Pengertian OCR
OCR adalah sebuah sistem komputer yang dapat membaca huruf, baik yang berasal dari sebuah pencetak (printer atau mesin ketik) maupun yang berasal dari tulisan tangan. Adanya sistem pengenal huruf ini akan meningkatkan fleksibilitas ataupun kemampuan dan kecerdasan system komputer. Dengan adanya sistem OCR maka user dapat lebih leluasa memasukkan data karena user tidak harus memakai papan ketik tetapi bias menggunakan pena elektronik untuk menulis sebagaimana user menulis di kertas.
Adanya OCR juga akan memudahkan penanganan pekerjaan yang memakai input tulisan seperti penyortiran surat di kantor pos, pemasukan data buku di perpustakaan, dll. Adanya sistem pengenal huruf yang cerdas akan sangat membantu usaha besar-besaran yang saat ini dilakukan banyak pihak yakni usaha digitalisasi informasi dan pengetahuan, misalnya dalam pembuatan koleksi pustaka digital, koleksi sastra kuno digital, dll. OCR dapat dipandang sebagai bagian dari pengenal otomatis yang lebih luas yakni pengenal pola otomatis (automatic pattern recognition). Dalam pengenal pola otomatis, sistem pengenal pola mencoba mengenali apakah citra masukan yang diterima cocok dengan salah satu citra yang telah ditentukan. Sistem ini misalnya dipakai untuk mendeteksi sidik jari, tanda tangan, bahkan wajah seseorang. Ada banyak pendekatan yang dapat dipakai untuk mengembangkan pembuatan pengenal pola otomatis antara lain memakai pendekatan numerik, statistik, sintaktik, neural dan, aturan produksi (rule-based). Secara umum metode-metode tersebut dapat digolongkan menjadi dua kelompok metode yakni metode berbasis statistik dan metode berbasis struktur. Dalam metode yang berbasis statistik, setiap pola ditransformasi ke dalam vektor yang memakai ukuran dan karakteristik tertentu. Karakteristik ini seringkali lebih bersifat statistik misalnya distribusi pixel ataupun jarak pixel. Sedang dalam metode yang berbasis struktur, setiap pola yang diproses dinyatakan sebagai gabungan beberapa struktur elementer. Pengenalan selanjutnya dilakukan dengan mencocokkan komposisi struktur elementer dengan struktur yang sudah disimpan memakai aturan tertentu misalnya memakai pendekatan teori bahasa formal dan automata. Secara umum blok diagram kerja OCR adalah sebagai berikut : dengan struktur yang sudah disimpan memakai aturan tertentu misalnya memakai pendekatan teori bahasa formal dan automata.
Adanya OCR juga akan memudahkan penanganan pekerjaan yang memakai input tulisan seperti penyortiran surat di kantor pos, pemasukan data buku di perpustakaan, dll. Adanya sistem pengenal huruf yang cerdas akan sangat membantu usaha besar-besaran yang saat ini dilakukan banyak pihak yakni usaha digitalisasi informasi dan pengetahuan, misalnya dalam pembuatan koleksi pustaka digital, koleksi sastra kuno digital, dll. OCR dapat dipandang sebagai bagian dari pengenal otomatis yang lebih luas yakni pengenal pola otomatis (automatic pattern recognition). Dalam pengenal pola otomatis, sistem pengenal pola mencoba mengenali apakah citra masukan yang diterima cocok dengan salah satu citra yang telah ditentukan. Sistem ini misalnya dipakai untuk mendeteksi sidik jari, tanda tangan, bahkan wajah seseorang. Ada banyak pendekatan yang dapat dipakai untuk mengembangkan pembuatan pengenal pola otomatis antara lain memakai pendekatan numerik, statistik, sintaktik, neural dan, aturan produksi (rule-based). Secara umum metode-metode tersebut dapat digolongkan menjadi dua kelompok metode yakni metode berbasis statistik dan metode berbasis struktur. Dalam metode yang berbasis statistik, setiap pola ditransformasi ke dalam vektor yang memakai ukuran dan karakteristik tertentu. Karakteristik ini seringkali lebih bersifat statistik misalnya distribusi pixel ataupun jarak pixel. Sedang dalam metode yang berbasis struktur, setiap pola yang diproses dinyatakan sebagai gabungan beberapa struktur elementer. Pengenalan selanjutnya dilakukan dengan mencocokkan komposisi struktur elementer dengan struktur yang sudah disimpan memakai aturan tertentu misalnya memakai pendekatan teori bahasa formal dan automata. Secara umum blok diagram kerja OCR adalah sebagai berikut : dengan struktur yang sudah disimpan memakai aturan tertentu misalnya memakai pendekatan teori bahasa formal dan automata.
dibawah ini merupakan contoh software yang mendukung teknik OCR :
- OmniPage
- ABBYY FineReader
- CuneiForm
- Readiris
- AnyDoc Software OCR for AnyDoc
- GOCR
- Puma.NET
- ExperVision TypeReader & OpenRTK
- Microsoft Office Document Imaging
- Microsoft Office OneNote 2007
- OmniPage
- ABBYY FineReader
- CuneiForm
- Readiris
- AnyDoc Software OCR for AnyDoc
- GOCR
- Puma.NET
- ExperVision TypeReader & OpenRTK
- Microsoft Office Document Imaging
- Microsoft Office OneNote 2007
2. Buka Microsoft PowerPoint, dan insertkan file gambar tersebut kedalam dokumen presentasi anda.
3. Klik Kanan pada gambar, pilih Save Picture As, beri nama file dan pilih format penyimpanan menjadi TIFF.
4. Lalu buka Microsoft Office Document Imaging dari Menu Start > All Programs > Microsoft Office > Microsoft Office Tools > Microsoft Office Document Imaging.
5. Bukalah file tiff tadi melalui Microsoft Office Document Imaging.
6. Pilih Tools > Recognize Text Using OCR
7. Setelah proses konversi selesai, blok teks yang ingin diambil dengan menggunakan select tool.
8. Pilih Tools > Send Text To Word.
Hasil dari Konversi ditampilkan kedalam dokumen Word.
Didalam melakukan OCR ada beberapa perangkat software dan hardware yang harus diperhatikan untuk informasi lebih lanjut kunjungi : http://en.wikipedia.org/wiki/OCR_Software
Tidak ada komentar:
Posting Komentar