连笔与潦草
连笔书写、快速书写、只写给自己看的笔记——识别能力不仅限于整齐、间距均匀的印刷体，而OCR最初就是为印刷体而设计的。
内容创作
手写转文本
像人一样阅读手写内容——了解页面的内容，所以难写的字也会被转换成文本，而不是靠猜。
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手写转文本转换器能做什么
当两个单词看起来一模一样时，手写识别就不再是形状匹配问题。下面：它会读取什么、字母形状用尽时它会做什么，以及半页印刷的情况下会发生什么。
上下文解决其余
比如说，一份食谱、一本实验笔记本、一封20世纪40年代的信件、一份送货日志——上下文能确定仅凭字母无法确定的词语，因为同样的潦草字迹在不同文档中意思不同。
印刷体与手写体并存
表格上有打印的标签和手写的答案；报告有打字的正文和页边手写注释。两者都会被识别，并且返回结果中区别仍很清楚。
如何使用AllyHub将手写文字转换为文本
从难以辨认的页面到可搜索的文本，只需三步。
01
上传页面
上传照片或扫描件。只要字迹清晰、整页在画面内，手机图片也可以。
02
说明它是什么
告诉它这页是什么，以及你想要返回什么——纯文本、文档，或者表单字段分列。上下文对难词确实起作用。
03
核对，然后存储
对照原件核对你要依赖的部分。将本次转换保存为Playbook，以便其余材料在相同规则下返回。
为什么选择AllyHub的手写转文本转换器
这里的每个工具都靠引擎竞争，但起决定作用的通常不是引擎。
真正的变量是你的字迹
这一类别中的准确率数字描述的是别人的资料，不是你的。整洁字迹写在干净的纸上几乎在任何地方都能识别；而医生的字条或匆忙写在页边的潦草笔迹，对所有识别工具（包括人）都是难题。与其引用百分数，不如实际试一页，看返回什么。
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单靠字形是不够的
一个匹配字母形状的引擎无法判定那个潦草字是 "tsp" 还是 "tbsp"，但它无论如何都会选一个。大多数真正难认的词难就难在这一点——能够看清到有两个候选，却不足以在它们之间做出选择。
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谁在使用AllyHub的手写转文本转换器
进行笔记数字化的学生、处理手稿的研究人员、办公中需要处理手写表单的人员，以及手握一箱旧信件的任何人。
学生与笔记记录者
讲座笔记是你拥有的最不可搜索的物品，这就是为什么笔记记了再也不会翻看。将它们打出来，它们就成了复习材料；仍是手写，则只能搁在书架上。
研究人员与档案人员
野外记录本、手稿、一批通信——这些材料是整个项目的核心，但凡是手写，就无法检索、引用或统计。
行政与档案管理
表格以手写方式交回来，然后需要有人录入。那个人成本高，排队时间长，而且手工录入的错误率正是数字永远对不上的潜在原因。
家庭档案与书信
一箱来自已故亲人的书信，值得阅读却难以认读，字迹比任何仍在世的人所能辨认的还要早一代。将其转换为文本，才能让家中其他人也读得到。
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关于手写转文本的常见问题解答
它识别什么、哪些因素会增加难度，以及之后该核对什么。
什么是手写转文本转换器？
它会读取手写页面，并将内容以可编辑和搜索的文本形式返回。手写识别是这项工作中更困难的部分——印刷页面已是解决过的难题，而连笔的个人书写不是——因此AllyHub允许你提供页面上下文，而不只是依据字母形状来处理。
AllyHub的手写转文本转换器是免费的吗？
是的。免费计划一次可以处理一页。更长篇幅的资料、按指定字段输出，以及保存规则以便其余资料按相同规则返回，属于付费计划。
它能识别我的手写吗？
老实说，这取决于你的字迹。唯一可靠的办法是试一页。整洁、间距均匀的字通常识别良好；连笔和潦草的字则较难；在颠簸的火车上快速写下的字，对任何工具包括人来说都很难。不管返回什么，都要把你打算依赖的内容与原件核对。
如果页面有一半印刷、一半手写呢？
这种情况很常见，也可以处理。表格、带批注的打印件以及修改过的草稿，返回时印刷部分和手写部分都会读出，并明确区分开来，因此打印的标签和手写的答案不会混成连续的一行。
AllyHub与其他手写识别工具有什么不同？
许多工具都在识别引擎上竞争，并公布基于自身测试集的准确率。在这里，引擎只是其中一部分：你确定的规则会持续应用于整个处理流程，因此数月内分批到达的素材会以相同方式返回，而无需每次重新设定。如果你的工作实际上是处理堆积的混合图像而不是难认的字迹，那么请使用 Image to Text Converter 页面。