Les résultats de reconnaissance dépendent en grande partie de la qualité d'image de vos documents. Si vous numérisez des documents de qualité médiocre, Readiris ne sera pas en mesure de les reconnaître correctement.
En effet, Readiris convertit des images de caractères en caractères réels. Si les documents sont trop sombres, les caractères se fondent les uns dans les autres et créent des tâches noires. Si les documents sont trop clairs, les caractères risquent d'être incomplets. Par conséquent, Readiris ne sera pas en mesure de les reconnaître.
Exemple 1 : le texte est trop sombre.
Dans ce cas-ci, les formes des lettres sont obscurcies et deviennent floues. Les lettres telles que a, e, et o sont presque complètement troubles.
Exemple 2 : le texte est trop clair.
Ici, les caractères sont fragmentés et incomplets.
Pour améliorer les résultats de la reconnaissance :
Vérifiez la configuration du scanner et assurez-vous que les documents ont été numérisés avec une résolution de 300 ppp et en couleur.
Si ce n'est pas le cas, renumérisez les documents en utilisant ces paramètres.
Ensuite, accédez aux options d'ajustement de l'image :
Cliquez sur l'icône Ajuster dans la barre d'outils de modification de la mise en page et des images.
Cette option est sélectionnée par défaut. Elle permet de lisser les différences d'intensité et de créer un plus grand contraste entre le texte et l'arrière-plan. Le lissage représente parfois la seule solution pour distinguer le texte d'un arrière-plan coloré.
Cette option supprime le tramage (parasites) indésirable des images en noir et blanc.
Utilisez le curseur pour augmenter ou diminuer la luminosité des documents.
Les résultats s'affichent immédiatement sur l'image binarisée. Si vous n'êtes pas satisfait, cliquez sur le bouton Annuler pour rétablir les réglages.
Exemple 1 : l'image est trop sombre.
L'image ci-dessous est trop foncée et donne une image complètement noire. Elle n'affiche aucun texte à reconnaître.
Dans ce cas, vous devez éclaircir l'image pour que le texte soit visible.
Exemple 2 : l'image est trop claire.
L'image ci-dessous est trop claire et donne des caractères incomplets. Le texte est à peine lisible.
Dans ce cas, vous devez assombrir l'image pour obtenir des résultats satisfaisants.
Utilisez le curseur pour augmenter ou diminuer le contraste entre le texte et l'arrière-plan.
Les résultats s'affichent immédiatement sur l'image binarisée. Si vous n'êtes pas satisfait, cliquez sur le bouton Annuler pour rétablir les réglages.
Exemple
L'image ci-dessous présente des caractères incomplets.
Dans ce cas, vous devez augmenter le contraste pour obtenir des résultats satisfaisants.
Parfois les documents comportent du bruit, à savoir des petites taches noires qui apparaissent lorsque vous numérisez des documents de mauvaise qualité ou que vous utilisez des paramètres de scanner incorrects.
Pour supprimer ces taches noires, utilisez le curseur Eliminer le bruit. Plus vous le déplacez vers la droite, plus les taches de grande taille seront supprimées.
Les résultats s'affichent immédiatement sur l'image binarisée. Si vous n'êtes pas satisfait, cliquez sur le bouton Annuler pour rétablir les réglages.
Readiris peut désormais enlever les lignes verticales et horizontales pour améliorer la reconnaissance du texte.
Notez que les lignes ne sont pas supprimées des documents de sortie, elles sont simplement retirées avant d'effectuer la reconnaissance.
Pour enlever les lignes verticales :
Sélectionnez Enlever les lignes verticales.
Spécifiez des valeurs pour les 3 paramètres :
Longueur minimale : longueur minimale (en pixels) des lignes à supprimer.
Épaisseur maximale : épaisseur maximale (en pixels) des lignes à supprimer.
Interruption maximale : interruption de ligne maximale à fermer (en cas de lignes incomplètes ou interrompues).
Pour enlever les lignes horizontales :
Sélectionnez Enlever les lignes horizontales.
Les mêmes paramètres sont disponibles.
Lorsque vous avez terminé d'ajuster la qualité de l'image, cliquez sur X.
Remarque importante : les options Ajustement de l'image sont uniquement appliquées à l'image binarisée. Dès que vous les avez appliquées, l'image d'origine est à nouveau affichée.