نماذج OCR مفتوحة المصدر الشائعة وكيفية عملها

للحصول على شرح مرئي للمفاهيم التي تتناولها هذه المقالة، شاهد الفيديو أدناه.

تعتمد العديد من الشركات والأنظمة الرقمية على المعلومات الواردة في المستندات، مثل الفواتير الممسوحة ضوئياً، أو بطاقات الهوية، أو النماذج المكتوبة بخط اليد. ولكن عندما يتم تخزين تلك المعلومات كصورة، يصبح من الصعب على أجهزة الكمبيوتر البحث عنها أو استخراجها أو استخدامها في مهام متنوعة.

ومع ذلك، وبفضل أدوات مثل الرؤية الحاسوبية، وهو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي يمكّن الآلات من تفسير وفهم المعلومات المرئية، أصبح تحويل الصور إلى نص أسهل بكثير. ويعتبر التعرف الضوئي على الحروف (OCR) على وجه الخصوص، تقنية رؤية حاسوبية يمكن استخدامها لاكتشاف النصوص واستخراجها.

يتم تدريب نماذج OCR على التعرف على النصوص بمختلف التنسيقات وتحويلها إلى بيانات قابلة للتحرير والبحث. وتُستخدم هذه النماذج على نطاق واسع في أتمتة المستندات، والتحقق من الهوية، وأنظمة المسح الضوئي في الوقت الفعلي.

في هذه المقالة، سنستكشف كيفية عمل نماذج OCR، والنماذج مفتوحة المصدر الشائعة، وأماكن استخدامها، والتطبيقات الشائعة، والاعتبارات الرئيسية للاستخدام في العالم الحقيقي.

Link to this sectionما هو الـ OCR؟#

صُممت نماذج OCR لمساعدة الآلات على قراءة النصوص من المصادر المرئية، بشكل مشابه للطريقة التي نقرأ بها النصوص المطبوعة أو المكتوبة بخط اليد. تأخذ هذه النماذج مدخلات مثل المستندات الممسوحة ضوئياً، أو الصور، أو صور الملاحظات المكتوبة بخط اليد وتحولها إلى نص رقمي يمكن البحث فيه، أو تحريره، أو استخدامه في الأنظمة البرمجية.

في حين كانت أنظمة OCR السابقة تتبع قالباً صارماً، تستخدم نماذج OCR الحديثة التعلم العميق للتعرف على النص. يمكنها التعرف بسهولة على أنواع مختلفة من خطوط النصوص، واللغات، وحتى خط اليد غير الواضح مع التعامل مع الصور منخفضة الجودة. جعلت هذه التطورات من نماذج OCR جزءاً أساسياً من الأتمتة في الصناعات كثيفة النصوص مثل التمويل، والرعاية الصحية، والخدمات اللوجستية، والخدمات الحكومية.

على الرغم من أن نماذج OCR رائعة للصور التي يكون فيها النص واضحاً ومنظماً، إلا أنها قد تواجه تحديات عندما يظهر النص بجانب عناصر مرئية معقدة أو داخل مشاهد ديناميكية. في هذه الحالات، يمكن استخدام نماذج OCR جنباً إلى جنب مع نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11.

يمكن لـ YOLO11 اكتشاف كائنات معينة في صورة، مثل اللافتات، أو المستندات، أو الملصقات، مما يساعد في تحديد مناطق النص قبل استخدام OCR لاستخراج المحتوى الفعلي.

على سبيل المثال، في المركبات ذاتية القيادة، يمكن لـ YOLO11 اكتشاف علامة التوقف، ثم يمكن لـ OCR قراءة النص، مما يسمح للنظام بتفسير كل من الكائن ومعناه بدقة.

الشكل 1. مثال على استخدام OCR (المصدر).

Link to this sectionنظرة عامة على كيفية عمل نماذج OCR#

الآن بعد أن غطينا ماهية OCR، دعنا نلقي نظرة فاحصة على كيفية عمل نماذج OCR فعلياً.

قبل استخدام نموذج OCR لقراءة واستخراج النص من صورة، عادة ما تمر الصورة بخطوتين مهمتين: المعالجة الأولية واكتشاف الكائنات.

أولاً، يتم تنظيف الصورة وتحسينها من خلال المعالجة الأولية. يتم تطبيق تقنيات معالجة الصور الأساسية، مثل التحديد، وتقليل الضوضاء، وضبط السطوع أو التباين، لتحسين الجودة العامة للصورة وجعل اكتشاف النص أسهل.

بعد ذلك، يتم استخدام مهام الرؤية الحاسوبية مثل اكتشاف الكائنات. في هذه الخطوة، يتم تحديد كائنات محددة ذات أهمية تحتوي على نص - مثل لوحات الترخيص، أو لافتات الشوارع، أو النماذج، أو بطاقات الهوية. من خلال تحديد هذه الكائنات، يعزل النظام المناطق التي يوجد بها نص ذو معنى، مما يجهزها للتعرف عليها.

فقط بعد هذه الخطوات يبدأ نموذج OCR في عمله. أولاً، يأخذ المناطق المكتشفة ويقسمها إلى أجزاء أصغر - تحديد الأحرف الفردية، أو الكلمات، أو أسطر النص.

باستخدام تقنيات التعلم العميق، يحلل النموذج الأشكال والأنماط والتباعد بين الحروف، ويقارنها بما تعلمه أثناء التدريب، ويتنبأ بالأحرف الأكثر احتمالاً. ثم يقوم بإعادة بناء الأحرف المعترف بها في نص متماسك لمزيد من المعالجة.

الشكل 2. فهم كيفية عمل OCR. الصورة بواسطة المؤلف.

Link to this sectionنماذج OCR مفتوحة المصدر الشائعة#

عند بناء تطبيق رؤية حاسوبية يتضمن استخراج النص، فإن اختيار نموذج OCR المناسب يعتمد على عوامل مثل الدقة، ودعم اللغة، ومدى سهولة ملاءمته للأنظمة الواقعية.

في الوقت الحاضر، توفر العديد من النماذج مفتوحة المصدر المرونة، ودعم المجتمع القوي، والأداء الموثوق الذي يحتاجه المطورون. دعنا نستعرض بعض الخيارات الأكثر شيوعاً وما يجعلها متميزة.

Link to this sectionTesseract OCR#

Tesseract هو أحد أكثر نماذج OCR مفتوحة المصدر استخداماً اليوم. تم تطويره في الأصل في مختبرات Hewlett-Packard في بريستول، إنجلترا، وغريلي، كولورادو، بين عامي 1985 و1994. في عام 2005، أصدرت HP برنامج Tesseract كبرمجيات مفتوحة المصدر، ومنذ عام 2006، يتم صيانته بواسطة جوجل، مع مساهمات مستمرة من مجتمع المصادر المفتوحة.

إحدى الميزات الرئيسية لـ Tesseract هي قدرته على التعامل مع أكثر من 100 لغة، مما يجعله خياراً موثوقاً للمشاريع متعددة اللغات. أدت التحسينات المستمرة إلى تعزيز موثوقيته في قراءة النصوص المطبوعة، خاصة في المستندات المنظمة مثل النماذج والتقارير.

الشكل 3. التعرف على النص باستخدام Tesseract OCR (المصدر).

يُستخدم Tesseract بشكل شائع في المشاريع التي تتضمن مسح الفواتير ضوئياً، وأرشفة الأوراق، أو استخراج النص من المستندات ذات التخطيطات القياسية. يعمل بأفضل أداء عندما تكون جودة المستند جيدة، ولا يختلف التخطيط بشكل كبير.

Link to this sectionEasyOCR#

بالمثل، EasyOCR هي مكتبة OCR مفتوحة المصدر مبنية على Python تم تطويرها بواسطة Jaided AI. وهي تدعم أكثر من 80 لغة، بما في ذلك النصوص اللاتينية، والصينية، والعربية، والسرّيلية، مما يجعلها أداة متعددة الاستخدامات للتعرف على النصوص متعددة اللغات.

صُمم EasyOCR للتعامل مع النصوص المطبوعة والمكتوبة بخط اليد، ويعمل بشكل جيد مع المستندات التي تختلف في التخطيط أو الخط أو الهيكل. هذه المرونة تجعله خياراً رائعاً لاستخراج النص من مصادر متنوعة مثل الإيصالات، ولافتات الشوارع، والنماذج التي تحتوي على مدخلات بلغات مختلطة.

بُني EasyOCR على PyTorch، ويستفيد من تقنيات التعلم العميق لاكتشاف النص والتعرف عليه بدقة. يعمل بكفاءة على كل من CPUs و GPUs، مما يسمح له بالتوسع اعتماداً على المهمة - سواء كان ذلك معالجة بضع صور محلياً أو التعامل مع دفعات كبيرة من الملفات على أنظمة أكثر قوة.

كأداة مفتوحة المصدر، يستفيد EasyOCR من التحديثات المنتظمة والتحسينات التي يقودها المجتمع، مما يساعده على البقاء محدثاً وقابلاً للتكيف مع مجموعة واسعة من احتياجات OCR الواقعية.

Link to this sectionPaddleOCR#

PaddleOCR هي مجموعة أدوات OCR عالية الأداء طورتها Baidu وتجمع بين اكتشاف النص والتعرف عليه في خط إنتاج واحد مبسط. مع دعم لـ 80 لغة، يمكنه التعامل مع المستندات المعقدة مثل الإيصالات، والجداول، والنماذج.

ما يجعل PaddleOCR مختلفاً هو أنه مبني على إطار عمل التعلم العميق PaddlePaddle. تم تصميم إطار عمل PaddlePaddle لتطوير ونشر نماذج ذكاء اصطناعي سهلة وموثوقة وقابلة للتوسع. كما يقدم PaddleOCR دقة عالية حتى في الصور منخفضة الجودة أو المزدحمة، مما يجعله خياراً جيداً لمهام OCR الواقعية حيث تكون الدقة والموثوقية أساسيتين.

الشكل 4. سير عمل PaddleOCR (المصدر).

بالإضافة إلى ذلك، يتميز PaddleOCR بأنه معياري للغاية، مما يتيح للمطورين تخصيص خطوط الإنتاج الخاصة بهم عن طريق اختيار مكونات محددة للاكتشاف، والتعرف، والتصنيف. مع واجهات برمجة تطبيقات Python موثقة جيداً ودعم مجتمعي قوي، فإنه يعتبر حلاً مرناً وجاهزاً للإنتاج لمجموعة واسعة من تطبيقات OCR.

Link to this sectionنماذج OCR أخرى شائعة مفتوحة المصدر#

فيما يلي بعض نماذج OCR مفتوحة المصدر الأخرى التي تُستخدم بشكل شائع:

• MMOCR: صُمم للمشاريع الأكثر تعقيداً، ويمكن لـ MMOCR اكتشاف النص وفهم كيفية ترتيبه على الصفحة. إنه مثالي للعمل مع الجداول، والتخطيطات متعددة الأعمدة، وغيرها من المستندات المعقدة بصرياً.
• TrOCR: مبني على Transformers، وهو نوع من نماذج التعلم العميق جيد بشكل خاص في فهم تسلسلات النصوص، ويتفوق TrOCR في التعامل مع المقاطع الأطول والتخطيطات الفوضوية وغير المنظمة. إنه خيار موثوق عندما يُقرأ المحتوى كلغة متصلة بدلاً من كونه ملصقات معزولة.

Link to this sectionتطبيقات شائعة لنماذج OCR#

مع ازدياد تقدم تقنية OCR، توسع دورها إلى ما هو أبعد من الرقمنة الأساسية. في الواقع، يتم الآن اعتماد نماذج OCR عبر مختلف الصناعات التي تعتمد على المعلومات النصية. فيما يلي لمحة عن بعض الطرق التي يتم بها تطبيق OCR في الأنظمة الواقعية اليوم:

• الصناعة القانونية والاكتشاف الإلكتروني: تطبق شركات المحاماة OCR لمسح آلاف الصفحات من المستندات القانونية ضوئياً، مما يجعل العقود، وملفات المحكمة، والأدلة قابلة للبحث للاكتشاف والتحليل بشكل أسرع.
• الرعاية الصحية: تستخدم المستشفيات نماذج OCR لرقمنة سجلات المرضى، وتفسير الوصفات الطبية المكتوبة بخط اليد، وإدارة تقارير المختبر بكفاءة. وهذا يبسط المهام الإدارية ويحسن الدقة عبر سير عمل الرعاية الطبية.
• الحفاظ التاريخي: تطبق المتاحف والمكتبات والأرشيفات OCR لرقمنة الكتب القديمة والمخطوطات والصحف، مما يحافظ على التراث الثقافي القيم ويجعله قابلاً للبحث للباحثين.
• التحقق من الهوية وجواز السفر: تعتمد العديد من أنظمة الإعداد الرقمي وأنظمة السفر على OCR لاستخراج البيانات الرئيسية من المستندات الصادرة عن الحكومة. تؤدي عمليات التحقق من الهوية الأسرع وعدد أقل من أخطاء الإدخال اليدوي إلى تجارب مستخدم أكثر سلاسة وأماناً أعلى.

الشكل 5. ماسح ضوئي يعتمد على OCR للتحقق من هوية جواز السفر. (المصدر).

Link to this sectionإيجابيات وسلبيات نماذج OCR#

قطعت نماذج OCR شوطاً طويلاً منذ أن تم تصورها لأول مرة في الخمسينيات. أصبحت الآن أكثر سهولة ودقة وقابلية للتكيف مع محتويات ومنصات مختلفة. فيما يلي نقاط القوة الرئيسية التي تجلبها نماذج OCR اليوم:

• تحسينات إمكانية الوصول: يساعد OCR في جعل المحتوى أكثر سهولة في الوصول إليه عن طريق تحويل المواد المطبوعة إلى تنسيقات يمكن قراءتها بواسطة برامج قراءة الشاشة للمستخدمين ضعاف البصر.
• تعزيز خطوط إنتاج التعلم الآلي: تعمل كجسر يحول البيانات المرئية غير المنظمة إلى نص منظم، مما يجعلها قابلة للاستخدام لنماذج التعلم الآلي لاحقاً.
• الاستخراج بدون قوالب: لم يعد الـ OCR المتقدم يتطلب قوالب صارمة - فهو يستطيع استخراج المعلومات بذكاء حتى عندما تختلف التخطيطات بين المستندات.

على الرغم من مزاياها، لا تزال نماذج OCR تواجه بعض التحديات، خاصة عندما لا تكون المدخلات مثالية. فيما يلي بعض القيود الشائعة التي يجب وضعها في الاعتبار:

• حساسة لجودة الصورة: يعمل OCR بأفضل أداء مع الصور الواضحة؛ الصور الضبابية أو المظلمة يمكن أن تؤثر على النتائج.
• تواجه صعوبات مع بعض خطوط اليد أو الخطوط: الكتابة الفاخرة أو الفوضوية قد تظل محيرة حتى لأفضل النماذج.
• لا تزال المعالجة اللاحقة مطلوبة: حتى مع الدقة العالية، غالباً ما تحتاج مخرجات OCR إلى بعض المراجعة البشرية أو التنظيف، خاصة للمستندات المهمة.

Link to this sectionأبرز النقاط#

يمكّن OCR أجهزة الكمبيوتر من قراءة النص من الصور، مما يجعل من الممكن استخدام تلك المعلومات في الأنظمة الرقمية. يلعب دوراً رئيسياً في معالجة المستندات واللافتات والملاحظات المكتوبة بخط اليد، وهو مؤثر في المجالات التي تكون فيها السرعة والدقة أمراً بالغ الأهمية.

غالباً ما تعمل نماذج OCR أيضاً جنباً إلى جنب مع نماذج مثل Ultralytics YOLO11، التي يمكنها اكتشاف الكائنات داخل الصور. معاً، تمكن هذه النماذج الأنظمة من فهم ما هو مكتوب ومكان ظهوره. مع استمرار تحسن هذه التقنيات، يصبح OCR جزءاً أساسياً من كيفية تفسير الآلات للعالم والتفاعل معه.

هل تشعر بالفضول حول الرؤية الذكية (Vision AI)؟ تفضل بزيارة مستودعنا على GitHub وتواصل مع مجتمعنا لمواصلة الاستكشاف. تعرف على الابتكارات مثل الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة والرؤية الذكية في الزراعة على صفحات الحلول الخاصة بنا. تحقق من خيارات الترخيص لدينا وابدأ في مشروع رؤية حاسوبية!