Beliebte Open-Source-OCR-Modelle und ihre Funktionsweise

Wenn du die in diesem Artikel behandelten Konzepte visuell nachvollziehen möchtest, sieh dir das folgende Video an.

Viele Unternehmen und digitale Systeme sind auf Informationen aus Dokumenten angewiesen, etwa aus gescannten Rechnungen, Ausweiskarten oder handschriftlichen Formularen. Wenn diese Informationen jedoch als Bild gespeichert sind, können Computer nur schwer danach suchen, sie extrahieren oder für verschiedene Aufgaben verwenden.

Mit Tools wie Computer Vision, einem Bereich der KI, der es Maschinen ermöglicht, visuelle Informationen zu interpretieren und zu verstehen, wird die Umwandlung von Bildern in Text jedoch immer einfacher. Optische Zeichenerkennung (OCR) ist dabei eine Computer-Vision-Technologie, mit der sich Text erkennen und extrahieren lässt.

OCR-Modelle werden darauf trainiert, Text in verschiedenen Formaten zu erkennen und in bearbeitbare, durchsuchbare Daten umzuwandeln. Sie werden häufig in der Dokumentenautomatisierung, Identitätsprüfung und in Systemen zur Echtzeiterfassung eingesetzt.

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie OCR-Modelle funktionieren, welche beliebten Open-Source-Modelle es gibt, wo sie eingesetzt werden, welche typischen Anwendungen existieren und was du bei der Nutzung in der Praxis beachten solltest.

Was ist OCR?#

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

Während frühere OCR-Systeme einem festen Schema folgten, nutzen moderne OCR-Modelle Deep Learning zur Texterkennung. Sie können problemlos verschiedene Schriftarten und Sprachen sowie sogar schwer lesbare Handschriften erkennen und dabei auch mit Bildern geringer Qualität umgehen. Diese Fortschritte haben OCR-Modelle zu einem wichtigen Bestandteil der Automatisierung in textintensiven Branchen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen, Logistik und öffentlichen Dienstleistungen gemacht.

OCR-Modelle eignen sich hervorragend für Bilder mit klarem und strukturiertem Text, können aber an ihre Grenzen stoßen, wenn Text zusammen mit komplexen visuellen Inhalten oder in dynamischen Szenen erscheint. In solchen Fällen lassen sich OCR-Modelle zusammen mit Computer-Vision-Modellen wie Ultralytics YOLO11 einsetzen.

Ultralytics YOLO11 kann bestimmte Objekte in einem Bild erkennen, etwa Schilder, Dokumente oder Etiketten, und so die Textbereiche lokalisieren, bevor OCR den eigentlichen Inhalt extrahiert.

Bei autonomen Fahrzeugen kann Ultralytics YOLO11 beispielsweise ein Stoppschild erkennen. Anschließend liest OCR den Text, sodass das System sowohl das Objekt als auch seine Bedeutung präzise interpretieren kann.

Abb. 1. Beispiel für den Einsatz von OCR (Quelle).

Überblick über die Funktionsweise von OCR-Modellen#

Nachdem wir geklärt haben, was OCR ist, sehen wir uns nun genauer an, wie OCR-Modelle tatsächlich funktionieren.

Bevor ein OCR-Modell Text aus einem Bild liest und extrahiert, durchläuft das Bild normalerweise zwei wichtige Schritte: Vorverarbeitung und Objekterkennung.

Zunächst wird das Bild durch Vorverarbeitung bereinigt und verbessert. Grundlegende Techniken der Bildverarbeitung, etwa Schärfung, Rauschreduzierung sowie die Anpassung von Helligkeit oder Kontrast, werden eingesetzt, um die Bildqualität insgesamt zu verbessern und den Text leichter erkennbar zu machen.

Anschließend kommen Computer-Vision-Aufgaben wie die Objekterkennung zum Einsatz. Dabei werden bestimmte relevante Objekte mit Text lokalisiert, etwa Nummernschilder, Straßenschilder, Formulare oder Ausweiskarten. Durch die Identifizierung dieser Objekte grenzt das System die Bereiche mit aussagekräftigem Text ein und bereitet sie für die Erkennung vor.

Erst nach diesen Schritten beginnt das OCR-Modell mit seiner Arbeit. Zunächst nimmt es die erkannten Bereiche und unterteilt sie in kleinere Teile, indem es einzelne Zeichen, Wörter oder Textzeilen identifiziert.

Mithilfe von Deep-Learning-Techniken analysiert das Modell Formen, Muster und Abstände der Buchstaben, vergleicht sie mit dem während des Trainings Gelernten und sagt die wahrscheinlichsten Zeichen voraus. Anschließend setzt es die erkannten Zeichen zu zusammenhängendem Text für die weitere Verarbeitung zusammen.

Abb. 2. Die Funktionsweise von OCR. Bild vom Autor.

Beliebte Open-Source-OCR-Modelle#

Wenn du eine Computer-Vision-Anwendung zur Textextraktion entwickelst, hängt die Wahl des richtigen OCR-Modells von Faktoren wie Genauigkeit, Sprachunterstützung und der einfachen Integration in Systeme aus der Praxis ab.

Heutzutage bieten viele Open-Source-Modelle die Flexibilität, die starke Unterstützung durch die Community und die zuverlässige Leistung, die Entwickler benötigen. Sehen wir uns einige der beliebtesten Optionen und ihre besonderen Stärken an.

Tesseract OCR#

Tesseract ist heute eines der am weitesten verbreiteten verfügbaren Open-Source-OCR-Modelle. Es wurde ursprünglich zwischen 1985 und 1994 an den Hewlett-Packard Laboratories in Bristol, England, und Greeley, Colorado, entwickelt. 2005 veröffentlichte HP Tesseract als Open-Source-Software. Seit 2006 wird es von Google gepflegt und kontinuierlich von der Open-Source-Community weiterentwickelt.

Zu den wichtigsten Funktionen von Tesseract gehört die Unterstützung von mehr als 100 Sprachen, wodurch es eine zuverlässige Wahl für mehrsprachige Projekte ist. Kontinuierliche Verbesserungen haben seine Zuverlässigkeit beim Lesen gedruckten Textes erhöht, insbesondere in strukturierten Dokumenten wie Formularen und Berichten.

Abb. 3. Texterkennung mit Tesseract OCR (Quelle).

Tesseract wird häufig in Projekten eingesetzt, bei denen es um das Scannen von Rechnungen, die Archivierung von Schriftstücken oder die Textextraktion aus Dokumenten mit standardisierten Layouts geht. Am besten funktioniert es bei guter Dokumentqualität und Layouts, die sich nicht wesentlich unterscheiden.

EasyOCR#

Ebenso ist EasyOCR eine Python-basierte Open-Source-OCR-Bibliothek, die von Jaided AI entwickelt wurde. Sie unterstützt mehr als 80 Sprachen, darunter lateinische, chinesische, arabische und kyrillische Schriften, und ist damit ein vielseitiges Werkzeug für die Erkennung mehrsprachiger Texte.

EasyOCR wurde für gedruckten und handgeschriebenen Text entwickelt und eignet sich gut für Dokumente mit unterschiedlichen Layouts, Schriftarten oder Strukturen. Diese Flexibilität macht es zu einer guten Option für die Textextraktion aus verschiedenen Quellen wie Quittungen, Straßenschildern und Formularen mit Eingaben in mehreren Sprachen.

EasyOCR basiert auf PyTorch und nutzt Deep-Learning-Techniken für eine präzise Texterkennung und -auslese. Es läuft effizient auf CPUs und GPUs und kann je nach Aufgabe skaliert werden – unabhängig davon, ob lokal einige Bilder verarbeitet oder große Dateimengen auf leistungsfähigeren Systemen bearbeitet werden.

Als Open-Source-Werkzeug profitiert EasyOCR von regelmäßigen Aktualisierungen und Verbesserungen durch die Community. Dadurch bleibt es aktuell und lässt sich an eine Vielzahl praktischer OCR-Anforderungen anpassen.

PaddleOCR#

PaddleOCR ist ein von Baidu entwickeltes, leistungsstarkes OCR-Werkzeug, das Texterkennung und -auslese in einer optimierten Verarbeitungskette kombiniert. Dank der Unterstützung von 80 Sprachen kann es komplexe Dokumente wie Quittungen, Tabellen und Formulare verarbeiten.

PaddleOCR unterscheidet sich dadurch, dass es auf dem Deep-Learning-Framework PaddlePaddle basiert. Das PaddlePaddle-Framework wurde für die einfache, zuverlässige und skalierbare Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen entwickelt. Außerdem liefert PaddleOCR auch bei Bildern geringer Qualität oder mit vielen störenden Inhalten eine hohe Genauigkeit und eignet sich daher gut für praktische OCR-Aufgaben, bei denen Präzision und Zuverlässigkeit entscheidend sind.

Abb. 4. Der Arbeitsablauf von PaddleOCR (Quelle).

Darüber hinaus ist PaddleOCR hochgradig modular aufgebaut. Entwickler können ihre Verarbeitungsketten anpassen, indem sie bestimmte Komponenten für Erkennung, Auslese und Klassifizierung auswählen. Dank gut dokumentierter Python-APIs und einer starken Community-Unterstützung ist es eine flexible, produktionsreife Lösung für zahlreiche OCR-Anwendungen.

Weitere beliebte Open-Source-OCR-Modelle#

Hier sind einige weitere häufig eingesetzte Open-Source-OCR-Modelle:

• MMOCR: MMOCR wurde für komplexere Projekte entwickelt und kann Text erkennen sowie seine Anordnung auf einer Seite erfassen. Es eignet sich ideal für Tabellen, mehrspaltige Layouts und andere visuell komplexe Dokumente.
• TrOCR: TrOCR basiert auf Transformern, einer Art Deep-Learning-Modell, die besonders gut für das Verständnis von Textsequenzen geeignet ist. Es bewältigt längere Textpassagen und unübersichtliche, unstrukturierte Layouts besonders gut. TrOCR ist eine zuverlässige Wahl, wenn der Inhalt wie zusammenhängende Sprache und nicht wie eine Sammlung einzelner Bezeichnungen aufgebaut ist.

Typische Anwendungen von OCR-Modellen#

Mit den Fortschritten der OCR-Technologie geht ihre Bedeutung weit über die reine Digitalisierung hinaus. OCR-Modelle werden inzwischen in zahlreichen Branchen eingesetzt, die auf textbasierte Informationen angewiesen sind. Hier ist ein Überblick über einige Möglichkeiten, wie OCR heute in Systemen aus der Praxis eingesetzt wird:

• Rechtswesen und elektronische Beweisermittlung: Anwaltskanzleien setzen OCR ein, um Tausende Seiten juristischer Dokumente zu scannen und Verträge, Gerichtsschreiben sowie Beweismittel für eine schnellere Recherche und Analyse durchsuchbar zu machen.
• Gesundheitswesen: Krankenhäuser nutzen OCR-Modelle, um Patientenakten zu digitalisieren, handschriftliche Rezepte zu entziffern und Laborberichte effizient zu verwalten. Das vereinfacht Verwaltungsaufgaben und verbessert die Genauigkeit in medizinischen Arbeitsabläufen.
• Erhaltung des historischen Erbes: Museen, Bibliotheken und Archive setzen OCR ein, um alte Bücher, Manuskripte und Zeitungen zu digitalisieren. So bewahren sie wertvolles kulturelles Erbe und machen es für Forscher durchsuchbar.
• Überprüfung von Ausweisen und Reisepässen: Viele Systeme für die digitale Registrierung und Reiseabwicklung nutzen OCR, um wichtige Daten aus von Behörden ausgestellten Dokumenten zu extrahieren. Schnellere Identitätsprüfungen und weniger Fehler bei der manuellen Eingabe sorgen für reibungslosere Nutzererlebnisse und mehr Sicherheit.

Abb. 5. OCR-basierter Scanner zur Identitätsprüfung anhand eines Reisepasses. (Quelle).

Vor- und Nachteile von OCR-Modellen#

Seit ihrer Entwicklung in den 1950er-Jahren haben OCR-Modelle große Fortschritte gemacht. Heute sind sie zugänglicher, genauer und besser an unterschiedliche Inhalte und Plattformen anpassbar. Hier sind die wichtigsten Stärken, die moderne OCR-Modelle bieten:

• Verbesserte Zugänglichkeit: OCR macht Inhalte zugänglicher, indem gedrucktes Material in Formate umgewandelt wird, die von Screenreadern für Menschen mit Sehbehinderungen gelesen werden können.
• Verbessert Machine-Learning-Pipelines: OCR fungiert als Brücke, die unstrukturierte visuelle Daten in strukturierten Text umwandelt und ihn dadurch für nachgelagerte Machine-Learning-Modelle nutzbar macht.
• Extraktion ohne Vorlagen: Moderne OCR benötigt keine starren Vorlagen mehr – sie kann Informationen auch dann intelligent extrahieren, wenn sich die Layouts zwischen Dokumenten unterscheiden.

Trotz ihrer Vorteile stehen OCR-Modelle weiterhin vor einigen Herausforderungen, insbesondere wenn die Eingabe nicht optimal ist. Hier sind einige typische Einschränkungen, die du beachten solltest:

• Empfindlich gegenüber der Bildqualität: OCR funktioniert am besten mit klaren Bildern; unscharfe oder dunkle Fotos können die Ergebnisse beeinträchtigen.
• Schwierigkeiten mit bestimmten Handschriften oder Schriftarten: Verschnörkelte oder unleserliche Schriften können selbst die besten Modelle noch verwirren.
• Nachbearbeitung weiterhin erforderlich: Selbst bei hoher Genauigkeit müssen OCR-Ausgaben häufig von Menschen überprüft oder bereinigt werden, insbesondere bei wichtigen Dokumenten.

Wichtige Erkenntnisse#

OCR ermöglicht es Computern, Text aus Bildern zu lesen, sodass diese Informationen in digitalen Systemen genutzt werden können. Die Technologie spielt eine wichtige Rolle bei der Verarbeitung von Dokumenten, Schildern und handschriftlichen Notizen und ist in Bereichen mit hohen Anforderungen an Geschwindigkeit und Genauigkeit besonders wertvoll.

OCR-Modelle arbeiten außerdem häufig mit Modellen wie Ultralytics YOLO11 zusammen, die Objekte in Bildern erkennen können. Gemeinsam ermöglichen sie es Systemen zu verstehen, was geschrieben steht und wo es erscheint. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien wird OCR zu einem zentralen Bestandteil der Art und Weise, wie Maschinen die Welt interpretieren und mit ihr interagieren.

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