به گزارش «خبرنامه دانشجویان ایران»؛ آیا تابهحال به دلیل نیاز به متن قابل ذخیرهسازی، یک جزوه پرینت.شده یا PDF را دوباره تایپ کردهاید؟ آیا سند ملکی یا کتابهای قدیمی خود را برای دیجیتالیکردن به تایپیست سپردهاید؟ شاید هم یک متن دستنویس عاشقانه را دوباره تایپ کردهاید تا بتوانید آن را برای همیشه همراه خود نگه دارید. در همه این موارد، نیاز به «تبدیل عکس به متن» است؛ کاری که در گذشته با هزینه و صرف وقت زیاد و البته احتمال اشتباه، توسط تایپیستها انجام میشد. اما اکنون راههای خلاقانه، ارزان و در عین حال سریعتری برای این تبدیل تصویر به متن اختراع شده است.
ما در این مقاله، روشهای مختلف تبدیل عکس به متن را معرفی میکنیم. اما در ابتدا لازم است با پایه و اصول همه این روشها (یعنی تکنولوژی OCR) آشنا شوید.
تکنولوژی OCR برای تبدیل عکس به متن
OCR یا شناسایی نوری کاراکترها (Optical Character Recognition)، یک تکنولوژی است که بهطور خاص برای تبدیل عکس به متن طراحی شده است. این تکنولوژی به ما این امکان را میدهد که متن موجود در تصاویر را شناسایی کرده و آن را به فرمت دیجیتال تبدیل کنیم.
بهعبارت دیگر، تمام روشهای تبدیل عکس به متن که در این مقاله به آنها اشاره میکنیم، بر پایه OCR هستند. بااینحال برخی از آنها به دلیل بهکارگیری تکولوژیهای جدید و بومی و استفاده از هوش مصنوعی، میتوانند متن را با کیفیت بیشتری از عکس جدا کنند. اما برخی دیگر، به دلیل عدم استفاده از هوش مصنوعی و یا الگوریتمهای پیچیده توان کمتری در تبدیل عکس به ورد دارند.
در ادامه، مراحل مختلف تبدیل عکس به متن توسط نرمافزار OCR را بررسی میکنیم.
1.بارگذاری تصویر
در این مرحله، کاربر تصویری را که حاوی متن است بارگذاری میکند. این تصویر میتواند از فرمتهای مختلفی مانند JPEG، PNG، TIFF و غیره باشد. بسیاری از نرمافزارهای OCR میتوانند حتی متن را از دستخط و یا فایل PDF جدا کنند. بارگذاری صحیح تصویر، اولین گام در فرآیند OCR است و باید تصویر از کیفیت مناسب برخوردار باشد تا دقت شناسایی بالاتر رود.
2. پردازش تصویر (Image Processing)
قبل از اینکه متن از تصاویر استخراج شود، تصاویر نیاز به پردازش اولیه دارند. این مرحله که از ابتداییترین امکانات OCR است، شامل چندین تکنیک است که به بهبود کیفیت تصویر کمک میکند.
- تصحیح نور: نوردهی نامناسب میتواند باعث ایجاد سایهها و نقاط تاریک در تصویر شود که شناسایی کاراکترها را دشوار میکند. در این مرحله، از تکنیکهای افزایش کنتراست و نور برای بهبود دید تصویر استفاده میشود.
- حذف نویز: تصاویر ممکن است شامل نویزهایی باشند که به شناسایی کاراکترها آسیب میزنند. با استفاده از فیلترهای مختلف، مانند فیلتر میانه، میتوان نویز را حذف کرد و کیفیت تصویر را برای تبدیل عکس به متن بهبود بخشید.
- برش تصویر: درصورتیکه تصویر شامل بخشهای غیرضروری باشد، این بخشها باید حذف شوند. برش تصویر به ما کمک میکند تا تنها بر متن مورد نظر تمرکز کنیم.
- تبدیل به مقیاس خاکستری: برای تسهیل در شناسایی کاراکترها، تصاویر رنگی معمولاً به تصاویر مقیاس خاکستری تبدیل میشوند. این کار به نرمافزار کمک میکند تا ویژگیهای کلیدی تصویر را بهتر شناسایی کند.
3.شناسایی کاراکتر
در این مرحله، نرمافزار با استفاده از الگوریتمهای OCR کاراکترهای موجود در تصویر را شناسایی میکند. این الگوریتمها شامل موارد زیر هستند.
- مدلهای یادگیری ماشین: در این مرحله، مدلهای یادگیری ماشین سنتی مانند SVM و KNN میتوانند برای شناسایی کاراکترها به کار روند. این الگوریتمها به یادگیری الگوها و ویژگیهای متنی میپردازند.
- یادگیری عمیق: با ظهور شبکههای عصبی عمیق (DNN) و بهخصوص CNN، دقت شناسایی کاراکترها افزایش یافته است. این شبکهها میتوانند ویژگیهای مختلفی از تصاویر را در سطوح مختلف یاد بگیرند و در نتیجه دقت بالاتری در شناسایی کاراکترها ارائه دهند.
4.تحلیل ساختار متن
پس از شناسایی کاراکترها، نرمافزار تبدیل عکس به متن به تحلیل ساختار متن میپردازد. این مرحله شامل شناسایی کلمات، جملات و پاراگرافها است.
استفاده از الگوریتمهای پیشرفته تشخیص الگو در این مرحله میتواند به نرمافزار کمک کند تا اطلاعات متنی را بهصورت منطقی سازماندهی کند.
5. تصحیح و پردازش نهایی
در این مرحله، نرمافزار تبدیل عکس به متن تلاش میکند تا خطاهای شناساییشده را اصلاح کند. معمولاً از دیکشنریهای داخلی و الگوریتمهای تصحیح خطا برای این منظور استفاده میشود.
الگوریتمهای هوش مصنوعی هم میتوانند به تصحیح خطاهای شناساییشده کمک کنند و بهدقت نهایی متن افزوده و به کاهش اشتباهات کمک کنند.
6. خروجی متن
در نهایت نرمافزار، متن شناساییشده را به کاربر ارائه میدهد. این خروجی میتواند در فرمتهای مختلفی مانند TXT، DOCX، PDF و غیره باشد. این خروجی توسط کاربر دانلود شده و استفاده میشود. همچنین در برخی نرمافزارها، امکان ذخیره و اشتراکگذاری متن استخراجشده وجود دارد. این ویژگی معمولاً شامل گزینههایی برای ارسال به ایمیل، ذخیره در فضای ابری یا چاپ مستقیم است.
استخراج متن از عکس
روشهای استخراج متن از عکس
با استفاده از روشهای زیر، که همگی بر پایه تکنولوژی OCR هستند، میتوانید تبدیل تصویر به متن را انجام دهید.
1. ABBYY FineReader
ABBYY FineReader یکی از نرمافزارهای پیشرفته و معروف در زمینه شناسایی نوری کاراکترها (OCR) و تبدیل عکس به متن است. این نرمافزار قابلیت تشخیص متون چاپی و دستنویس را با دقت بالا ارائه میدهد. ABBYY FineReader از تکنیکهای یادگیری عمیق و الگوریتمهای پیشرفته برای بهبود دقت شناسایی کاراکترها استفاده میکند و از زبانهای مختلف، از جمله فارسی، پشتیبانی میکند. این نرمافزار همچنین امکانات ویرایش، ذخیرهسازی و مدیریت فایلهای PDF را نیز فراهم میآورد. بااینحال برای استفاده از این نرمافزار نیاز به خرید اشتراک است و یک دوره 7 روزه تست رایگان را ارائه میدهد.
2. Adobe Acrobat Pro DC
Adobe Acrobat Pro DC یکی از ابزارهای جامع برای کار با فایلهای PDF است که شامل قابلیتهای OCR نیز میشود. این نرمافزار به کاربران این امکان را میدهد که متنهای موجود در فایلهای PDF را شناسایی کرده و به فرمتهای قابل ویرایش تبدیل کنند. Adobe Acrobat Pro DC از زبانهای مختلف پشتیبانی میکند و بهویژه برای شناسایی متون چاپی بسیار دقیق است. این نرمافزار همچنین ابزارهای ویرایش و تنظیمات متنوعی را برای بهبود کیفیت متن استخراجشده ارائه میدهد.
بااینحال این نرمافزار از زبان فارسی پشتیبانی نمیکند، نیاز به خرید دارد و خروجی آن تنها بهشکل پیدیاف است.
3. Google Drive و Google Docs
Google Drive و Google Docs به کاربران این امکان را میدهند که تصاویر حاوی متن را بارگذاری کرده و بهطور خودکار متن آنها را شناسایی کنند. با بارگذاری یک تصویر در Google Drive و انتخاب گزینه Open with Google Docs، کاربران میتوانند متن شناساییشده را در یک سند جدید مشاهده کنند. این روش رایگان و سریع است و از زبانهای مختلف، از جمله فارسی، پشتیبانی میکند. همچنین، بهدلیل استفاده از تکنولوژیهای هوش مصنوعی، دقت تبدیل عکس به متن این روش نیز بالا است.
4. Tesseract OCR
Tesseract OCR یک نرمافزار متنباز و قدرتمند برای شناسایی کاراکترها است که توسط گوگل توسعه داده شده است. این نرمافزار تبدیل عکس به متن قادر به پردازش تصاویر و تبدیل آنها به متن با دقت بالا میباشد. Tesseract از زبانهای مختلف، از جمله فارسی، پشتیبانی میکند و به دلیل متنباز بودن، توسعهدهندگان میتوانند آن را بهراحتی سفارشیسازی کنند. این نرمافزار بهویژه برای برنامهنویسان و توسعهدهندگان بسیار مناسب است و امکان یکپارچهسازی آن در پروژههای مختلف وجود دارد.
5. Microsoft OneNote
Microsoft OneNote یکی از ابزارهای یادداشتبرداری است که قابلیت تبدیل عکس به متن را دارد. کاربران میتوانند تصاویر حاوی متن را در یادداشتهای خود قرار داده و سپس از گزینه Copy Text from Picture استفاده کنند تا متن استخراجشده را بهراحتی کپی کنند. این نرمافزار از زبانهای مختلف، از جمله فارسی، پشتیبانی میکند و بهدلیل طراحی کاربرپسند خود، استفاده از آن برای کاربران غیرحرفهای بسیار آسان است.
6. Online OCR
Online OCR یک وبسایت ساده و کاربردی است که به کاربران امکان تبدیل عکس به متن میدهد. کاربران میتوانند تصویر مورد نظر خود را بارگذاری کرده و زبان متن را انتخاب کنند. این وبسایت از فرمتهای متنی مختلف مانند TXT، DOC و PDF پشتیبانی میکند و به زبانهای مختلف، از جمله فارسی، امکان شناسایی متن را فراهم میآورد. استفاده از این سرویس آنلاین رایگان و سریع است.
7. Nanonets
Nanonets یک پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی است که بهطور خاص برای شناسایی و تبدیل عکس به متن اسناد طراحی شده است. این نرمافزار از الگوریتمهای یادگیری عمیق و شبکههای عصبی برای بهبود دقت شناسایی کاراکترها استفاده میکند. Nanonets از قابلیتهای پیشرفتهای مانند آموزش مدلهای سفارشی برای شناسایی کاراکترهای خاص و متون دستنویس برخوردار است. این پلتفرم همچنین از زبانهای مختلف پشتیبانی میکند و به کاربر این امکان را میدهد که از آن در پروژههای مختلف استفاده کند.
اسکنیفای
اسکنیفای یک نرمافزار بومی ایرانی است که بهطور ویژه برای تشخیص دستخط و متنهای فارسی قابل استفاده است. اگرچه این نرمافزار تبدیل عکس به متن از زبانهای دیگر هم پشتیبانی میکند، اما یک نرمافزار بومی برای کاربران فارسیزبان محسوب میشود که میتواند متن را از عکس، فایل PDF، دستخط و... بیرون آورده و بهشکل فایل قابل تغییر در اختیار کاربران قرار دهد. اسکنیفای یک نرمافزار رایگان است که طرحهای VIP مختلفی را نیز برای کاربرانی که تمایل به استفاده زیاد از آن دارند را در اختیار قرار میدهد.
تبدیل عکس به متن
کدام روش تبدیل عکس به متن را انتخاب کنیم؟
شما میتوانید از تمام روشهای تبدیل عکس به ورد که در این مقاله آنها را معرفی کردیم استفاده کنید. اما همانطور که در ابتدای این مقاله ذکرشد، برخی از این روشها بر دیگران برتری دارند. اگر قصد یافتن بهترین روش برای تبدیل عکس به متن را دارید، نرم افزاری را انتخاب کنید که دارای همه یا اغلب ویژگیهای زیر باشد.
- دقت شناسایی: نرمافزار باید توانایی شناسایی دقیق کاراکترها را داشته باشد؛ بهخصوص در متون پیچیده، دستنویس و در شرایط نوری مختلف.
- پشتیبانی از زبانهای مختلف: نرمافزار باید توانایی شناسایی و پردازش متن به زبانهای مختلف، بهخصوص زبان فارسی را داشته باشد. لازم به ذکر است که هوش مصنوعی نرمافزار، در هر زبانی که بیشتر آموزش ببیند، بهتر عمل میکند. بههمین دلیل، برای تبدیل عکس به متن فارسی لازم است نرمافزاری را بیابید که هوش مصنوعی آن بهخوبی با زبان فارسی آموزش دیده باشد. اکثر نرمافزارهای خارجی چنین ویژگی را ندارند؛ اما نرمافزارهای بومی بیشتر با زبان فارسی آموزش دیدهاند.
- تشخیص دستخط: قابلیت شناسایی و استخراج متنهای دستنویس، بهویژه در مدارک اداری و یادداشتها اهمیت زیادی دارد. از آنجا که ظاهر دستخط فارسی با متن تایپی آن کاملا متفاوت است، بسیاری از نرمافزارهای خارجیِ تبدیل عکس به متن، نمیتوانند این استخراج را بهدرستی انجام دهند. این درحالی است که نرمافزارهای بومی، با تمرکز آموزش هوش مصنوعی بر دستخط فارسی، میتوانند این امکان را فراهم کنند.
- رابط کاربری ساده: طراحی کاربرپسند و آسان برای استفاده بسیار مهم است. این نوع طراحی، به کاربران غیرحرفهای نیز اجازه دهد بهراحتی از نرمافزار برای تبدیل عکس به متن استفاده کنند.
- قابلیت ویرایش متن استخراجشده: امکان ویرایش و اصلاح متن پس از استخراج، برای اطمینان از دقت و صحت اطلاعات لازم است. پس لازم است نرمافزاری را انتخاب کنید که چنین قابلیتی را داشته باشد. بهعبارت دیگر، اگر یک نرمافزار تنها خروجی را در قالب فایل PDF ارائه میدهد، برای استفاده مناسب نیست.
- امکان ذخیره و اشتراکگذاری: قابلیت ذخیره متن استخراجشده در فرمتهای مختلف (مانند TXT، DOCX، PDF) و امکان اشتراکگذاری آسان آن از ویژگیهای یک نرمافزار OCR خوب هستند.
- سرعت پردازش: سرعت بالای پردازش تصاویر و تبدیل عکس به متن، بهویژه برای کاربران حرفهای که با حجم بالای دادهها کار میکنند مهم است.
- تکنیکهای پیشرفته تشخیص الگو: استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای بهبود دقت و توانایی شناسایی کاراکترها لازم است.
- توانایی پردازش تصویر: امکانات پردازش تصویر پیشرفته مانند تصحیح نور و کنتراست، حذف نویز و تبدیل به مقیاس خاکستری برای بهبود کیفیت شناسایی از ویژگیهای پایه برای یک نرمافزار تبدیل عکس به متن است. اگر یک نرمافزار چنین ویژگی را نداشت مناسب نیست.
- پشتیبانی فنی و بهروزرسانی: دسترسی به پشتیبانی فنی مناسب و بهروزرسانیهای منظم برای بهبود عملکرد نرمافزار اهمیت دارد.
بهطور کلی، اگر قصد دارید از تکنولوژی OCR برای تبدیل عکس به متن استفاده کنید، بهتر است نرمافزاری را انتخاب کنید که بومی ایران باشد و بتوانید با استفاده از آن، بدون نیاز به فیلترشکن و پرداخت هزینه زیاد، عکسهای خود را به متن تبدیل کنید.