ABBYY FineReader2020图片文字识别中文版下载****安装介绍教程

在生活中往往会遇到一种情况，
​在给你一张图片中包含许多文字，
那么如何将这些文字提取出来呢？

通俗的来讲就是用电脑来识别图片中的文字，并显示出来。本次介绍的是一种比较传统的方法。对于一张图片，单一网络模型很难准确的识别出其中的每一个文字（有单模型ocr），通常都是用两个神经网络模型组合来完成ocr项目：用目标检测网络模型在复制环境中识别并裁剪出包含文本的文本框–>将文本框送入文字识别网络模型进行识别。

文本框检测：
现在的神经网络，很多预处理步骤是不需要我们做的（比如二值，降噪等），我们直接丢图片进去就好。
对于比较规范的文字，就是那种文本排版方方正正的（倾角<15°），如身份证，头条截图，比较常用的文本框检测模型就是CTPN，性能稳定。
然而生活中拍摄的照片，比如街景，基本上图片文本框倾角都是在15~30°之间，或者是不规则的文本框，这就涉及到另一个研究领域：倾斜文本检测，目前有PSENet，PixelLink等。得到倾斜的文本框，将其校准便可以的到类似CTPN的方框。
文本框检测中得到的返回结果是一个坐标，表示的是该文本框在图上的位置。通过定位文本框，即可知道文本的所在。

文本识别：
一般可以用CRNN（注意不是rcnn，这是两种完全不同的模型），这个框架也有些年头了，但是因为很好用，至今仍在广泛使用（其实还是因为开源）。神经网络兴起之前还有模板匹配等方法，现在一般不常用了。
CRNN一般来讲分成三部分：CNN+RNN+CTC，CNN卷积网络基于VGG，用于特征提取，RNN是循环神经网络，用于序列预测，CTC为翻译层。
基本使用方法是将文本框检测中检测到的文本框裁剪出来，一张一张的送入crnn，每送入一张，运行一次crnn（文本框多的话比较费时），得到对应的字符，将字符组合，最终的到文字检测结果。

小编今天就来盘点介绍一下ABBYY文字识别软件。

ABBYY FineReader文字识别软是一款专业的OCR文字识别软件，不但可以识别图片中的文字，还可以直接使用扫描仪扫描书籍和相关的文档，然后编辑这些文字，可以节省很多时间，简单易用。而且可以批量的转换扫描文件，而且正确率高达99.8%。支持一键读取文档功能，还原文档的逻辑结构和格式，无需重新录入和排版。软件对图文混排的文档具有自动分析功能，将文字区域划分出来后自动进行识别。完全做到一键识别，批量识别。

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