Einsteigerfreundlicher Leitfaden zur Texterkennung aus Bildern

Extrahieren Sie Text aus Bildern mit OCR-Technologie in 3 Schritten!

• Installieren Sie zunächst AcePDF und greifen Sie auf die Funktion „Batch Process“ zu
• Wählen Sie anschließend die Funktion „OCR“ und importieren Sie die zu konvertierenden Bilder.
• Richten Sie abschließend das Ausgabeformat ein und klicken Sie auf „Erkennen“, um den OCR-Vorgang zu starten.

Kostenlos herunterladen

Image text recognition is widely known as OCR or Optical Character Recognition. The OCR technology is an AI-based feature that can identify text within an image and convert it into an editable digital format. Moreover, the roots of OCR can be traced back to the mid-20th century. First, researchers and developers started exploring solutions to recognize and interpret characters from images automatically. Thus, early image text recognition, or OCR, utilized basic techniques, like template matching and pattern recognition, to identify printed characters into machine-readable text. Then in the 1990s, further advancements in OCR resulted in using large datasets to enhance recognition accuracy. This helps OCR to adapt and improve its ability to recognize and extract texts from images accurately. In recent years, you can see the tremendous success of the image text recognition process. You can now easily do an OCR process to images, image-only PDFs, scanned documents, and other forms of images and extract the text from them. Thankfully, various tools have incorporated OCR technology to extract text from images. So, whether you need to do image text recognition on mobile phones, computers, tablets, and other devices, there is undoubtedly a tool for you. Furthermore, this post provides the best guide for image text recognition and additional information that may benefit and enhance your knowledge about this technology!

Traditionelle Methoden der Bildtexterkennung

1. Optische Zeichenerkennung (OCR)

Zum besseren Verständnis von Was ist OCRDabei handelt es sich um eine Technologie, die Bilder, handgeschriebene Texte und gescannte Dateien in ein bearbeitbares Format umwandelt. Der Prozess beginnt mit der Erfassung des Bildes mit Text und der Vorverarbeitung, um die Qualität zu verbessern und den Text besser lesbar zu machen. Anschließend identifiziert der Bildtextleser die Zeilen, Zeichen, Schriftarten und Wörter im vorverarbeiteten Bild. Anschließend gleicht es den extrahierten Text des Bildes mit den in seiner Datenbank gespeicherten Zeichenmustern ab, um jedes Zeichen zu kennen. Sobald der OCR-Prozess beendet ist, werden die erkannten Texte als maschinenlesbarer Text ausgegeben, der in PDF, Word, HTML, Klartext und anderen gespeichert werden kann.

Stärken:

• Die OCR-Technologie minimiert die Notwendigkeit einer manuellen Dateneingabe. Dies verbessert die Effizienz und spart Zeit bei verschiedenen Arbeiten wie Dokumentenverwaltung, Dateneingabe und Speicherung.
• Für ein genaueres Ergebnis kann es Texte in verschiedenen Sprachen wie Englisch, Französisch, Italienisch und anderen erkennen.
• Es verbessert die Fähigkeit, bestimmte Informationen schnell zu suchen und abzurufen, was bei der Dokumentenverwaltung und in digitalen Bibliotheken hilfreich ist.

Schwächen:

• Die Textgenauigkeit der Bilderkennung variiert je nach Schriftart, Bildqualität und Layout. Bilder von geringer Qualität können zu Fehlern bei der Zeichenerkennung führen.
• Obwohl OCR viele Sprachen unterstützt, kann die Genauigkeit bei nicht-lateinischen Sprachen wie Japanisch, Arabisch, Chinesisch und anderen geringer sein.
• Einige OCR-Tools benötigen möglicherweise Hilfe, um die ursprüngliche Formatierung des Bildes beizubehalten, insbesondere wenn es komplexe Tabellen, Layouts und grafische Elemente enthält.

2. Vorlagenabgleich

Der Vorlagenabgleich ist eine weitere Methode zur Fototexterkennung. Diese Technik wird in der Bildverarbeitung und Computer Vision verwendet, um ein bestimmtes Muster oder eine bestimmte Vorlage in einem Bild zu lokalisieren. Der Prozess umfasst den Vergleich eines Vorlagenbilds mit einem größeren Bild und das Finden der Stelle, an der das Vorlagenbild am besten zu einem Teil des größeren Bilds passt. Dies erfolgt durch die Berechnung eines Ähnlichkeitswerts zwischen den beiden Bildern an jedem möglichen Standort und die Auswahl des Standorts mit dem höchsten Wert als Übereinstimmung. Darüber hinaus kann das Verfahren zur Objekterkennung, Gesichtserkennung und Bildsegmentierung eingesetzt werden. Insgesamt ist der Vorlagenabgleich hilfreich bei der Analyse visueller Daten und der Extraktion aussagekräftiger Informationen.

Stärken:

• Der Vorlagenabgleich ist eine unkomplizierte Methode, da keine komplexen Algorithmen erforderlich sind.
• Es ermöglicht eine präzise Lokalisierung der Vorlage im Bild und identifiziert die Position und den Maßstab der Vorlage.
• Es kann Variationen im Maßstab und in der Drehung bewältigen, indem es die Vorlage in unterschiedlichen Ausrichtungen und Maßstäben anpasst.

Schwächen:

• Die Methode reagiert empfindlich auf Schwankungen der Lichtverhältnisse, Verdeckungen, Verformungen und Hintergrundstörungen des Bildes.
• Es hat Probleme mit Mustern und Objekten, die ein signifikantes Erscheinungsbild aufweisen. Wenn die Vorlage komplexe Texturen aufweist, kann es schwierig sein, alle möglichen Variationen zu erfassen.
• Das Ergebnis der Methode hängt vom Design des Zielbildes ab. Bei Zielbildern, die sich an veränderte Bedingungen anpassen müssen, kann es zu Problemen kommen.

Moderner Ansatz zur Bildtexterkennung

Heutzutage ist die OCR-Methode die am meisten empfohlene Technik zur Texterkennung aus Bildern. Da die OCR-Technologie in verschiedene Apps integriert ist, können Sie Bilder problemlos in bearbeitbaren Text umwandeln. Zum Beispiel, AcePDF is a versatile software with a built-in OCR function. The tool can quickly analyze and process your images, scanned files, and other image-based documents into editable texts. These texts can be in Word, PDF, TXT, PPT, and other supported formats. What makes it advisable to use compared to other tools is its recognition modes. Its “Standard Mode” allows you to process and convert your images in seconds. Meanwhile, its “Enhanced Mode” takes a while to end the recognition process, but it has a more accurate and better output. As for its supported languages, the tool support over 15 various languages, like English, French, Dansk, Spanish, and others. Furthermore, the app is suitable whether you use a Windows PC or Mac computer.

Hauptmerkmale

• Die Bildtexterkennungs-App kann Text aus mehreren Bildern gleichzeitig erkennen und spart Ihnen so Zeit im Vergleich zur separaten Verarbeitung.
• Damit können Sie die Bilder direkt in das bearbeitbare PDF-Format konvertieren und im Tool bearbeiten, um weitere Elemente hinzuzufügen.
• Wenn Sie über eine bildbasierte Datei mit mehreren Seiten verfügen, können Sie die spezifischen Seiten auswählen, die Sie nur verarbeiten müssen.

Weitere Anwendungen der Bildtexterkennung

1. Texterkennung in Bildern

Die Bildtexterkennung wird in verschiedenen Branchen und Anwendungen eingesetzt. Nachfolgend finden Sie Beispiele dafür, wie der Bildtextleser zum Erkennen von Text in Bildern verwendet wird. Schauen Sie sich diese an und erfahren Sie, wie diese Technologie in vielerlei Hinsicht hilfreich sein kann.

• Dokumentendigitalisierung. Die Bildtexterkennung ermöglicht die Digitalisierung papierbasierter Dokumente und Bilder wie Formulare, Quittungen, Rechnungen und andere. Dadurch sind sie problemlos durchsuchbar und bearbeitbar.
• Mobile Anwendungen. Viele mobile Apps nutzen die Bildtexterkennung, um Texte aus Bildern zu erkennen und zu extrahieren, die mit der Kamera eines Smartphones aufgenommen wurden. Beispielsweise extrahiert die App relevante Informationen aus Belegen und übersetzt diese in Echtzeit.
• Bildbasierte Suchmaschinen. „Bild in Text scannen“ hilft bildbasierten Suchmaschinen, Text in den Bildern zu erkennen und zu indizieren. Mit Google können Sie beispielsweise ein Bild eingeben und anhand des Texts im Bild nach bestimmten Informationen suchen.

2. Automatische Nummernschilderkennung

Systeme zur automatischen Nummernschilderkennung (ALPR) nutzen Bildtexterkennungstechnologie, um Texte aus Fahrzeugkennzeichen zu erkennen und zu extrahieren. Dies wird häufig in Parksystemen, Strafverfolgungsbehörden, Grenzkontrollen, Verkehrsmanagement und Mauterhebung eingesetzt. Darüber hinaus trägt dies dazu bei, die Sicherheit zu verbessern und Abläufe in verschiedenen Sektoren zu rationalisieren. Sie können die Details unten lesen, um zu sehen, wie die Scan-Bild-zu-Text-Technologie in ALPR-Systemen funktioniert.

• Kameraaufnahme. ALPR systems utilize specialized cameras usually mounted on vehicles or fixed at specific locations. These cameras are designed to capture high-resolution images of cars and their license plates in different angles.
• Bildvorverarbeitung. Das aufgenommene Bild wird einer Vorverarbeitung unterzogen, um seine Qualität für eine genaue Nummernschilderkennung zu verbessern. Dazu gehören Bildstabilisierung, Kontrastanpassung, Rauschunterdrückung und Bildgrößenänderung.
• Lokalisierung von Nummernschildern. ALPR-Algorithmen analysieren das vorverarbeitete Bild und lokalisieren den Bereich mit dem Nummernschild. In diesem Schritt werden die potenziellen Bereiche anhand visueller Ursachen wie Form, Farbe und Textur identifiziert.
• Datenspeicherung und -integration. Nach dem Extrahieren von Text aus Bildern können die Informationen und relevanten Metadaten zur weiteren Analyse in einer Datenbank gespeichert werden. Dann kann das ALPR-System das erkannte Kennzeichen mit einer Datenbank gesuchter Fahrzeuge vergleichen, was Strafverfolgungsbehörden und anderen hilft.

Free Download or Kaufen Sie AcePDF Jetzt sofort!