تا به حال فکر کرده اید که چگونه یک برنامه یک تصویر اسکن شده را به متن قابل ویرایش تبدیل می کند؟ این جادوی OCR – تشخیص شخصیت نوری – و ابزارهایی مانند Tesseract Power بخش اعظم این در پشت صحنه است.
در این پست ، ما چگونگی کار موتورهای OCR مانند Tesseract را از خواندن پیکسل ها تا بازگشت شخصیت های قابل خواندن تجزیه می کنیم.
📌 OCR چیست؟
OCR (تشخیص شخصیت نوری) فرآیند تبدیل تصاویر از متن چاپی یا دست نوشته به متن دیجیتال قابل خواندن با دستگاه است.
به طور گسترده ای در:
• دیجیتالی کردن اسناد و کتابها
• خودکار کردن ورود داده ها از فاکتورها ، کارتهای شناسایی ، فرم ها
• استخراج متن از اسناد حقوقی اسکن شده
• ایجاد ابزارهای تفکیک صفحه نمایش و اتوماسیون
🧠 نحوه عملکرد OCR-گام به گام
در اینجا یک خط لوله ساده از نحوه عملکرد موتورهای OCR آورده شده است:
1⃣ پیش پردازش تصویر
قبل از اینکه OCR بتواند متن را تشخیص دهد ، تصویر باید “تمیز شود”:
• تبدیل خاکستری – حواس پرتی رنگ را حذف کنید
• حذف نویز – سایه ها ، تاری یا درهم و برهمی پس زمینه را بردارید
• آستانه سازی – تصویر را به سیاه و سفید تبدیل کنید تا متن را از پس زمینه جدا کنید
• Deskewing – اسناد کج شده را صاف کنید
2⃣ تشخیص و تقسیم متن
پس از تمیز شدن تصویر:
• OCR بلوک های متنی را در صفحه قرار می دهد
• این خطوط را تقسیم می کند ، سپس کلمات ، سپس شخصیت ها
• این بسیار مهم است – تقسیم بندی بد منجر به شناخت بد می شود
شناخت شخصیت 3
این جایی است که OCR اصلی اتفاق می افتد:
• موتورهای قدیمی تر از تطبیق الگوی استفاده می کنند
• موتورهای مدرن مانند Tesseract V4+ از یادگیری عمیق مبتنی بر LSTM برای تشخیص شخصیت ها استفاده می کنند
• برای شناسایی هر شخصیت ، شکل ، منحنی و فاصله را تجزیه و تحلیل می کند
4⃣ پس از پردازش
برای بهبود دقت:
• تطبیق طلسم یا فرهنگ لغت
• مدل سازی زبان
• بازسازی خط ، پاراگراف و جداول
🔧 چگونه Tesseract کار می کند (زیر کاپوت)
Tesseract یک موتور OCR با منبع باز است که توسط Google نگهداری می شود.
ویژگی های کلیدی:
• از 100+ زبان پشتیبانی می کند
• از شبکه های عصبی LSTM (حافظه کوتاه مدت) برای دقت بالا استفاده می کند
• در هنگام جفت شدن با کتابخانه های پیش پردازش مانند OpenCV بهترین کار را می کند
در اینجا یک مثال اساسی با استفاده از پایتون آورده شده است:
import pytesseract
from PIL import Image
text = pytesseract.image_to_string(Image.open("sample.png"))
print(text)
این اسکریپت ساده می تواند متن قابل خواندن را از تقریباً هر تصویر استخراج کند.
⚠ چالش های مشترک OCR
حتی موتورهای مدرن با:
• اسکن با کیفیت پایین یا متن دستنویس
• جداول ، فرم ها یا چیدمان های چند ستونی
• تصاویر با الگوهای پس زمینه یا آرم
• قلم ها یا زبان های غیر استاندارد
به همین دلیل دقت OCR اغلب به پیش پردازش بستگی دارد.
case مورد استفاده در دنیای واقعی
در یک پروژه قبلی ، من در زمینه خودکارسازی استخراج متن از اسناد قانونی اسکن شده IP (مالکیت معنوی) کار کردم. بسیاری از این موارد:
• علامت های آبی
• قالب بندی متناقض
• جداول پیچیده
با ترکیب پیش پردازش OPENCV + Tesseract OCR ، ما بیش از 90 ٪ دقت در استخراج متن – صرفه جویی در ساعت بررسی دستی.
✅ نتیجه گیری
OCR جادویی نیست – این ترکیبی از پردازش تصویر ، تشخیص الگوی و یادگیری ماشین است.
Tesseract امکان اجرای OCR را فقط در چند خط کد امکان پذیر می کند ، اما درک نحوه عملکرد آن به شما کمک می کند تا نتایج خوبی داشته باشید و آن را در پروژه های دنیای واقعی اعمال کنید.
