ocr是什么(ocr是什么意思中文翻译)

　　

OCR是什么？

　　Optical Character Recognition 的首字母缩写。　　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。　　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、扫描仪的扫描品质、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。　　

什么是OCR

　　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，更好用附赠的英文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：　　

请问证件的“OCR识别”是什么意思啊？

　　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 *** 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 *** 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。　　

证件识别OCR是什么意思？

　　OCR识别是指光学字符识别技术，证件识别OCR顾名思义就是针对证件类文档进行识别的技术！云脉证件识别，利用OCR识别技术，通过手机拍摄证件图像或者从手机相册中加载图像，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。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。　　识别证件的OCR识别技术统称为证件识别，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、军官证识别、港澳通行证识别，云脉SaaS平台都能下载上述识别api接口　　

什么是OCR技术?(专业术语解释)

　　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。　　

什么是ocr

　　什么是OCR　　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。其处理流程如下图：　　(在下面的站点上）　　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 *** 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 *** 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是什么？

　　具体操作极易，上机看一下菜单即可明白。另外。使人们从繁重的键盘录入汉字的劳动中解脱出来，你只要注意使用技巧，若原稿全是英文或其中中文很少，更好用附赠的英文OCR软件。还有、复印件等不太清晰的文稿进行识别，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。只要用扫描仪将整页文本图像输入到计算机，其识别率一般可达到98％以上。而对报纸；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），对一般的印刷稿，还会大幅度加长文件长度，先看看扫描得到的图像中文字质量如何，应减小亮度值；当文字线条很黑很粗，甚至挤成了黑疙瘩，就能通过OCR软件自动产生汉字文本文件，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，要注意识别前对图像加以处理。所以OCR 产品的推广意义是深远的。并注意将偏斜的版面“改斜归正”。　　提高OCR识别率　　购买了扫描仪，你一定会发现、打印稿（包括清晰的针打稿）等质量较好的文稿进行识别，分不清笔划时，则说明亮度值太小了，应增加亮度值，附赠的软件中有中英文OCR识别软件，它以后就对这些字“熟识”了，选得太大了并不能有效提高识别率。亮度值的调整是在识别前，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，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，当然一般都是基础版，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。一般选择300dpi较合适。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，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，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，除去其上的污迹，如果文字线条凹凸不平，甚至有断线，说明亮度值太大了，分辨率选小了会使识别率降低，对识别率的影响很大，使之清晰可“辨”。在其它因素都满足的前提下汉字识别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，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　　

OCR主要功能是什么

　　1. 功能：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。　　2. 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技术是什么？

　　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。　　

什么是OCR？

　　很多根图片文字转换有关的软件都带有ocr的字眼，这个OCR到底是什么意思呢？什么教程ocr技术？我们都知道汉王ocr文字识别是非常有名的一款文字提取软件，下面我们就一起来了解一下OCR的定义。




什么是OCR？汉王ocr文字识别ocr是什么意思
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。　　

ocr是什么意思

　　ocr是什么意思，简单的说就是识别图片上的文字，然后把图片上的文字保存到文档中；　　详细的说：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。　　利用OCR、图像处理及秒级全文检索等技术，将非结构化数据转化为结构化数据用于战略分析，同时可进行文档图像增强处理、　　模糊检索、多条件多关键字检索、文档自动分类、查阅与分享及大数据分析。　　

OCR软件是干什么的

　　用图片里面的文字“读”出来，再保存为txt文件~ 是将你的文件扫描辨识新出的一款OCR软件速度快,效果好复杂版面尤其好识别有问题网站还有专家帮助