Scan & Scribe - Phone Docs OCR

Using Scan & Scribe you can convert your Printed Docs and Handwritten Notes (Disjoint) Editable text that you can Copy, Save, Listen or Share it via Facebook, email (Outlook, Gmail etc.), WhatsApp, Dropbox, OneDrive etc. Its standout feature is its separate offline text recognition engines for scribbled notes and Printed contents.

It is simple to use:

1. Take a camera shot of handwritten notes or docs or load desired text image from gallery.

2. Crop and/or skew the intended text in the snapshot.

3. For text extraction from the cropped image, remember to select Handwritten option for hand written ones and Typed option for typed ones only.

4. Review the extracted text, make corrections if required. Incorrectly converted words will be highlighted.

5. You can now convert the text to speech for listening or save it for future use.

6. You can also share it via Facebook, email (Outlook, Gmail etc.), WhatsApp, Dropbox, OneDrive etc.

Remember:

1. If image’s text direction is not from left-to-right, rotate the image.

2. All other things should be cropped except the desired text to be converted.

3. In printed docs you can even have different fonts.

In case of snapshot from smart phone camera:

1. Take desired snapshot of i.e. paper, receipt etc. in bright environment.

2. Avoid shadow of the phone and/or any other object on the snapshot.

3. Turn on flash of smart phone camera if required.

At present, app does not properly support following things:

1. Pictures of hand writings on the notebooks having lined pages or ruled paper.

2. Pictures having multicolor background.

3. Images of curved pages.

4. Languages other than English.

Acknowledgement: This app is the result of Pakistan's National ICT R&D Funded project "Smart Intelligence - An OCR Engine for Android & iOS Smart Phones" executed by Abasyn University Islamabad's Renzym OCR Research Group.

El uso de Escaneo y Scribe puede convertir sus Impreso Docs y notas escritas a mano (disjunto) de texto editable que se puede copiar, guardar, escuchar o compartir a través de Facebook, correo electrónico (Outlook, Gmail, etc.), WhatsApp, Dropbox, etc. Su onedrive destacado característica es sus motores de reconocimiento de texto fuera de línea separados para notas garabateadas y contenidos impresos.

Es simple de usar:

1. Tomar una captura de cámara de notas escritas a mano o documentos o cargar una imagen de la galería de texto deseado.

2. Recortar y / o sesgar el texto previsto en la instantánea.

3. Para la extracción de texto de la imagen recortada, recuerde seleccionar la opción de puño y letra por los escritos a mano y con tipo de opción mecanografiadas únicos.

4. Revisar el texto extraído, hacer correcciones si es necesario. Incorrectamente se resaltarán las palabras convertidas.

5. Ahora puede convertir el texto a voz para escuchar o guardarlo para uso futuro.

6. También puede compartir a través de Facebook, correo electrónico (Outlook, Gmail, etc.), WhatsApp, Dropbox, onedrive etc.

Recuerda:

1. Si la dirección del texto de la imagen no es de izquierda a derecha, gire la imagen.

2. Todas las demás cosas deben ser recortadas, excepto el texto deseado para ser convertidos.

3. En documentos impresos incluso puede tener diferentes tipos de letra.

En el caso de la instantánea de la cámara del teléfono inteligente:

1. Tomar instantánea deseada de decir, papel, etc. recepción en el ambiente luminoso.

2. Evitar la sombra del teléfono y / o cualquier otro objeto en la instantánea.

3. Encienda el flash de la cámara del teléfono inteligente, si es necesario.

En la actualidad, la aplicación no soporta adecuadamente siguientes cosas:

1. Imágenes de escritos a mano en los cuadernos que tienen hojas rayadas o papel rayado.

2. Los cuadros que tienen de fondo multicolor.

3. Las imágenes de las páginas curvas.

4. Idiomas distintos del Inglés.

Agradecimientos: Esta aplicación es el resultado del proyecto nacional de la I + D financiados de Pakistán "Smart Inteligencia - Un motor de OCR para Android y iOS teléfonos inteligentes" ejecutados por Renzym OCR Grupo de Investigación de la Universidad Abasyn Islamabad.