====== OCR (Optical Character Recognition) ======

**OCR** je technologie na pomezí [[computer_vision|počítačového vidění]] a umělé inteligence. Umožňuje transformovat dokumenty, které jsou pro počítač pouze "shlukem [[pixel|pixelů]]" (obrázkem), na strukturovaná data. Díky OCR můžeme v naskenovaných PDF souborech vyhledávat, kopírovat z nich text nebo automaticky zpracovávat faktury.

----

====== Jak proces OCR probíhá? ======

Aby bylo rozpoznání přesné, musí software projít několika kroky:

  1. **Předzpracování (Preprocessing):** Obraz se vyčistí od šumu, narovná se (pokud byl papír nakřivo) a převede se do černobílé podoby (binarizace), aby vynikly kontury písma.
  2. **Segmentace:** Algoritmus najde v obraze řádky, slova a nakonec jednotlivé znaky.
  3. **Rozpoznávání (Feature Extraction vs. Pattern Matching):**
    * **Pattern Matching:** Porovnávání znaku s databází známých písem (fontů).
    * **Feature Extraction:** Inteligentnější metoda, která hledá rysy znaku (např. "dvě svislé čáry a jedna vodorovná uprostřed" = písmeno H).
  4. **Postprocessing:** Kontrola pravopisu a kontextu. Pokud systém váhá mezi "0" (nula) a "O" (písmeno), podívá se na okolní slova, aby určil pravděpodobnější variantu.



----

====== Klíčové technologie a pokrok ======

V posledních letech prošlo OCR revolucí díky integraci umělé inteligence:

  * **ICR (Intelligent Character Recognition):** Pokročilejší verze OCR zaměřená na **ručně psané písmo**. Zatímco klasické OCR si poradí s tiskem, ICR se učí rozpoznávat různé styly rukopisu.
  * **Deep Learning (Hluboké učení):** Moderní systémy (jako Google Tesseract nebo cloudové služby Azure/AWS) využívají neuronové sítě, které rozumí kontextu celých vět, což dramaticky zvyšuje přesnost i u nekvalitních skenů.

----

====== Praktické využití v reálném světě ======

^ Oblast ^ Příklady použití ^
| **Administrativa** | Automatické vytěžování dat z faktur a smluv do účetních systémů. |
| **Doprava** | Rozpoznávání SPZ vozidel na parkovištích nebo mýtných branách. |
| **Překlad** | Mobilní aplikace, které v reálném čase překládají text namířením kamery (např. jídelní lístek v cizině). |
| **Historie** | Digitalizace starých knih a archivů pro snadné vyhledávání. |
| **Bankovnictví** | Čtení údajů z platebních karet nebo šeků pomocí telefonu. |



----

====== Omezení a výzvy ======

Přestože je technologie na vysoké úrovni, stále existují limity:
  * **Nekvalitní zdroj:** Rozmazané fotky, pomačkaný papír nebo velmi nízké rozlišení (málo [[pixel|pixelů]]) vedou k chybám.
  * **Složitý layout:** Vícesloupcové sazby, text přes obrázky nebo tabulky mohou algoritmus zmást.
  * **Umělecká písma:** Extrémně zdobná nebo neobvyklá písma jsou pro standardní OCR nástroje stále oříškem.

----
//Související pojmy: Computer Vision, Pixel, Umělá inteligence, Neuronové sítě, PDF, Digitalizace.//