Kwalifikacja: INF.02 - Administracja i eksploatacja systemów komputerowych, urządzeń peryferyjnych i lokalnych sieci komputerowych
Zawód: Technik informatyk
Aby przekształcić zeskanowany obraz na tekst, należy użyć oprogramowania, które stosuje techniki
Odpowiedzi
Informacja zwrotna
OCR, czyli Optical Character Recognition, to technologia umożliwiająca konwersję zeskanowanych obrazów tekstu, takich jak dokumenty papierowe, na edytowalny tekst cyfrowy. Dzięki algorytmom rozpoznawania wzorców oraz przetwarzania obrazów, OCR potrafi identyfikować litery, cyfry i inne znaki w obrazach, co czyni go niezastąpionym narzędziem w biurach, archiwach oraz wszędzie tam, gdzie zachodzi potrzeba digitalizacji dokumentów. Przykładowe zastosowanie OCR obejmuje skanowanie faktur, umów czy książek, co znacząco przyspiesza proces wprowadzania danych do systemów komputerowych. Technologia ta znajduje zastosowanie także w aplikacjach mobilnych, takich jak skanery dokumentów, które pozwalają użytkownikom na szybkie przekształcanie fizycznych dokumentów w formaty cyfrowe. Ponadto, standardy branżowe, takie jak ISO 19005 (PDF/A), podkreślają znaczenie cyfrowej archiwizacji dokumentów, co czyni OCR kluczowym elementem strategii zarządzania dokumentami w nowoczesnych organizacjach.
DPI, czyli dots per inch, to miara rozdzielczości obrazu, która wskazuje, ile punktów atramentu lub pikseli mieści się na cal. DPI jest kluczowe w kontekście jakości druku i wyświetlania obrazów, ale nie ma bezpośredniego związku z zamianą zeskanowanego obrazu na tekst. Wysoka rozdzielczość obrazu wpływa na jakość skanowania, lecz sama wartość DPI nie przekształca obrazu w tekst. Z kolei DTP, czyli desktop publishing, to proces tworzenia publikacji za pomocą komputerów, który może obejmować skład tekstu i grafiki, ale także nie jest odpowiedzialny za konwersję obrazów na tekst. DTP skupia się bardziej na estetyce i układzie materiałów drukowanych niż na ich zawartości tekstowej. OMR, czyli Optical Mark Recognition, to technologia służąca do rozpoznawania zaznaczeń, takich jak odpowiedzi na testach wielokrotnego wyboru. Choć OMR jest przydatna w określonych kontekstach, takich jak przetwarzanie formularzy, nie ma zastosowania w rozpoznawaniu tekstu, co czyni ją nieodpowiednią w kontekście tego pytania. Pojęcia te są często mylone, ponieważ wszystkie dotyczą przetwarzania informacji, ale ich zastosowania są różne, co prowadzi do błędnych wniosków i nieporozumień w zrozumieniu funkcji technologii.