ocr字符识别_Google的光学字符识别（OCR）软件适用于248种以上的语言

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Google的光学字符识别（OCR）软件现在可用于248多种世界语言（包括所有主要的南亚语言）。它非常简单易用，并且可以检测大多数语言，且准确性超过90％。

该技术从图像中提取文本，对打印的文本进行扫描甚至手写，这意味着可以从几乎所有旧书，手稿或图像中提取文本。

Google的OCR可能使用Tesseract （作为免费软件发布的OCR引擎）或OCRopus （一种主要用于Google图书中的免费文档分析和光学字符识别（OCR）系统）的依赖项。 Tesseract在1995年至2006年期间作为社区项目开发，之后由Google接管，被认为是最准确的OCR引擎之一，可处理60多种语言。源代码可在GitHub上获得。

OCR项目支持页面在输出文本中的OCR之后提供了有关保留字符格式的其他详细信息，例如粗体和斜体。

在处理您的文档时，我们尝试保留基本的文本格式，例如粗体和斜体文本，字体大小和类型以及换行符。但是，检测这些元素很困难，我们可能不会总是成功。其他文本格式和结构元素（例如项目符号和编号列表，表格，文本列以及脚注或尾注）可能会丢失。

泰米尔语Wikimedian和印度Wikimedia印度项目总监Ravishankar Ayyakkannu经过测试后在Facebook上表示：“对于某些语言，例如Malayalam和Tamil，OCR的准确性几乎达到100％，并且支持自动裁剪等格式，并通过丢弃图像，而忽略彩色背景。” 在测试OCR之后，以下印度母语的孟加拉语（孟加拉，马拉雅拉姆语，卡纳达语，奥迪亚，泰米尔语和泰卢固语）的母语人士也在Facebook帖子上发表了评论，并提供了反馈。

但是，对于像Gurmukhi这样的脚本（用于编写旁遮普语），OCR之后的输出效果很差，并且在不同的脚本中会导致乱码。

^{使用Google的OCR从扫描的图像转换Odia（印度语）文本的教程。} ^{由Subhashish Panigrahi设计。} ^{CC BY-SA 4.0}

总体而言，这对于那些具有尚未被数字化的旧文本的语言来说是一个巨大的飞跃。现在可以使用Wikisource之类的平台将许多语言中的古老而有价值的文本数字化并通过Internet进行共享。

编者注：文章已根据社区反馈进行了更新。 我们将“ Google的OCR部分使用了作为免费软件发布的OCR引擎Tesseract”更改为“ Google的OCR可能使用了作为免费软件发布的OCR引擎Tesseract的依赖项，或者是免费文档分析和光学字符识别（OCR）的OCRopus主要用于Google图书的系统。” 如果您对本文或技术有其他反馈意见，请在评论中告知我们。 -里奇恩德斯利

翻译自: https://opensource.com/life/15/9/open-source-extract-text-images

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