7 يوليو 2025
انضم إلينا بينما نستكشف نماذج التعرف الضوئي على الحروف الشائعة، وكيفية تحويل الصور إلى نصوص، ودورها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية.
.webp)
تعتمد العديد من الشركات والأنظمة الرقمية على المعلومات من المستندات، مثل الفواتير الممسوحة ضوئيًا أو بطاقات الهوية أو النماذج المكتوبة بخط اليد. ولكن عندما يتم تخزين تلك المعلومات كصورة، يصعب على أجهزة الكمبيوتر البحث عنها أو استخراجها أو استخدامها في مهام مختلفة.
ومع ذلك، مع وجود أدوات مثل الرؤية الحاسوبية، وهو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي يمكّن الآلات من تفسير المعلومات المرئية وفهمها، أصبح تحويل الصور إلى نصوص أسهل بكثير. التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، على وجه الخصوص، هي تقنية رؤية حاسوبية يمكن استخدامها لاكتشاف النصوص واستخراجها.
يتم تدريب نماذج التعرف الضوئي على الحروف على التعرف على النصوص في مجموعة متنوعة من التنسيقات وتحويلها إلى بيانات قابلة للتحرير والبحث. وهي تُستخدم على نطاق واسع في أتمتة المستندات والتحقق من الهوية وأنظمة المسح الضوئي في الوقت الحقيقي.
سنستكشف في هذه المقالة كيفية عمل نماذج التعرّف الضوئي على الحروف والنماذج مفتوحة المصدر الشائعة، وأين تُستخدم، والتطبيقات الشائعة، والاعتبارات الرئيسية للاستخدام في العالم الحقيقي.
تم تصميم نماذج التعرف الضوئي على الحروف لمساعدة الآلات على قراءة النصوص من مصادر مرئية، على غرار الطريقة التي نقرأ بها النصوص المطبوعة أو المكتوبة بخط اليد. تأخذ هذه النماذج المدخلات مثل المستندات الممسوحة ضوئيًا أو الصور أو صور الملاحظات المكتوبة بخط اليد وتحولها إلى نص رقمي يمكن البحث فيه أو تحريره أو استخدامه في أنظمة البرمجيات.
بينما كانت أنظمة التعرف الضوئي على الحروف السابقة تتبع قالبًا صارمًا، تستخدم نماذج التعرف الضوئي على الحروف الحديثة التعلم العميق للتعرف على النصوص. ويمكنها التعرف بسهولة على أنواع مختلفة من خطوط النصوص واللغات وحتى الكتابة اليدوية الفوضوية أثناء التعامل مع الصور منخفضة الجودة. وقد جعلت هذه التطورات من نماذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) جزءًا أساسيًا من الأتمتة في الصناعات التي تكثر فيها النصوص مثل التمويل والرعاية الصحية والخدمات اللوجستية والخدمات الحكومية.
على الرغم من أن نماذج التعرف الضوئي على الحروف رائعة للصور التي يكون فيها النص واضحًا ومنظمًا، إلا أنها قد تواجه تحديات عندما يظهر النص إلى جانب صور معقدة أو ضمن مشاهد ديناميكية. في هذه الحالات، يمكن استخدام نماذج التعرف الضوئي على الحروف إلى جانب نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11.
يمكن ل YOLO11 اكتشاف كائنات محددة في الصورة، مثل اللافتات أو المستندات أو الملصقات، مما يساعد على تحديد مناطق النص قبل استخدام التعرف الضوئي على الحروف لاستخراج المحتوى الفعلي.
على سبيل المثال، في السيارات ذاتية القيادة، يمكن لـ YOLO11 اكتشاف علامة توقّف، ومن ثم يمكن لنظام التعرف الضوئي على الحروف قراءة النص، مما يسمح للنظام بتفسير كل من الكائن ومعناه بدقة.
والآن بعد أن تناولنا ماهية التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، دعنا نلقي نظرة فاحصة على كيفية عمل نماذج التعرف الضوئي على الحروف فعلياً.
قبل استخدام نموذج التعرف الضوئي على الحروف لقراءة النص واستخراجه من الصورة، عادةً ما تخضع الصورة لخطوتين مهمتين: المعالجة المسبقة واكتشاف الكائنات.
أولاً، يتم تنظيف الصورة وتحسينها من خلال المعالجة المسبقة. يتم تطبيق تقنيات معالجة الصور الأساسية، مثل زيادة الوضوح وتقليل الضوضاء وضبط السطوع أو التباين، لتحسين الجودة الإجمالية للصورة وتسهيل اكتشاف النص.
بعد ذلك، يتم استخدام مهام الرؤية الحاسوبية مثل اكتشاف الأجسام. في هذه الخطوة، يتم تحديد الكائنات المحددة ذات الأهمية التي تحتوي على نص - مثل لوحات الترخيص أو لافتات الشوارع أو النماذج أو بطاقات الهوية. ومن خلال تحديد هذه الكائنات، يقوم النظام بعزل المناطق التي يوجد بها نص ذو معنى، وإعدادها للتعرف عليها.
بعد هذه الخطوات فقط يبدأ نموذج التعرف الضوئي على الحروف عمله. أولاً، يأخذ المناطق المكتشفة ويقسمها إلى أجزاء أصغر - تحديد الأحرف أو الكلمات أو الأسطر النصية الفردية.
باستخدام تقنيات التعلّم العميق، يحلل النموذج أشكال الحروف وأنماطها وتباعدها، ويقارنها بما تعلّمه أثناء التدريب، ويتنبأ بالحروف الأكثر احتمالاً. ثم يعيد بناء الأحرف التي تم التعرف عليها في نص متماسك لمزيد من المعالجة.
عندما تقوم بإنشاء تطبيق رؤية حاسوبية يتضمن استخراج النصوص، فإن اختيار نموذج التعرف الضوئي على الحروف المناسب يعود إلى عوامل مثل الدقة ودعم اللغة ومدى سهولة ملاءمته لأنظمة العالم الحقيقي.
في الوقت الحاضر، توفر العديد من النماذج مفتوحة المصدر المرونة والدعم المجتمعي القوي والأداء الموثوق الذي يحتاجه المطورون. دعونا نستعرض بعض الخيارات الأكثر شيوعًا وما الذي يجعلها متميزة.
Tesseract هو أحد أكثر نماذج التعرف الضوئي على الحروف مفتوحة المصدر المتاحة اليوم. وقد تم تطويره في البداية في مختبرات هيوليت-باكارد في بريستول، إنجلترا، وغريلي، كولورادو، بين عامي 1985 و 1994. في عام 2005، أصدرت HP برنامج Tesseract كبرنامج مفتوح المصدر، ومنذ عام 2006، تحتفظ به Google، مع مساهمات مستمرة من مجتمع المصادر المفتوحة.
تتمثل إحدى الميزات الرئيسية لبرنامج Tesseract في قدرته على التعامل مع أكثر من 100 لغة، مما يجعله خياراً موثوقاً للمشاريع متعددة اللغات. وقد عززت التحسينات المستمرة من إمكانية الاعتماد عليه في قراءة النصوص المطبوعة، خاصةً في المستندات المهيكلة مثل النماذج والتقارير.
يُستخدم Tesseract بشكل شائع في المشاريع التي تتضمن مسح الفواتير ضوئيًا أو أرشفة الأوراق أو استخراج النصوص من المستندات ذات التخطيطات القياسية. يعمل بشكل أفضل عندما تكون جودة المستند جيدة، ولا يختلف التخطيط بشكل كبير.
وبالمثل، فإن EasyOCR هي مكتبة للتعرّف الضوئي على الحروف مفتوحة المصدر قائمة على لغة بايثون طوّرتها شركة Jaided AI. وهي تدعم أكثر من 80 لغة، بما في ذلك اللاتينية والصينية والعربية والسيريلية، مما يجعلها أداة متعددة الاستخدامات للتعرّف على النصوص متعددة اللغات.
تم تصميم EasyOCR للتعامل مع كل من النصوص المطبوعة والمكتوبة بخط اليد، وهو يعمل بشكل جيد مع المستندات التي تختلف في التخطيط أو الخط أو البنية. هذه المرونة تجعله خيارًا رائعًا لاستخراج النصوص من مصادر متنوعة مثل الإيصالات وعلامات الشوارع والنماذج ذات المدخلات اللغوية المختلطة.
تستفيد EasyOCR، المبنية على PyTorch، من تقنيات التعلّم العميق للكشف عن النصوص والتعرف عليها بدقة. وهو يعمل بكفاءة على كلٍ من وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات، مما يسمح له بالتوسع حسب المهمة، سواءً كانت معالجة بعض الصور محلياً أو معالجة مجموعات كبيرة من الملفات على أنظمة أكثر قوة.
وباعتبارها أداة مفتوحة المصدر، تستفيد EasyOCR من التحديثات المنتظمة والتحسينات التي يقودها المجتمع، مما يساعدها على البقاء مواكبةً للعصر وقابلة للتكيف مع مجموعة واسعة من احتياجات التعرف الضوئي على الحروف في العالم الحقيقي.
PaddleOCR عبارة عن مجموعة أدوات عالية الأداء للتعرّف الضوئي على الحروف (OCR) تم تطويرها بواسطة Baidu تجمع بين اكتشاف النصوص والتعرّف عليها في خط واحد مبسّط. مع دعمه ل 80 لغة، يمكنه التعامل مع المستندات المعقدة مثل الإيصالات والجداول والنماذج.
ما يجعل PaddleOCR مختلفاً هو أنه مبني على إطار عمل PaddlePaddle للتعلم العميق. تم تصميم إطار عمل PaddlePaddle من أجل تطوير ونشر نموذج ذكاء اصطناعي سهل وموثوق وقابل للتطوير. بالإضافة إلى ذلك، يوفر PaddleOCR دقة عالية حتى على الصور منخفضة الجودة أو المشوشة، مما يجعله خيارًا جيدًا لمهام التعرف الضوئي على الحروف في العالم الحقيقي حيث الدقة والموثوقية أمران أساسيان.
وعلاوة على ذلك، فإن PaddleOCR هو حل معياري للغاية، مما يسمح للمطورين بتخصيص خطوط الأنابيب الخاصة بهم عن طريق اختيار مكونات محددة للكشف والتعرف والتصنيف. وبفضل واجهات برمجة تطبيقات Python الموثقة جيدًا والدعم المجتمعي القوي، فهو حل مرن وجاهز للإنتاج لمجموعة واسعة من تطبيقات التعرف الضوئي على الحروف.
فيما يلي بعض نماذج التعرف الضوئي على الحروف مفتوحة المصدر الأخرى الشائعة الاستخدام:
مع ازدياد تقدم تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، اتسع دورها إلى ما هو أبعد من الرقمنة الأساسية. في الواقع، يتم الآن اعتماد نماذج التعرف الضوئي على الحروف في مختلف الصناعات التي تعتمد على المعلومات النصية. فيما يلي لمحة عن بعض الطرق التي يتم من خلالها تطبيق التعرف الضوئي على الحروف في أنظمة العالم الحقيقي اليوم:
لقد قطعت نماذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) شوطاً طويلاً منذ أن تم تصورها لأول مرة في الخمسينيات. فقد أصبحت الآن أكثر سهولة ودقة وقابلية للتكيف مع محتوى ومنصات مختلفة. فيما يلي نقاط القوة الرئيسية التي تجلبها نماذج التعرف الضوئي على الحروف الحالية:
على الرغم من مزاياها، لا تزال نماذج التعرف الضوئي على الحروف تواجه بعض التحديات، خاصةً عندما لا تكون المدخلات مثالية. فيما يلي بعض القيود الشائعة التي يجب وضعها في الاعتبار:
يُمكّن التعرف الضوئي على الحروف أجهزة الكمبيوتر من قراءة النصوص من الصور، مما يجعل من الممكن استخدام تلك المعلومات في الأنظمة الرقمية. ويلعب دوراً رئيسياً في معالجة المستندات والعلامات والملاحظات المكتوبة بخط اليد، وهو مؤثر في المجالات التي تكون فيها السرعة والدقة أمرًا بالغ الأهمية.
تعمل نماذج التعرّف الضوئي على الحروف (OCR) غالبًا جنبًا إلى جنب مع نماذج مثل Ultralytics YOLO11، والتي يمكنها اكتشاف الكائنات داخل الصور. تعمل هذه النماذج معاً على تمكين الأنظمة من فهم ما هو مكتوب ومكان ظهوره. ومع استمرار تحسّن هذه التقنيات، أصبح التعرف الضوئي على الحروف جزءاً أساسياً من كيفية تفسير الآلات للعالم وتفاعلها معه.
هل لديك فضول حول الذكاء الاصطناعي للرؤية؟ تفضل بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا وتواصل مع مجتمعنا لمواصلة الاستكشاف. تعرّف على ابتكارات مثل الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة والذكاء الاصطناعي للرؤية في الزراعة على صفحات الحلول الخاصة بنا. اطلع على خيارات الترخيص لدينا وابدأ في مشروع رؤية الكمبيوتر!
