La reconnaissance de l'écriture manuscrite (HWR), également connue sous le nom de reconnaissance de texte manuscrit (HTR), est la capacité d'un ordinateur à recevoir et à interpréter des entrées manuscrites intelligibles provenant de sources telles que des documents papier, photographies, écrans tactiles et autres appareils.
Comment fait-on la reconnaissance de l'écriture manuscrite ?
Deep learning a été largement utilisé pour reconnaître l'écriture manuscrite. Dans la reconnaissance de l'écriture manuscrite hors ligne, le texte est analysé après avoir été écrit. La seule information qui peut être analysée est la sortie binaire d'un caractère sur un arrière-plan.
Comment identifier un texte manuscrit dans une image ?
Détection d'écriture manuscrite avec Reconnaissance optique de caractères (OCR) L'API Vision peut détecter et extraire du texte à partir d'images: DOCUMENT_TEXT_DETECTION extrait le texte d'une image (ou d'un fichier); la réponse est optimisée pour les textes et documents denses. Le JSON comprend des informations sur la page, le bloc, le paragraphe, le mot et la rupture.
Est-ce que l'OCR fonctionne sur l'écriture manuscrite ?
Outils OCR analysent le texte manuscrit ou dactylographié dans les images et le convertissent en texte modifiable. Certains outils ont même des correcteurs orthographiques qui offrent une aide supplémentaire dans le cas de mots méconnaissables.
À quoi sert la reconnaissance de l'écriture manuscrite ?
Dans la reconnaissance de l'écriture manuscrite (HWR), le appareil interprète les caractères ou mots manuscrits de l'utilisateur dans un format que l'ordinateur comprend (par exemple, texte Unicode). Le périphérique d'entréecomprend généralement un stylet et un écran tactile.
