本內容來源於@什麼值得買APP，觀點僅代表作者本人 ｜作者：拉德布魯赫信徒
1 引言
關於白描這個軟件的使用，可能從它剛出來就開始了。一開始，白描只有手機端的軟件，但是在那個ocr軟件較少的年代，其簡潔的界面，簡單易用的體驗，瞬間就get到了我的痛點。與當時很多軟件不同的是，它在識別之後可以自行選擇自己需要的文字，可以複製到剪貼板或者直接導出為txt文件。
但是，在後來不斷變換的使用場景中，白描的劣勢就逐步凸顯出來了。由於其只支持移動端，在pc端需要識別的時候，還得截圖並且分享到手機讓它來進行識別，再把識別的結果再次粘貼回電腦，一來二去，也就慢慢把其使用場景限定到了移動端使用。
期間，pc端也不斷冒出很多優秀的ocr軟件，如天若ocr、panda ocr等等優秀的國產軟件。但是缺點在於，對於設備的支持並不全，這一類軟件通常使用場景限定於pc端，而且通常限制了每日的識別次數（雖然每天可能用不到那麼多，但是有時候翻閱電子版pdf或者文獻的時候就難免會超出次數限制），這個就比較雞肋了，我可以用不到，但你不可以沒有。
到後來隨着paddle ocr模型和各大廠商的ocr方案的盛行，各種各樣的產品也逐漸豐富了起來，但是大多都是內嵌在自家app中的。比如說百度網盤或者微信這種的，你想要識別一張圖片，就必須打開這個軟件，找到ocr功能的專區，拖入圖片，進行識別。雖然說不限次數了，但是這種體驗完全稱不上完美。
橫向來說，雖然很多國產的ocr軟件開始支持離線模型，如cnocr或者paddleocr，但是在下載的時候還得一併下載對應的模型，然後還得再設置好對應的路徑，無形中增加了太多的使用成本。
為了解決接口次數的限制，如天若ocr這類軟件已經開放了自定義的接口，如可以去百度購買一定的次數包，根據自己的需求來進行調用。但是，隨着ocr這項技術的發展，識別的場景已經不僅限於識別圖片中的文字，很多時候需要識別表格的時候，單一購買百度的ocr接口是不能滿足需求的，還得再行購買識別表格的次數包，這也增加了太多的使用成本，還得不定期關注次數包的使用情形（雖然買一次能用很久，但是想到還要為了維護這個而耗費精力覺得實在優點不值當）。
在近期，突然看到了白描支持pc端了，不僅僅支持windows，就連mac os都支持了，這不就直接實現了軟件層面的all in one了嘛！只需要一個軟件，不管在任何設備上都可以擁有相同的使用體驗。而且，這個會員只需要30元，一杯奶茶錢，終身無限次的識別圖片以及表格，而且所有平台只需要購買這一個會員就可以了（筆者在剛推出會員的時候就已經購買了），這就是花小錢辦大事了。
2 使用介紹
2.1 功能簡介
這部分由於偷懶就不想自己截圖了，直接把官網的圖搬運過來了，大家見諒。
生成掃描件
這一部分功能主要是可以生成一個清晰的掃描件，而且可以自動切分邊界，也是實現了掃描全能王的核心功能。
文字識別
對於這一部分而言，識別準確率一直都是處於非常高的水平，無需擔心。筆者認為比較好的一點在於，這個可以自行選擇自己需要識別的部分，僅選取這一部分所識別出來的文字。
表格識別
這一部分也是筆者最近用的比較多的功能，而且也是很多其他同類軟件所缺失的部分，經過識別可以直接導出excel文件，對於財務人員以及日常接觸很多表格文件的朋友也算是福音了。
快捷方式識別
這一部分的使用場景主要就是在手機上，能夠將圖片直接通過快捷方式進行識別，都無需先打開軟件再選中圖片。
翻譯
這個功能其實日常也是非常實用。筆者當初論文寫作的時候，由於對日文一竅不通，但是相關文獻只有日文的比較多，通過這個軟件識別後直接將日文轉換為中文，就變成了可以閱讀的文獻了。
掃描邊界
這一點算是掃描全能王的核心功能了，實現的是只識別所需要的區域，從而排除背景環境的影響。
批量識別
有了這個功能，白描就正式成為了一個相對覆蓋全場景的ocr軟件了，既可以識別單圖，也可以批量識別很多圖片。比起那些只支持單一功能的ocr軟件，這一點算是做的非常到位了。
校對
這一點，絕對能夠力壓很多同類產品了，可以對識別結果進行同步校對，保證輸出結果的高度準確性。
同步識別
這一點在pc端推出之後，已經沒有其存在的意義了。在此不贅述。
2.2 電腦端實際使用體驗
正常界面
可以看到，這個軟件的電腦端支持的不僅僅包括表格識別、文字識別，甚至還包括了公式識別。
設置界面
設置界面除了提供快速截圖識別的快捷鍵設置外，還提供了多種選項可以選擇，這一點基本覆蓋了天若ocr的使用場景。
文字識別測試：
文字識別
圖片文字的識別還是非常準確的，基本沒有錯誤，除了支持導出到剪貼板外，還支持導出為txt文件和docx格式word文檔。
表格識別測試：
這裡用值得買公司的高管信息進行測試
測試用圖
識別結果1
識別結果2
導出excel後，可以看到，除了第一列干擾信息過多導致的原因外，基本的格式還是保留的較為完整的。
公式識別：
這裡用微積分的公式進行測試
微積分公式
識別結果3
可以看出，對公式的識別結果還是較為完美的。
忘了說的一點在於，這個不但支持導入圖片進行識別，也可以在截圖之後粘貼進行識別。
3 總結
筆者之前也有折騰過paddleocr的識別，也想過去折騰百度新出的pp-structure表格識別，但是在某一天發現這個軟件之後，發現好像完全沒有折騰的必要了。
因此，在國慶的最後一天，為大家推薦一下這個軟件。好的軟件，總是需要收費，才能保證其功能的不斷完善，相對於折騰所耗費的時間，倒不妨花小錢辦大事了。
希望大家在國慶後的工作生活中，此軟件能夠助力學習工作，實現效率的提升。
本文無利益相關，買這個會員少說也是五六年前的事情了，只是單純覺得這款軟件不錯才加以推薦。
作者聲明本文無利益相關，歡迎值友理性交流，和諧討論～
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-