OCR软件可识别的图片格式是什么？OCR软件由哪几部分组成？

OCR软件能够识别多种图像格式，包含常见的光栅图像格式和矢量图像格式，及其PDF格式和扫描文档格式。OCR软件一般由图像预处理、文本识别和后处理构成。本文将详细描述OCR软件可识别的图像格式以及构成部分。

一、OCR软件可识别的照片格式格式

OCR软件能够识别各种图片格式，进而分离图片中的文本可自动识别。以下是一些常见的OCR软件可识别的照片格式：

1、光栅图像格式

OCR软件处理常见的光栅图像格式，如JPEG、PNG、BMP和GIF。这类图像格式由像素构成，每个像素都有特定的色彩和亮度值。OCR软件通过比较像素的颜色来识别图像里的文本，所以OCR的效果与图片有非常大的关系。明暗对比度高的图片的识别准确率很高，相反，如果文字和背景混为一体难以区分，软件识别准确率就会下降。

2、矢量图像格式

OCR软件除开光栅图像格式外，还能够处理矢量图像格式，如SVG(可缩放矢量图形)和AI（Adobe Illustrator文档等。矢量图像用于数学方程叙述图，所以可以无损缩放和变换。OCR软件可以分析矢量图像里的文本可自动识别。

3、PDF格式

PDF（携带式文本格式）是一种常见的文档存储格式，可以包括图像和文本。OCR软件分析PDF文件中的图像内容，并获取文本自动识别。

4、扫描文档格式

OCR软件还能够处理扫描文档格式，如TIFF(识别图像文档格式)和JPEG 2000等。这类格式一般用于存储扫描纸质文档，OCR软件能将文档中的文字提取出来，可自动识别和转换。

二、OCR软件的组成部分

OCR软件一般由下列几个主要组成构成，每个部分都饰演一个特殊的角色，以实现高效和精确的光学字符识别。

1、图像预处理

在开展文本识别以前，OCR软件必须对键入图像进行预处理。图像预处理的目的是提升图像品质，从而更好地获取文本。该过程将包括去噪、图像光洁、灰度、二值化和图像提高。

2、文本识别

文本识别是OCR软件的核心部分，负责将图像里的文本变换为可编辑的文本。文本识别能够分为两个关键过程：文本定位与文本识别。文本定位用以定位图像里的文本地区，而文本识别将这些区域里的文本转换成计算机可读的方法。文本识别一般根据机器学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

3、后处理文本识别后，OCR软件一般会进行一些后处理操作，以提升识别结果的准确性和易读性。后处理可以包括拼读校正、词典匹配、词法错误和格式调节。这些步骤有助于提高识别结论的品质，并使导出的文本更符合预期的格式和语法规范。

总之，大部分OCR软件能够识别全部常见的图像格式，它由三个核心组合而成。其中，图像预处理用以提升图像品质，文本识别将图像里的文本变换为可编写文本，后处理操作提升了识别结果的准确性和易读性。依据这些部分的协同作用，OCR软件能够实现快速准确的文本识别，为用户提供方便的文本处理编辑功能。

延伸阅读：极光PDF编辑器的OCR识别作用

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