鲁达 本内容来源于@什么值得买APP，观点仅代表作者本人 ｜作者：拉德布鲁赫信徒
1 引言
关于白描这个软件的使用，可能从它刚出来就开始了。一开始，白描只有手机端的软件，但是在那个ocr软件较少的年代，其简洁的界面，简单易用的体验，瞬间就get到了我的痛点。与当时很多软件不同的是，它在识别之后可以自行选择自己需要的文字，可以复制到剪贴板或者直接导出为txt文件。
但是，在后来不断变换的使用场景中，白描的劣势就逐步凸显出来了。由于其只支持移动端，在pc端需要识别的时候，还得截图并且分享到手机让它来进行识别，再把识别的结果再次粘贴回电脑，一来二去，也就慢慢把其使用场景限定到了移动端使用。
期间，pc端也不断冒出很多优秀的ocr软件，如天若ocr、panda ocr等等优秀的国产软件。但是缺点在于，对于设备的支持并不全，这一类软件通常使用场景限定于pc端，而且通常限制了每日的识别次数（虽然每天可能用不到那么多，但是有时候翻阅电子版pdf或者文献的时候就难免会超出次数限制），这个就比较鸡肋了，我可以用不到，但你不可以没有。
到后来随着paddle ocr模型和各大厂商的ocr方案的盛行，各种各样的产品也逐渐丰富了起来，但是大多都是内嵌在自家app中的。比如说百度网盘或者微信这种的，你想要识别一张图片，就必须打开这个软件，找到ocr功能的专区，拖入图片，进行识别。虽然说不限次数了，但是这种体验完全称不上完美。
横向来说，虽然很多国产的ocr软件开始支持离线模型，如cnocr或者paddleocr，但是在下载的时候还得一并下载对应的模型，然后还得再设置好对应的路径，无形中增加了太多的使用成本。
为了解决接口次数的限制，如天若ocr这类软件已经开放了自定义的接口，如可以去百度购买一定的次数包，根据自己的需求来进行调用。但是，随着ocr这项技术的发展，识别的场景已经不仅限于识别图片中的文字，很多时候需要识别表格的时候，单一购买百度的ocr接口是不能满足需求的，还得再行购买识别表格的次数包，这也增加了太多的使用成本，还得不定期关注次数包的使用情形（虽然买一次能用很久，但是想到还要为了维护这个而耗费精力觉得实在优点不值当）。
在近期，突然看到了白描支持pc端了，不仅仅支持windows，就连mac os都支持了，这不就直接实现了软件层面的all in one了嘛！只需要一个软件，不管在任何设备上都可以拥有相同的使用体验。而且，这个会员只需要30元，一杯奶茶钱，终身无限次的识别图片以及表格，而且所有平台只需要购买这一个会员就可以了（笔者在刚推出会员的时候就已经购买了），这就是花小钱办大事了。
2 使用介绍
2.1 功能简介
这部分由于偷懒就不想自己截图了，直接把官网的图搬运过来了，大家见谅。
生成扫描件
这一部分功能主要是可以生成一个清晰的扫描件，而且可以自动切分边界，也是实现了扫描全能王的核心功能。
文字识别
对于这一部分而言，识别准确率一直都是处于非常高的水平，无需担心。笔者认为比较好的一点在于，这个可以自行选择自己需要识别的部分，仅选取这一部分所识别出来的文字。
表格识别
这一部分也是笔者最近用的比较多的功能，而且也是很多其他同类软件所缺失的部分，经过识别可以直接导出excel文件，对于财务人员以及日常接触很多表格文件的朋友也算是福音了。
快捷方式识别
这一部分的使用场景主要就是在手机上，能够将图片直接通过快捷方式进行识别，都无需先打开软件再选中图片。
翻译
这个功能其实日常也是非常实用。笔者当初论文写作的时候，由于对日文一窍不通，但是相关文献只有日文的比较多，通过这个软件识别后直接将日文转换为中文，就变成了可以阅读的文献了。
扫描边界
这一点算是扫描全能王的核心功能了，实现的是只识别所需要的区域，从而排除背景环境的影响。
批量识别
有了这个功能，白描就正式成为了一个相对覆盖全场景的ocr软件了，既可以识别单图，也可以批量识别很多图片。比起那些只支持单一功能的ocr软件，这一点算是做的非常到位了。
校对
这一点，绝对能够力压很多同类产品了，可以对识别结果进行同步校对，保证输出结果的高度准确性。
同步识别
这一点在pc端推出之后，已经没有其存在的意义了。在此不赘述。
2.2 电脑端实际使用体验
正常界面
可以看到，这个软件的电脑端支持的不仅仅包括表格识别、文字识别，甚至还包括了公式识别。
设置界面
设置界面除了提供快速截图识别的快捷键设置外，还提供了多种选项可以选择，这一点基本覆盖了天若ocr的使用场景。
文字识别测试：
文字识别
图片文字的识别还是非常准确的，基本没有错误，除了支持导出到剪贴板外，还支持导出为txt文件和docx格式word文档。
表格识别测试：
这里用值得买公司的高管信息进行测试
测试用图
识别结果1
识别结果2
导出excel后，可以看到，除了第一列干扰信息过多导致的原因外，基本的格式还是保留的较为完整的。
公式识别：
这里用微积分的公式进行测试
微积分公式
识别结果3
可以看出，对公式的识别结果还是较为完美的。
忘了说的一点在于，这个不但支持导入图片进行识别，也可以在截图之后粘贴进行识别。
3 总结
笔者之前也有折腾过paddleocr的识别，也想过去折腾百度新出的pp-structure表格识别，但是在某一天发现这个软件之后，发现好像完全没有折腾的必要了。
因此，在国庆的最后一天，为大家推荐一下这个软件。好的软件，总是需要收费，才能保证其功能的不断完善，相对于折腾所耗费的时间，倒不妨花小钱办大事了。
希望大家在国庆后的工作生活中，此软件能够助力学习工作，实现效率的提升。
本文无利益相关，买这个会员少说也是五六年前的事情了，只是单纯觉得这款软件不错才加以推荐。
作者声明本文无利益相关，欢迎值友理性交流，和谐讨论～