ABBYY TextGrabber扫描

扫描图片翻译软件是一款扫描图片就能翻译的软件，功能非常的强大实用，支持大部分主流国家的语言翻译，扫描图片翻译app还可以手动识别文字，非常高效。觉得可以的话就来西西下载体验一下。

【软件特色】

-快速识别图片中的多种语言文字，中英文更准确

-手动调整识别区域，即可提取图片中的文字

-可手动编辑识别的文字

-可将提取的文字快速翻译成您所需要的语言

-支持翻译语言：中、英、日、韩、法、西、葡、俄

-识别文本和翻译文本可复制粘贴

【使用心得】

有了它，这些事情都更简单了

在详细介绍 TextGrabber 的操作使用之前，我们先来谈一谈哪些地方你可能会用到它。

对于学生党来说，是不是积累了大量内容，平时都是用手写记录的？想转成电子版永久保存？咳，光有 TextGrabber 显然是不够的，你还得字写得好看、工整，才能识别得出来啦。不过，如果你手上有许多打印的讲义、资料，倒是可以很方便地用它直接扫描下来，然后转成文字，加上 TextGrabber 原生支持 Evernote，你可以很方便地将这一切保存下来。

而对于工作党呢，用处就更多啦。想想桌面上杂乱无章的那些合同、扫描件，还有些不靠谱的客户，明明可以发文字的东西，就是截张图丢给你就不管了。这种叫天天不应，叫地地不灵的时候，当然还是用 TextGrabber 来解围啦。

就算在生活中，它也有很多应用的场景，比如出国旅游，看不懂的标语、提示，都可以拍它来识别翻译，不过相比 Google Translate 那种结合了即时翻译 + 增强现实的技术，TextGrabber还是略逊一筹啦。

如何使用 TextGrabber 

TextGrabber 的主界面相当简单，基本就是一个拍照界面。右上角的手电筒可以控制是否开启闪光灯，右上角的剪裁按钮，默认状态下是打开的，即拍照完成后，你可以再对图像进行剪裁，只选取你想识别的那部分。如果关闭的话，拍照后会自动进入到识别过程。点击左下角，可以切换到列表视图，这里存储了所有之前识别的 OCR 结果，右下角则是可以直接从相册中选取图片开始识别。

在拍照前，你首先要设置好相应的语言，TextGrabber 本身并不会识别图像中的语言是什么，需要你手动点击屏幕上方中央区域进行设置。它的强大之处就在于，识别的语言种类多达 60 余种，基本上世界主流使用的语言都覆盖了。

之后，你只需要按下拍照键，TextGrabber 会自动帮你对焦，这时候一定要握稳手机避免晃动。很智能的一点是，如果你实在没拿好晃动得十分厉害，TextGrabber 会直接取消这次拍照，你需要重新再次点按开始。

之后，就会进入到图像剪裁的步骤，去除和识别无关的部分，会大大提高识别的效率和准确度，这时点击确定，TextGrabber 会有自上而下的蓝色阴影扫描效果，这个过程中不需要联网也能完成识别，而且速度非常之快，一页四五百字的文字，几乎只需要 3-5 秒的时间就可以完成识别了。

然后，TextGrabber 就会显示识别的结果。在这里，你可以对识别的文字进行二次编辑，修改一些小错误，另外，它还自带了翻译功能，不过其实是调用 Google 翻译，所以这一过程需要联网，而且翻译的准确性嘛，你懂的。如果文字稍长一些，翻译还可能会失败，实际用处不是非常大，除非是出国旅游，翻译一些简短的句子、提示、菜单还是不错的。

你还可以将识别结果或翻译结果分享到 Twitter、Facebook，或者直接保存到 Evernote。不过试了一下，好像不支持中国区的印象笔记。

识别效果怎么样？

说实话，OCR 要想实现 100% 的准确率，还是相当困难的，不过 TextGrabber 的表现还是大大超出了我的预期，特别是它的识别完全是在本地处理的情况下，不管中文或英文，几乎每一次识别的准确率都达到了 90% 以上。

当然要想提高准确率还是有一定条件的，首先要尽量剔除图片中无关的部分，其次拍摄的时候，文字尽可能要摆正。实测下来，TextGrabber 最大的问题在于对一些中文标点的识别效果很差，经常会变成莫名其妙的英文字母。另一方面，由于 TextGrabber 在识别时并不联网，一些专有的英文词汇、网站名称，本可以自动校正的，但它就爱莫能助了。当然了，对于 OCR 后分段的问题，这几乎是所有同类软件共有的问题，TextGrabber 显然也并不例外。

另外有一个细节也打动了我，本想试试横着拍摄时效果会如何，在第二步看到 TextGrabber 不支持图像翻转，而且识别的动画效果仍然是蓝色阴影从上向下覆盖时，还是有一丝失望的。没想到结果却出人意料，原来 TextGrabber 自己默默地识别出了图像的摆向，识别的结果还是准确的。

中文名：TextGrabber

包名：com.abbyy.mobile.textgrabber.full

MD5值：ffcaaedaa61975b5b3cec8dbe62dae04