1. Upload Image Upload Image or itation for the input document is that the file size is no more than 15 MB 2. Language and output You should select appropriated recognition language for most accuracy conversion image to
Online OCRとは Online OCRは、46ヶ国の言語に対応して画像からテキストを抽出することができる無料のオンラインOCRツールです。 登録なしでの利用現在、登録なしの状態で、15MBまでなら以下の形式の単一ファイルを読み込むことができます。 Microsoft Excel (xlsx)Microsoft Word (docx)プレーンテキスト (txt)登録なしでも、ライトユーザーであれば十分すぎるくらい便利です。 無料登録をするとOnline OCRは、登録しなくても十分便利なのですが、無料登録を行うことにより、さらにできることの幅が広がります。 以下の形式のファイルを200MBまで読み込むことができるようになります。
OCR 技術解説 文字の読み取り・認識について はじめに PCのPC上で文字を認識するOCR（Optical Character Recognition/Reader）ソフトが商品化され、多くのユーザーに活用されています。OCRソフトは、ワープロやデータベース、表計算ソフトなどと比較すると、その内部処理（文字をどのように認識しているのか？）が一般の人には想像しにくいところです。 これまでPCのソフトとして発展してきた分野としては、決った手法の計算処理を、速いスピードで実行するという、人間にとってきわめて不得意な部分でした。 人間にとって得意な分野であるがコンピュータには弱い分野であるパターン認識をソフトウェアで実現したのがOCRソフトです。 ここでは、文字認識ソフトウェアであるOCRソフトに焦点をあて、あまり知られていない文字の認識方法や技術水準について、当社の方式
約2カ月前、あるニュースに目が釘付けになった。凸版印刷が、江戸時代以前のくずし字を自動解読し、テキストデータ化する「くずし字OCR」なる技術を開発した、というのだ。多くの人にとっては日常的なニュースの一つかもしれない。しかし、大学時代に日本史を専攻・研究していた筆者にとっては驚くべき事態だ。 くずし字は、そう簡単に読めるものではない。少なくとも筆者はマスターできなかった。いくらテクノロジーの進化が日進月歩とはいえ、OCRで自動解読できるとは、にわかに信じがたいことだ。真相を探るべく、凸版印刷に向かった。出迎えてくれたのは、同社情報コミュニケーション事業本部の大澤留次郎氏と山本純子氏だ（写真）。
先日ドヤ顔の貴公子こと @ushigyu 氏がブログにエントリーを書いていたが、ほぼ同じ手順で名刺をデータ化している。 ただ、Evernoteにはあくまでも「一応」入れている感じで、実際に使う時はほとんどEvernoteは検索が遅く実用的ではなかったからだ。 「なかったから」と過去形で書いたのには理由がある。 Evernoteの検索が、劇的に速くなるアプリが出たからだ。 Evernote検索専用アプリ withEverが凄い！ withEver 1.4（￥85） カテゴリ: 仕事効率化, ライフスタイル 販売元: e73developer – Ryo Enami（サイズ: 1.7 MB） 全てのバージョンの評価: （8件の評価） このwithEverを使えばEvernoteに格納されたノートの文字列を1秒程度で検索して見つ
凸版印刷（株）（金子眞吾社長）は、江戸期以前のくずし字で記されている古典籍（内容・形態の優れた古い書物のこと）の文字を判別し、テキストデータ化するOCR（光学文字認識）技術を開発した。 同社は2013年からさまざまな書籍を高い精度でテキストデータ化する「高精度全文テキスト化サービス」を提供している。このサービスで確立したテキストデータ化技術のシステム基盤をベースに、公立学校法人公立はこだて未来大学（北海道函館市、中島秀之学長）の寺沢憲吾准教授が開発した「文書画像検索システム」と組み合わせることで、くずし字で記されている古典籍のOCR処理を実現した。 原理検証実験では、くずし字で記されている書物を80%以上の精度でOCR処理することに成功し、効率のよいテキストデータ化が可能であることを実証した。 同社では、同技術による古典籍のテキストデータ化サービスを今夏から試験的に開始する予定。
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凸版印刷は、紙の文献や資料を、精度99.99％以上かつ短納期で全文テキストデータ化する「文献・資料の高精度全文テキスト化システム」を開発したと発表。7月下旬より、このシステムを用いたサービスの提供を開始する。 同システムは、凸版印刷の文字・テキスト処理技術と、IBM基礎研究所が開発した共同校正技術を組み合わせて作られたもの。印刷された文献や資料を光学文字認識(OCR)でテキストとして読み取り、そのデータの精度を統計処理などにより補完。さらに、共同校正により確認・修正を行ったのち、最後に目的に応じた文字・テキスト処理、各種フォーマットへの変換処理を行う。 このシステムによって、高品質化と作業時間の短縮を両立させることに加え、ルビや傍点、縦中横、和欧混植、割り注など、従来のOCRが苦手としていた複雑な日本語組版にも対応する。難読文字を効率的に確認・修正するためのサポート機能を強化することで、従
電子化の現場からみたOCRの動向 1. はじめに インターネットを通じて、自宅や職場などから閲覧できる本が増えている。あるものは無料で、あるものは有料で閲覧することができる。電子化された本がインターネット上で公開される利点は、いつでも／どこでも読むことができるということだけではない。これまで目当ての本を探そうとすると、タイトル、著者名、分類などを頼りに探すしかなかったが、電子化された本は、その中の文章や内容の一部からでも検索可能となる。つまり、インターネット上に電子化された本が公開されると、本の探し方／使い方が変わる、と言える。この新しい「本の探し方／使い方」を陰で支えているのが「光学式文字読取装置」（Optical Character Reader：OCR）というテクノロジーである。本稿では、本や新聞の電子化に携わる者(1)の視点で、OCRの動向を紹介する。 2. OCRはどのように使
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