光学字符识别，windows10自带的中文光学字符识别功能如何使用 -pg电子游戏试玩平台网站

来源：整理时间：2023-10-11 12:17:13 编辑：智能门户手机版

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1，windows10自带的中文光学字符识别功能如何使用

您好，这项功能需要配合支持该项功能的扫描仪和驱动程序

windows10自带的中文光学字符识别功能如何使用

2，什么是ocr技术

光学符号识别的缩写

ocr技术是光学字符识别的缩写(optical character recognition)，是通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。可应用于银行票据、大量文字资料、档案卷宗、文案的录入和处理领域。适合于银行、税务等行业大量票据表格的自动扫描识别及长期存储。相对一般文本，通常以最终识别率、识别速度、版面理解正确率及版面还原满意度4个方面作为ocr技术的评测依据；而相对于表格及票据，通常以识别率或整张通过率及识别速度为测定ocr技术的实用标准。 ocr识别技术不仅具有可以自动判断、拆分、识别和还原各种通用型印刷体表格，在表格理解上做出了令人满意的实用结果，能够自动分析文稿的版面布局，自动分栏、并判断出标题、横栏、图像、表格等相应属性，并判定识别顺序，能将识别结果还原成与扫描文稿的版面布局一致的新文本。表格自动录入技术，可自动识别特定表格的印刷或打印汉字、字母、数字，可识别手写体汉字、手写体字母、数字及多种手写符号，并按表格格式输出。提高了表格录入效率，可节省大量人力。同时支持将表格识别直接还原成ptf、pdf、html等格式文档；并可以对图像嵌入横排文本和竖排文本、表格文本进行自动排版面分析。采用ocr识别技术,可以将其应用于银行票据光盘缩微系统，可以自动提取票据要素，可减轻操作员的工作量，减少重复劳动，尤其是在与银行事后且监督系统相结合后，可以替代原先的操作人员完成事后监督工作。由计算机自动识别票据上的日期、帐号、金额等要素，通过银行事后监督系统与业务系统中的数据进行比较，完成传统的事后监督操作；配有印章验证系统后，自动将凭证图像中的印章与系统中预留的印鉴进行比较，完成印章的真伪识别。利用目前的高新技术-ocr，直接从凭证影像中提取金额、帐号等重要数据，代替人的手工录入，与条码识别/流水识别紧密结合，实现建立事后副本帐、完成事后监督的工作。ocr处理一般使用性能较好的pc机，ocr处理程序一经启动会自动扫描数据库中的凭证影像，发现有需ocr处理而未处理的，提取到本地进行处理。 ocr手写体、印刷体识别技术，能识别不同人写的千差万别的手写体汉字和数字，应用于本系统，识别凭证影像中储户填写的信息，如大写金额、小写金额、帐号、存期、日期、证件号等，可以代替手工录入。同时被识别得出的金额还要与流水识别所得的金额进行核对，核对成功，则ocr识别成功。这样处理是为了避免误判。经过对银行产生的实际凭证进行的大量测试，在实际开发过程中，根据银行的实际需求，ocr技术在票据和表格识别能力和手写体自动识别能力上不断提升，目前处理速度可达到每分钟60～80张票据，存折识别率已经达到了85％以上，存单、凭条识别率达到90％以上，而85％以上的识别率就能减少80％以上的数据录入员。

什么是ocr技术

3，什么是ocr它的功能是什么

ocr是光学字符识别的缩写，ocr技术简单来说就是将文字信息转换为图像信息，然后再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的输入技术。ocr的功能：1、ocr识别技术不仅具有可以自动判断、拆分、识别和还原各种通用型印刷体表格，还在表格理解上做出了令人满意的实用结果。2、ocr能够自动分析文稿的版面布局，自动分栏、并判断出标题、横栏、图像、表格等相应属性，并判定识别顺序，能将识别结果还原成与扫描文稿的版面布局一致的新文本。3、ocr还可以支持表格自动录入技术，可自动识别特定表格的印刷或打印汉字、字母、数字，可识别手写体汉字、手写体字母、数字及多种手写符号，并按表格格式输出。提高了表格录入效率，可节省大量人力。扩展资料：ocr技术的使用范围：ocr通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。可应用于银行票据、大量文字资料、档案卷宗、文案的录入和处理领域。适合于银行、税务等行业大量票据表格的自动扫描识别及长期存储。相对一般文本，通常以最终识别率、识别速度、版面理解正确率及版面还原满意度4个方面作为ocr技术的评测依据；而相对于表格及票据，通常以识别率或整张通过率及识别速度为测定ocr技术的实用标准。参考资料来源：搜狗百科-ocr技术

ocr （optical character recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是ocr最重要的课题，icr（intelligent character recognition）的名词也因此而产生。衡量一个ocr系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。中文名光学字符识别外文名ocr 全称optical character recognition识别好坏指标拒识率、误识率、识别速度等

ocr是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。功能：针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是ocr最重要的课题，icr（intelligent character recognition）的名词也因此而产生。衡量一个ocr系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。扩展资料：工作流程：一个ocr识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字。一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。参考资料来源：搜狗百科--光学字符识别

什么是ocr它的功能是什么

4，ocr是什么

ocr就是文字识别系统（一个软件），把图片上的文字识别成纯文本。setup.exe就是安装程序。你可以问问谁用你的电脑进行过识别工作，那那个软件应该是他放上的。补充：可以把扫描进电脑的文件识别成纯文字，也就是可以复制和粘贴的那种。简单地说，识别文字。一般都可以识别汉字和英文字母、数字什么的。可以删。

文字识别软件

你可能装了ocr设备，或者是你下载的ocr安装程序。ocr（optical character recognition，光学字符识别），是属于图型识别（pattern recognition，pr）的一门学问。其目的就是要让计算机知道它到底看到了什么，尤其是文字资料。由于ocr是一门与识别率拔河的技术，因此如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是ocr最重要的课题，icr（intelligent character recognition）的名词也因此而产生。而根据文字资料存在的媒体介质不同，及取得这些资料的方式不同，就衍生出各式各样、各种不同的应用。在此对ocr作一基本介绍，包括其技术简介以及其应用介绍。一、ocr的发展要谈ocr的发展，早在60、70年代，世界各国就开始有ocr的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究ocr的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。 ocr可以说是一种不确定的技术研究，正确率就像是一个无穷趋近函数，知道其趋近值，却只能靠近而无法达到，永远在与100%作拉锯战。因为其牵扯的因素太多了，书写者的习惯或文件印刷品质、扫描仪的扫瞄品质、识别的方法、学习及测试的样本……等等，多少都会影响其正确率，也因此，ocr的产品除了需有一个强有力的识别核心外，产品的操作使用方便性、所提供的除错功能及方法，亦是决定产品好坏的重要因素。一个ocr识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。在此逐一介绍：影象输入：欲经过ocr处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机。科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对ocr有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进ocr处理的效率。影象前处理：影像前处理是ocr系统中，须解决问题最多的一个模块，从得到一个不是黑就是白的二值化影像，或灰阶、彩色的影像，到独立出一个个的文字影像的过程，都属于影像前处理。包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理，及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。在影像处理方面，在学理及技术方面都已达成熟阶段，因此在市面上或网站上有不少可用的链接库；在文件前处理方面，则凭各家本领了；影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的题纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。文字特征抽取：单以识别率而言，特征抽取可说是ocr的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影响识别的好坏，也所以在ocr研究初期，特征抽取的研究报告特别的多。而特征可说是识别的筹码，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。对比数据库：当输入文字算完特征后，不管是用统计或结构的特征，都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对，数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字，根据与输入文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。对比识别：这是可充分发挥数学运算理论的一个模块，根据不同的特征特性，选用不同的数学距离函数，较有名的比对方法有，欧式空间的比对方法、松弛比对法（relaxation）、动态程序比对法（dynamic programming，dp），以及类神经网络的数据库建立及比对、hmm（hidden markov model）…等著名的方法，为了使识别的结果更稳定，也有所谓的专家系统（experts system）被提出，利用各种特征比对方法的相异互补性，使识别出的结果，其信心度特别的高。字词后处理：由于ocr的识别率并无法达到百分之百，或想加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，也成为ocr系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例，利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词，做更正的功能。字词数据库：为字词后处理所建立的词库。人工校正：ocr最后的关卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠标，跟着软件设计的节奏操作或仅是观看，而在此有可能须特别花使用者的精神及时间，去更正甚至找寻可能是ocr出错的地方。一个好的ocr软件，除了有一个稳定的影像处理及识别核心，以降低错误率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影响ocr的处理效率，因此，文字影像与识别文字的对照，及其屏幕信息摆放的位置、还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能、及字词后处理后特意标示出可能有问题的字词，都是为使用者设计尽量少使用键盘的一种功能，当然，不是说系统没显示出的文字就一定正确，就像完全由键盘输入的工作人员也会有出错的时候，这时要重新校正一次或能允许些许的错，就完全看使用单位的需求了。结果输出：其实输出是件简单的事，但却须看使用者用ocr到底为了什么？有人只要文本文件作部份文字的再使用之用，所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和输入文件一模一样，所以有原文重现的功能、有人注重表格内的文字，所以要和excel等软件结合。无论怎么变化，都只是输出档案格式的变化而已。补充：你不用的话当然可以删除了！

汉字识别ocr（"光学字符识别"的英文编写）是为了使汉字信息高速输入计算机，以解决低速的信息输入与高速信息处理之间的矛盾，从而提高整个计算机系统的效率。这种根据汉字人工编码录入汉字文本的方法，从根本上改变了人们对计算机汉字人工编码录入的概念。使人们从繁重的键盘录入汉字的劳动中解脱出来。只要用扫描仪将整页文本图像输入到计算机，就能通过ocr软件自动产生汉字文本文件，这与人手工键入的汉字效果是一样的，但速度比手工快几十倍。所以ocr产品的推广意义是深远的。提高ocr识别率购买了扫描仪，你一定会发现，附赠的软件中有中英文ocr识别软件，当然一般都是基础版。很多人认为此类ocr的识别率不是很高，甚至怀疑只有那些正版的数千元的ocr软件其识别率才很高。其实，你只要注意使用技巧，此类ocr的识别率完全可达实用化水平。 1、处理原稿扫描图像，使之清晰可“辨”。在其它因素都满足的前提下，对一般的印刷稿、打印稿（包括清晰的针打稿）等质量较好的文稿进行识别，其识别率一般可达到98％以上。而对报纸、复印件等不太清晰的文稿进行识别，无论哪种ocr都难以达到较高的识别率。对那些原稿不太清晰的，要注意识别前对图像加以处理，除去其上的污迹。并注意将偏斜的版面“改斜归正”，通常ocr软件均有此功能，且一般都设有自动纠偏和手动纠偏。 2、分辨率应选择适宜。一般选择300dpi较合适，分辨率选小了会使识别率降低，选得太大了并不能有效提高识别率，还会大幅度加长文件长度，浪费处理时间。有的扫描软件设备上有一项“ocr扫描”，干脆将分辨率锁定为300dpi，这是很有道理的。 3、调整好亮度值和对比度值。这条非常关键，对识别率的影响很大。亮度值的调整是在识别前，先看看扫描得到的图像中文字质量如何，如果文字线条凹凸不平，甚至有断线，说明亮度值太大了，应减小亮度值；当文字线条很黑很粗，甚至挤成了黑疙瘩，分不清笔划时，则说明亮度值太小了，应增加亮度值；对比度的调节要视原稿确定，笔者常根据预扫时图像清晰度确定。 4、利用ocr的自学习功能。有时ocr对某些字总是难以识别，比如ocr开始对“的”和“二”等字总是搞错，这时可以利用ocr软件的自学习功能，“引导”它正确识别一次（有些不同的字体各需一次），它以后就对这些字“熟识”了。具体操作极易，上机看一下菜单即可明白。另外，若原稿全是英文或其中中文很少，最好用附赠的英文ocr软件。还有，现在已有一些很好的文字校对软件，其中一般都设置了ocr校对，利用这些软件先行处理一下所得文本文件，则可大大减轻人工校对负担。

ocr（optical character recognition，光学字符识别），是属于图型识别（pattern recognition，pr）的一门学问。其目的就是要让计算机知道它到底看到了什么，尤其是文字资料。由于ocr是一门与识别率拔河的技术，因此如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是ocr最重要的课题，icr（intelligent character recognition）的名词也因此而产生。而根据文字资料存在的媒体介质不同，及取得这些资料的方式不同，就衍生出各式各样、各种不同的应用。在此对ocr作一基本介绍，包括其技术简介以及其应用介绍。一、ocr的发展要谈ocr的发展，早在60、70年代，世界各国就开始有ocr的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究ocr的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。 ocr可以说是一种不确定的技术研究，正确率就像是一个无穷趋近函数，知道其趋近值，却只能靠近而无法达到，永远在与100%作拉锯战。因为其牵扯的因素太多了，书写者的习惯或文件印刷品质、扫描仪的扫瞄品质、识别的方法、学习及测试的样本……等等，多少都会影响其正确率，也因此，ocr的产品除了需有一个强有力的识别核心外，产品的操作使用方便性、所提供的除错功能及方法，亦是决定产品好坏的重要因素。一个ocr识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。其处理流程如下图：从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。在此逐一介绍：影象输入：欲经过ocr处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机。科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对ocr有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进ocr处理的效率。影象前处理：影像前处理是ocr系统中，须解决问题最多的一个模块，从得到一个不是黑就是白的二值化影像，或灰阶、彩色的影像，到独立出一个个的文字影像的过程，都属于影像前处理。包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理，及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。在影像处理方面，在学理及技术方面都已达成熟阶段，因此在市面上或网站上有不少可用的链接库；在文件前处理方面，则凭各家本领了；影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的题纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。文字特征抽取：单以识别率而言，特征抽取可说是ocr的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影响识别的好坏，也所以在ocr研究初期，特征抽取的研究报告特别的多。而特征可说是识别的筹码，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。对比数据库：当输入文字算完特征后，不管是用统计或结构的特征，都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对，数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字，根据与输入文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。对比识别：这是可充分发挥数学运算理论的一个模块，根据不同的特征特性，选用不同的数学距离函数，较有名的比对方法有，欧式空间的比对方法、松弛比对法（relaxation）、动态程序比对法（dynamic programming，dp），以及类神经网络的数据库建立及比对、hmm（hidden markov model）…等著名的方法，为了使识别的结果更稳定，也有所谓的专家系统（experts system）被提出，利用各种特征比对方法的相异互补性，使识别出的结果，其信心度特别的高。字词后处理：由于ocr的识别率并无法达到百分之百，或想加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，也成为ocr系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例，利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词，做更正的功能。字词数据库：为字词后处理所建立的词库。人工校正：ocr最后的关卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠标，跟着软件设计的节奏操作或仅是观看，而在此有可能须特别花使用者的精神及时间，去更正甚至找寻可能是ocr出错的地方。一个好的ocr软件，除了有一个稳定的影像处理及识别核心，以降低错误率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影响ocr的处理效率，因此，文字影像与识别文字的对照，及其屏幕信息摆放的位置、还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能、及字词后处理后特意标示出可能有问题的字词，都是为使用者设计尽量少使用键盘的一种功能，当然，不是说系统没显示出的文字就一定正确，就像完全由键盘输入的工作人员也会有出错的时候，这时要重新校正一次或能允许些许的错，就完全看使用单位的需求了。结果输出：其实输出是件简单的事，但却须看使用者用ocr到底为了什么？有人只要文本文件作部份文字的再使用之用，所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和输入文件一模一样，所以有原文重现的功能、有人注重表格内的文字，所以要和excel等软件结合。无论怎么变化，都只是输出档案格式的变化而已。