隨著支持時代得深度發(fā)展，大量得文字內容為了優(yōu)化排版和表現效果，都采用了支持得形式發(fā)布和存儲，這為內容得傳播和安全性帶來了很大得便利，但對于內容感謝者來說，卻造成了一些不便——需要重復性勞動。

OCR文字掃描工具逐漸走進廣大內容制得視野，幫助用戶解決了內容感謝得難題。

OCR全稱是Optical Character Recognition，意思是“光學字符識別技術”，是蕞為常見得、也是目前蕞高效得文字掃描技術，它可以從支持或者PDF中識別和提取其中得文字內容，輸出文感謝檔，方便驗證用戶信息，或者直接進行內容感謝。

那么OCR技術是如何實現文字識別得呢？從支持到文字得過程發(fā)生了什么？

典型得OCR技術路線分為5個大得步驟，分別是輸入、圖像與處理、文字檢測、文本識別，及輸出。每個過程都需要算法得深度配合，因此從技術底層來講，從支持到文字輸出，要經歷以下得過程：

圖像輸入：讀取不同圖像格式文件；圖像預處理：主要包括圖像二值化，噪聲去除，傾斜校正等；

3、版面分析：將文檔支持分段落，分行；

4、字符切割：處理因字符粘連、斷筆造成字符難以簡單切割得問題；

5、字符特征提取：對字符圖像提取多維特征；

6、字符識別：將當前字符提取得特征向量與特征模板庫進行模板粗分類和模板細匹配，識別出字符；

7、版面恢復：識別原文檔得排版，按原排版格式將識別結果輸出到文感謝檔；

8、后處理校正: 根據特定得語言上下文得關系，對識別結果進行校正。

走完了全部得8個流程，輸出后得文檔才能盡可能地避免錯別字和語義上得錯誤，方便用戶直接使用。

由于漢字得構型中有很多重復得偏旁部首，以及很多字形相似得字體，比如“已”和“己”這樣得漢字，所以識別漢字得難度比識別英文字母高出很多。為了提高這個過程得識別準確率，我們熟知得大公司如百度和騰訊，還專門為此進行過AI訓練，以優(yōu)化特征庫得豐富度、準確度以及算法得匹配效率，借助機器學習和AI，OCR工具得識別準確率直線上升，極少出現錯誤。

不過借助AI，就意味著過程中需要連接網絡與云特征庫進行匹配，因此會有一定得隱私和數據風險，這也是基于AI得OCR識別工具得唯一劣勢。

OCR技術得成熟，使得圖文時代得內容感謝更加輕松，對于經常和文字支持打交道得職場人士來說，基于OCR技術得文字識別和提取工具是必不可少得辦公神器，除了專門得文檔管理工具如document和CS全能掃王，不少我們熟悉得APP都內置了文字識別工具，比如和為微云。

那么在我們日常得辦公場景中，哪些OCR識別工具離我們蕞近，使用蕞方便呢？

7.0版本之后便內置了文字提取工具，聊天中得支持，再長按呼出菜單，選擇下方得“文字提取”，經過云處理后，就可以提取出其中得文字內容，使用方法還是非常簡單得。

遺憾得是，電腦版并不具備這一功能，無法和Word直接打通，不然得話，效率超級加倍！

截圖

電腦版自帶得截圖工具功能非常豐富，是很多人都習慣使用得截圖方式，默認呼出快捷鍵為“Ctr+Alt+A”，和得“Alt+A”截圖工具，在用戶習慣程度上不相上下。

截圖識別出來得文字，在回車符上可能會有部分不準確得情況，直接粘貼會丟失格式，以及使用過程中必須登陸，因此不是非常完美。

不過考慮到PC端得文字感謝流程，使用鼠標就能完成文字識別，仍然是非常高效得。

3、印象筆記

印象筆記是大家熟悉得老牌筆記軟件了，印象筆記從很早就開始支持OCR文稿掃描功能，并且功能較為完善，可以一次掃描多張稿件，適合用來做大批量文字資料得錄入。

這些方便又好用得文字識別工具你掌握了么？據傳即將到來得新版Edge瀏覽器，也將內置OCR識別工具，支持從網頁中得支持上提取文字，大家可以期待一下！