おそらくすべてのPCユーザーが少なくとも一度は普通の紙に印刷されたテキストをデジタル化する必要性に直面しました。もちろん、この操作は手動で実行できますが、文書が数十から数百のページで構成されている場合はどうなりますか。幸いなことに、文書をデジタル化するプロセスを大幅にスピードアップし、より快適にするのに役立つ、テキスト認識のための特別なプログラムがあります。それらについてはさらに議論されます。
なぜこれらのプログラムが必要なのでしょうか。
だから、テキスト認識ソフトウェア(光学文字認識)は、タイプされたかタイプされたテキストをデジタルデータに変換するのに使用されます。さらに、これらと同じユーティリティで、スクリーンショット、写真、およびPDFファイルを通常のMicrosoft Word文書に変換できます。
テキストがデジタル化されたら、次のことができます。手動で入力した場合と同じ方法で操作します。たとえば、新聞記事をスキャンしたり写真を撮ったり、テキスト認識プログラムを使って実行したり、好きなように編集したりできます。
FineReader
膨大な数のユーザーによると、FineReaderは最高のテキスト認識ソフトウェアです。ちなみにWordでは、「FinReader」用に別のパネルを統合することができますが、これはこのプログラムの人気を高めるだけです。
アプリケーションはほとんどすべてで動作することができます画像やデジタル文書のフォーマットだけでなく、内蔵のエディタとスペルチェック用のサービスを備えています。さらに、プログラムインターフェースは非常に理解しやすいので、開発に多くの時間を費やす必要はありません。
アプリケーションの主な欠点は、それが支払われるということです。しかし、あなたはハッキングされたバージョンを使うことを試みることができます。
楔形
FineReaderとは異なり、CuneiFormはフリーテキスト認識ソフトウェア。それは20以上の言語をサポートし、すべての一般的なグラフィックフォーマットで素晴らしい仕事をし、そしてまた簡単にソースファイルからテーブルとグラフィックを転送します。さらに、アプリケーションには独自の辞書データベースがあり、これも拡張できます。
CuneiFormがテキストを認識しないことは言うまでもない同じファインリーダーと同じくらい正確です。それにもかかわらず、ほとんどの普通のユーザーにとっては、プログラムの機能は十分にあります。さらに、開発者は絶えず彼らの子孫を改善しています。アプリケーションはすでに有料のアプリケーションと競合する可能性があり、将来的にはそれらを上回る可能性があります。
オムニページ
スキャンして別の有料プログラムテキスト認識OmniPageは、PDF文書や他の画像ファイルを簡単に処理します。実用性は百以上の言語を支え、医学、法律および技術用語の組み込み辞書を持ち、そしてまた高速作業を有する。
OmniPageの機能には、テキストからオーディオファイルを作成する機能が含まれています。この場合、ワンクリックで画像を音声に変換することができ、時間を節約できます。
FineReader Online
そしてこれはもはやテキスト認識のためのプログラムではありません、コンピュータへのインストールを必要としない本格的なオンラインサービス。オンライン版はデスクトップのFineReaderに比べて機能が多少制限されていますが、それでも基本的なタスクには完全に対応しています。テキストを認識したら、それをコンピュータにダウンロードするか、すぐにクラウドストレージにダウンロードすることができます。
残念ながら、彼女の兄のように、FineReaderオンラインは有料プログラムです。認識されたページごとにお金が課金されますが、各ユーザーには月に数回の無料試行が行われます。
新着
New ORCも便利なオンラインサービスです。これもまた完全に無料です。テキスト認識に加えて、その中で元の画像の明るさとコントラストを調整したり、必要に応じて回転させたり、最終文書の形式を選択したりできます。
必要な形式を選択した後、認識されたテストをコンピュータに保存するか、すぐにクラウドストレージに送信することができます。
スマートフォンアプリケーション
テキスト認識のためにあなたは使うことができますほとんどすべての人に手が届くツールです。これはスマートフォンやタブレットです。だから、適切なアプリケーションをインストールすると、テキストの写真を撮って、すぐにそれをデジタル形式に変換することができます。
のための最も人気のあるモバイルソフトウェアテキスト認識は、TextGrabber + Translator(翻訳機能もあります)、CamScanner、およびMobile Document Scannerと見なされます。それぞれが特定のデバイスに適しているため、実験する必要があります。