Wie hilft die optische Zeichenerkennung bei der Textextraktion aus Bildern?

Es kann vorkommen, dass Sie Textdaten aus einem Bild extrahieren müssen. In solchen Fällen kann das manuelle Schreiben des auf dem Bild vorhandenen Textes einige Zeit in Anspruch nehmen. Es besteht auch die Möglichkeit von Fehlern, da menschliches Versagen immer vorkommen kann.

Wäre es nicht toll, wenn Sie die Möglichkeit hätten, Text mithilfe automatisierter Tools aus Bildern zu extrahieren? Die gute Nachricht ist, dass das möglich ist. Mittlerweile sind viele Bild zu Text Extraktoren verfügbar, die OCR verwenden, um Text aus mehreren Bildern gleichzeitig zu extrahieren.

Wenn Sie sich fragen, was OCR ist und wie Tools damit Text aus Bildern extrahieren können, ist dieser Artikel genau das Richtige für Sie. Wir werden genau das besprechen. Beginnen wir mit einem Überblick über OCR selbst.

Was ist optische Zeichenerkennung (OCR)?

Optische Zeichenerkennung (OCR) ist eine Technologie, die Zeichen in einem physischen und nicht bearbeitbaren digitalen Dokument erkennen und analysieren kann. Die Technologie wird mit Tools kombiniert, die sie nutzen, um Textinformationen aus Bildern und nicht bearbeitbaren Dokumenten zu extrahieren.

Die meisten Organisationen und Personen verwenden OCR, um Daten in einem digitalen Format zu speichern. Dies liegt daran, dass digitale Daten leichter zugänglich sind als physische Dokumente. Lassen Sie uns nun ausführlich darüber sprechen, wie genau OCR bei der Textextraktion hilft.

Wie hilft OCR bei der Textextraktion aus Bildern?

Die OCR-Technologie wird in Softwareanwendungen eingesetzt. Der Zweck dieser Kombination besteht, wie Sie bereits wissen, darin, Text aus Bildern, physischen und nicht bearbeitbaren Dokumenten zu scannen und in maschinenlesbaren Text umzuwandeln.

Dabei arbeitet die Technologie in drei Phasen. Wir werden diese Phasen im Folgenden einzeln besprechen, damit Sie sich ein Bild von jeder einzelnen machen können.

Stufe 01 – Bildvorverarbeitung

Im ersten Schritt scannt OCR das Bild oder das physische Dokument und entfernt alle Anomalien. Anschließend wird das Bild in ein Schwarzweißformat umgewandelt.

Nachdem die Technologie die hellen und dunklen Zeichen im Bild identifiziert hat, segmentiert sie das Bild in einzelne Teile. Sobald dies erledigt ist, beginnt Phase 2.

Stufe 02 – Zeichenerkennung

In dieser Phase verwendet OCR künstliche Intelligenz, um Teile des Bildes zu analysieren. Dabei wird mithilfe der Mustererkennung jedes einzelne Zeichen extrahiert. Anschließend werden die Zeichen durch die Datenbank geleitet, die eine Vielzahl von Sprachen, Textformaten und Handschriftmustern enthält. Der Hauptgrund hierfür besteht darin, jegliche Fehlerwahrscheinlichkeit auszuschließen.

Phase 03 – Nachbearbeitung

Im letzten Schritt korrigiert künstliche Intelligenz sämtliche Fehler und Irrtümer im extrahierten Text und stellt sicher, dass der Benutzer ein genaues Endergebnis erhält.

Um Ihnen eine bessere Vorstellung davon zu vermitteln, wie OCR funktioniert und wie Sie es selbst anwenden können. Ich habe unten eine Schritt-für-Schritt-Anleitung bereitgestellt. Sie zeigt, wie ich mithilfe von Imagetotext.info Text aus einem Bild extrahiert habe. Es ist ein OCR-Tool, das wir in dieser Anleitung zur Demonstration verwenden werden.

Schritt-für-Schritt-Demonstration zum Extrahieren von Text aus einem Bild mithilfe eines OCR-Tools

Unten sehen Sie die Schritte sowie einen Screenshot davon.

Schritt 01: Laden Sie Ihr Bild hoch

Das erste, was Sie tun müssen, wenn Sie ein OCR-Tool öffnen, ist, das Bild hochzuladen, aus dem Sie Text extrahieren möchten.

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Schritt 02 – Senden und einige Sekunden warten

Nachdem Sie das Bild hochgeladen haben, klicken Sie einfach auf die angegebene Schaltfläche, um den Konvertierungsprozess zu starten.

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Schritt 03 – Kopieren oder Herunterladen Ihres Textes

Sobald die Konvertierung abgeschlossen ist, müssen Sie die Ausgabe nur noch kopieren oder in Form eines Dokuments herunterladen.

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Nachdem ich die Anleitung abgeschlossen habe, möchte ich einige der Vorteile der Verwendung von OCR zur Textextraktion aus Bildern erwähnen.

Vorteile der Verwendung von OCR zur Textextraktion aus Bildern

Nachfolgend habe ich einige Vorteile der Verwendung der OCR-Technologie zum Extrahieren von Textdaten aus Bildern aufgelistet.

1 – Bietet zugänglichen Speicher

Die Textextraktion aus Bildern mithilfe der OCR-Technologie ermöglicht es Benutzern, Bilder in maschinenlesbaren Text umzuwandeln. Dieses maschinenlesbare Textformat kann später auf einem Computer gespeichert werden, wodurch die Textdatei problemlos geteilt und bearbeitet werden kann.

Anstatt physische Dokumente zu öffnen, können Ihre Mitarbeiter und Kollegen die Kundendatei mit wenigen Klicks elektronisch finden, was bequemer ist. Außerdem sparen Sie so viel Platz in Ihrem Büro, der sonst von großen Stapeln an Dokumenten und Dateien eingenommen würde.

2 – Verbessert die Genauigkeit

Das Speichern von Textdaten mithilfe der OCR-Technologie verbessert die Genauigkeit und reduziert menschliche Fehler wie Rechtschreibfehler und/oder ungültige Informationen. Wenn beispielsweise ein Technologieunternehmen Daten von Tausenden von Personen für ein Produkt erfasst, kann es die OCR-Technologie verwenden, um die Daten sofort mit einer bereits vorhandenen Datenbank zu validieren.

3 – Verbessert Produktivität und Geschwindigkeit

In Organisationen, insbesondere in Anwalts- und Buchhaltungsfirmen usw., ist die Handhabung und Organisation von Dokumenten Teil des täglichen Arbeitsablaufs. Die Menge an Papierkram, die ein Mitarbeiter erledigt, kann seine Produktivität erheblich beeinträchtigen.

Wenn Sie jedoch Fotos von diesen Dokumenten machen und mithilfe der OCR-Technologie den Text extrahieren und in einem digitalen Format speichern, sparen Ihre Mitarbeiter nicht nur Zeit für andere produktive Aufgaben, sondern es ist auch eine kostengünstige Möglichkeit, Ihre Dateien aufzubewahren und zu organisieren.

4 – Optimaler Kundensupport

Jeder Geschäftsinhaber, egal ob er Produkte verkauft oder Dienstleistungen anbietet, benötigt hervorragenden Kundensupport. Ein OCR-gestütztes Tool wandelt jedes Informationsbit von Bildern in Text um, den der Chat-Support zur Lösung von Kundenanfragen verwenden kann.

Dadurch verbessert sich die Kundenzufriedenheit, da Ihr Chat-Support schneller auf die Probleme der Kunden reagiert.

Abschluss

OCR spielt eine wichtige Rolle bei der Digitalisierung von Textdaten in Bildern und nicht bearbeitbaren Dokumenten. Es wird in vielen Softwareprogrammen und Tools verwendet. Seine Fähigkeit, Text aus Bildern und physischen Dokumenten zu extrahieren, hat es der Welt ermöglicht, alle Daten an einem zentralen Ort aufzubewahren. In diesem Beitrag haben wir besprochen, wie OCR bei der Textextraktion aus Bildern hilft und welche Hauptvorteile es für Organisationen und Einzelpersonen bietet.

Häufig gestellte Fragen

F1: Was sind die üblichen Einsatzmöglichkeiten der optischen Zeichenerkennung?

Antwort: Die Automatisierung des Dateneingabeprozesses und das Extrahieren von Text aus Bildern oder physischen Dokumenten usw. sind einige gängige Verwendungszwecke der optischen Zeichenerkennung.

F2: Was ist Merkmalsextraktion bei der optischen Zeichenerkennung?

Antwort: Die Merkmalsextraktion ist Teil der zweiten Phase (Zeichenerkennung) der OCR, in der die OCR-Technologie die relevantesten Informationen aus dem Bild extrahiert, die später im Text erkannt werden sollen.

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