光学字符识别（OCR）技术已经存在多年，彻底改变了我们获取和处理数据的方式。它使得将印刷文本或手写文本数字化并转换为机器可读的数据成为可能。然而，传统OCR存在一定的局限性，尤其是在需要从图像或文档的特定区域提取数据时。此时，区域OCR便大有用武之地。
本文将探讨什么是区域OCR、它的工作原理，以及其应用场景与优势。读完本文，您将全面了解区域OCR及其在企业数字化转型中的作用。
什么是区域OCR？
区域OCR，也叫模板OCR或区块OCR，被认为是传统OCR的第二代版本。它从图像或文档的特定区域（“区块”）中识别文本。区域OCR旨在实现相比传统OCR更高的准确性和更快的处理速度，非常适合希望自动化数据提取流程的企业。
区域OCR与传统OCR的区别
区域OCR：文档转为结构化数据
区域OCR会在您界定的页面具体区域提取文本，直接转化为结构化数据，如JSON。
区域OCR非常适合将本质上非结构化的文档转为结构化数据。区域划定操作直观可视，易于使用和排查。
传统OCR：仅提取为纯文本
传统OCR或标准OCR仅将所有检测到的文本整体输出为纯文本，而区域OCR则能将数据转换为结构化数据。传统OCR提取文本无法区分内容，也无法自定义。这些非结构化数据难以便于进一步分析或导出到其他平台。
相反，区域OCR可从不同“区域”提取特定数据，这些结构化数据可进一步处理和利用。其准确率通常更高，因为它针对的是特定数据点。
区域OCR的工作原理
区域OCR主要包含如下四个步骤：
图像/文档预处理
第一步确保文档适合OCR识别处理（如裁剪图片、去除噪点和失真等）。
区域创建
在 Parseur 中，区域的创建比其他PDF解析器更直观简单。操作只需点击，无需编写解析规则！
- 选择所需提取的文本：在目标数据上绘制一个方框，这一步称为选择“区域”。
- 为所选文本创建数据字段：为您的字段命名，例如若提取“发票号码”，可命名字段为“invoice_number”。
- 自定义字段：如对“发票号码”，可将输出格式设为“数字”。
- 保存字段：对所有需提取数据重复上述步骤，最终创建区域OCR模板。
区域OCR在字段为绝对固定位置时最佳。
数据提取
确定区域后，即可创建OCR模板，PDF解析器只会从这些指定区域中提取数据。
区域OCR的应用场景
区域OCR可被各类企业应用于不同领域，如外卖订单、发票处理或身份证数字化。
外卖订单
需要快速提取客户订单信息？使用区域OCR，可以精确提取客户姓名、地址、联系方式、总价格及商品件数，并与配送团队实时共享。
发票处理
人工处理一张发票平均需要16.3天。利用区域OCR，您可以搭建发票自动化工具，自动扫描PDF发票并采集发票数据。
身份证数字化
身份证明材料是 KYC（了解您的客户）流程的重要组成部分。身份证格式各异，旧证件往往模糊难辨。自动提取身份证数据可节省时间并提高处理准确度。
区域OCR的优势
区域OCR集成到业务流程中，会为您带来以下主要好处：
更高的准确率和速度
与传统OCR相比，区域OCR对文档中特定区域的数据提取更为准确。例如，若需提取敏感信息（如财务数据或个人信息），区域OCR能够实现更高的数据准确度。
优化文档管理
区域OCR可将纸质资料数字化，使数据更易于存储、检索和查找，提升文档管理效率并减少数据丢失风险。
完全可控
传统AI模型训练过程中，流程难以干预。而区域OCR可以让您指定要提取哪些数据，并按需标准化其内容，完全自主。
灵活可调整的OCR模型
区域OCR便于排查和调整。如果解析数据达不到预期，您可以随时返回调整OCR模板。
Parseur：最精准的区域OCR软件
Parseur已将区域OCR技术集成到其基于模板的可视化点选编辑器中，操作简单易上手。PDF解析工具可以轻松提取PDF与表格数据，解析后的数据可下载或推送到任意第三方工具。
Parseur采用了哪些技术？
- 机器学习（ML）
- 自然语言处理（NLP）
- 计算机视觉
该软件可处理的文档类型包括：
- 扫描版PDF
- 基于文本的文档
- 电子邮件
- 手写文本
- 电子表格
- Word文档
- 还有更多类型！
Parseur的独特功能区别于其他PDF解析工具：
- 无需编写代码或解析规则
- 支持60多种语言
- 可与1000+应用无缝集成
- 轻松提取表格数据
- 提供高级后处理选项
区域OCR的局限性
尽管区域OCR优于普通OCR工具，但它也存在一些限制。
无法处理位置或大小变动的字段
若字段位置随文档变化或尺寸不一致，区域OCR可能无法准确提取数据。区域OCR更适合固定格式的数据区域。
无法处理质量较差的文档
为了保证区域OCR正常工作，必须使用高质量的图像和文档。
依赖区域创建
区域OCR需要事先划分好“区域”才能实现最佳效果。如区域设定不准确，OCR引擎可能无法正确提取PDF中对应的信息。
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