Распознавание текста
← →Dmitriy_ (2007-09-09 10:22) [0]
Подскажите пожалуйста, где можно взять пример компоненты для распознавания текста! Обработку изображения с шумом не надо- не флудер пишу 🙂 Просто распознать обычный шрифт на картинке надо.
← →
Palladin © (2007-09-09 11:02) [1]
Звякни авторам FineReader»а… они сто пудово знаю где…
← →
Dmitriy_ (2007-09-09 11:52) [2]
Я нашел уже пример, но он с ошибками…
Принцип такой:
1) Грузим маску в массив так, чтобы пиксель с нужным цветом был в массиве =1, а все остальные = 0
2) Грузим картинку, на которой нужно найти текст в массив так, чтобы пиксель с нужным цветом был в массиве =1, а все остальные = 0
Нет ни у кого рабочего варианта? Сам конечно напишу, но так время уйдет. Поделитесь если есть у кого плиз!
← →
boa_kaa © (2007-09-09 12:03) [3]
> Dmitriy_ (09.09.07 10:22)
> Подскажите пожалуйста, где можно взять пример компоненты
> для распознавания текста! Обработку изображения с шумом
> не надо- не флудер пишу 🙂 Просто распознать обычный шрифт
> на картинке надо.
честное слово! ну и запросы!
← →
Dmitriy_ (2007-09-09 12:14) [4]
> честное слово! ну и запросы!
форум для начинающих,или я не прав? Почему я не могу задать вопрос?
← →
Anatoly Podgoretsky © (2007-09-09 12:34) [5]
> Dmitriy_ (09.
09.2007 12:14:04) [4]
Не ругаться.
Ты что хочешь, компонент, текст компонента?
← →
Dmitriy_ (2007-09-09 12:40) [6]
да, если можно, текст. я сравнение-то напишу, но там есть подводные камни вроде разных цветов текста и т.д. пока самому не получается…
Спасибо за помощь!
← →
_uw_ © (2007-09-09 13:30) [7]
Palladin © (09.09.07 11:02) [1]
Звякни авторам FineReader»а… они сто пудово знаю где…
Можно еще позвонить авторам DjVu. Они тоже умеют. Во всяком, случае поиск осуществляют очень хорошо.
← →
Eraser © (2007-09-09 13:35) [8]
> [7] _uw_ © (09.09.07 13:30)
http://windjview.
sourceforge.net/ — можно и не спрашивать — исходный код открыт, только вот сомневаюсь что там работает на принципе распознавания текста.
← →
_uw_ © (2007-09-09 13:39) [9]
Eraser © (09.09.07 13:35) [8]
Они, скорее всего, распознают заранее. Но выглядит это, как будто они и в самом деле распознают в реальном времени 🙂
← →
tesseract © (2007-09-09 13:59) [10]
> Звякни авторам FineReader»а… они сто пудово знаю где..
> .
Движок можно купить и использовать у себя.
Так-же opensource — http://www.opennet.ru//base/rus/osr_tesseract_rus.txt.html
← →
Palladin © (2007-09-09 14:04) [11]
> tesseract © (09.
09.07 13:59) [10]
кто спорит то… 🙂 звякнуть нужно только…
← →
Германн © (2007-09-09 14:50) [12]
> Palladin © (09.09.07 14:04) [11]
>
>
> > tesseract © (09.09.07 13:59) [10]
>
> кто спорит то… 🙂 звякнуть нужно только…
>
Вот так. Кто звякнет, кто брякнет вместе и получается воспитание. (с) А.Райкин
← →
Nic © (2007-09-09 15:26) [13]
Кхе-кхе 🙂 Чуть не подавился кофем 🙂 Кажется распознавание шрифтов — не так уж просто сделать. Когда-то сам таким занимался. Вряд ли найдутся готовые компоненты к Delphi. Здесь нужно грамотное ТЗ и довольно много времени.
← →
Torry © (2007-09-09 15:34) [14]
> Кхе-кхе 🙂 Чуть не подавился кофем 🙂 Кажется распознавание
> шрифтов — не так уж просто сделать.
Когда-то сам таким занимался.
> Вряд ли найдутся готовые компоненты к Delphi.
А они есть, однако: http://www.torry.net/quicksearchd.php?String=OCR&Title=Yes
TOCR — вроде хвалят.
← →
Kerk © (2007-09-09 15:35) [15]
В кладовке есть что-то такое
← →
boa_kaa © (2007-09-09 16:30) [16]
> Torry © (09.09.07 15:34) [14]
Так ему ж нахаляву, а там 89$
← →
Черный Шаман (2007-09-09 17:01) [17]
> Dmitriy_ (09.09.07 11:52) [2]
Это называется шрифт-ориентированный метод — изменили шрифт и все «распознавание» поплыло.
← →
sdubaruhnul (2007-09-09 17:21) [18]
www.
← →
Nic © (2007-09-09 18:24) [19]
> boa_kaa © (09.09.07 16:30) [16]
Я про то и говорю. Вряд ли бесплатно будет.
> sdubaruhnul (09.09.07 17:21) [18]
Неужели бесплатно?
← →
Denis_ © (2007-09-09 19:08) [20]
> Просто распознать обычный шрифт на картинке надо.
ручками, ручками.а то всё «компонент, компонент..»
← →
Nic © (2007-09-09 19:25) [21]
> Denis_ © (09.09.07 19:08) [20]
Поддерживаю 😉 Компоненты — мощное средство, облегчающее труд разработчика. Только не стоит палить пушкой по воробьям из него 🙂
← →
Denis_ © (2007-09-09 19:40) [22]
> Поддерживаю 😉 Компоненты — мощное средство, облегчающее
> труд разработчика.
Только не стоит палить пушкой по воробьям
> из него 🙂
Из разработчика? :-(00)
← →
Nic © (2007-09-09 19:52) [23]
> Denis_ © (09.09.07 19:40) [22]
>
> > Поддерживаю 😉 Компоненты — мощное средство, облегчающее
>
> > труд разработчика. Только не стоит палить пушкой по воробьям
>
> > из него 🙂
>
> Из разработчика? :-(00)
Из средства.
← →
Denis_ © (2007-09-09 19:55) [24]
тогда поддерживаю 🙂
← →
Anatoly Podgoretsky © (2007-09-09 20:04) [25]
> Nic (09.09.2007 19:52:23) [23]
А по контексту из разработчика.
← →
sdubaruhnul (2007-09-09 21:05) [26]
> sdubaruhnul (09.09.07 17:21) [18]
>Неужели бесплатно?
Да. NeuroVCL в той версии, в которой он представлен там — бесплатен для некоммерческого пользования, пример тоже бесплатен.
← →
AlexKniga © ( 2007-09-10 09:46) [27]
Готовенькое: gocr.exe
← →
Dmitriy_ (2007-09-10 18:11) [28]
Всем спасибо за помощь!
Удалось самому написать 🙂
Сделал перевод масок и картинки в монохром и сравниваю маску с картинкой по всем позициям.
Просто у меня задача не очень сложная была — шрифт и цвет на картинке всегда одинаковый. Перевод в монохром сделал, чтобы на разных компах не было различия в цветах (картинка берется скриншотом с экрана)
← →
Denis_ © (2007-09-10 19:26) [29]
В продолжение темы
Как вы думаете,сложно ли вытащить номер машины с картинки?А с видео?
Что такое оптическое распознавание символов? – Описание оптического распознавания символов – AWS
Что такое оптическое распознавание символов?
Оптическое распознавание символов (OCR) – это процесс преобразования изображения текста в машиночитаемый текстовый формат.
Например, при сканировании бланка или квитанции, компьютер сохраняет скан в виде файла изображения. Текстовый редактор невозможно использовать для редактирования, поиска или подсчета слов в файле изображения. OCR помогает преобразовать изображение в текстовый документ, содержимое которого хранится в виде текстовых данных.
В чем заключается важность OCR?
Большинство рабочих процессов связано с получением информации из печатных изданий. Любой бизнес-процесс предусматривает бланки, счета, отсканированные юридические документы и контракты, напечатанные на бумажном носителе. Такие большие объемы бумажной работы требуют много времени и места для хранения и обработки. Хотя безбумажный документооборот — это путь вперед, сканирование документа в изображение создает определенные трудности. Этот процесс требует ручного вмешательства и может быть утомительным и медленным.
При оцифровке содержимого документа создаются файлы изображений со скрытым в них текстом. Программы обработки текста не могут обработать текст в изображениях.
Технология OCR решает эту проблему путем преобразования изображения в текстовые данные, которые могут быть проанализированы офисным ПО. Затем такие данные можно использовать для аналитики, оптимизации операций, автоматизации процессов и повышения производительности.
Как работает OCR?
Технология OCR включает следующие этапы:
Получение изображения
Сканер считывает документы и преобразует их в двоичные данные. ПО OCR анализирует отсканированное изображение и классифицирует светлые области как фон, а темные — как текст.
Предварительная обработка
Чтобы подготовить текст к распознаванию, ПО OCR очищает изображение и удаляет ошибочные области. Применяются следующие методы очистки:
- Выравнивание и устранение уклона отсканированного документа для облегчения распознавания.
- Сглаживание контраста или удаление пятен цифрового изображения и сглаживание краевых эффектов текстовых изображений.
- Стирание рамок и линий на сканированном изображении.
- Распознавание шрифтов для многоязычной технологии OCR
Распознавание текста
Существует два основных типа алгоритмов OCR или программных процессов, которые использует ПО OCR для распознавания текста: сопоставление шаблонов и выделение признаков.
Сопоставление шаблонов
Сопоставление шаблонов работает путем выделения изображения символа, называемого глифом, и сравнения его с аналогичным глифом, хранящимся в памяти. Распознавание образа произойдет только в том случае, если шрифт и масштаб хранящегося глифа совпадают со шрифтом и масштабом отсканированного глифа. Данный метод эффективен при работе со сканами документов, набранных известным шрифтом.
Выделение признаков
Выделение признаков разбивает или раскладывает глифы на такие признаки, как линии, замкнутые контуры, направление линий и пересечения линий. Затем признаки используются для поиска наилучшего или ближайшего подходящего соответствия среди различных хранящихся глифов.
Окончательная обработка
После анализа система преобразует извлеченные текстовые данные в компьютерный файл. Некоторые системы OCR могут создавать аннотированные PDF-файлы, включающие как предыдущую, так и последующую версии отсканированного документа.
Какие виды OCR существуют?
Специалисты по анализу данных классифицируют различные виды технологий OCR на основе их использования и применения. Ниже представлены лишь некоторые примеры:
Программы простого оптического распознавания символов
Простой механизм OCR применяет множество различных хранимых шаблонов шрифтов и изображений текста в качестве шаблонов. Программное обеспечение OCR использует алгоритмы сопоставления шаблонов для посимвольного сравнения изображений текста с внутренней базой данных. Подход, при котором система сопоставляет текст слово за словом, называется оптическим распознаванием слов. Он имеет свои ограничения, поскольку существует практически неограниченное количество шрифтов и стилей почерка, и каждый отдельный тип не может быть учтен и сохранен в базе данных.
Программы интеллектуального распознавания символов
Современные системы OCR используют технологию интеллектуального распознавания символов (ICR) для считывания текста так же, как это делает человек. Они используют передовые методы машинного обучения человеческим навыкам чтения. Система машинного обучения, называемая нейронной сетью, анализирует текст на многих уровнях, многократно обрабатывая изображение. Она ищет различные атрибуты изображения (кривые, линии, пересечения и петли) и объединяет результаты различных уровней анализа для получения окончательного результата. Несмотря на то, что ICR обрабатывает изображения по символам, процесс не занимает много времени, а результаты получаются за считанные секунды.
Интеллектуальное распознавание слов
Интеллектуальные системы распознавания слов работают по тому же принципу, что и ICR, но обрабатывают изображения целых слов без предварительного выделения символов в изображении.
Оптическое распознавание знаков
Оптическое распознавание знаков позволяет идентифицировать логотипы, водяные знаки и другие обозначения в документе.
В чем заключаются основные преимущества OCR?
Специалисты по анализу данных классифицируют различные виды технологий OCR на основе их использования и применения. Ниже представлены лишь некоторые примеры:
Программы простого оптического распознавания символов
Простой механизм OCR применяет множество различных хранимых шаблонов шрифтов и изображений текста в качестве шаблонов. Программное обеспечение OCR использует алгоритмы сопоставления шаблонов для посимвольного сравнения изображений текста с внутренней базой данных. Подход, при котором система сопоставляет текст слово за словом, называется оптическим распознаванием слов. Он имеет свои ограничения, поскольку существует практически неограниченное количество шрифтов и стилей почерка, и каждый отдельный тип не может быть учтен и сохранен в базе данных.
Программы интеллектуального распознавания символов
Современные системы OCR используют технологию интеллектуального распознавания символов (ICR) для считывания текста так же, как это делает человек.
Они используют передовые методы машинного обучения человеческим навыкам чтения. Система машинного обучения, называемая нейронной сетью, анализирует текст на многих уровнях, многократно обрабатывая изображение. Она ищет различные атрибуты изображения (кривые, линии, пересечения и петли) и объединяет результаты различных уровней анализа для получения окончательного результата. Несмотря на то, что ICR обрабатывает изображения по символам, процесс не занимает много времени, а результаты получаются за считанные секунды.
Интеллектуальное распознавание слов
Интеллектуальные системы распознавания слов работают по тому же принципу, что и ICR, но обрабатывают изображения целых слов без предварительного выделения символов в изображении.
Оптическое распознавание знаков
Оптическое распознавание знаков позволяет идентифицировать логотипы, водяные знаки и другие обозначения в документе.
В чем заключаются основные преимущества OCR?
Ниже приведены основные преимущества технологии OCR:
Текст с возможностью поиска
Предприятия могут преобразовывать имеющиеся и новые документы в базу знаний с возможностью полноценного поиска.
ПО для автоматической обработки текстовой базы позволяет совершенствовать базу знаний предприятия.
Эффективность работы
Применение ПО OCR позволяет повысить эффективность работы путем автоматической интеграции документооборота и цифровых рабочих процессов. Вот несколько примеров того, что может сделать ПО OCR:
- Сканирование заполненных вручную форм для автоматизированной проверки, рассмотрения, редактирования и анализа. Такой подход сокращает время ручной обработки документов и ввода данных.
- Поиск необходимых документов с помощью быстрого поиска термина в базе данных, вместо ручного перебора файлов в ящике.
- Преобразование рукописных заметок в редактируемые тексты и документы.
Решения искусственного интеллекта
OCR часто является составляющей других решений в области искусственного интеллекта, которые могут внедрять предприятия. К примеру, OCR может применяться для сканирования и распознавания номерных знаков и дорожных указателей в самоуправляемых автомобилях, выявления логотипов брендов в сообщениях в социальных сетях или идентификации упаковки продукта в рекламных изображениях.
Такие технологии искусственного интеллекта помогают предприятиям принимать более эффективные маркетинговые и операционные решения, которые позволяют сократить расходы и улучшить качество обслуживания клиентов.
Для чего применяется OCR?
Ниже перечислены некоторые распространенные случаи использования OCR в различных отраслях:
Банковская сфера
Банковская сфера использует OCR для обработки и проверки документов по кредитам, депозитных чеков и других финансовых операций. Такая проверка позволила повысить эффективность борьбы с мошенничеством и укрепить безопасность транзакций. Например, BlueVine, финансовая технологическая компания, предоставляющая финансирование малому и среднему бизнесу, использовала Amazon Textract, облачный сервис OCR, для разработки продукта, с помощью которого малые бизнесы в США могут быстро получить доступ к кредитам по Программе защиты заработной платы (PPP) в рамках пакета мер по стимулированию экономики в условиях COVID-19. Amazon Textract автоматически обрабатывал и анализировал десятки тысяч форм PPP в день, благодаря чему BlueVine смогла помочь нескольким тысячам предприятий получить средства и сохранить более 400 000 рабочих мест.
Здравоохранение
В системе здравоохранения OCR используется для обработки историй болезни пациентов, включая лечебные процедуры, анализы, больничные карты и страховые выплаты. OCR помогает оптимизировать рабочий процесс и сократить объем ручной работы в больницах, а также поддерживать актуальность записей. Например, компания nib Group обеспечивает медицинское страхование более 1 миллиона австралийцев и ежедневно получает тысячи заявок на выплату страхового возмещения за получение медицинских услуг. Клиенты компании могут сфотографировать свой медицинский счет и отправить его через мобильное приложение nib. Amazon Textract автоматически обрабатывает эти изображения, что позволяет компании гораздо быстрее рассматривать заявки.
Логистика
Логистические компании используют OCR для более эффективного отслеживания этикеток на упаковках, счетов, квитанций и других документов. Например, компания Foresight Group использует Amazon Textract для автоматизации обработки счетов в SAP.
Ввод таких документов вручную отнимал много времени и приводил к ошибкам, поскольку сотрудникам Foresight приходилось вводить данные в несколько систем бухгалтерского учета. Благодаря Amazon Textract программное обеспечение компании Foresight стало более точно считывать символы на различных носителях и повысило эффективность ведения бизнеса компании.
Как AWS может помочь с OCR?
AWS предлагает две услуги, которые могут помочь внедрить OCR в бизнесе:
Amazon Textract – это сервис машинного обучения (ML), который с помощью OCR автоматически извлекает печатный и рукописный текст и данные из отсканированных документов (например, PDF-файлов). Сервис позволяет быстро считывать тысячи различных документов различных носителей и форматов. После извлечения информации из документов Amazon Textract присваивает уровень уверенности, что дает возможность принимать обоснованные решения о том, как использовать полученные результаты.
Amazon Rekognition может анализировать миллионы изображений и видеозаписей за считанные минуты и дополнять задачи визуальной проверки, выполняемые человеком, с помощью искусственного интеллекта.
Для извлечения текста из изображений и видео можно использовать API Amazon Rekognition. В нем имеется возможность распознавать искаженный и деформированный текст из изображений и видеозаписей дорожных знаков, публикаций в социальных сетях и упаковок продуктов.
Создайте учетную запись AWS и начните работу с технологией OCR уже сегодня.
Идентификация Pl@ntNet
Pl@ntNet — это инструмент, помогающий идентифицировать растения по картинкам. Он организован в различных тематических и географических флорах. Выберите тот, который соответствует вашему региону или сфере интересов из списка ниже. Если вы не знаете, что выбрать, выберите «Мировая флора», которая имеет самый широкий охват, но дает менее точные результаты, чем более целенаправленная флора.
Узнайте больше о plantnet.orgПоследние обнаруженные виды
Erechtites hieraciifolius (L.) Raf. бывший ДК.
Gnaphalium uliginosum L.
Monarda fistulosa L.
Echinochloa crus-galli (L.) P.Beauv.
Ricinus communis L.
Nepeta cataria L.
Rubus occidentalis 900 12 Л.
Achillea filipendulina Lam.
Solanum carolinense L.
Hibiscus moscheutos L.
Предыдущий слайдСледующий слайдПопробуйте Pl@ntNet прямо сейчас!
добавить/отпустить изображение
Последние поступления
Анна Л.Л.
Picris hieracioides L.CawVus
Ranunculus acris L.Michaela G
Celtis occidentalis L.Michaela G
Ulmus pumila L. 900 03Доминик Антаматтен
Gymnadenia rhelicani (Теппнер и Э.
Кляйн) Теппнер и Э. Klein Charles Andris
Begonia grandis Dryand.Доминик Антаматтен
Linaria alpina (L.) Mill.CawVus
Silene latifolia Poir.CawVus
Solanum dulcamara L.Marcel CO
Crataegus monogyna Jac кв. Предыдущий слайдСледующий слайдТемы
Мировая флора
Растения мировой флоры
41 278 Разновидность — 10 953 038 Изображений
Полезные растения
Культурные и декоративные растения
5096 Разновидность — 6 695 189 Изображений
Сорняки
Сорняки на сельскохозяйственных полях Европы
1409 Разновидность — 3 641 269 Изображений
Инвазивные растения
Инвазивные виды, потенциально угрожающие средствам к существованию и окружающей среде во всем мире
1050 Разновидность — 2 067 964 Изображений
Полезные растения Тропической Африки
Растительные ресурсы Тропической Африки
1121 Разновидность — 671 427 Изображений
Полезные растения Азии
Растительные ресурсы Юго-Восточной Азии
1875 Разновидность — 1 367 544 Изображений
Микропроекты
Экологи де л’Эзьер
Экологи де л’Эзьер
243 Разновидность — 772 710 Изображений
Деревья Южной Африки
Родные деревья Южной Африки
285 Разновидность — 51 782 Изображений
Прованс, Франция
Flore Provençale Dép.
де Буш-дю-Рон2166 Разновидность — 5 525 199 Изображений
LEWA в КЕНИИ
Охрана дикой природы Лева
697 Разновидность — 218 325 Изображений
Ордеса
Растения национального парка Ордеса
137 Разновидность — 846 704 Изображений
Севенны
Флора национального парка Севенны
2342 Разновидность — 5 994 583 Изображений
Средиземноморские декоративные деревья
Деревья и кустарники для городов и садов Средиземного моря
223 Разновидность — 1 293 590 Изображений
Культуры
Посаженные и выращенные культуры
214 Разновидность — 955 492 Изображений
Биотопы пустынной саранчи в Западной Африке
Малая флора биотопов пустынной саранчи в Западной Африке
234 Разновидность — 72 657 Изображений
Flore remarquable des Alpes-Maritimes
Flore patrimoniale des parcs naturels départementaux des Alpes-Maritimes
97 Разновидность — 547 734 Изображений
Деревья ESALQ и Piracicaba
Деревья и кустарники парка ESALQ и прилегающих территорий
185 Разновидность — 243 453 Изображений
Сады у залива
Сады у залива — Облачный лес
Сингапур
101 Разновидность — 44,949 Изображений
Сады у залива — Цветочный купол
Сингапур
78 Разновидность — 141 571 Изображений
ЕВРОПА
АФРИКА
АЗИЯ-УМЕРЕННЫЙ
АЗИЯ-ТРОПИЧЕСКАЯ
АВСТРАЛАЗИЯ
ТИХООКЕАНСКИЙ
СЕВЕРНАЯ АМЕРИКА
ЮЖНАЯ АМЕРИКА
АНТАРКТИДА
5 дополнительных принадлежностей для идентификатора типографики на одном изображении
Выбор типографики для набора аксессуаров для одного человека без предупреждения.
Mais en graphisme, la typographie est une дисциплина à part entière, à l’image de la скульптура или peinture dans les arts plastiques.
Vous vous êtes sûrement déjà retrouvé в ситуации или vous deviez retrouver la Police d’un logo ou d’une page web que vous souhaitiez réutiliser à vos propres fins?
Ces quelques outils vous aideront à trouver une Police d’image que vous recherchez, et nous allons découvrir ансамбль comment les utiliser. Roboto, Arial и Helvetica, вуаля!
1. WhatTheFont
Whatthefont сочетает в себе улучшенные версии двух премий и фаитов. Pas de reconnaissance manuelle des caractères ici : решение, которое нужно решить. Utile sur Documents à fond uni comme sur des images où le texte est posé sur une photo ou une illustration, c’est notre coup de cœur en la matière.
A vrai dire, c’est le seul qui ait réussi à trouver la Police utilisée lors de l’un de nos test (en l’occurrence, Open Sans) même s’il n’affichait pas un taux de réussite de 100 %.
Il faut dire qu’avec sa bibliothèque renfermant pas moins de 133 000 политик различных символов, il est difficile de poser une colle à ce détecteur de font très efficace et perperant.
Предложение jusqu’à près de 100 политик для plupart très resemblaantes à celles que nous avons testées, il affiche également le prix de chacune et offer de personnaliser le texte de previsualisation sans frais. C’est clairement le point d’orgue de cette sélection.
Pour plus de sultats, vous pouvez faciliter le sistème de reconnaissance utilisé par l’algorithme of WhatTheFont, en procédant selon es ethodes methodes. Например, l’использование образов маленького хвоста, что способствует обнаружению, а также быстрому и эффективному использованию политик характера. Par ailleurs, l’Use d’images comprenant au moins une vingtaine de lettres est à privilégier, car cela offre plus de possibilités à l’algorithme de détector au moins l’une d’entre elles pour en reconnaitre la typographyie.
Enfin, il convient d’utiliser des images où les lettres ne se touchent pas entre elles.
L’algorithme peut avoir du mal à les distinguer dans le cas contraire, et cela peut entraver la détection de la Police.
+30 000 графистов, доступных на Graphiste.com
Recevoir des devis gratuitsБыстро, бесплатно и без обязательств
2. Whatfontis
Приемлемо для поиска альтернативных вариантов для текста на фоне универа, Whatfontis можно использовать для всех, кто использует текст для фотографий.
En effet, sa reconnaissance des caractères n’est pas оптимальныйe et vous devrez parfois jouer avec son outil d’édition d’image pour obtenir qu’il reconnaisse votre Police, au risque de l’altérer et d’avoir des faussés .
Si vous souhaitez l’essayer pour ce type de document, pensez bien à activer les options en bas à gauche de la page d’accueil pour adapter l’outil à votre type d’image.
À noter que vous ne devez sélectionner que 4 à 10 caractères, ce qui rendra votre authentification de la Police difficile si vous êtes en version gratuite (seuls les caractères reconnus seront affichés lors de la previsualisation des Polices).
60 предложений vous sont suggérées à chaque recherche gratuite et 100 avec un compte payant, ce qui le met au même niveau que ses concurrents, bien que les предложения ne soient pas toujours appropriées.
Là encore, il est Important de prendre mind des critères qui permettent de maximiser l’efficacité de la recherche par image de Whatfontis. Tout d’abord, эта логика плюс эффективность для изображений, соответствующих 2 и 10 характеристикам. Ces caractères ne doivent de preférence pas être en contact, afin d’être facilement détectés par l’algorithme. Essayez de choisir des images dans lesquelles le texte est le plus горизонтальное возможно, c’est également важный для обнаружения букв. Prêtez également внимание а-ля цвет текста. Whatfontis, comme n’importe quel algorithme de détection, est plus à meme de remplir son role lorsque la différence entre la couleur des lettres et celle de l’arrière-plan est prononcée. Cela lui éviter de confondre Certaines Lettres Avec le Vide.
Enfin, Les Dimensions de l’image ainsi que sa résolution peuvent aider l’algorithme lorsqu’elles sont bien choisies. Привилегии для изображений не имеют разрешения букв от 80 пикселей и размеров 1000 x 120 пикселей, поэтому они меньше других.
3. Matcherator (Fontspring)
Cet autre outil proposé par Fontspring fonctionne également via reconnaissance d’image mais vous montre sur l’image importée les caractères reconnus, fonctionnalité bien utile pour ne pas perdre de temps à sélectionner des zone неутилизируемые.
Entièrement gratuit, il vous Offeringra de Nombreuses Polices (jusqu’à 50 pour Certaines Propositions) plus ou moins ressemblaantes à celle analysée. On y retrouve l’ajustement manuel de la reconnaissance de caractères, mais il est presque accessoire tant la reconnaissance est généralement chécise. L’outil come même parfois à reconnaître les i!
La Personalization de votre previsualisation est ici gratuite, ce qui est un arguments non négligeable vis-à-vis de whatfontis.
Autre différence en la faveur de Matcherator, il présente le prix de toutes les policys proposées, Certaines ayant un style gratuit. Ideal pour ceux qui ne souhaitent pas trop débourser.
Автоматическое объявление «Outil de détection de Polices le plus robuste», il n’est cependant pas parfait puisqu’il a failli à tous les test que nous lui avons fait subir. Mais nous verrons que c’est le cas de la plupart des outils que nous avons testé.
4. Fontsquirrel
Fontsquirrel распоряжается именами функций. Il vous permet de télécharger d’innombrables modeles de Police, mais aussi de les détecter depuis un laien ou une image.
FontSquirrel представляет истинный золотой рудник, занимающийся вопросами полиции характеров.
La grande majorité des Police Existantes Sont répertoriées au sein de ce détecteur de font, qui saura fort probablement vous permettre de trouver la Police d’une image quelle qu’elle soit.
5. LikeFont
Этот детектор шрифта является хорошим помощником для завершения прецедентов.