Распознавание чеков. Способы вывода средств из приложений. Поиск чека при помощи адаптивной бинаризации с высоким порогом

Иван Ожиганов Апрель 7, 2016

Задача распознавания текста в различных условиях была и остаётся актуальной. Автоматизировать распознавание документов, кредитных карт, распознать и перевести на другой язык вывеску на билборде – всё это могло бы сэкономить время на сбор и обработку нужных данных. С развитием свёрточных нейронных сетей и методов их обучения качество распознавания текста неуклонно растет.

Мы в очередной раз убедились в эффективности использования свёрточных нейронных сетей в процессе работы над проектом по распознаванию кассовых чеков. Объектом исследования выступили кассовые чеки из ряда российских торговых точек, с текстом на кириллице и латинице. При этом разработанная система может быть легко адаптирована под распознавание кассовых чеков из других стран, с текстом на других языках. Рассмотрим проект в деталях, чтобы показать принцип действия полученного решения.

Цель проекта – разработать приложение с клиент-серверной архитектурой для распознавания кассовых чеков и извлечения необходимой семантической составляющей из них.

Обзор проекта

Задача распознавания чеков состоит из нескольких этапов:

1. Препроцесссинг
Поиск чека на изображении
Бинаризация
2. Выделение текста
3. Распознавание
4. Извлечение необходимой семантической составляющей чека

Реализация

1. Препроцессинг

Задача препроцессинга состоит в следующем: повернуть изображение так, чтобы строки чека располагались максимально горизонтально, найти чек на изображении и бинаризовать его.

1.1. Поворот изображения и поиск чека на нём

Задачу поиска чека мы выполняли при помощи следующих методов:

Адаптивная бинаризация с высоким порогом
Свёрточная нейронная сеть
Классификатор с признаками Хаара

Поиск чека при помощи адаптивной бинаризации
с высоким порогом

Рис. 1. Изначальный вид чека

На данном этапе задача состояла в том, чтобы найти на изображении область, которая содержит весь чек и минимальное количество фона.

Для упрощения задачи поиска картинка сначала поворачивается так, чтобы строки располагались максимально близко к горизонтальному положению (Рис. 2). Алгоритм поворота необходим, чтобы максимизировать дисперсию суммы яркости по строкам. Максимум достигается, когда строки расположены горизонтально.

Рис. 2. Поворот чека

Для поиска чека мы использовали функцию adaptive_threshold из библиотеки scikit-image. Это адаптивная бинаризация с большим порогом, которая оставляет пиксели белыми в областях с высоким градиентом, а более однородные области становятся черными. Таким образом, при достаточно однородном фоне остаётся небольшое количество белых пикселей, для которых мы ищем описанный прямоугольник. В результате полученный прямоугольник (Рис. 3) включает в себя область с чеком и минимальное количество фона.

Рис. 3. Найденная область с чеком

Поиск чека свёрточной нейронной сетью

Мы решили искать ключевые точки чека при помощи свёрточной нейронной сети, как мы делали это ранее в . В качестве ключевых точек были выбраны углы чека. Такой метод оказался неплохим, но по качеству он проигрывал методу адаптивной бинаризации с высоким порогом.

Свёрточная нейронная сеть показала не самый лучший результат, потому что она обучилась предсказывать координаты углов только относительно найденного текста. Вместе с тем, расположение текста относительно углов отличается от чека к чеку, поэтому точность полученной модели свёрточной нейронной сети не самая высокая.

Представляем вам результаты работы сети:

Рис. 4. Примеры работы свёрточной нейронной сети на поиск углов чека

Поиск чека каскадным классификатором с признаками Хаара

В качестве альтернативы мы решили попробовать классификатор с признаками Хаара. Потратив на обучение около недели, регулируя параметры обнаружения чека, мы так и не получили достойного результата. Свёрточная нейронная сеть показала более высокое качество работы.

Примеры работы каскадного классификатора с признаками Хаара:

Рис. 5. Положительные результаты работы каскадного классификатора с признаками Хаара

Рис. 6. Ложноотрицательное и ложное срабатывания классификатора с признаками Хаара

1.2. Бинаризация

Для бинаризации используется тот же adaptive_threshold, окно достаточно большое, чтобы оно содержало и текст, и фон (Рис. 7).

Рис. 7. Бинаризация чека

2. Выделение текста

2.1. Выделение текста методом связных компонент

Первый этап выделения текста – это поиск связных компонент. Мы реализовали его с помощью функции findContours из OpenCV. Большинство связных компонент в самом деле являются символами, но некоторые – остатки шума после бинаризации. Мы отсеяли их при помощи фильтров по максимальной/минимальной площади. Для составных символов применили алгоритм объединения связных компонент (:, Й, =). После этого символы объединяются в слова при помощи поиска ближайших соседей. Принцип поиска ближайших соседей: для каждого символа ищутся несколько ближайших соседей, затем из них выбирается наиболее подходящий кандидат на присоединение справа и слева. Алгоритм повторяется, пока не останется символов, не принадлежащих словам (Рис. 8).

Рис. 8. Поиск связных компонент и формирование слов (слова выделены одним цветом)

Рис. 9. Формирование строк (строки выделены одним цветом)

Недостаток этого алгоритма состоит в том, что он не способен корректно распознавать слова со слипшимися или разорванными буквами.

2.2. Выделение текста при помощи сетки

Мы заметили, что почти во всех чеках текст моноширинный. Это значит, что можно нарисовать на чеке сетку так, чтобы линии сетки проходили между символами:

Рис. 10. Пример сетки

Алгоритм автоматического поиска сетки чека упрощает дальнейшее распознавание чека: нейронная сеть применяется к каждой ячейке сетки, распознается каждый символ, нет проблем со слипшимися символами и разорванными символами, точно определяется количество пробелов, которые идут друг за другом в строке.

Для поиска такой сетки мы попробовали следующий алгоритм. Сначала находятся связные компоненты на бинаризованном изображении:

Рис. 11. Пример поиска связных компонент

Затем берем нижние левые углы этих зеленых прямоугольников и получаем набор точек заданных двумя координатами. Для определения искажений мы решили использовать следующую двумерную периодическую функцию:

График этой формулы выглядит следующим образом:

Рис. 12. График функции в формуле

Идея метода выделения сетки чека заключается в поиске таких нелинейных геометрических искажений координат точек, чтобы точки попали на пики графика. То есть задача сводится к задаче поиска максимума суммы значений этой функции. При этом ищется оптимальное искажение.

Геометрическое искажение было параметрезированно с помощью функции RectBivariateSpline из модуля scipy в python. Оптимизация осуществлялась с помощью функции minimize из модуля scipy.

Рис. 13. Пример правильно найденной сетки

Рис. 14. Пример неправильно найденной сетки

Мы отказались от данного метода, потому что он имеет ряд существенных недостатков – работает нестабильно и медленно.

3. Распознавание текста

3.1. Распознавание текста, найденного методом связных компонент

Распознавание текста производится при помощи сверточной нейросети, обученной на шрифтах, вырезанных с чеков. На выходе из сети мы имеем вероятности для каждой буквы и берем несколько первых вариантов, которые в сумме дают близкую к 1 вероятность (99%). Далее рассматриваем все возможные варианты составления слов из полученных букв и проверяем их по словарю. Это позволяет улучшить точность распознавания, исключая ошибки среди похожих символов (З и Э).

К сожалению, данный метод работает стабильно только в том случае, когда буквы не разрываются и не слипаются между собой.

3.2. Распознавание слова целиком

Распознавать слово целиком необходимо в сложных случаях, когда буквы разрываются и слипаются между собой. Эту задачу мы решали двумя способами:

при помощи рекуррентной нейронной сети вида LSTM;
при помощи равномерной сегментации.

LSTM

Для сложных случаев мы решили использовать нейронную сеть вида LSTM, чтобы распознавать все слово целиком, опираясь на опыт исследований в статьях “Reading Scene Text in Deep Convolutional Sequences ” и “Can we build language-independent OCRusing LSTM networks? ”. Для этой цели мы взяли библиотеку OCRopus .

Использовав моноширинные шрифты, мы подготовили искусственную выборку для обучения (рис. 15).

Рис. 15. Примеры искусственной выборки

Обучив сеть, мы протестировали её на валидационной выборке. Результаты тестирования показали, что сеть обучилась хорошо. Тогда мы проверили её на реальных чеках. Ниже представлены результаты:

Обученная нейронная сеть неплохо работала на простых примерах, которые мы и так успешно распознаем другим способом. Со сложными примерами сеть не справлялась.

Мы решили добавить различные искажения в обучающую выборку, для того чтобы приблизить её к словам, получаемым с чеков (Рис. 16).

Рис. 16. Примеры искусственной выборки

Для того чтобы сеть не переобучилась, мы останавливали тренировку сети, готовили новый датасет и обучали сеть дальше уже с новым датасетом. В результате обучения мы получили следующее:

Полученная нейронная сеть распознавала сложные слова лучше, но стала хуже распознавать простые слова. Такая модель нас не удовлетворила, поскольку она не отличалась стабильностью.

Мы предполагаем, что при одном шрифте и с малыми искажениями такая сеть работала бы намного лучше.

Равномерная сегментация

У нас возникла идея разбить слово на символы равномерно, поскольку шрифт на чеках моноширинный. Для этого необходимо знать ширину символа в слове. Для каждого чека оценивается мода ширины символа. Если распределение ширин символов бимодальное (Рис. 17), то выбираются две моды и для каждой строки определяется своя ширина.

Рис. 17. Пример бимодального распределения ширин символов в чеке

После того как мы получаем примерную ширину символа в данной строке, мы делим длину слова на ширину символа и получаем примерное количество букв. Затем делим длину слова на полученное примерное количество букв плюс-минус один:

Рис. 18. Процесс поиска оптимальной сегментации

И выбираем наилучший вариант разбиения:

Рис. 19. Оптимальная сегментация

Точность такой сегментации весьма высока.

Рис. 20. Пример корректной работы алгоритма

Но иногда мы наблюдали, что алгоритм работает не совсем корректно:

Рис. 21. Пример некорректной работы алгоритма

После сегментации каждый фрагмент отправляется в свёрточную нейронную сеть и распознаётся.

4. Извлечение необходимой семантической составляющей чека

Поиск покупок в чеке совершается при помощи регулярных выражений. Для всех чеков есть одна общая особенность: цена покупок записана в формате XX.XX, где Х – цифра. Таким образом можно извлечь строки с покупками. ИНН ищется по 10 цифрам и проверяется по контрольной сумме. Имя держателя карты ищется в формате NAME/SURNAME.

Рис. 22. Результаты извлечения необходимой семантической составляющей чека

Заключение

Задача распознавания кассовых чеков оказалась не столь простой, как на первый взгляд. В процессе поиска решения мы столкнулись с большим количеством подзадач, каждая из которых полностью или частично связана с другими. Зачастую такие сложные алгоритмы, как рекуррентная нейронная сеть вида lstm, воспринимаются как универсальный инструмент. Но на деле подобные методы требуют много времени на освоение и не всегда оказываются полезными.

Работа над проектом продолжается. Мы занимаемся улучшением качества на каждом этапе распознавания и оптимизацией отдельных алгоритмов. На данный момент система с высокой точностью распознаёт чеки хорошего качества – без слипшихся и разорванных букв. Чеки со слипшимися и разорванными буквами распознаются несколько хуже.

Ежедневно все мы ходим в продуктовые магазины и тратим свои деньги. Самые экономные люди ловят акции, ищут в электронных каталогах, где и что дешевле.

Но теперь у них есть ещё одна возможность получить кэшбэк . Для этого достаточно сканировать специальные коды, которые с 2017 года обязательно должны находиться на кассовых чеках.

Заработок на сканировании QR кодов с чеков через Андроид не развод, а отзывы людей в интернете – лучшее тому доказательство. Конечно, суммы возвращаются не такие большие, но при активных покупках или тем, кто работает в магазине, это всё равно пригодится.

Сейчас мы объясним, как это работает и покажем, что именно нужно делать.

Что такое QR код на кассовом чеке?

В 2017 году из-за изменений федерального закона, часть предпринимателей и крупных компаний были вынуждены начать работу с онлайн кассами.

По новым правилам, требуется не только использование современного оборудования, но и передачу покупателям кассовых чеков посредством электронных средств связи.

По просьбе покупателя, продавец обязан предоставить ему копию чека в электронном формате. Это можно сделать по SMS (например, так делает Яндекс.Такси), но в обычных магазинах никто не знает номера телефона клиента.

Поэтому, в дополнение к обычному чеку, на бумагу наносится QR код, содержащий в себе электронную копию чека.

Вы можете просто зайти в любой супермаркет и взять охапку чеков, чтобы дома их отсканировать. Искать чеки с акциями не нужно, проверяйте любые и если в них окажутся акционные товары, получите возврат.

Его можно отсканировать любыми мобильными приложениями и получить те же данные, что распечатаны на бумаге. Это просто закодированная информация.

С недавнего времени, за неё начали возвращать часть денег, правда не за любой товар, а только за тот, что участвует в специальной акции.

Приложения для заработка на сканировании QR кодов

Под новый тренд начали активно подключаться приложения, которые раньше просто предлагали удобно следить за акциями в магазинах. С каждым днем их становится всё больше, но не все работают корректно. Отталкиваясь от отзывов, для заработка на QR кодах лучше использовать:

У каждого приложения есть свои плюсы, но вам лучше загрузить сразу все и в процессе чтения этой статьи вы поймете почему. Самое главное, что во всех программах установлен специальный функционал для сканирования QR кодов с чеков таких популярных магазинов как:

Это далеко не полный список, сканируйте коды абсолютно со всех чеков, чтобы не упустить любое поощрение. Только учтите, действуют QR коды всего сутки с момента их получения. Поэтому лучше в конце каждого дня выделять несколько минут на ввод данных в приложение.

Инструкция: как сканировать QR с чека и зарабатывать?

В целом, пользоваться сканерами QR кодов не сложно, однако, некоторые новички никогда этого не делали, поэтому им нужно руководство. Мы сделали наглядный пример через приложение Круто:

После загрузки приложения и его запуска вы сразу же увидите список товаров, за которые возвращаются деньги. В примере ниже показано, что можно получить 3 рубля если в чеке есть кефир Простоквашино или 5 рублей за чай Lipton. Здесь же отображается баланс, на QROOTO он в баллах (10 баллов = 1 рубль):

Через меню вам сначала потребуется пройти регистрацию, потом на месте этого пункта появится «Профиль». В этом же меню находятся все необходимые разделы и функция сканирования чека:

Теперь нужно навести камеру на QR код, чтобы приложение его отсканировало (ничего нажимать не нужно). Если всё нормально, то вы увидите соответствующее оповещение и в течение суток получите вознаграждение в виде баллов:

Если зарабатывать именно с приложением Круто, то вывести деньги (баллы), можно на номер телефона, банковскую карту или Яндекс.Деньги. Тут всё просто, набираешь минимальную сумму (показаны на изображении), выбираешь способ, вводишь реквизиты. Деньги приходят максимум за 3 дня:

Приложение работает, всё на русском языке, нет назойливой рекламы и прочих отрицательных моментов. Пользоваться им сможет даже ребенок, главное не забывать оставлять чеки.

Некоторые продавцы уже собирают чеки после работы и проверяют их с помощью приложений, собирая неплохие деньги.

Вопросы по кэшбэку с QR кодов

Пока такой вид заработка не набрал огромную популярность, появляется много вопросов. Какие приложения загружать, как ими пользоваться и выводить деньги мы уже показали, но решили собрать частые вопросы пользователей с форумов:

Сколько чеков можно сканировать?

Разрешается проверять до 10 QR кодов в сутки, не более 3х с одного магазина. Но это ограничение не проблема, ведь есть разные приложения и их можно установить на смартфоны членов своей семьи.

Чек отсканировал, а деньги не пришли?

Такое бывает, если информация не поступила в ФНС. Через официальный сайт ведется проверка на соответствие кассовых чеков. Вы можете проверить это самостоятельно.

Что делать, если QR код некорректный?

На некоторых чеках печатают QR коды не копии чека, а другую информацию (например, купоны). Поэтому такие данные не обрабатываются.

Сколько можно заработать на QR кодах?

Точную сумму назвать невозможно, потому что всё зависит от количества чеков и используемых приложений. По некоторым данным, среднестатистическим пользователям удается возвращать около 1000 рублей в месяц.

Как ещё зарабатывать с приложениями?

В некоторых приложениях есть партнерская программа. Например, Inshopper платит 50 рублей приглашенному другу и столько же тому, кто позвал пользователя после первой покупки.

Если у вас остаются какие-то вопросы относительно приложений, оставляйте их в комментариях. Экономить с QR кодами реально удается, но не такие большие деньги. Хотя, всё зависит от того, что вы покупаете и как часто.

Заработок на QR кодах развод? Отзывы реальных людей!

Хоть это и относительно новый вид заработка, отзывы о сканировании QR кодов размещаются активно. Люди пытаются экономить на всём, а тут и делать практически ничего не нужно. Вот скрин статистики одного из авторов положительного отзыва:

Подобными примерами Рунет быстро заваливают. Всё это говорит о том, что заработок на QR кодах не развод.

Единственный момент, о котором все рассказывают – это небольшой размер кэшбэка. Честно говоря, жаловаться за какие-то бонусы, полученные при покупке молока или хлеба, просто глупо.

Заработок с QR кодов на Андроид и IOS уже доступен и набирает обороты. Пускай для обычных семей это и не начнет приносить гигантской прибыли, сэкономить точно получится. Ведь многие идут в соседние магазины, чтобы где-то купить яйца на 2 рубля дешевле.

Следите за акциями и покупайте подходящие товары, чтобы экономить ещё больше.

Советую посетить следующие страницы:
—
—
—

К обязательным расходам относятся продукты питания, средства личной гигиены и многое другое. Все мы тратим деньги с кармана на разные товары, но мало кто задумывается, что часть из них реально вернуть. Сейчас создано много сервисов с кэшбэками, среди них выделяются приложения, сканирующие QR с чеков оффлайн магазинов.

Заработок на сканировании чеков через мобильные приложения вряд ли можно назвать прибыльным, это скорее возможность сэкономить на каждодневных покупках. Даже с оплаченного хлеба, кефира или печенья удается вернуть несколько рублей, причем особых усилий для этого не требуется.

Кэшбэк по QR коду в чеке

В 2017 году на территории РФ предпринимателей обязали передавать электронную форму чека. Чтобы решить эту проблему, они начали не только использовать новое оборудование, но и печатать QR коды на чеках. Зачем они нужны? Можно в любой момент отсканировать их и увидеть те же данные, что содержит сам чек:

Он необходим для проверки отчетности компании, а также пригождается самому покупателю, который может в любой момент восстановить документ об оплате товара. Этому коду придумали и ещё одно применение - участие в акциях. Ряд крупных магазинов запустил подарочную систему для своих покупателей. В их число входят:

И это далеко не полный список. На специальных условиях они возвращают часть потраченных денег просто за то, что ты отсканировал QR код на чеке. Только в нём обязательно должны присутствовать товары, участвующие в акции.

Специальные акции в приложениях для сканирования чеков

Создано много приложений, которые помогают не только следить за акциями в магазинах, но и сканировать QR коды. Чуть ниже мы представим их список, а сейчас хотелось бы показать пару примеров:

Здесь представлен список разной продукции с одного приложения, которые участвуют в акции. Как видите, за покупку некоторых из них можно получить до 200 рублей обратно (это ещё не самая большая сумма). Выгода очевидна, а при нажатии на один из товаров можно увидеть подробные условия акции:

В данном случае предлагается не только купить товар, но и оставить о нём отзыв. Условия всегда разные, дополнительная активность (кроме сканирования QR) требуется крайне редко. Как видите, такой кэшбэк способен полностью покрыть стоимость товара. Это не шутка, заработок на QR кодах не развод, всё работает.

Чем сканировать QR код чека (лучшие приложения)

Появляется всё больше мобильных программ для экономии. Помимо того, что в них встроен сканер QR кодов, там публикуются подборки акционных товаров (продукция со скидкой). Поэтому вы будете экономить, выбирая лучшие предложения в своём городе. Устанавливайте на смартфоны лучшие приложения :

InShopper - доступно для Андроид и IOS. Это одно из первых приложений, в котором вы получите бонус 50 рублей за регистрацию по моей ссылке (только регистрируйтесь на сайте, а не в приложении). За первый загруженный чек получите ещё 20 рублей, за второй 5 рублей. Выплаты доступны от 300 рублей на мобильных операторов, Яндекс.Деньги или в виде подарочных сертификатов известных магазинов.
Едадил - приложение для всех мобильных операционных систем, только на устаревших Андроидах нет функции сканирования QR кодов. Чтобы пользоваться программой, нужно подключить аккаунт от соц. сетей или Яндекса (поисковик владеет 10% акций этого проекта). Выплаты без комиссии на Яндекс.Деньги или телефон. Если расплачивался картой, то чек нужно отсканировать в течение суток, если наличными, то 30 минут.
Qrooto - во многих отзывах о заработке на сканировании QR кодов, рекомендуют именно это приложение. С него можно выводить деньги хоть на банковскую карту, минималка всего 10 рублей (100 баллов). За регистрацию дарят 99 баллов, чеки проверяются сутки. Обязательно нужно пройти быструю регистрацию. В сутки проверяется до 10 чеков, не более 3х из одного магазина.
Вместе Дешевле - при использовании этого сканера QR кодов с чеков, дополнительно требуется проверять штрих код. У этого приложения список магазинов гораздо больше, помимо оффлайн супермаркетов действует кэшбэк с Aliexpress, Ebay и свыше 1000 других компаний (даже с покупки авиабилетов идёт возврат). Выплаты проводятся на телефон, карту или кошелек Яндекса.

Интересно, что при параллельном использовании программ, иногда удается получить кэшбэк с одних и тех же чеков. Не ленитесь сканировать QR коды всеми приложениями, а чуть ниже мы объясним, почему ещё стоит загрузить все сканеры.

Пример заработка на QR кодах

Чтобы показать, как это работает и что именно нужно делать, мы загрузили приложение InShopper и готовы ознакомить вас с интерфейсом. Загружаются программы с официальных магазинов (Google Play и Appstore):

При первом запуске мы сразу же видим список товаров, но первым делом переходите в раздел «Профиль»:

Регистрация почти везде одинаковая. Вводишь номер телефона и получаешь код для подтверждения по SMS:

После авторизации в профиле будет показан баланс, появятся кнопки для вывода средств и приглашения друзей.Тут же отображается история операций:

Теперь можно нажать на центральную кнопку «Сканировать код» и навести камеру на QR код, указанный в чеке. Ничего нажимать не нужно, просто пытайтесь поймать его в окошко, программа автоматически выберет момент для снимка:

В истории операций сразу же появляется новая запись. Там вы можете следить за обработкой добавленных чеков:

Заключительный момент - это вывод средств. Тут всё просто, выбираешь способ и вводишь платежные реквизиты. Как правило, деньги поступают в течение суток:

В других приложениях интерфейс отличается, так же как и некоторые условия. Но в целом, работают они по такой же схеме. Загружаешь код через сканер, ждешь некоторое время, получаешь кэшбэк.

Сколько можно сэкономить с QR кодов на чеках магазинов?

Мне доводилось натыкаться на статьи с заголовками «Заработок 40 000 рублей на QR кодах». Их авторы откровенно лукавят, потому что у обычного покупателя вряд ли получится сэкономить больше 1000 рублей на одном приложении за месяц. Отзывы о сканировании чеков разные, пользователи нередко выкладывают свою историю операций:

Как правило, в них не фигурируют крупные суммы. Однако, всё зависит от того, насколько вы активный покупатель и как хорошо следите за товарами, которые участвуют в акции. Если пользоваться всеми предложениями, кэшбэк будет гораздо больше.

Даже в таком, казалось бы простом способе заработка, есть определенные рекомендации, позволяющие получать больше кэшбэка. Возмещать все свои расходы вряд ли получится, но прислушаться к хитростям стоит:

используйте все устройства в своём доме для установки приложений, это снимет ограничения по максимальному количеству загружаемых чеков;
загружайте все приложения, это также позволит добавлять больше QR кодов. К тому же, они иногда срабатывают в разных программах;
чеки с QR кодами «валяются» в магазинах пачками, просто возьмите себе часть этих «бумажек» и сканируйте их дома;
не обязательно выбирать чеки только с акционными товарами. Сканируйте все QR коды, программы сами определяют, если ли в них что-то подходящее;
найдите среди своих знакомых продавцов из магазинов, чьи товары участвуют в акции и собирайте кэшбэки вместе;
активнее пользуйтесь партнерскими программами, приглашайте больше людей. В статье - мы показывали наиболее эффективные методы.

Нередко встречаются отзывы о том, что заработок на сканировании QR кодов с чеков это развод. Их авторы просто не знают, кто и за что платит деньги. А они приходят не от магазинов, а именно от производителей. Таким образом, они поощряют своих клиентов и наращивают продажи.

Пускай вам приходит даже рубль с каждой булки хлеба, если вы покупаете её каждый день, в месяц набежит 30 рублей. Плюс кэшбэк с молока, кефира, выпечки и прочего провианта. Как минимум, сможете легко оплатить интернет или мобильную связь. Ну а самые активные пользователи умудряются на этом неплохо зарабатывать.

Сейчас в App Store можно найти большое количество приложений для выполнения самых разных задач - от измерения пульса и покупки одежды в Сети до вызова такси и учета финансов. Последние, как правило, похожи друг на друга и отличаются разве что интерфейсом, но сегодняшнее наше приложение Alzex Finance выделятся на фоне остальных одной интересной функциональностью, из-за чего многие в редакции начали пользоваться программой для учета финансов.

Приложение идеально подходит для ведения личного и семейного бюджета — интерфейс настолько логичный и продуманный, что можно легко отследить любое движение денежных средств, вплоть до суммы, потраченной на буханку хлеба в соседнем магазине. Идея разделения расходов и доходов на категории позволяет видеть, куда и в каких количествах тратятся деньги, кто добавил новую транзакцию (есть возможность добавить члена семьи или контрагента).

Добавить транзакцию можно в пару нажатий — ввели описание, счет списания, сумму и категорию. Она сразу отразится в списке расходов (или доходов, если речь, например, о заработной плате), будет видна в аналитике и отразится на балансе выбранного счета во вкладке «Счета».

Пока что описание похоже на многие другие приложения для учета расходов, поэтому сразу перейдем к отличиям Alzex Finance. В первую очередь это синхронизация между разными устройствами (тем же iPhone) и компьютером (версия для ). Это позволяет нескольким людям вести одну базу данных с расходами и доходами и синхронизировать изменения. При этом, в отличие от остальных подобных сервисов, в данном случае база хранится локально, и программа работает без интернета. Особенно актуально это за границей, где каждый потраченный мегабайт в роуминге может быть «золотым».

Но одна из главных функций в приложении появилась относительно недавно с обновлением. В Alzex Finance реализована функция импорта чеков, то есть разработчики избавили от необходимости вручную вводить транзакции. Отсканировали чек — и расход добавлен!

Как это работает?

С 1 июля 2017 года все магазины обязали печатать на чеках QR-код, чтобы его можно было просканировать и получить электронный чек. Сканирование осуществляется программой «Проверка кассового чека» от ФНС России. После первого же запуска приложение предложит распознать чек, и через несколько секунд его электронная копия будет уже на вашем iPhone.

Чтобы экспортировать чек в приложение для учета финансов, нужно выбрать раздел «Получение выписки», выбрать интервал времени и формат данных json. После загрузки чека вы увидите непонятные символы, но пугаться не стоит — нажимаете кнопку «Экспорт», выбираете из списка программу Alzex Finance, и чек добавлен!

Программа автоматически отправляет импортируемые чеки в раздел «Неподтвержденные транзакции», сама подбирает категорию для товара на основе ранее введенных операций. Так, например, все транзакции со словом «бензин» будут учитываться в категории с расходами на топливо, а все транзакции, в которых встречается слово «Молоко», будут отнесены в категорию «Продукты».

FinPix - это не просто уникальный сканер кассовых чеков на русском языке, а приложение для полноценного учета домашних финансов.
Особенности :

Распознавание кассовых чеков на русском языке. Приложение распознает отдельные позиции в чеке, выделяет название товара, цену, количество, скидку, стоимость;
Распознавание банковских СМС. Если какие-то СМС от банков не распознаются, Вы можете присылать нам примеры из приложения и мы добавим поддержку новых форматов;
Учет доходов, расходов, переводов между счетами, а также на их основе долгов, кредитов, депозитов, обменов валют;
Ведение счетов, отслеживание остатков по ним;
Ведение нескольких отдельных бюджетов внутри приложения;
Использование категорий и подкатегорий для классификации расходов. Для удобства Вы можете настроить, к каким категориям относятся отдельные товары, тогда FinPix будет определять категорию для знакомых товаров автоматически;
Указание операций в любых валютах ISO 4217, автоматический пересчет значений в разные валюты по курсу на дату расхода (необходимые курсы загружаются с сайта ЦБ РФ);
Анализ структуры и динамики доходов и расходов на соответствующих диаграммах;
Просмотр журнала операций в виде списка с возможностью фильтрации по категориям и периодам, счетам и источникам доходов, текстовый поиск операций;
Экспорт основных данных приложения в файл xlsx, импорт данных в том же формате, что может использоваться как для создания резервных копий, так и для обмена данными при совместном ведении семейного бюджета несколькими членами семьи;
Данные в экспортированном файле xlsx адаптированы для анализа в офисных приложениях, в т.ч. в файле сразу создана сводная таблица по расходам в разрезе категорий и периодов;
FinPix является бесплатным приложением, единственная платная функциональность в нем - выгрузка названий товаров в чеках при экспорте в xlsx (не касается тех расходов, которые были внесены в приложение вручную или импортированы).

Примечание : процесс распознавания чека по фотографиям может занимать продолжительное время - до нескольких минут. Длительность обработки зависит от качества самого чека, от качества фотографий, а так же от производительности устройства. Когда запущено распознавание чека, можно продолжить работу с приложением, в т.ч. фотографировать другие чеки. При этом приложение будет распознавать чеки друг за другом. Приложение FinPix само никуда не отсылает чеки - распознавание происходит прямо на Вашем телефоне или планшете, т.ч. данные о Ваших расходах остаются только Вашими .

Начните использовать FinPix для ведения домашней бухгалтерии, сканируйте чеки, и Вы без больших усилий узнаете структуру своих расходов. Кроме того, попутно Вы сформируете собственную базу данных цен на товары в разных магазинах, сохраните для себя информацию, какие товары, сколько и где Вы покупали ранее, сможете отслеживать персональную инфляцию. Делаете ремонт, едете в отпуск - сохраняйте детализированные расходы, чтобы иметь возможность точно спланировать их в следующий раз.
Скачать приложение FinPix учет и сканер чеков на Андроид вы можете по ссылке ниже.