Beliebte Open-Source OCR-Modelle und ihre Funktionsweise

Viele Unternehmen und digitale Systeme stützen sich auf Informationen aus Dokumenten, wie gescannte Rechnungen, Ausweise oder handgeschriebene Formulare. Wenn diese Informationen jedoch als Bild gespeichert sind, ist es für Computer schwierig, sie zu suchen, zu extrahieren oder für verschiedene Aufgaben zu verwenden. 

Mit Werkzeugen wie Computer Vision, einem Bereich der künstlichen Intelligenz, der es Maschinen ermöglicht, visuelle Informationen zu interpretieren und zu verstehen, wird die Umwandlung von Bildern in Text jedoch immer einfacher. Insbesondere die optische Zeichenerkennung (OCR) ist eine Bildverarbeitungstechnologie, die zur Erkennung und Extraktion von Text verwendet werden kann. 

OCR-Modelle sind darauf trainiert, Text in einer Vielzahl von Formaten zu erkennen und ihn in bearbeitbare, durchsuchbare Daten umzuwandeln. Sie werden häufig bei der Automatisierung von Dokumenten, der Identitätsprüfung und bei Echtzeit-Scansystemen eingesetzt.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie OCR-Modelle funktionieren, welche gängigen Open-Source-Modelle es gibt, wo sie eingesetzt werden, welche Anwendungen es gibt und welche Überlegungen für den praktischen Einsatz wichtig sind.

Was ist OCR?

OCR-Modelle sollen Maschinen helfen, Text aus visuellen Quellen zu lesen, ähnlich wie wir gedruckten oder handgeschriebenen Text lesen. Diese Modelle nehmen Eingaben wie gescannte Dokumente, Bilder oder Fotos von handschriftlichen Notizen auf und wandeln sie in digitalen Text um, der durchsucht, bearbeitet oder in Softwaresystemen verwendet werden kann.

Während frühere OCR-Systeme einer strengen Vorlage folgten, verwenden moderne OCR-Modelle Deep Learning zur Texterkennung. Sie können problemlos verschiedene Arten von Textschriften, Sprachen und sogar unsaubere Handschriften erkennen und dabei auch Bilder von geringer Qualität verarbeiten. Diese Fortschritte haben OCR-Modelle zu einem wichtigen Bestandteil der Automatisierung in textlastigen Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Logistik und Behörden gemacht.

OCR-Modelle eignen sich zwar hervorragend für Bilder mit klarem und strukturiertem Text, können aber vor Herausforderungen stehen, wenn Text neben komplexen Bildern oder in dynamischen Szenen erscheint. In diesen Fällen können OCR-Modelle zusammen mit Computer-Vision-Modellen wie Ultralytics YOLO11 verwendet werden. 

YOLO11 kann bestimmte Objekte in einem Bild erkennen, z. B. Schilder, Dokumente oder Etiketten, und hilft so bei der Lokalisierung der Textbereiche, bevor OCR zur Extraktion des eigentlichen Inhalts verwendet wird.

In autonomen Fahrzeugen kann YOLO11 beispielsweise ein Stoppschild erkennen und dann den Text mit OCR lesen, so dass das System sowohl das Objekt als auch seine Bedeutung genau interpretieren kann.

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Ein Überblick über die Funktionsweise von OCR-Modellen

Nachdem wir nun geklärt haben, was OCR ist, wollen wir uns genauer ansehen, wie OCR-Modelle eigentlich funktionieren.

Bevor ein OCR-Modell zum Lesen und Extrahieren von Text aus einem Bild verwendet wird, durchläuft das Bild in der Regel zwei wichtige Schritte: Vorverarbeitung und Objekterkennung.

Zunächst wird das Bild bereinigt und durch Vorverarbeitung verbessert. Grundlegende Bildverarbeitungstechniken wie Schärfung, Rauschunterdrückung und Anpassung von Helligkeit oder Kontrast werden angewandt, um die Gesamtqualität des Bildes zu verbessern und die Erkennung des Textes zu erleichtern.

Als nächstes werden Computer-Vision-Aufgaben wie die Objekterkennung eingesetzt. In diesem Schritt werden bestimmte Objekte von Interesse mit Text lokalisiert - wie Nummernschilder, Straßenschilder, Formulare oder Personalausweise. Durch die Erkennung dieser Objekte isoliert das System die Bereiche, in denen sich aussagekräftiger Text befindet, und bereitet sie für die Erkennung vor.

Erst nach diesen Schritten beginnt das OCR-Modell mit seiner Arbeit. Zunächst werden die erkannten Bereiche in kleinere Teile zerlegt, um einzelne Zeichen, Wörter oder Textzeilen zu identifizieren. 

Mithilfe von Deep Learning-Techniken analysiert das Modell die Formen, Muster und Abstände der Buchstaben, vergleicht sie mit dem, was es beim Training gelernt hat, und sagt die wahrscheinlichsten Zeichen voraus. Anschließend rekonstruiert es die erkannten Zeichen in kohärenten Text für die weitere Verarbeitung.

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Beliebte Open-Source OCR-Modelle 

Wenn Sie eine Bildverarbeitungsanwendung entwickeln, die eine Textextraktion beinhaltet, kommt es bei der Auswahl des richtigen OCR-Modells auf Faktoren wie Genauigkeit, Sprachunterstützung und die einfache Integration in reale Systeme an. 

Heutzutage bieten viele Open-Source-Modelle die Flexibilität, die starke Unterstützung der Community und die zuverlässige Leistung, die Entwickler benötigen. Schauen wir uns einige der beliebtesten Optionen an und was sie auszeichnet.

Tesseract OCR

Tesseract ist eines der am weitesten verbreiteten Open-Source-OCR-Modelle, die heute verfügbar sind. Es wurde ursprünglich zwischen 1985 und 1994 in den Hewlett-Packard Laboratories in Bristol, England, und Greeley, Colorado, entwickelt. Im Jahr 2005 veröffentlichte HP Tesseract als Open-Source-Software, und seit 2006 wird es von Google mit laufenden Beiträgen aus der Open-Source-Gemeinschaft gepflegt.

Eines der wichtigsten Merkmale von Tesseract ist die Fähigkeit, über 100 Sprachen zu verarbeiten, was es zu einer zuverlässigen Wahl für mehrsprachige Projekte macht. Kontinuierliche Verbesserungen haben die Zuverlässigkeit beim Lesen von gedrucktem Text erhöht, insbesondere bei strukturierten Dokumenten wie Formularen und Berichten.

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Tesseract wird häufig in Projekten eingesetzt, bei denen es um das Scannen von Rechnungen, die Archivierung von Papierkram oder die Extraktion von Text aus Dokumenten mit Standardlayout geht. Es funktioniert am besten, wenn die Qualität der Dokumente gut ist und das Layout nicht stark variiert.

EasyOCR

EasyOCR ist eine auf Python basierende, quelloffene OCR-Bibliothek, die von Jaided AI entwickelt wurde. Sie unterstützt über 80 Sprachen, darunter lateinische, chinesische, arabische und kyrillische Schriften, und ist damit ein vielseitiges Tool für die mehrsprachige Texterkennung.

EasyOCR ist sowohl für gedruckten als auch für handschriftlichen Text geeignet und kann daher auch mit Dokumenten arbeiten, die sich in Layout, Schriftart oder Struktur unterscheiden. Diese Flexibilität macht es zu einer großartigen Option für die Extraktion von Text aus verschiedenen Quellen wie Quittungen, Straßenschildern und Formularen mit gemischter Sprache.

EasyOCR basiert auf PyTorch und nutzt Deep-Learning-Techniken zur präzisen Texterkennung und -erkennung. Es läuft effizient sowohl auf CPUs als auch auf GPUs und kann so je nach Aufgabe skaliert werden - ob es nun einige wenige Bilder lokal verarbeitet oder große Dateistapel auf leistungsfähigeren Systemen bearbeitet.

Als Open-Source-Tool profitiert EasyOCR von regelmäßigen Aktualisierungen und von der Community betriebenen Verbesserungen, wodurch es aktuell bleibt und an eine breite Palette von OCR-Anforderungen angepasst werden kann.

PaddleOCR

PaddleOCR ist ein hochleistungsfähiges OCR-Toolkit, das von Baidu entwickelt wurde und Texterkennung und -verarbeitung in einer optimierten Pipeline kombiniert. Mit Unterstützung für 80 Sprachen kann es komplexe Dokumente wie Quittungen, Tabellen und Formulare verarbeiten.

Das Besondere an PaddleOCR ist, dass es auf dem PaddlePaddle-Framework für Deep Learning aufbaut. Das PaddlePaddle-Framework wurde für die einfache, zuverlässige und skalierbare Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen entwickelt. Außerdem liefert PaddleOCR selbst bei minderwertigen oder unübersichtlichen Bildern eine hohe Genauigkeit, was es zu einer guten Wahl für reale OCR-Aufgaben macht, bei denen Präzision und Zuverlässigkeit entscheidend sind.

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Darüber hinaus ist PaddleOCR hochgradig modular und ermöglicht es Entwicklern, ihre Pipelines durch die Auswahl spezifischer Erkennungs- und Klassifizierungskomponenten anzupassen. Mit gut dokumentierten Python-APIs und starker Unterstützung durch die Community ist es eine flexible, produktionsreife Lösung für eine breite Palette von OCR-Anwendungen.

Andere beliebte Open-Source OCR-Modelle

Hier sind einige andere Open-Source-OCR-Modelle, die häufig verwendet werden:

• MMOCR: MMOCR wurde für komplexere Projekte entwickelt und kann Text erkennen und auch verstehen, wie er auf einer Seite angeordnet ist. Es ist ideal für die Arbeit mit Tabellen, mehrspaltigen Layouts und anderen visuell komplexen Dokumenten.
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• TrOCR: TrOCR basiert auf Transformatoren, einer Art von Deep-Learning-Modell, das besonders gut im Verstehen von Textsequenzen ist und sich durch längere Passagen und unübersichtliche, unstrukturierte Layouts auszeichnet. Es ist eine zuverlässige Wahl, wenn sich der Inhalt wie eine fortlaufende Sprache und nicht wie isolierte Beschriftungen liest.

Gemeinsame Anwendungen von OCR-Modellen

Da die OCR-Technologie immer fortschrittlicher wird, hat sich ihre Rolle weit über die grundlegende Digitalisierung hinaus erweitert. Tatsächlich werden OCR-Modelle jetzt in verschiedenen Branchen eingesetzt, die auf Textinformationen angewiesen sind. Im Folgenden erhalten Sie einen Einblick in einige Möglichkeiten, wie OCR heute in realen Systemen eingesetzt wird:

• Juristische Industrie und E-Discovery: Anwaltskanzleien verwenden OCR, um Tausende von Seiten juristischer Dokumente zu scannen und Verträge, Gerichtsakten und Beweise für eine schnellere Ermittlung und Analyse durchsuchbar zu machen.
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• Gesundheitswesen: Krankenhäuser nutzen OCR-Modelle, um Patientenakten zu digitalisieren, handschriftliche Rezepte zu interpretieren und Laborberichte effizient zu verwalten. Dadurch werden Verwaltungsaufgaben gestrafft und die Genauigkeit der medizinischen Arbeitsabläufe verbessert.
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• Historische Bewahrung: Museen, Bibliotheken und Archive setzen OCR ein, um alte Bücher, Manuskripte und Zeitungen zu digitalisieren, um wertvolles kulturelles Erbe zu bewahren und es für Forscher durchsuchbar zu machen.
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• Überprüfung von Ausweisen und Reisepässen: Viele digitale Onboarding- und Reisesysteme verlassen sich auf OCR, um wichtige Daten aus amtlichen Dokumenten zu extrahieren. Schnellere Identitätsprüfungen und weniger manuelle Eingabefehler führen zu einem reibungsloseren Benutzererlebnis und höherer Sicherheit.

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Vor- und Nachteile von OCR-Modellen

OCR-Modelle haben seit ihrer Entwicklung in den 1950er Jahren einen langen Weg zurückgelegt. Sie sind jetzt zugänglicher, genauer und an unterschiedliche Inhalte und Plattformen anpassbar. Hier sind die wichtigsten Stärken, die die heutigen OCR-Modelle bieten:

• Verbesserungen der Zugänglichkeit: OCR hilft, Inhalte zugänglicher zu machen, indem gedrucktes Material in Formate umgewandelt wird, die von Bildschirmlesegeräten für sehbehinderte Benutzer lesbar sind.
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• Verbessert maschinelles Lernen Pipelines: Es fungiert als Brücke, die unstrukturierte visuelle Daten in strukturierten Text umwandelt und sie für nachgelagerte maschinelle Lernmodelle nutzbar macht.
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• Extraktion ohne Vorlagen: Die fortschrittliche OCR benötigt keine starren Vorlagen mehr - sie kann Informationen auch dann intelligent extrahieren, wenn die Layouts der einzelnen Dokumente variieren.

Trotz ihrer Vorteile haben OCR-Modelle immer noch einige Probleme, insbesondere wenn die Eingabe nicht perfekt ist. Hier sind einige allgemeine Einschränkungen, die Sie im Auge behalten sollten:

• Empfindlich gegenüber der Bildqualität: OCR funktioniert am besten mit klaren Bildern; unscharfe oder dunkle Fotos können die Ergebnisse beeinträchtigen.
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• Probleme mit bestimmten Handschriften oder Schriftarten: Eine ausgefallene oder unordentliche Schrift kann selbst die besten Modelle verwirren.
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• Nachbearbeitung noch erforderlich: Selbst bei hoher Genauigkeit müssen OCR-Ausgaben häufig von Menschen nachbearbeitet oder bereinigt werden, insbesondere bei kritischen Dokumenten.

Die wichtigsten Erkenntnisse

OCR ermöglicht es Computern, Text aus Bildern zu lesen, so dass diese Informationen in digitalen Systemen verwendet werden können. Sie spielt eine Schlüsselrolle bei der Verarbeitung von Dokumenten, Schildern und handschriftlichen Notizen und ist in Bereichen von Bedeutung, in denen Geschwindigkeit und Genauigkeit entscheidend sind.

OCR-Modelle arbeiten oft mit Modellen wie Ultralytics YOLO11 zusammen, die Objekte in Bildern erkennen können. Zusammen ermöglichen sie es Systemen zu verstehen, was geschrieben wird und wo es erscheint. Da diese Technologien immer besser werden, wird OCR zu einem zentralen Bestandteil der Art und Weise, wie Maschinen die Welt interpretieren und mit ihr interagieren.

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