Modelos OCR populares de código abierto y cómo funcionan

Muchas empresas y sistemas digitales dependen de la información de documentos, como facturas escaneadas, tarjetas de identificación o formularios manuscritos. Pero cuando esa información se almacena como una imagen, es difícil para las computadoras buscarla, extraerla o usarla para diversas tareas. 

Sin embargo, con herramientas como la visión artificial, un campo de la IA que permite a las máquinas interpretar y comprender la información visual, convertir imágenes en texto se está volviendo mucho más fácil. El reconocimiento óptico de caracteres (OCR), en particular, es una tecnología de visión artificial que se puede utilizar para detectar y extraer texto. 

Los modelos OCR están entrenados para reconocer texto en una variedad de formatos y convertirlo en datos editables y que se pueden buscar. Se utilizan ampliamente en la automatización de documentos, la verificación de identidad y los sistemas de escaneo en tiempo real.

En este artículo, exploraremos cómo funcionan los modelos OCR, los modelos populares de código abierto, dónde se utilizan, las aplicaciones comunes y las consideraciones clave para el uso en el mundo real.

¿Qué es el OCR?

Los modelos OCR están diseñados para ayudar a las máquinas a leer texto de fuentes visuales, de forma similar a como leemos texto impreso o manuscrito. Estos modelos toman entradas como documentos escaneados, imágenes o fotos de notas manuscritas y las convierten en texto digital que se puede buscar, editar o utilizar en sistemas de software.

Mientras que los sistemas OCR anteriores seguían una plantilla estricta, los modelos OCR modernos utilizan el aprendizaje profundo para reconocer el texto. Pueden reconocer fácilmente diferentes tipos de fuentes de texto, idiomas e incluso escritura a mano desordenada, al tiempo que manejan imágenes de baja calidad. Estos avances han convertido a los modelos para OCR en una parte clave de la automatización en industrias con gran cantidad de texto como las finanzas, la atención médica, la logística y los servicios gubernamentales.

Si bien los modelos OCR son excelentes para imágenes donde el texto es claro y está estructurado, pueden enfrentar desafíos cuando el texto aparece junto con elementos visuales complejos o dentro de escenas dinámicas. En estos casos, los modelos OCR se pueden utilizar junto con modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11. 

YOLO11 puede detectar objetos específicos en una imagen, como señales, documentos o etiquetas, lo que ayuda a localizar las regiones de texto antes de que se utilice el OCR para extraer el contenido real.

Por ejemplo, en vehículos autónomos, YOLO11 puede detectar una señal de stop, y luego OCR puede leer el texto, lo que permite al sistema interpretar con precisión tanto el objeto como su significado.

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Una visión general de cómo funcionan los modelos OCR

Ahora que hemos cubierto qué es el OCR, veamos más de cerca cómo funcionan realmente los modelos de OCR.

Antes de que un modelo OCR se utilice para leer y extraer texto de una imagen, la imagen generalmente se somete a dos pasos importantes: preprocesamiento y detección de objetos.

Primero, la imagen se limpia y mejora mediante el preprocesamiento. Se aplican técnicas básicas de procesamiento de imágenes, como el enfoque, la reducción de ruido y el ajuste de brillo o contraste, para mejorar la calidad general de la imagen y facilitar la detección del texto.

A continuación, se utilizan tareas de visión artificial como la detección de objetos. En este paso, se localizan objetos de interés específicos con texto, como matrículas, señales de tráfico, formularios o tarjetas de identificación. Al identificar estos objetos, el sistema aísla las áreas donde se encuentra el texto significativo, preparándolas para el reconocimiento.

Solo después de estos pasos el modelo OCR comienza su trabajo. Primero, toma las regiones detectadas y las divide en partes más pequeñas, identificando caracteres individuales, palabras o líneas de texto. 

Utilizando técnicas de aprendizaje profundo, el modelo analiza las formas, los patrones y el espaciado de las letras, los compara con lo que ha aprendido durante el entrenamiento y predice los caracteres más probables. A continuación, reconstruye los caracteres reconocidos en un texto coherente para su posterior procesamiento.

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Modelos OCR populares de código abierto 

Cuando estás construyendo una aplicación de visión artificial que implica la extracción de texto, elegir el modelo OCR adecuado se reduce a factores como la precisión, el soporte de idiomas y la facilidad con la que se integra en los sistemas del mundo real. 

Hoy en día, muchos modelos de código abierto ofrecen la flexibilidad, el sólido soporte de la comunidad y el rendimiento fiable que necesitan los desarrolladores. Repasemos algunas de las opciones más populares y lo que las hace destacar.

Tesseract OCR

Tesseract es uno de los modelos OCR de código abierto más utilizados en la actualidad. Fue desarrollado inicialmente en los laboratorios de Hewlett-Packard en Bristol, Inglaterra, y Greeley, Colorado, entre 1985 y 1994. En 2005, HP liberó Tesseract como software de código abierto, y desde 2006, ha sido mantenido por Google, con contribuciones continuas de la comunidad de código abierto.

Una de las características clave de Tesseract es su capacidad para manejar más de 100 idiomas, lo que lo convierte en una opción fiable para proyectos multilingües. Las continuas mejoras han aumentado su fiabilidad en la lectura de texto impreso, especialmente en documentos estructurados como formularios e informes.

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Tesseract se utiliza comúnmente en proyectos que implican el escaneo de facturas, el archivo de documentación o la extracción de texto de documentos con diseños estándar. Funciona mejor cuando la calidad del documento es buena y el diseño no varía significativamente.

EasyOCR

Del mismo modo, EasyOCR es una biblioteca OCR de código abierto basada en Python desarrollada por Jaided AI. Es compatible con más de 80 idiomas, incluyendo escrituras latinas, chinas, árabes y cirílicas, lo que la convierte en una herramienta versátil para el reconocimiento de texto multilingüe.

Diseñado para manejar tanto texto impreso como manuscrito, EasyOCR funciona bien con documentos que varían en diseño, fuente o estructura. Esta flexibilidad lo convierte en una excelente opción para extraer texto de diversas fuentes, como recibos, señales de tráfico y formularios con entradas en varios idiomas.

Construido sobre PyTorch, EasyOCR aprovecha las técnicas de deep learning para una detección y reconocimiento de texto precisos. Se ejecuta de manera eficiente tanto en CPU como en GPU, lo que le permite escalar según la tarea, ya sea procesando algunas imágenes localmente o manejando grandes lotes de archivos en sistemas más potentes.

Como herramienta de código abierto, EasyOCR se beneficia de actualizaciones periódicas y mejoras impulsadas por la comunidad, lo que le ayuda a mantenerse actualizado y adaptable a una amplia gama de necesidades de OCR en el mundo real.

PaddleOCR

PaddleOCR es un conjunto de herramientas OCR de alto rendimiento desarrollado por Baidu que combina la detección y el reconocimiento de texto en un único pipeline optimizado. Con soporte para 80 idiomas, puede gestionar documentos complejos como recibos, tablas y formularios.

Lo que diferencia a PaddleOCR es que está construido sobre el framework de aprendizaje profundo PaddlePaddle. El framework PaddlePaddle fue diseñado para un desarrollo e implementación de modelos de IA fácil, confiable y escalable. Además, PaddleOCR ofrece una alta precisión incluso en imágenes de baja calidad o desordenadas, lo que lo convierte en una buena opción para tareas de OCR del mundo real donde la precisión y la confiabilidad son clave.

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Además, PaddleOCR es altamente modular, lo que permite a los desarrolladores personalizar sus pipelines seleccionando componentes específicos de detección, reconocimiento y clasificación. Con APIs de Python bien documentadas y un sólido soporte de la comunidad, es una solución flexible y lista para producción para una amplia gama de aplicaciones de OCR.

Otros modelos OCR populares de código abierto

Estos son algunos otros modelos OCR de código abierto que se utilizan comúnmente:

• MMOCR: Diseñado para proyectos más complejos, MMOCR puede detectar texto y también comprender cómo está organizado en una página. Es ideal para trabajar con tablas, diseños de varias columnas y otros documentos visualmente complejos.
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• TrOCR: Construido sobre transformers, un tipo de modelo de aprendizaje profundo especialmente bueno para entender secuencias de texto, TrOCR destaca en el manejo de pasajes más largos y diseños desordenados y no estructurados. Es una opción fiable cuando el contenido se lee como lenguaje continuo en lugar de etiquetas aisladas.

Aplicaciones comunes de los modelos OCR

A medida que la tecnología OCR se vuelve más avanzada, su función se ha expandido mucho más allá de la digitalización básica. De hecho, los modelos OCR ahora se están adoptando en varias industrias que dependen de la información textual. Aquí hay un vistazo a algunas formas en que OCR se está aplicando en los sistemas del mundo real hoy en día:

• Industria legal y e-discovery: Los bufetes de abogados aplican OCR para escanear miles de páginas de documentos legales, haciendo que los contratos, las presentaciones judiciales y las pruebas se puedan buscar para una detección y análisis más rápidos.
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• Atención sanitaria: Los hospitales están utilizando modelos OCR para digitalizar los historiales de los pacientes, interpretar las recetas manuscritas y gestionar los informes de laboratorio de forma eficiente. Esto agiliza las tareas administrativas y mejora la precisión en todos los flujos de trabajo médicos.
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• Preservación histórica: Los museos, las bibliotecas y los archivos aplican el OCR para digitalizar libros antiguos, manuscritos y periódicos, preservando un valioso patrimonio cultural y facilitando su búsqueda a los investigadores.
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• Verificación de identificaciones y pasaportes: Muchos sistemas digitales de incorporación y de viajes se basan en el OCR para extraer datos clave de los documentos expedidos por el gobierno. Unos controles de identidad más rápidos y menos errores de entrada manual conducen a experiencias de usuario más fluidas y a una mayor seguridad.

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Pros y contras de los modelos OCR

Los modelos OCR han recorrido un largo camino desde que se concibieron por primera vez en la década de 1950. Ahora son más accesibles, precisos y adaptables a diferentes contenidos y plataformas. Estas son las principales fortalezas que los modelos OCR actuales aportan:

• Mejoras de accesibilidad: El OCR ayuda a que el contenido sea más accesible al convertir el material impreso en formatos legibles por lectores de pantalla para usuarios con discapacidad visual.
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• Mejora los pipelines de aprendizaje automático: Actúa como un puente que convierte los datos visuales no estructurados en texto estructurado, haciéndolos utilizables para los modelos de aprendizaje automático posteriores.
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• Extracción sin plantillas: El OCR avanzado ya no requiere plantillas rígidas: puede extraer información de forma inteligente incluso cuando los diseños varían entre documentos.

A pesar de sus ventajas, los modelos OCR todavía tienen algunos desafíos, especialmente cuando la entrada no es perfecta. Estas son algunas limitaciones comunes a tener en cuenta:

• Sensible a la calidad de la imagen: El OCR funciona mejor con imágenes claras; las fotos borrosas u oscuras pueden afectar los resultados.
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• Dificultades con ciertas caligrafías o fuentes: La escritura elegante o descuidada aún puede confundir incluso a los mejores modelos.
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• Aún se necesita post-procesamiento: Incluso con alta precisión, las salidas de OCR a menudo necesitan alguna revisión o limpieza humana, especialmente para documentos críticos.

Conclusiones clave

El OCR permite a los ordenadores leer texto de las imágenes, haciendo posible el uso de esa información en sistemas digitales. Desempeña un papel clave en el procesamiento de documentos, señales y notas manuscritas, y es impactante en áreas donde la velocidad y la precisión son críticas.

Los modelos OCR a menudo también trabajan junto con modelos como Ultralytics YOLO11, que pueden detectar objetos dentro de las imágenes. Juntos, permiten a los sistemas entender lo que está escrito y dónde aparece. A medida que estas tecnologías continúan mejorando, el OCR se está convirtiendo en una parte fundamental de cómo las máquinas interpretan e interactúan con el mundo.

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