최고의 오픈 소스 OCR 소프트웨어를 어떻게 선택합니까?

오픈 소스 광학 문자 인식 (OCR) 소프트웨어는 텍스트가있는 이미지 파일을 텍스트 파일로 변환하는 컴퓨터 프로그램으로, 사용자는 이미지 파일뿐만 아니라 텍스트 파일로 쓰거나 입력 한 문서를 스캔 할 수 있습니다. 이를 위해 오픈 소스 OCR 소프트웨어는 텍스트 스타일 데이터베이스를 살펴보고 문서를 텍스트 파일로 해석합니다. 최고의 OCR 프로그램을 선택하려면 프로그램이 이해하는 텍스트 스타일의 수와 글자를 추측 할 때의 전체적인 정확성을 조사해야합니다. 오픈 소스 OCR 소프트웨어가 자체 수정을 수행 할 수 있도록 학습 메커니즘이있는 것처럼 해석 가능한 많은 수의 이미지 파일도 유용합니다.

오픈 소스 OCR 소프트웨어가 스캔 한 문서와 같은 텍스트가있는 이미지 파일을 볼 때 프로그램은 이미지 파일과 텍스트 스타일 데이터베이스를 동시에 봅니다. 프로그램은 인식하는 문자 또는 유사한 문자를 볼 때이를 문자로 해석합니다. 최상의 추측을하고 OCR 프로그램이 이해하는 글꼴 스타일의 양을 늘리려면 광범위한 스타일 데이터베이스가있는 프로그램이 가장 좋습니다. 광범위한 데이터베이스가없는 경우 프로그램에 사용자 정의 글꼴을 추가하는 기능이이를 보완 할 수 있습니다.

모든 오픈 소스 OCR 소프트웨어가 100 % 정확도로 정확한 텍스트를 작성할 수 있다면 좋겠지 만, 항상 그런 것은 아닙니다. 기본적으로 모든 OCR 프로그램은 문자를 추측하여 문서를 가장 잘 해석 할 수있는 이해하기 쉬운 문자 및 단어 시퀀스를 구성하려고합니다. 부정확 한 단어 나 문구를 수정하는 데 걸리는 시간이 줄어들 기 때문에 최고 정확도의 OCR 시스템을 사용하는 것이 가장 좋습니다.

텍스트가있는 이미지 파일을 해석하려면 오픈 소스 OCR 소프트웨어가 해당 이미지 파일을 지원해야합니다. 이미지 파일을 지원하지 않으면 이미지 파일을 볼 수 없으므로 특히 사용자가 지원되지 않는 이미지 유형이 많은 경우 프로그램의 효율성이 저하 될 수 있습니다. 지원되는 파일 형식이 가장 많은 OCR 프로그램을 사용하면 사용자가 많은 수의 문서를 해석 할 수 있습니다.

오픈 소스 OCR 소프트웨어의 주요 개념 중 하나는 인공 지능 (AI)입니다. 이 AI 시스템은 OCR 프로그램이 추측을 수행하는 데 도움을 줄 수 있으며 한동안 새로운 스타일을 읽은 후 OCR 프로그램의 정확도가 높아지기 시작합니다. 강력한 AI를 사용하면 사용자가 아무것도하지 않아도 정확도를 높이는 자체 수정 메커니즘이 도입됩니다.