光学字符识别（OCR）技术已经发展多年，彻底变革了我们获取和处理信息的方式。它能够将印刷文本或手写文本数字化，转换为机器可读的数据。然而，传统OCR在从文档或图像的特定区域提取数据时存在一定局限性。这里，区域OCR技术就显得尤为重要。
本文将详细介绍区域OCR的定义、原理、应用场景和优势。阅读后，您将全面了解区域OCR技术及其在企业数字化转型中的价值。
什么是区域OCR？
区域OCR，也称为模板OCR或区块识别，是在传统OCR基础上发展的第二代技术，能够识别文档或图像中特定区域（或“区块”）内的文本。区域OCR的目标是相较于传统OCR，实现更高的准确率与更快的处理速度，非常适合希望自动化数据提取流程的企业使用。
区域OCR与传统OCR的区别
区域OCR：文档到结构化数据的桥梁
区域OCR根据您在页面上自定义的具体区域提取文本，并直接转换为结构化数据，如JSON文件。
此技术特别适合将原本非结构化的文档转变为可分析、可集成的结构化数据。由于区域划定采用可视化操作，用户易于设置和排查数据提取流程。
传统OCR：仅生成纯文本
传统OCR（或标准OCR）只会将所有检测到的文本整体转为纯文本。而区域OCR则可以只提取指定区域中的数据，并以结构化方式输出。传统OCR无法区分我们所需的具体内容，提取结果难以直接进行分析或自动流转到其他系统。
相比之下，区域OCR只抓取特定“区块”的数据，可用于进一步的自动处理和集成流程，因而在数据精准度和可用性上更具优势。
区域OCR的工作流程
区域OCR一般包含以下四个步骤：
图像或文档预处理
首先对文档进行预处理，比如裁剪、去除噪点和畸变，以保证文件适合OCR识别。
区域创建
在 Parseur 平台上，区域的创建比其他PDF解析工具更直观，无需编写繁琐的解析规则——只需点选即可！
- 定位目标文本：在需提取的信息上绘制一个选区框，完成区域选择。
- 创建数据字段：为所选内容命名字段，例如针对“发票号”，可命名为“invoice_number”。
- 自定义字段属性：可指定字段类型，例如将“发票号”设为“数字”类型。
- 保存字段设置：针对所有要采集的数据重复上述步骤，完成区域OCR模板的构建。
请注意，当字段在文档中的位置是固定的，区域OCR效果最佳。
数据提取
区域设定完成后，您即可创建OCR模板。PDF解析器会根据区域模板，仅在指定位置提取数据。
区域OCR的主要应用场景
企业在众多业务流程中均可受益于区域OCR，包括外卖订单自动化、发票处理及身份证数字化等领域。
外卖订单
需要快速提取客户订单信息？凭借区域OCR，您可以精准捕捉客户姓名、地址、联系方式、商品明细及总金额，并实时传递给配送团队。
发票处理
人工处理一张发票平均需要16.3天。借助区域OCR，您可搭建发票自动化系统，自动扫描PDF发票并采集所需数据。
身份证数字化
身份证明材料是KYC（了解您的客户）流程的核心。各种证件版式不一、部分老旧信息难以读取。通过区域OCR自动提取证件信息，不但节省了人工时间，还显著减少数据录入错误。
区域OCR还适用于银行及金融行业数据采集、物流行业等多种场景。
区域OCR的优势
将区域OCR集成进业务流程，您将获得以下主要好处：
更高的数据准确性与效率
区域OCR能精准锁定文档中目标区域，提取关键数据，比传统OCR更准确、速度更快。特别是在财务、个人身份等敏感信息的采集上，区域OCR表现更为可靠。
优化文档管理
通过区域OCR，企业能轻松将纸质文件数字化，实现文档高效存储、检索和查找，提高流程效率，减少数据丢失风险。
全程可控
与黑盒AI训练模型不同，区域OCR让您完全可见、可控提取哪些信息，并可按业务标准进行内容规范化。
灵活的模板调整
区域OCR模板设置直观，便于调试。如遇数据异常提取时，随时可以返回并调整模板，优化后续输出。
Parseur：值得信赖的区域OCR软件
Parseur已将区域OCR功能内嵌于其基于模板的可视化编辑器中，操作极为简便。PDF解析工具能快速从PDF和表格中提取数据。提取到的数据可供下载，也可自动推送至第三方平台。
Parseur背后的核心技术
- 机器学习（ML）
- 自然语言处理（NLP）
- 计算机视觉
支持的文档类型包括
- 扫描版PDF
- 纯文本文件
- 电子邮件
- 手写内容
- 电子表格
- Word文档
- 更多支持格式
Parseur的独特优势
- 无需任何编码与解析规则
- 支持60多种语言
- 与1000+应用原生无缝集成
- 表格数据提取简单高效
- 提供高级后处理功能
区域OCR的局限性
尽管区域OCR优于标准OCR工具，但仍存在以下限制：
不适合字段位置或大小经常变动的文档
如果文档中同一字段在不同文件中的位置或尺寸变化较大，区域OCR可能难以准确提取对应数据。区域OCR更适合字段布局固定的标准化文件。
对文档质量有一定要求
要保证区域OCR的准确性，需使用高分辨率、清晰的图片或PDF文档。
依赖事先区域设定
区域OCR最适合于已被精准划分区域的文档。如果区域设定不准确，OCR引擎从指定位置将无法准确抓取信息，容易出现错漏。
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