清道理开自爆宝具红莲圣女重伤天草把大圣杯打烂80%，

贞德，人造人齐格的从者，职阶是裁定者ruler。

漫画.轻小说w

说啃草的，奇格是睡觉后来叫醒了

有什么问题？FA的背景是在第3次冬木杯战之后，第4次之前，在FA的时间点当然还没有发生第4次冬木杯战。里面说大圣杯被抢走了，不会发生第4次冬木杯战那是基于说这话的那个角色的角度的常识性发言，他认为御三家已经衰退的现在已经失去了制造圣杯的能力。就因为原本的大圣杯被盗了所以才有了4战的未完成的新圣杯和5战被污染了的圣杯。

红之Saber的Master为狮子劫界离，红之Assassin的Master为天草四郎时贞此外红方其他从者的Master分别是：洛特维尔·贝尔津斯基，金·拉姆，潘特尔兄弟，芬德·沃尔·森贝伦。这五位均是魔术协会雇佣的魔术师，而他们在召唤从者之前就已经被红之Assassin下毒催眠。他们的令咒也皆转移到天草四郎时贞身上，他们属于酱油一类的人物，名称也是作者在原作小说后记里的参考资料里提到而已。

在fate世界观下，强度与英灵的知名度，宝具等级和诞生时间有关。于是，入选的有迦尔纳，赛米拉米斯，齐格飞，阿喀琉斯。迦尔纳是《摩柯婆罗多》所记叙的大英雄，基本上属于神话人物，是太阳神之子，拥有很高的神性。宝具(日轮啊，顺从死亡)更是EX级的对神/对军宝具。按设定讲，实力应该与吉尔伽美什不相上下。赛米拉米斯，传说中亚述帝国的女王，诞生于5000+年前，是空中花园的拥有者，在本作中，空中花园变成了她的宝具，等级评定EX，且是assassin+caster的双职介特性，固实力也十分强劲齐格飞，德国叙事诗《尼伯龙根之歌》中所赞颂的英雄，诞生于3200+年前，全身尽染邪龙法芙纳的血，刀枪不入。拥有A+~EX级宝具(幻想大剑·天魔失坠)，又是职介属性最强的saber，实力可见一斑。但为什么动漫和游戏把他弄得那么弱，我就不知道了。阿喀琉斯，诞生于4000+年前，是《伊利亚特》中希腊联军的领袖之一，拥有很高的知名度。但不同于前几位，他没有EX级的宝具，最强宝具「疾风怒涛的不死战车」(A)，宝具繁多，持有不同宝具4种，实力甚至高于大帝。如果真说是最强的话，个人认为是小太阳迦尔纳，为什么？因为他是fate系列里最强的三人之一啊(u0e51u2022u0e31u0e47ωu2022u0e47u0e31u0e51)

齐格，东出佑一郎笔下轻小说《Fate/Apocrypha》中登场的男主角，千界树一系的魔术师戈尔德应用爱因兹贝伦家族技术所铸造的人造人。在意识到自己沦为制作为魔偶（Golem）所需要的“消费品”时觉醒求生欲，使用魔术破坏培养槽逃出后接着被经过的黑Rider（阿斯托尔福）所救。在这之后几经波折终于成功逃离千界树一族的阵地，同时在踌躇之际同Ruler（贞德）相遇，在其引导下决心以拯救伙伴们（人造人）为暂时性目的加入此次圣杯大战，从而正式的拉开故事（外典）的帷幕，亦是末期终结圣杯大战不可或缺的因素之一。被世界选中之人，吸收根源的力量之后，成为永恒不死，唯一拥有无限力量的存在，也感到了无尽的孤独，偶尔还能看到，窥视到根源奥秘的来访者。

你确定要我剧透？说实话我也不知道动漫会不会跟着原作走