区域OCR:轻松将文件转换为结构化数据

区域OCR比传统的光学字符识别更进一步。它允许你在文档页面的特定位置(“区域”)提取文本。区域OCR实际上是将OCR生成的原始文档内容转换为结构化数据的最简单方法。

区域OCR如何运作?

在Parseur中,启用区域OCR提取文本十分便捷直观。你只需为所需内容新建字段并按需要反复操作即可完成设置。

1

在页面上绘制一个区域

定位你期望提取的文本区域,并用鼠标拖拽绘制框选。
2

为你的字段命名

点击“创建字段”按钮,为你的新字段命名,便于后续数据管理。
3

设置字段选项

你可以自定义字段格式,比如日期、时间、地点、联系人姓名,或设置是否为必填项等。

重复操作

按照上述步骤为每个需要提取的字段重复操作。之后,Parseur会在所有版式相近的文档中自动识别并提取你选定区域的数据。

OCR与区域OCR的区别

区域OCR在传统OCR的基础上有所提升。它不仅可以提取文档全部内容,更可将关键信息结构化输出,方便用于业务流程自动化。

传统OCR

将文档转换为纯文本

document converted to text with ocr

OCR可以识别文档所有字符,并将其转换成纯文本信息。

传统OCR适用于对文档内容进行索引与搜索,但这些信息并未结构化,无法直接用于数据处理或自动化场景。

区域OCR

将文档转换为结构化数据

document converted to structured data with zonal ocr

区域OCR能基于你自定义的页面特定区域提取目标内容,并输出为结构化数据(如JSON格式)。

区域OCR特别适合将原本无结构的文档转换为可直接处理的数据,且其可视化设置过程非常清晰易用。

你该使用区域OCR吗?优缺点分析

区域OCR是将文档转成结构化数据最简便的方法,但在具体应用时也存在局限性需注意。

区域OCR的优势

自主灵活

区域OCR让你可以只提取所需的数据,自定义字段名称,对日期、数字、地址等进行规范,真正贴合自身业务流程。

快速配置

只需在界面上为字段画框即可完成配置,无需复杂的解析规则和正则表达式,极易上手。

易于定位和维护

区域OCR的映射直观易读。若结果有误,可直接在文档上叠加区域预览,便于快速找到问题进行调整。

区域OCR的局限性

难以提取浮动字段

区域OCR只能提取页面上指定固定区域的内容。如果字段在不同文档中位置不一,可能会漏提取或抓取到错误数据。

对变长字段处理有限

由于区域选框的宽高固定,对于内容长度变化较大的字段(如多行地址、产品明细表格)提取存在局限。

不适合扫描质量参差的文档

对于扫描歪斜或比例失调的文档,由于每次字段位置可能偏移,区域OCR的准确率也会受到影响。

借助动态OCR,实现智能数据提取

Parseur 的OCR能力超越了区域OCR,融合了动态识别、多模板和自动布局检测,真正实现智能数据提取。

动态OCR

动态OCR使得水平、垂直浮动或长度变化的字段也能准确高效被提取,适应不同文档样式。

多模板支持

通过自定义多个模板并结合自动布局检测,可灵活适配和提取各种格式、样式的文档数据。

行业领先的OCR软件

Parseur根据国际主流标准进行OCR识别,支持多语言与手写文本,准确率高,响应速度快,助力数据处理自动化。

基于AI的数据提取软件。
立即开始使用Parseur。

自动提取电子邮件、PDF和电子表格中的文本。
节省数百小时的手动工作。
体验AI赋能的工作自动化。

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