Découvrez les API d'OCR pour la reconnaissance de texte Améliorez vos apps exploitez la puissance technologique et préparez-vous pour l'avenir numérique de 2023
La reconnaissance optique est le processus qui consiste à analyser des images ou des vidéos et à en identifier le contenu. Dans ce processus, l'ordinateur examine les pixels et essaie de comprendre ce qu'ils représentent. Cette lecture des données des images et des vidéos est également connue sous le nom de reconnaissance d'images ou visuelle. La reconnaissance d'images est devenue de plus en plus importante pour les entreprises, notamment celles du secteur du commerce électronique. Avec l'accessibilité croissante du contenu des images et des vidéos, les entreprises doivent être en mesure de traiter automatiquement ce contenu et d'en extraire des informations significatives. La reconnaissance d'images permet d'atteindre cet objectif. La reconnaissance d'images est un domaine qui comprend de nombreuses technologies différentes. D'une part, il s'agit d'un sous-domaine de la vision par ordinateur, qui est la capacité des machines à comprendre, interpréter et traiter les données visuelles.
D'autre part, il s'agit également d'un sous-ensemble de la reconnaissance des formes, qui est la capacité d'identifier des formes dans les données. La capacité des ordinateurs à comprendre les images n'est pas nouvelle. Elle a été démontrée pour la première fois dans les années 1960, mais il a fallu beaucoup de temps pour en arriver au point où elle est utile aux entreprises. Au cours des dernières années, la technologie a fait des progrès considérables en matière de reconnaissance d'images. Il est désormais possible d'utiliser des ordinateurs pour reconnaître non seulement des images, mais aussi des objets et des scènes. En outre, il est désormais possible d'utiliser la reconnaissance d'images pour reconnaître des textes dans différentes langues.
La précision de la reconnaissance optique a fait de grands progrès au cours de la dernière décennie. Les applications sont désormais capables de lire du texte à partir d'images avec une précision et une fluidité incroyables. Mais comment en est-on arrivé là ? Tout a commencé avec les API d'OCR. OCR est l'acronyme de reconnaissance optique de caractères. Il s'agit du processus de conversion d'images de texte en fichiers éditables, tels que des fichiers PDF ou DOC. Auparavant, l'OCR se faisait manuellement, c'est-à-dire que des personnes s'asseyaient devant un ordinateur et tapaient le texte en fonction de ce qu'elles voyaient.
Cette méthode était non seulement longue, mais également source d'erreurs, en particulier lorsqu'il s'agissait de documents complexes contenant des tableaux, des graphiques, des images et des symboles. Les API d'OCR vous permettent d'utiliser la même technologie que celle qui était utilisée exclusivement par des sociétés comme Google et Microsoft. Désormais, les développeurs peuvent utiliser ces mêmes technologies dans leurs propres applications, sans avoir besoin d'engager du personnel spécialisé ou d'acheter des équipements coûteux.
- Reconnaissance graphique - La reconnaissance graphique est utilisée pour identifier les formes et les lignes dans les images. Elle est particulièrement adaptée aux diagrammes et autres représentations visuelles de données. - Reconnaissance du langage naturel - La reconnaissance du langage naturel est utilisée pour identifier le texte dans les images. Ce type de reconnaissance est plus adapté aux images contenant du texte en anglais. - Reconnaissance du langage mixte - Ce type de reconnaissance est utilisé lorsque vous souhaitez lire du texte dans plus d'une langue dans une seule image.
- Reconnaissance de texte dans les vidéos - Il s'agit du cas d'utilisation le plus important de la reconnaissance optique dans les vidéos. Dans ce cas, votre application sera capable de lire du texte dans les vidéos, comme des sous-titres, des signes, etc. Cela permettra à votre application de donner un sens aux vidéos, au lieu de simplement les afficher pour ses utilisateurs.
- Modération du contenu - Il s'agit d'un autre cas d'utilisation important de la reconnaissance optique dans les vidéos. En utilisant la reconnaissance d'images dans les vidéos, vous pouvez identifier les contenus répréhensibles dans vos médias visuels. Ainsi, vous pourrez modérer votre contenu plus efficacement, sans avoir à tout regarder manuellement.
- Marquage des images et des photos - Vous pouvez également utiliser la reconnaissance d'images dans les vidéos pour marquer automatiquement vos vidéos. Cela permettra à vos utilisateurs de trouver rapidement les vidéos qui correspondent à leurs recherches.
- Balisage d'images - Comme pour le balisage d'images, vous pouvez utiliser la reconnaissance optique dans les vidéos pour baliser automatiquement les vidéos avec leurs métadonnées pertinentes, telles que le lieu, la date, etc. Cela peut être utilisé sur les plateformes de médias sociaux et autres communautés en ligne.
Google Cloud Vision est un service d'analyse d'images basé sur le cloud le plus avancé au monde. Il peut être utilisé pour extraire du texte des images, détecter des objets dans les images et reconnaître des scènes dans les images. Il est fréquemment utilisé pour la reconnaissance graphique. Bien que Google Cloud Vision puisse reconnaître du texte dans les images, il n'est pas le mieux adapté à la reconnaissance du langage naturel. En effet, il ne peut pas reconnaître les langues autres que l'anglais. Il est mieux adapté à la reconnaissance de langues mixtes.
Avec la popularité croissante du contenu visuel, il est plus important que jamais d'avoir la capacité d'extraire des informations significatives des images et des vidéos. Cela peut être réalisé par la reconnaissance d'images, qui peut être utilisée pour le balisage des images et des vidéos, la modération du contenu et la reconnaissance de texte dans les images. Il existe trois types de reconnaissance optique. Ils diffèrent en termes de types d'images qu'ils peuvent traiter et de précision. La reconnaissance graphique est utilisée pour les images ou les diagrammes qui ne comportent pas de texte.
La reconnaissance du langage naturel est utilisée pour les images qui contiennent du texte. La reconnaissance du langage mixte est utilisée lorsque vous souhaitez reconnaître du texte en plusieurs langues dans une seule image. Grâce aux progrès de la technologie, il est désormais possible d'utiliser dans vos propres applications les mêmes technologies qui étaient autrefois réservées à des sociétés comme Google et Microsoft. Les API d'OCR permettent aux développeurs d'utiliser ces technologies dans leurs applications, sans avoir besoin d'engager du personnel spécialisé ou d'acheter des équipements coûteux.
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