Рукописный кириллица: Рукописные шрифты — русские скачать бесплатно

Языки, поддерживаемые для преобразования рукописных фрагментов в текст

Word для Microsoft 365 PowerPoint для Microsoft 365 Еще…Меньше

Распознавание рукописного ввода в функциях «Правки от руки» для Word и «Преобразовать в текст» для PowerPoint поддерживает преобразование на многих, но не на всех языках, поддерживаемых в Office. 

Настройка языка ввода в Word

Чтобы вставить текст с символом крышки в Word, функция «Правки от руки» должна распознать язык текста. Чтобы настроить нужный язык в качестве языка ввода, ознакомьтесь со статьей Изменение языка ввода по умолчанию для Windows. 

Добавление языка редактирования Office в PowerPoint

Чтобы функция «Преобразовать в текст» могла распознать предпочитаемые языки в PowerPoint, необходимо установить языки редактирования Office. См. статью Добавление языка редактирования или настройка языковых параметров в Office.

Поддерживаемые языки

Тег языка	Использование
af-ZA	Африкаанс во всех странах и регионах
bs-Latn-BA	Боснийский (латиница) во всех странах и регионах
ca	Каталанский во всех странах и регионах
cs	Чешский во всех странах и регионах
da	Датский во всех странах и регионах
de-CH	Немецкий в Швейцарии и Лихтенштейне
de-DE	Немецкий в Германии, Австрии, Люксембурге и Намибии
el-GR	Греческий в Греции
en-AU	Английский в Австралии
en-CA	Английский в Канаде
en-GB	Английский в Соединенном Королевстве и всех других странах и регионах, не указанных в этой таблице
en-IN	Английский в Индии
en-US	Английский в США и на Филиппинах
es-AR	Испанский в Аргентине, Парагвае и Уругвае
es-ES	Испанский в Испании и всех других странах и регионах, не указанных в этой таблице
es-MX	Испанский в Мексике и Соединенных Штатах
eu-ES	Баскский во всех странах и регионах
fi	Финский во всех странах и регионах
fr	Французский во Франции, Канаде, Бельгии, Швейцарии и всех других странах и регионах
hr	Хорватский во всех странах и регионах
ga-IE	Ирландский во всех странах и регионах
gd-GB	Гэльский во всех странах и регионах
gl-ES	Галисийский во всех странах и регионах
ja	Японский во всех странах и регионах
lb-LU	Люксембургский во всех странах и регионах
id-ID	Индонезийский во всех странах и регионах
it	Итальянский в Италии, Швейцарии и всех других странах и регионах
ko	Корейский во всех странах и регионах
ms-BN	Малайский в Брунее-Даруссаламе
ms-MY	Малайский в Малайзии и Сингапуре
nb	Норвежский (букмол) во всех странах и регионах
мм	Норвежский (нюнорск) во всех странах и регионах
nl-BE	Нидерландский в Бельгии (фламандский)
nl-NL	Нидерландский в Нидерландах, Суринаме и на Антильских островах
pl	Польский во всех странах и регионах
pt-BR	Португальский в Бразилии
pt-PT	Португальский в Португалии и всех других странах и регионах
rm-CH	Романшский во всех странах и регионах
ro	Румынский во всех странах и регионах
ru	Русский во всех странах и регионах
rw-RW	Киньяруанда во всех странах и регионах
sk-SK	Словацкий во всех странах и регионах
sl-SL	Словенский во всех странах и регионах
sq-AL	Албанский во всех странах и регионах
sr	Сербский (кириллица) во всех странах и регионах
sr-Cyrl-BA	Сербский (кириллица) в Боснии и Герцеговине
sr-Cyrl-ME	Сербский (кириллица) в Черногории
sr-Latn	Сербский (латиница) во всех странах и регионах
sr-Latn-BA	Сербский (латиница) в Боснии и Герцеговине
sr-Latn-ME	Сербский (латиница) в Черногории
sv	Шведский во всех странах и регионах
sw-KE	Суахили во всех странах и регионах
tn-ZA	Тсвана во всех странах и регионах
tr-TR	Турецкий в Турции
xh-ZA	Коса во всех странах и регионах
zh	Китайский (упрощенное письмо)
zh-Hant	Китайский (традиционное письмо)
zu-ZA	Зулу во всех странах и регионах

Эксперимент в распознавании рукописных текстов на кириллице.

Часть 2 / Хабр

Всем привет! В этой части хочу рассказать как мы использовали модель NomeroffNet предназначенного для распознавания автомобильных номеров, распознать рукописные записи. В предедущей статье я поделился опытом в использовании моделей SimpleHTR и LineHTR для распознавания рукописных текстов.

Распознавание рукописного текста (англ. Handwritten Text Recognition, HTR) — это автоматический способ расшифровки записей с помощью компьютера. Оцифрованный текст рукописных записей позволило бы автоматизировать бизнес процессы множества компаний, упростив работу человека. В данной статье рассматривается модель распознавания рукописного текста на кириллице на основе искусственной нейронной сети. Архитектура данной нейронной сети состоит из слоев сверточной нейронной сети (англ. Convolutional neural network, CNN) и рекуррентной нейронной сети (англ. Recurrent neural network, RNN), а также имеет алгоритм декодирования на основе коннекционной временной классификации (англ. Connectionist Temporal Classification, CTC), который приводит текст к окончательному варианту. Данная модель была обучена на собранном нами датасете рукописных текстов и дала результат 80% точности.

В данной статье мы рассматриваем модель распознавания рукописного текста, основанная на современной высокоуровневой архитектуре нейронных сетей. Обобщенная архитектура модели распознавания текста проиллюстрирована на рисунке 1.

Рисунок 1- Обобщенная архитектура модели распознавания текста

В начале подается изображение с текстом на сверточный слой нейронной сети (CNN)  для извлечения особенностей изображения. Следующим шагом является применение к  результатам свертки рекуррентной нейронной сети с архитектурой Долгая краткосрочная  память (англ. Long short-term memory; LSTM) с последующим применением специального  алгоритма декодирования. Этот алгоритм декодирования берет выходные данные LSTM и  производит окончательную маркировку (Рисунок 2). В результате получается строка из  символов — одна наиболее вероятная буква на каждом временном шаге. Затем все  последовательные повторяющиеся символы объединяются в один символ. На примере слова  “apple” (Рисунок 2) две буквы «е» объединены в один. Специальный пробел позволяет  разделить символы, которые повторяются в оригинальной маркировке. В алфавите также  содержится пустой символ, чтобы научить нейронную сеть предсказывать пустой символ  между такими символами. Затем все пустые символы удаляются и получается  окончательный вариант слова.

Рисунок 2- Принцип работы алгоритма декодирования

В нашей работе мы использовали модель распознавания текста, реализованную в  проекте Nomeroff Net для распознавания номеров автомобилей. Для нашей цели мы  убрали из модели распознавания номеров лишние модули (препроцессинг, детекция номера,  аффинное преобразование) и оставили лишь модель распознавания текста.

В данной реализации используется немного сложная архитектура нейронной сети  (Рисунок 3), чем то, что мы рассматривали в начале, но основные принципы все те же. В  начале подается изображение с текстом на сверточные слои нейронной сети для извлечения  особенностей изображения. Изображение проходит через два слоя свертки с объединением  (C, P — Convolution + Pooling). Результат свертки преобразуется в другую форму и размер  (Reshape), затем подается в полносвязную нейронную сеть (FC — Fully Connected).  Следующим шагом является применение рекуррентной нейронной сети с архитектурой Управляемых рекуррентных блоков (англ. Gated Recurrent Units, GRU). Данные проходят  через два слоя GRU и производится поэлементное сложение (Element-wise addition).  Результаты сложения снова проходят через два слоя GRU, но здесь уже к выходным  результатам применяется операция склеивания (конкатенация, англ. concatenation).  Объединенные данные вывода рекуррентных слоев подаются к полносвязному слою (FC) с  последующей функцией активации softmax, которая возвращает наиболее вероятные  символы. В конце к полученному набору символов применяется специальный алгоритм  декодирования CTC и он выдает окончательный результат распознавания.

Рисунок 3 — Архитектура нейронной сети для распознавания рукописного текста

Задача машинного обучения с учителем требует входных размеченных данных, на  которых можно было бы обучить модель. Для обучения данной модели был собран набор  данных с рукописным текстом на кириллице. Набор данных содержит 18 563 изображения с  аннотациями, состоящие из 43 классов (названия стран и городов). Для сбора данных были  специально подготовлены формы на бумаге формата А4 с пустыми ячейками для  заполнения, и розданы среди студентов для охвата большого диапазона почерков для  каждого класса. 

На собранном датасете мы обучили вышеупомянутую модель распознавания текста.  Данная модель имеет 4 863 469 тренировочных параметров нейронной сети. Обучение  нейронной сети проходило 3 эпохи на 11 197 изображениях для обучения, 3 637 для валидации и 3 729 для теста. На рисунке 4 приведены некоторые примеры из набора данных  для теста с результатами их распознавания.

Рисунок 4 –Результаты распознавания текста

На данный момент обученная модель дает 80% точности. Есть еще  нерешенные задачи над которыми мы сейчас работаем: увеличение объема датасета,  препроцессинг изображений, подбор гиперпараметров нейронной сети, применение словаря.  От объема и вариации почерков очень сильно зависит качество обучения, поэтому на данный  момент наша работа акцентирована на увеличение количество изображений с рукописным  текстом. Обученную модель распознавания рукописного текста можно будет применять для  различных задач, связанных с компьютерным зрением и обработкой текста.

Cyrillic Cursive — Etsy UK

Etsy больше не поддерживает старые версии вашего веб-браузера, чтобы обеспечить безопасность пользовательских данных. Пожалуйста, обновите до последней версии.

Воспользуйтесь всеми преимуществами нашего сайта, включив JavaScript.

( 45 релевантных результатов, с рекламой Продавцы, желающие расширить свой бизнес и привлечь больше заинтересованных покупателей, могут использовать рекламную платформу Etsy для продвижения своих товаров. Вы увидите результаты объявлений, основанные на таких факторах, как релевантность и сумма, которую продавцы платят за клик. Узнать больше. )

Рукописный кириллический алфавит Роялти бесплатно векторное изображение

Рукописный кириллический алфавит Роялти бесплатно векторное изображение

org/BreadcrumbList»>
1. лицензионные векторы
2. алфавит векторов

ЛицензияПодробнее

Стандарт Вы можете использовать вектор в личных и коммерческих целях. Расширенный Вы можете использовать вектор на предметах для перепродажи и печати по требованию.

Тип лицензии определяет, как вы можете использовать этот образ.

	Станд.	Доп.
Печатный/редакционный
Графический дизайн
Веб-дизайн
Социальные сети
Редактировать и модифицировать
Многопользовательский
Предметы перепродажи
Печать по требованию

Владение Узнать больше

Эксклюзивный Если вы хотите купить исключительно этот вектор, отправьте художнику запрос ниже:

Хотите, чтобы это векторное изображение было только у вас? Эксклюзивный выкуп обеспечивает все права этого вектора.

Мы удалим этот вектор из нашей библиотеки, а художник прекратит продажу работ.

Способы покупкиСравнить

Плата за изображение $ 14,99 Кредиты $ 1,00 Подписка $ 0,69

Оплатить стандартные лицензии можно тремя способами. Цены $ $ .

Оплата с помощью	Цена изображения
Плата за изображение $ 14,99 Одноразовый платеж
Предоплаченные кредиты $ 1 Загружайте изображения по запросу (1 кредит = 1 доллар США). Минимальная покупка 30р.
План подписки От 69 центов Выберите месячный план. Неиспользованные загрузки автоматически переносятся на следующий месяц.

Способы покупкиСравнить

Плата за изображение $ 39,99 Кредиты $ 30,00

Существует два способа оплаты расширенных лицензий.