Формат ocr чем открыть

Обновлено: 04.07.2024

Если появилась ситуация, в которой Вы не можете открыть файл OCR на своем компьютере - причин может быть несколько. Первой и одновременно самой важной (встречается чаще всего) является отсутствие соответствующей аппликации обслуживающей OCR среди установленных на Вашем компьютере.

Самым простым способом решения этой проблемы является нахождение и скачивание соответствующей аппликации. Первая часть задания, уже выполнена, - программы для обслуживания файла OCR Вы найдете ниже. Теперь достаточно скачать и установить соответствующую аппликацию.

В дальнейшей части этой страницы Вы найдете другие возможные причины, вызывающие проблемы с файлами OCR.

Программа(ы), умеющие открыть файл .OCR

Windows

Mac OS

Возможные проблемы с файлами в формате OCR

Отсутствие возможности открытия и работы с файлом OCR, совсем не должен значить, что мы не имеем установленного на своем компьютере соответствующего программного обеспечения. Могут выступать другие проблемы, которые также блокируют нам возможность работы с файлом FaxGrapper FAX Transcribed Text Format. Ниже находится список возможных проблем.

Повреждение открываемого файла OCR.
Ошибочные связи файла OCR в записях реестра.
Случайное удаление описания расширения OCR из реестра Windows
Некомплектная установка аппликации, обслуживающей формат OCR
Открываемый файл OCR инфицирован нежелательным, вредным программным обеспечением.
На компьютере слишком мало места, чтобы открыть файл OCR.
Драйверы оборудования, используемого компьютером для открытия файла OCR неактуальные.

Если Вы уверены, что все перечисленные поводы отсутствуют в Вашем случае (или были уже исключены), файл OCR должен сотрудничать с Вашими программами без каких либо проблем. Если проблема с файлом OCR все-таки не решена, это может значить, что в этом случае появилась другая, редкая проблема с файлом OCR. В таком случае остается только помощь специалиста.

Похожие расширения

.abw	AbiWord Document Format
.ac	AC3D Geometry Format
.aim	AIMMS ASCII Model Format
.ans	ANSI Text File (ANSI Art)
.apt	Almost Plain Text Format
.asc	ASCII Text Characters Format
.ascii	ASCII Text Characters Format
.aty	Association Type Placeholder

Как связать файл с установленной программой?

Если Вы хотите связать какой-то файл с новой программой (напр. moj-plik.OCR) Вы можете воспользоваться двумя вариантами. Первый и самый простой - это нажатие правой кнопкой мышки на избранный файл OCR. Из открытого меню выберите опцию Выбрать программу по умолчанию", затем опцию "Пересматривать" и найти требуемую программу. Всю операцию необходимо утвердить нажатием кнопки OK.

Есть ли универсальный метод открытия неизвестных файлов?

Многие файлы содержат данные в виде текста или чисел. Возможно, что во время открытия неизвестных файлов (напр. OCR) популярный в системе Windows простой редактор текста, которым является Notatnik позволит нам увидеть часть данных, закодированных в файле. Этот метод позволяет просмотреть содержимое многих файлов, однако не в такой форме, как программа, предназначенная для их обслуживания.

Обычно решить проблему с файлом OCR просто - просто установите соответствующее программное обеспечение и откройте файл. Прочтите руководство и откройте файл OCR прямо сейчас!

1. OCR расширение файла
2. Как открыть файл OCR?
1. 2.1 Установите программу, которая поддерживает OCR файлы
2. 2.2 Найти и скачать подходящее программное обеспечение
  1. 2.2.1 Программы, поддерживающие файлы с расширением OCR
  OCR расширение файла
  - Тип файла FAXGrapper Fax Text Format
  - Разработчик файлов Nuance Communications
  - Категория файла Текстовые файлы
  - Рейтинг популярности файлов
  Как открыть файл OCR?
  
  Может быть несколько причин, по которым система не поддерживает данный файл. В случае расширения OCR вероятно, что ни одна из установленных программ не поддерживает данный тип файла. Поэтому пользователь должен предпринять следующие шаги
  
  Шаг 1: Установите программу, которая поддерживает OCR файлы
  
  Если приложение, поддерживающее файлы OCR, установлено в системе пользователя, но не используется для открытия таких файлов по умолчанию, щелкните правой кнопкой мыши значок файла и выберите в меню пункт «Открыть с помощью». Затем выберите подходящее приложение и установите флажок «Всегда использовать выбранное приложение для открытия файлов такого типа». Система будет хранить эту информацию в своем реестре и использовать выбранную программу для открытия файлов с расширением OCR по умолчанию.
  
  Подсказка для пользователей Mac OS
  
  Для пользователей Mac OS процедура аналогична - откройте меню файла, щелкнув правой кнопкой мыши по файлу OCR, выберите опцию «Информация» и выберите опцию «Открыть с помощью программы». В подменю выберите приложение и нажмите кнопку «Изменить все».
  
  Шаг 2: Найти и скачать подходящее программное обеспечение
  
  Невозможность открыть файлы OCR также может быть связана с отсутствием какого-либо приложения, поддерживающего данный файл, устанавливаемого в системе. В этом случае пользователь должен загрузить и установить одно из следующих приложений. После установки система автоматически свяжет вновь установленное приложение с файлами OCR. Если этот шаг не пройден, см. Шаг 1.
  
  Самой частой причиной проблем с раскрытием файла OCR является просто отсутствие соответствующих приложений, установленных на Вашем компьютере. В таком случае достаточно найти, скачать и установить приложение, обслуживающее файлы в формате OCR - такие программы доступны ниже.
  
  Тип файла FaxGrapper FAX Transcribed Text Format
  
  Создатель Nuance Communications
  
  Популярность
  
  Поисковая система
  
  Введите расширение файла
  
  Помощь
  
  Подсказка
  
  Необходимо учесть, что некоторые закодированные данные из файлов, которые наш компьютер не читает, иногда можно просмотреть в Блокноте. Таким образом мы прочитаем фрагменты текста или числа - Стоит проверить, действует ли этот метод также в случае файлов OCR.
  
  Что сделать, если приложение со списка уже было установлено?
  
  Часто установленное приложение должно автоматически связаться с файлом OCR. Если это не произошло, то файл OCR успешно можно связать вручную с ново установленным приложением. Достаточно нажать правой кнопкой мышки на файл OCR, а затем среди доступных выбрать опцию "Выбрать программу по умолчанию". Затем необходимо выбрать опцию "Просмотреть" и отыскать избранное приложение. Введенные изменения необходимо утвердить с помощью опции "OK".
  
  Программы, открывающие файл OCR
  
  Windows
  
  Mac OS
  
  Почему я не могу открыть файл OCR?
  
  Проблемы с файлами OCR могут иметь также другую почву. Иногда даже установление на компьютере программного обеспечения, обслуживающего файлы OCR не решит проблему. Причиной невозможности открытия, а также работы с файлом OCR может быть также:
  
  - несоответственные связи файла OCR в записях реестра
  - повреждение файла OCR, который мы открываем
  - инфицирование файла OCR (вирусы)
  - слишком маленький ресурс компьютера
  - неактуальные драйверы
  - устранение расширения OCR из реестра системы Windows
  - незавершенная установка программы, обслуживающей расширение OCR
  
  Устранение этих проблем должно привести к свободному открытию и работе с файлами OCR. В случае, если компьютер по-прежнему имеет проблемы с файлами, необходимо воспользоваться помощью эксперта, который установит точную причину.
  
  Мой компьютер не показывает расширений файлов, что сделать?
  
  В стандартных установках системы Windows пользователь компьютера не видит расширения файлов OCR. Это успешно можно изменить в настройках. Достаточно войти в "Панель управления" и выбрать "Вид и персонализация". Затем необходимо войти в "Опции папок", и открыть "Вид". В закладке "Вид" находится опция "Укрыть расширения известных типов файлов" - необходимо выбрать эту опцию и подтвердить операцию нажатием кнопки "OK". В этот момент расширения всех файлов, в том числе OCR должны появится сортированные по названию файла.
  
  Тонны архивных бумаг, чеков и счетов проходят сканирование и оцифровку во многих отраслях: в розничной торговле, логистике, банковских услугах и т.п. Компании получают конкурентное преимущество, если быстро оцифровывают и находят нужную информацию.
  
  В 2020 году нам тоже пришлось решать проблему качественной оцифровки документов, и над этим проектом мы с коллегами работали совместно с компанией Verigram. Вот как мы проводили оцифровку документов на примере заказа клиентом SIM-карты прямо из дома.
  
  Оцифровка позволила нам автоматически заполнять юридические документы и заявки на услуги, а также открыла доступ к аналитике фискальных чеков, отслеживанию динамики цен и суммарных трат.
  
  Для преобразования различных типов документов (отсканированные документы, PDF-файлы или фото с цифровой камеры) в редактируемые форматы с возможностью поиска мы используем технологию оптического распознавания символов – Optical Character Recognition (OCR).
  
  Работа со стандартными документами: постановка задачи
  
  Заказ SIM-карты для пользователя выглядит так:
  
  пользователь решает заказать SIM-карту;
  
  фотографирует удостоверение личности для автоматического заполнения анкеты;
  
  курьер доставляет SIM-карту.
  
  Важно: пользователь фотографирует удостоверение личности своим смартфоном со специфическим разрешением камеры, качеством, архитектурой и другими особенностями. А на выходе мы получаем текстовое представление информации загруженного изображения.
  
  Цель проекта OCR: построить быструю и точную кросc-платформенную модель, занимающую небольшой объем памяти на устройстве.
  
  Верхнеуровневая последовательность обработки изображения стандартного документа выглядит так:
  
  Выделяются границы документа, исключая не интересующий нас фон и исправляя перспективу изображения документа.
  
  Выделяются интересующие нас поля: имя, фамилия, год рождения и т.п. На их основе можно построить модель предсказания соответствующего текстового представления для каждого поля.
  
  Post-processing: модель вычищает предсказанный текст.
  
  Локализация границ документа
  
  Загруженное с камеры устройства изображение документа сравнивается с набором заранее подготовленных масок стандартных документов: фронтальная или задняя часть удостоверения, документ нового или старого образца, страницы паспорта или водительские права.
  
  Предварительно делаем pre-processing обработку изображения и в результате ряда морфологических операций получаем соответствующее бинарное (черно-белое) представление.
  
  Техника работает так: в каждом типе документа есть фиксированные поля, не меняющиеся по ширине и высоте. Например, название документа в правом верхнем углу как на картинке ниже. Они служат опорными полями, от которых рассчитывается расстояние до других полей документа. Если количество обнаруженных полей от опорного выше определенного порога для проверочной маски, мы останавливаемся на ней. Так подбирается подходящая маска.
  
  Так выглядит подбор подходящей маски
  
  исправляется перспектива изображения;
  
  определяется тип документа;
  
  изображение обрезается по найденной маске c удалением фона.
  
  В нашем примере мы выявили, что загруженное фото — это фронтальная часть удостоверения личности Республики Казахстан образца позднее 2014 года. Зная координаты полей, соответствующие этой маске, мы их локализуем и вырезаем для дальнейшей обработки.
  
  Следующий этап — распознавание текста. Но перед этим расскажу, как происходит сбор данных для обучения модели.
  
  Распознавание текста
  
  Данные для обучения
  
  Мы подготавливаем данные для обучения одним из следующих способов.
  
  Первый способ используется, если достаточно реальных данных. Тогда мы выделяем и маркируем поля с помощью аннотационного инструмента CVAT. На выходе получаем XML-файл с названием полей и их атрибутами. Если вернуться к примеру, для обучения модели по распознаванию текста, на вход подаются всевозможные локализованные поля и их соответствующие текстовые представления, считающиеся истинными.
  
  Но чаще всего реальных данных недостаточно или полученный набор не содержит весь словарь символов (например, в реальных данных могут не употребляться некоторые буквы вроде «ъ» или «ь»). Чтобы получить большой набор бесплатных данных и избежать ошибок аннотаторов при заполнении, можно создать синтетические данные с аугментацией.
  
  Сначала генерируем рандомный текст на основе интересующего нас словаря (кириллица, латиница и т.п.) на белом фоне, накладываем на каждый текст 2D-трансформации (повороты, сдвиги, масштабирование и их комбинации), а затем склеиваем их в слово или текст. Другими словами, синтезируем текст на картинке.
  
  Примеры 2D-трансформаций
  
  Показательный пример 2D-трансформации представлен в библиотеке для Python Text-Image-Augmentation-python. На вход подается произвольное изображение (слева), к которому могут применяться разные виды искажений.
  
  Применяем разные виды искажений Дисторсия, перспектива и растяжение изображения с помощью библиотеки Text-Image-Augmentation-python
  
  После 2D-трансформации на изображение текста добавляются композитные эффекты аугментации: блики, размытия, шумы в виде линий и точек, фон и прочее.
  
  Пример изображений в сформированной нами обучающей выборке на основе применения аугментации
  
  Так можно создать обучающую выборку.
  
  Обучающая выборка
  
  Распознавание текста
  
  Следующий этап — распознавание текста стандартного документа. Мы уже подобрали маску и вырезали поля с текстовой информацией. Дальше можно действовать одним из двух способов: сегментировать символы и распознавать каждый по отдельности или предсказывать текст целиком.
  
  Посимвольное распознавание текста
  
  В этом методе строится две модели. Первая сегментирует буквы: находит начало и конец каждого символа на изображении. Вторая модель распознает каждый символ по отдельности, а затем склеивает все символы.
  
  Предсказывание локального текста без сегментации (end-2-end-решение)
  
  Мы использовали второй вариант — распознавание текста без сегментирования на буквы, потому что этот метод оказался для нас менее трудозатратным и более производительным.
  
  В теории, создается нейросетевая модель, которая выдает копию текста, изображение которого подается на вход. Так как текст на изображении может быть написан от руки, искажен, растянут или сжат, символы на выходе модели могут дублироваться.
  
  Отличие результатов распознавания реальной и идеальной модели
  
  Чтобы обойти проблему дублирования символов, добавим спецсимвол, например «-», в словарь. На этапе обучения каждое текстовое представление кодируется по следующим правилам декодировки:
  
  два и более повторяющихся символа, встретившиеся до следующего спецсимвола, удаляются, остается только один;
  
  повторение спецсимвола удаляется.
  
  Так во время тренировочного процесса на вход подается изображение, которое проходит конволюционный и рекуррентный слои, после чего создается матрица вероятностей встречаемости символов на каждом шаге.
  
  Истинное значение получает различные представления с соответствующей вероятностью за счет СТС-кодировки. Задача обучения — максимизировать сумму всех представлений истинного значения. После распознавания текста и выбора его представления проводится декодировка, описанная выше.
  
  Архитектура модели по распознаванию текста
  
  Мы попробовали обучить модель на разных архитектурах нейросетей с использованием и без использования рекуррентных слоев по схеме, описанной выше. В итоге остановились на варианте без использования рекуррентных слоев. Также для придания ускорения inference части, мы использовали идеи сетей MobileNet разных версий. Граф нашей модели выглядел так:
  
  Схема итоговой модели
  
  Методы декодирования
  
  Хочу выделить два наиболее распространенных метода декодирования: CTC_Greedy_Decoder и Beam_Search.
  
  CTC_Greedy_Decoder-метод на каждом шаге берет индекс, с наибольшей вероятностью соответствующий определенному символу. После чего удаляются дублирующиеся символы и спецсимвол, заданный при тренировке.
  
  Метод «Beam_Search» — лучевой алгоритм, в основании которого лежит принцип: следующий предсказанный символ зависит от предыдущего предсказанного символа. Условные вероятности совстречаемости символов максимизируются и выводится итоговый текст.
  
  Post-processing
  
  Есть вероятность, что в продакшене при скоринге на новых данных модель может ошибаться. Нужно исключить такие моменты или заранее предупредить пользователя о том, что распознавание не получилось, и попросить переснять документ. В этом нам помогает простая процедура постобработки, которая может проверять на предсказание только ограниченного словаря для конкретного поля. Например, для числовых полей выдавать только число.
  
  Другим примером постобработки являются поля с ограниченным набором значений, которые подбираются по словарю на основе редакторского расстояния. Проверка на допустимость значений: в поле даты рождения не могут быть даты 18 века.
  
  Оптимизация модели
  
  Техники оптимизации
  
  На предыдущем этапе мы получили модель размером 600 килобайт, из-за чего распознавание были слишком медленным. Нужно было оптимизировать модель с фокусом на увеличение скорости распознавания текста и уменьшение размера.
  
  В этом нам помогли следующие техники:
  
  Квантование модели, при котором вычисления вещественных чисел переводятся в более быстрые целочисленные вычисления.
  
  «Стрижка» (pruning) ненужных связей. Некоторые веса имеют маленькую магнитуду и оказывают малый эффект на предсказание, их можно обрезать.
  
  Для увеличения скорости распознавания текста используются мобильные версии архитектур нейросеток, например, MobileNetV1 или MobileNetV2.
  
  Так, в результате оптимизации мы получили снижение качества всего на 0,5 %, при этом скорость работы увеличилась в 6 раз, а размер модели снизился до 60 килобайт.
  
  Вывод модели в продуктив
  
  Процесс вывода модели в продуктив выглядит так:
  
  Рекомендации
  
  На этапе развертывания задавайте статическое выделение тензоров в графе модели. Например, в нашем случае скорость увеличилась в два раза после указания фиксированного размера пакета (Batch size).
  
  Не используйте LSTМ- и GRU-сети для обучения на синтетических данных, так как они проверяют совстречаемость символов. В случайно сгенерированных синтетических данных последовательность символов не соответствует реальной ситуации. Помимо этого они вызывают эффект уменьшения скорости, что важно для мобильных устройств, особенно для старых версий.
  
  Аккуратно подбирайте шрифты для обучающей выборки. Подготовьте для вашего словаря набор шрифтов, допустимых для отрисовки интересующих символов. Например, шрифт OCR B Regular не подходит для кириллического словаря.
  
  Пробуйте тренировать собственные модели, поскольку не все opensource-библиотеки могут подойти. Перед тем как тренировать собственные модели, мы пробовали Tesseract и ряд других решений. Так как мы планировали развертывать библиотеку на Android и iOS, их размер был слишком большим. Кроме того, качество распознавания этих библиотек было недостаточным.
  
  Читайте также: