OCR：精准、稳定、易用的文字识别

OCR：精准、稳定、易用的文字识别

大家好，今天给大家介绍精准、稳定、易用的文字识别应用服务OCR。

OCR是英文光学字符识别的缩写，通常叫法为文字识别。它的工作原理是通过扫描仪或数码相机等光学输入设备来获取纸张上的文字图片信息，利用各种模式识别算法，分析文字形态特征，判断出合适的标准编码，然后按照通用的格式，存储在文本文件中。由此可见OCR实际上是让计算机认字，实现文字的自动输入，它是一种快捷、省力、高效的文本输入方法。

文字识别的基本三要素就是O、C、R。O代表光学，即识别的是光线给出的文字，而不是声音，或者人体的触感等等。那为什么会有光呢？主要是因为光的反射和物理会吸收光线。其次还要求字的颜色和背景是不一样的。那同样它对于输入的图片的话，尽可能的要保证图片的清晰度。第二个要素就是C，也就是字符的意思。大家需要注意的是，字符是信息的一种编码，不是字体。字符主要是实现信息的编码，比如说大家看到一张苹果的图片，那我们第一反应它可以代表中文的苹果这两个字符，或者对应到英文的apple这个字符。所谓的文字其实就是一种字符，比如说大家常用的汉字，那就是中国人的字符。计算机显然也是需要对应到一个编码字符。比如说我们常用的GBK、Unicode、UTF-8等等，那这时候就会产生一个问题，如果有的字的图像在计算机编码里面没有对应的信息，那是不是说这个文字就没办法被识别呢？答案是，的确如此。所以说我们所使用的文字编码级，一定要尽可能的覆盖我们所要识别的字符。文字识别第三个要素就是R，它代表了识别的意思。刚刚我们了解到了，O和C它分别代表了光学的图片和对应的字符。那如何将光学的图片映射到计算机编码呢？目前关于如何将图片字符转换到光学字符，有两种方法，一种是传统方法，还有一种是基于深度学习的方法。在我们华为云学院的课程中会给大家做一个详细的介绍。需要注意的是OCR是指文字识别，但是OCR所采用的技术不仅仅是适用于文字识别。

那么对于企业来说，为什么要使用OCR技术呢？举个例子，大家出差之后需要进行报销，报销的时候需要填写很多的信息，同样公司的财务人员需要花费一个较长的时间来进行INVOICE的一次次审核，有可能一个报销单需要经过三个或者说更多的财务人员进行一次次的审核校对。那即便如此，在我们日常报销中，也多多少少会出现一些人为的错误。那么OCR技术可不可以帮助我们实现INVOICE的快速准确的读取呢？答案是肯定的。由此可见，OCR技术可以对于企业来说，它可以减少相关人员审核所产生的成本，以及减少审核所需要的流程。总结一下企业为什么需要使用OCR技术，第一，是为了降低重复性的劳动成本。第二，它可以提高业务效率，第三，它能够提高文本识别的精确度。

OCR在企业中主要运用于哪些场景呢？这里做了一个总结。第一文档场景，它主要用于印刷文档的识别，翻译文字的识别，搜索识别，涂抹识别。第二，电商场景，主要用于电商用户身份的绑定，实名认证，商家身份认证。第三，图片反作弊场景，它主要识别图像和视频中的一些违规文字，进行一些违规的处理和风险管控。第四，办公场景，主要会用于企业证件、年报、财报、piao据识别。然后接着是金融场景，它主要会用于客户的身份识别，身份绑定，个人信息核实。最后一个就是视频场景，主要是会用于视频字幕的识别，视频标题的识别，视频反作弊，图像反作弊，评论反作弊等。

文字识别的技术难点主要存在以下几个方面，第一就是图像质量差，很多场景待识别的文本图片的质量往往都很差，它存在严重的一些干扰曲线，倾斜、暗光或者曝光扭曲。比如说我们常用的一些海关的报关的扫描单据。第二它对精确度要求特别高，在某些场景，用户对于数值的精确度要求特别高。比如说文本中的一些税率、金额、币种等文字的精确度要求高达百分之百。第三就是识别内容较为复杂，文本内容的复杂多样性，例如说一个文本中有可能存在不同的字体和颜色，小数点近似的英文数字，特殊的字符，特殊的符号连接词以及数字的内容，它的识别难度会很大，很容易被漏识，或者误识。第四就是语言的种类的繁多，随着全球化现在越来越扩大，每家公司多多少少都会涉及到多个国家，这时候就要求OCR技术能够支持多语言多字符。

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