Trong lĩnh vực công nghệ, khả năng trích xuất hoặc sao chép văn bản từ hình ảnh là một công cụ mạnh mẽ. Khả năng này, được thực hiện thông qua Nhận dạng ký tự quang học (OCR), hiện nằm trong tầm tay của bạn nhờ Trình thông dịch mã ChatGPT. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từng bước trong quy trình và nêu bật các ứng dụng tiềm năng của tính năng hấp dẫn này.
Trình thông dịch mã ChatGPT là một tính năng được giới thiệu trong Mô hình GPT của OpenAI cho phép người dùng tương tác với mã và nhận phản hồi theo cách trò chuyện. Nó cho phép các nhà phát triển và lập trình viên đặt câu hỏi, yêu cầu các đoạn mã và tìm kiếm hướng dẫn về các vấn đề về mã hóa trong bối cảnh cuộc trò chuyện.
Tính năng này đặc biệt hữu ích cho những người dùng cần hỗ trợ hoặc giải thích rõ ràng trong khi viết mã. Thay vì chỉ dựa vào tài liệu mã hóa truyền thống hoặc tìm kiếm câu trả lời trực tuyến, Trình thông dịch mã cho phép các nhà phát triển có cuộc trò chuyện tương tác và tự nhiên hơn về các truy vấn liên quan đến mã của họ.
Trong thế giới công nghệ ngày càng phát triển, khả năng trích xuất văn bản từ hình ảnh bằng OCR là yếu tố thay đổi cuộc chơi. Với Trình thông dịch mã ChatGPTkhả năng này hiện dễ tiếp cận hơn bao giờ hết, mang đến nhiều khả năng trích xuất, phân tích dữ liệu và hơn thế nữa.
Bằng cách cung cấp các mẫu mã và giải thích, Trình thông dịch mã giúp người dùng hiểu và gỡ lỗi mã của họ, khám phá các cách tiếp cận khác nhau và hiểu sâu hơn về các khái niệm lập trình mà họ đang làm việc. Nó cũng có thể thực hiện các tác vụ cụ thể, chẳng hạn như thực thi mã và trả về kết quả đầu ra hoặc thực hiện các phép tính.
Sao chép văn bản từ hình ảnh bằng ChatGPT
Với sự trợ giúp của Trình thông dịch mã, các nhà phát triển có thể tìm hiểu, thử nghiệm và giải quyết vấn đề theo cách trò chuyện và tương tác hơn, giúp trải nghiệm mã hóa trở nên trực quan và hấp dẫn hơn.
Thu thập hình ảnh
Cuộc hành trình bắt đầu với việc thu thập các hình ảnh. Chúng có thể có nguồn gốc từ nhiều nền tảng trực tuyến khác nhau. Sau khi bạn đã chọn hình ảnh của mình, chúng sẽ được lưu vào tệp zip một cách thuận tiện, sẵn sàng cho giai đoạn tiếp theo.
Triển khai trình thông dịch mã
Với hình ảnh của bạn trong tay, đã đến lúc đưa Trình thông dịch mã ChatGPT hoạt động. Công cụ mạnh mẽ này sử dụng thư viện Python được trang bị khả năng OCR. kết quả? Khả năng trích xuất văn bản từ hình ảnh một cách dễ dàng và chính xác.
Tóm tắt văn bản được trích xuất
Sau khi văn bản đã được trích xuất, Trình thông dịch Mã sẽ tiến thêm một bước nữa. Nó biên soạn một bản tóm tắt của văn bản được trích xuất, cung cấp một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về nội dung. Bản tóm tắt này sau đó được lưu vào một tệp có tên summary.txt để dễ tham khảo.
Nhận dạng ký tự quang học (OCR) hoạt động như thế nào?
Nhận dạng ký tự quang học (OCR) là công nghệ chuyển đổi các loại tài liệu khác nhau, chẳng hạn như tài liệu giấy được quét, tệp PDF hoặc hình ảnh được chụp bằng máy ảnh kỹ thuật số thành dữ liệu có thể chỉnh sửa và tìm kiếm được.
Quá trình chung của OCR bao gồm một số bước:
- sơ chế: Đây là giai đoạn đầu tiên nhằm mục đích cải thiện chất lượng hình ảnh cho các bước sau. Nó có thể bao gồm loại bỏ nhiễu, chỉnh sửa độ lệch, chuẩn hóa, nhị phân hóa (chuyển đổi hình ảnh sang đen trắng), v.v.
- Phát hiện và phân đoạn văn bản: Giai đoạn này liên quan đến việc phát hiện các vùng của hình ảnh có chứa văn bản và phân đoạn nó. Nó thường bao gồm các dòng, từ và ký tự phân tách.
- Khai thác tính năng: Hệ thống OCR sử dụng thuật toán học máy để nhận dạng ký tự. Các đặc điểm như giao điểm dòng, vòng khép kín, mật độ dòng, v.v. có thể được trích xuất để giúp thuật toán phân biệt giữa các ký tự khác nhau.
- Nhận dạng ký tự: Sau khi trích xuất các đặc điểm, thuật toán sẽ được sử dụng để nhận dạng các ký tự riêng lẻ. Hầu hết các hệ thống OCR hiện nay đều sử dụng các mô hình học máy, chẳng hạn như mạng thần kinh tích chập (CNN), cho nhiệm vụ này.
- xử lý hậu kỳ: Sau khi các ký tự được nhận dạng, giai đoạn này bao gồm việc kiểm tra và sửa lỗi. Các kỹ thuật được sử dụng có thể liên quan đến việc tra cứu từ điển (để sửa các từ được nhận dạng sai), kiểm tra ngữ pháp, v.v.
- Tạo đầu ra: Văn bản được nhận dạng sẽ được định dạng thành định dạng có thể sử dụng được, chẳng hạn như văn bản thuần túy, tài liệu word, PDF, v.v.
Đây là những bước chung nhưng OCR hiện đại có thể bao gồm các thành phần phức tạp bổ sung. Ví dụ, các hệ thống hiện đại có thể sử dụng deep learning để tránh nhu cầu trích xuất tính năng được thiết kế thủ công. Họ có thể trực tiếp xử lý các pixel hình ảnh thô và tạo ra các dự đoán về ký tự hoặc thậm chí từ.
Một tiến bộ khác là việc sử dụng OCR để nhận dạng chữ viết tay, việc này khó khăn hơn đáng kể do sự khác biệt trong chữ viết tay giữa những người khác nhau.
Hệ thống OCR cũng cần xử lý nhiều loại phông chữ, kích thước, kiểu dáng, ngôn ngữ và mức độ nhiễu, khiến đây trở thành một lĩnh vực nghiên cứu đầy thách thức và tích cực.
nguồn : Tất cả về AI
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Một số bài viết của chúng tôi bao gồm các liên kết liên kết. Nếu bạn mua thứ gì đó thông qua một trong những liên kết này, APS Blog có thể kiếm được hoa hồng liên kết. Tìm hiểu về Chính sách tiết lộ của chúng tôi.
