什么是 OCR？
OCR 是一种允许机器读取打印文本和图像的技术。 它通常用于商业应用程序，例如用于存储或处理的数字化文档，以及用于消费者应用程序，例如扫描收据以报销费用。
OCR 代表光学字符识别。 术语“字符”指的是字母和数字。 OCR软件可以识别给定图像是否包含字符，然后识别其中的字符。
OCR 范围
预计未来几年全球光学字符识别市场将快速增长。 OCR的市场规模估值为 8.93年为2021亿美元. 预计将增长 15.4 年至 2022 年的复合年增长率为 2030%. 这种增长是由各种最终用途行业（如医疗保健、汽车等）对 OCR 的需求不断增长推动的。
OCR的过程
光学字符识别是一个详细的过程，有助于使用 NLP 从图像中提取文本。
- OCR 的第一步是处理输入图像。 这涉及清理图像并使其适合进一步处理。
- 接下来，OCR 引擎搜索图像中包含文本的区域。 引擎将这些区域分割成单独的字符或单词，以便以后可以在文本识别期间识别它们。
- 使用文本检测的结果，OCR 引擎通过其形状和大小识别每个字符。 你会经常看到卷积神经网络和循环神经网络，有时结合使用来完成这项任务。
- OCR 软件完成图像文件中的文本识别后，必须先验证其准确无误，然后才能使用。
自动化 OCR 工作流程的好处
自动光学字符识别工作流程的主要优点包括：
- 更快、更准确、自动化的结果，同时消除人为错误。
- 由于更快的数据处理和高效的数据利用，小型企业的进入成本更低。
- 跨多个用户和项目的结果更加一致。
- 改进了数据存储和数据安全性。
- 可扩展性的巨大空间。
OCR 挑战
OCR 的主要问题是它并不完美。 如果您想象通过相机阅读此页面上的文本，然后将这些图像转换为文字，您就会明白为什么 OCR 会出现问题。 OCR 面临的一些挑战包括：
- 被阴影扭曲的模糊文本。
- 背景颜色和文字颜色相近。
- 部分图像被完全剪掉或裁剪掉（例如“this”的底部）。
- 某些字母（例如“i”）顶部的模糊标记可能会使 OCR 软件误以为它们是字母的一部分，而不是顶部的标记。
- 不同的字体类型和大小可能难以识别。
- 拍照或扫描文档时的光照条件。
OCR用例
- 数据录入自动化： OCR 可用于自动化将数据输入数据库的过程。
- 条码扫描： OCR 允许计算机扫描产品上的条形码并从数据库中检索有关它们的信息。
- 车牌识别： OCR 分析车牌并从中提取信息，例如注册号和州名。
- 护照验证： OCR 可用于验证护照、签证和其他旅行证件的真实性。
- 识别商店标签： 商店可以使用 OCR 自动读取其产品标签并将其与产品目录进行比较，以确定商店货架上当前有哪些产品、缺货商品或库存错误。
- 保险理赔处理： OCR 软件可以扫描文书工作并验证客户提交的表格上的签名、日期、地址和其他信息，这些客户已就自然灾害、火灾或盗窃造成的损失提出索赔。
- 阅读红绿灯： OCR 系统可用于读取交通灯上的颜色并确定它们是红色还是绿色。
- 读取公用事业仪表： 公用事业公司使用 OCR 读取电表、燃气表和水表，以便向客户收取正确的金额。
- 社交媒体监控 – 公司使用 OCR 来识别和分类社交媒体帖子、推文甚至 Facebook 更新中提及的公司或品牌
- 验证法律文件： 律师事务所可能会扫描合同、租约和协议等文件，以确保它们在发送给客户之前清晰准确。
- 多语言文件： 在其他国家/地区销售产品的公司可能需要将其营销材料翻译成多种语言，然后将其 OCR 用作未来项目的模板。
- 医疗药品标签： OCR 广泛用于从药品标签中提取有意义的信息，以便计算机系统可以分析和处理它们。
行业应用
- 零售： 零售业使用 OCR 扫描条形码、信用卡信息、收据等。
- BSFI： 银行使用 OCR 读取支票、存款单和银行对账单，以验证签名并将交易添加到账户。 他们还可以使用 OCR 分析大量数据，以做出有关客户账户、投资、贷款等的决策。
- 政府： OCR 可用于扫描和数字化法律文件，例如出生证明、驾驶执照和其他官方记录。
- Education: 教师可以使用 OCR 创建书籍和其他学生文档的数字副本。 教师还可以将文档扫描到他们的计算机中，并使用 OCR 技术创建学生可以随时访问的电子副本。
- 卫生保健： 医生经常需要将患者信息快速输入计算机系统。 医疗保健行业可以将 OCR 用于计费和索赔处理等业务流程。
- 生产 – 制造工厂通常需要扫描发票或采购订单等文件。 当产品组件通过传送带或流水线时，OCR 可用于“读取”产品组件上的序列号。
- 技术： OCR 软件用于与 IT 相关的许多环境中，包括数据挖掘、图像分析、语音识别等。 在软件开发中，OCR 用于将扫描的文档转换回数字文件。
- 运输和物流： OCR 可用于读取运输标签或监控仓库库存。 当供应商提交付款发票时，它还可以检测欺诈行为。
总结
OCR 过程相对简单，只需几个步骤即可将图像转换为文本。 存在一些错误和不一致之处，但考虑到它的工作原理，这项技术无疑令人印象深刻。
