Hva du bør vite før du trekker ut tekst fra bilder med ChatGPT

Hva bør du vite før du trekker ut tekst fra bilder med ChatGPT? Muligheten til å trekke ut tekst direkte fra bilder ved hjelp av kunstig intelligens revolusjonerer måten vi samhandler med dokumenter, fotografier og skannede filer på. Et av de kraftigste verktøyene som for tiden er tilgjengelige for dette er ChatGPT, spesielt Plus-versjonen med GPT-4-modellen. Denne bruken går utover bare skanning: AI gjenkjenner, analyserer og konverterer visuelle tegn til redigerbar digital tekst.

Men før du begynner å bruke denne funksjonen, er det viktig at du har en grundig forståelse av hvordan det fungerer, hvilke begrensninger det har og i hvilke tilfeller det kan være spesielt nyttig for deg. OCR-teknologien (Optical Character Recognition) innebygd i ChatGPT representerer et betydelig sprang i automatisering og produktivitet, men den er ikke uten nyanser.

Hva trenger du for å trekke ut tekst fra bilder med ChatGPT?

Til å begynne, Tekstgjenkjenning i bilder via ChatGPT er kun tilgjengelig i den betalte versjonen (ChatGPT Plus). Spesifikt trenger du tilgang til GPT-4-modellen, siden den inneholder muligheten til å behandle bilder.

Når dette alternativet er aktivert, vil brukeren Du kan laste opp bilder eller skannede dokumenter direkte til samtalen. Det er ikke nødvendig å gi spesifikke instruksjoner som "les dette bildet", fordi modellen er i stand til automatisk å oppdage at det er visuelt innhold og starter tekstgjenkjenning umiddelbart.

Det er slående hvor godt Fungerer selv med komplekse bilder som skjermbilder med kildekode, bilder med håndskrift eller tekst i forskjellige retninger. Selv om det er begrensninger, har evnen til å tolke skrevne symboler (enten digital eller håndskrevet typografi) forbedret seg markant. Hvis du er interessert i å lære mer om trekke ut tekst fra bilder på PC, vil denne artikkelen være nyttig for deg.

Praktiske eksempler på bruk av ChatGPT OCR

Et slående eksempel er å laste opp en bilde av et kodefragment som gir en feil i et program. ChatGPT er ikke bare i stand til å identifisere tegnene i koden, men kan også forstå hva som skjer og tilby en skreddersydd teknisk løsning. Dette betyr at det ikke er begrenset til bare å konvertere bilder til ren tekst, men Du kan bruke GPT-4s språklige og kontekstuelle behandling på den utpakkede teksten.

Men det mest overraskende er evnen til det forstå håndskrift, selv når den ikke er perfekt skissert. Hvis du følger den med en kommando som «transkriber dette», får du innholdet i digital tekstform med høy nøyaktighet.

Mest vanlige bruksområder for denne teknologien

Tekstgjenkjenningsteknologi i bilder kan brukes i flere sektorer. Her er noen av de vanligste scenariene der denne funksjonaliteten brukes kan gjøre en stor forskjell:

• Digitalisering av fysiske filer: Biblioteker, arkiver og offentlige etater kan gjøre fjell med dokumenter til handlingsbare data på sekunder.
• Kontorautomatisering: Skanninger av håndskrevne eller trykte skjemaer kan digitaliseres for enkel lagring eller referanse.
• Dokumentoverføring: Når teksten er transkribert, kan den automatisk oversettes, noe som eliminerer språkbarrierer i trykte dokumenter.
• Regnskapsledelse: Fakturaer, kvitteringer og billetter kan behandles og struktureres, med mulighet for integrering i styringssystemer.
• Journalistikk og forskning: Å trekke ut innhold fra feltbilder eller skannede dokumenter kan spare mye tid når du skriver rapporter.
• Rask datainntasting: Bedrifter som trenger å digitalisere store mengder dokumenter kan redusere menneskelige kostnader og feil.

En av de store fordelene med å bruke ChatGPT for denne oppgaven er at du ikke trenger flere verktøy.: Du kan laste opp bildet, trekke ut teksten og fortsette å jobbe med det direkte i samme chat. Enten du redigerer, oppsummerer, oversetter eller analyserer, kan du fortsette derfra.

Begrensninger du bør ta hensyn til

Som all teknologi er ikke denne perfekt. Det er visse Tekniske og kontekstuelle forhold som kan redusere nøyaktigheten til ChatGPT OCR. Nedenfor beskriver vi de mest relevante:

• Bildekvalitet: Et uskarpt, pikselert eller dårlig opplyst bilde kan gjøre gjenkjenning vanskelig.
• Skriftstiler: Dekorative fonter eller komplekse bokstaver, for eksempel kunstnerisk kalligrafi, er vanskeligere å tolke.
• Sjeldne språk og symboler: Språk med ideogrammer, som kinesisk eller japansk, eller uvanlige symboler, representerer en større utfordring.
• Komplekse design: Tekst i ikke-lineære formater (som kolonner, sirkler eller hjørner) kan forvirre systemet.
• Visuelle feil: Lignende bokstaver som 'O' og '0' eller '1' og 'l' kan føre til tolkningsfeil hvis de ikke er tydelig differensiert.
• Grafiske elementer i midten av teksten: Illustrasjoner, overlegg eller vannmerker kan forstyrre OCR.

Hvis du forbereder bildet godt, øker sjansene for suksess eksponentielt.. Sørg for at den har nok lys, tilstrekkelig kontrast, og at teksten er justert best mulig innenfor rammen.

Personvern og etiske begrensninger ved bruk av bilder

Et av de mest diskuterte aspektene angående disse funksjonene er det av personvern og sikkerhet for data hentet fra bilder. OpenAI har pålagt betydelige restriksjoner for å beskytte identiteten til personer i bilder lastet opp til ChatGPT.

Eg Systemet nekter å identifisere menneskelige motiver basert på fotografier. Selv ikke om de er offentlige personer. Dette tiltaket er utformet for å beskytte brukernes personvern og forhindre misbruk eller ondsinnet bruk.

I tillegg er systemet også i stand til å filtrere eksplisitt og sensitivt innhold. I scenarier der disse begrensningene forsøkes overtrådt, vil modellen svare med avvisnings- eller begrensningsmeldinger, som forklarer at slike handlinger ikke er tillatt.

Vanlige feil og hva du skal gjøre hvis noe går galt

En av de hyppigste tvilene er hva du skal gjøre hvis OCR-resultatet er ikke som forventet. Her er noen nyttige tips:

• Sjekk bildet: Sørg for at den er fokusert, med tydelig synlig tekst og ingen unødvendig visuell støy.
• Prøv forskjellige formater: Noen ganger fungerer en PNG bedre enn en JPEG, eller omvendt.
• Del lange dokumenter: Hvis bildet ditt har mye tekst, kan du dele det opp i flere deler og laste dem opp i biter.
• Bruk klare instruksjoner: Fraser som «transkribere dette» eller «konverter til tekst» kan hjelpe systemet hvis det ikke svarer automatisk.

Du kan alltid få en renere versjon av teksten ved først å trekke den ut med OCR og deretter be ChatGPT om å trekke den ut. rette, strukturere, oppsummere eller oversette. Nå som du vet hva du trenger å vite før du trekker ut tekst fra bilder med ChatGPT, la oss se på alternativer som kan hjelpe deg.

Når er det bedre å bruke et eksternt alternativ?

Mens ChatGPT tilbyr en ganske omfattende løsning, Noen ganger kan det være mer effektivt å bruke verktøy dedikert utelukkende til OCR.Som Adobe Scan, Google-linse eller spesifikke apper for å digitalisere tekst.

Disse er vanligvis spesifikt opplært for tekst i trykte dokumenter og har avanserte alternativer som valg av tekstblokk, tabellgjenkjenning eller direkte eksport til redigerbar PDF. Det er også viktig å huske på at det finnes metoder i Excel som kan hjelpe, og vi forklarer dem i denne artikkelen. Hvordan kan jeg bruke tekstfunksjonen i Excel til å trekke ut det første eller siste ordet fra en tekststreng?.

Imidlertid Kraften til ChatGPT er at den kombinerer OCR med språklig prosessering. Det er liten vits i å trekke ut karakterer hvis man da må analysere dem hver for seg. Det er her ChatGPT skinner, og tilbyr en alt-i-ett-løsning.

Å integrere OCR i språkmodeller som ChatGPT åpner for en verden av muligheter. Fra Fra automatisering av forretningsoppgaver til dokumentoversettelse og -analyse i sanntid. Selv om den har begrensninger, overgår dens praktiske anvendelser langt gjeldende tekniske barrierer. Gitt forbedringshastigheten disse modellene opplever, er det ikke urimelig å tro at de snart vil oppnå nesten 100 % pålitelighet, selv under ugunstige forhold. Vi håper at du ved slutten av denne artikkelen vet hva du trenger å vite før du trekker ut tekst fra bilder med ChatGPT.

Christian garcia

Lidenskapelig opptatt av teknologi siden han var liten. Jeg elsker å være oppdatert i sektoren og fremfor alt å formidle det. Derfor har jeg vært dedikert til kommunikasjon på teknologi- og videospillnettsteder i mange år. Du kan finne meg skrive om Android, Windows, MacOS, iOS, Nintendo eller andre relaterte emner som du tenker på.