Modelos de OCR de código abierto populares y cómo funcionan

Para ver una explicación visual de los conceptos tratados en este artículo, mira el vídeo siguiente.

Muchas empresas y sistemas digitales dependen de la información de documentos, como facturas escaneadas, documentos de identidad o formularios escritos a mano. Sin embargo, cuando esa información se almacena como una imagen, a los ordenadores les resulta difícil buscarla, extraerla o utilizarla para distintas tareas.

Sin embargo, gracias a herramientas como la visión por ordenador, un campo de la IA que permite a las máquinas interpretar y comprender información visual, convertir imágenes en texto es cada vez más fácil. El reconocimiento óptico de caracteres (OCR), en particular, es una tecnología de visión por ordenador que puede utilizarse para detectar y extraer texto.

Los modelos OCR se entrenan para reconocer texto en una gran variedad de formatos y convertirlo en datos editables y en los que se pueden realizar búsquedas. Se utilizan ampliamente en la automatización de documentos, la verificación de identidades y los sistemas de escaneado en tiempo real.

En este artículo, exploraremos cómo funcionan los modelos OCR, algunos modelos populares de código abierto, dónde se utilizan, sus aplicaciones habituales y los aspectos clave que hay que tener en cuenta para su 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 escrito a mano. Estos modelos reciben 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 primeros sistemas OCR seguían una plantilla estricta, los modelos OCR modernos utilizan aprendizaje profundo para reconocer texto. Pueden reconocer fácilmente distintos tipos de fuentes, idiomas e incluso escritura desordenada, al tiempo que gestionan imágenes de baja calidad. Estos avances han convertido los modelos OCR en una parte fundamental de la automatización en sectores con gran cantidad de texto, como las finanzas, la sanidad, la logística y los servicios gubernamentales.

Aunque los modelos OCR funcionan muy bien con imágenes en las que el texto es claro y está estructurado, pueden enfrentarse a dificultades cuando el texto aparece junto a elementos visuales complejos o dentro de escenas dinámicas. En estos casos, los modelos OCR pueden utilizarse junto con modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11.

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

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

Fig. 1. Ejemplo del uso de OCR (fuente).

Descripción general de cómo funcionan los modelos OCR#

Ahora que hemos explicado qué es el OCR, veamos más detenidamente cómo funcionan realmente los modelos OCR.

Antes de utilizar un modelo OCR para leer y extraer texto de una imagen, la imagen suele pasar por 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 del brillo o el contraste, para mejorar la calidad general de la imagen y facilitar la detección del texto.

A continuación, se utilizan tareas de visión por ordenador, como la detección de objetos. En este paso, se localizan objetos de interés específicos que contienen texto, como matrículas, señales de tráfico, formularios o documentos de identidad. Al identificar estos objetos, el sistema aísla las zonas donde se encuentra el texto relevante y las prepara para su reconocimiento.

El modelo OCR no comienza su trabajo hasta después de estos pasos. Primero, toma las regiones detectadas y las divide en partes más pequeñas, identificando caracteres individuales, palabras o líneas de texto.

Mediante técnicas de aprendizaje profundo, el modelo analiza las formas, los patrones y el espaciado de las letras, los compara con lo aprendido durante el entrenamiento y predice los caracteres más probables. A continuación, reconstruye los caracteres reconocidos para formar un texto coherente que se pueda procesar posteriormente.

Fig. 2. Comprender cómo funciona el OCR. Imagen del autor.

Modelos OCR populares de código abierto#

Cuando desarrollas una aplicación de visión por ordenador que implica la extracción de texto, elegir el modelo OCR adecuado depende de factores como la precisión, la compatibilidad con distintos idiomas y la facilidad con la que se integra en sistemas del mundo real.

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

Tesseract OCR#

Tesseract es uno de los modelos OCR de código abierto más utilizados actualmente. Se desarrolló inicialmente en los laboratorios de Hewlett-Packard en Bristol (Inglaterra) y Greeley (Colorado) entre 1985 y 1994. En 2005, HP publicó Tesseract como software de código abierto y, desde 2006, Google se encarga de su mantenimiento, con contribuciones continuas de la comunidad de código abierto.

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

Fig. 3. Reconocimiento de texto mediante Tesseract OCR (fuente).

Tesseract se utiliza habitualmente en proyectos que implican el escaneado de facturas, el archivado de documentos o la extracción de texto de documentos con diseños estándar. Ofrece mejores resultados cuando la calidad del documento es buena y el diseño no varía demasiado.

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, incluidos los alfabetos latino, chino, árabe y cirílico, lo que la convierte en una herramienta versátil para el reconocimiento de texto multilingüe.

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

Basado en PyTorch, EasyOCR aprovecha técnicas de aprendizaje profundo para detectar y reconocer texto con precisión. Funciona eficazmente tanto en CPUs como en GPUs, lo que permite escalarlo según la tarea, ya sea procesando unas pocas imágenes localmente o gestionando grandes lotes de archivos en sistemas más potentes.

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

PaddleOCR#

PaddleOCR es un kit de herramientas OCR de alto rendimiento desarrollado por Baidu que combina la detección y el reconocimiento de texto en una única canalización optimizada. Compatible con 80 idiomas, puede gestionar documentos complejos, como recibos, tablas y formularios.

Lo que diferencia a PaddleOCR es que está basado en el framework de aprendizaje profundo PaddlePaddle. El framework PaddlePaddle se diseñó para facilitar un desarrollo y una implementación de modelos de IA sencillos, fiables y escalables. Además, PaddleOCR ofrece una gran precisión incluso con imágenes de baja calidad o abarrotadas de elementos, lo que lo convierte en una buena opción para tareas de OCR del mundo real en las que la precisión y la fiabilidad son fundamentales.

Fig. 4. Flujo de trabajo de PaddleOCR (fuente).

Además, PaddleOCR es muy modular, lo que permite a los desarrolladores personalizar sus canalizaciones seleccionando componentes específicos de detección, reconocimiento y clasificación. Con APIs de Python bien documentadas y un sólido respaldo de la comunidad, es una solución flexible y preparada para producción para una amplia variedad de aplicaciones de OCR.

Otros modelos OCR populares de código abierto#

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

• MMOCR: diseñado para proyectos más complejos, MMOCR puede detectar texto y también comprender cómo está distribuido en una página. Es ideal para trabajar con tablas, diseños de varias columnas y otros documentos visualmente complejos.
• TrOCR: basado en transformers, un tipo de modelo de aprendizaje profundo especialmente bueno para comprender secuencias de texto, TrOCR destaca en la gestión de pasajes más largos y diseños desordenados y sin estructura. Es una opción fiable cuando el contenido se lee como lenguaje continuo en lugar de como etiquetas aisladas.

Aplicaciones habituales de los modelos OCR#

A medida que la tecnología OCR se vuelve más avanzada, su función se ha ampliado mucho más allá de la digitalización básica. De hecho, los modelos OCR se están adoptando en numerosos sectores que dependen de la información textual. Estos son algunos ejemplos de cómo se aplica actualmente el OCR en sistemas del mundo real:

• Sector jurídico y descubrimiento electrónico: los bufetes de abogados utilizan OCR para escanear miles de páginas de documentos jurídicos, haciendo que los contratos, los escritos judiciales y las pruebas se puedan buscar para agilizar su localización y análisis.
• Sanidad: los hospitales utilizan modelos OCR para digitalizar historiales de pacientes, interpretar recetas manuscritas y gestionar informes de laboratorio de forma eficiente. Esto agiliza las tareas administrativas y mejora la precisión en los flujos de trabajo médicos.
• Conservación histórica: los museos, las bibliotecas y los archivos utilizan OCR para digitalizar libros antiguos, manuscritos y periódicos, preservando un valioso patrimonio cultural y permitiendo que los investigadores realicen búsquedas en él.
• Verificación de documentos de identidad y pasaportes: muchos sistemas digitales de incorporación de usuarios y de viajes dependen del OCR para extraer datos clave de documentos oficiales. Las comprobaciones de identidad más rápidas y la reducción de errores de introducción manual se traducen en una experiencia de usuario más fluida y una mayor seguridad.

Fig. 5. Escáner basado en OCR para verificar la identidad mediante un pasaporte. (fuente).

Ventajas y desventajas de los modelos OCR#

Los modelos OCR han avanzado mucho desde que se concibieron por primera vez en la década de 1950. Ahora son más accesibles, precisos y adaptables a distintos contenidos y plataformas. Estas son algunas de las principales ventajas que ofrecen los modelos OCR actuales:

• Mejoras de accesibilidad: el OCR ayuda a hacer el contenido más accesible al convertir material impreso en formatos legibles por lectores de pantalla para usuarios con discapacidad visual.
• Mejora las canalizaciones de aprendizaje automático: actúa como un puente que convierte datos visuales no estructurados en texto estructurado, lo que permite utilizarlo posteriormente en modelos de aprendizaje automático.
• Extracción sin plantillas: el OCR avanzado ya no requiere plantillas rígidas: puede extraer información de forma inteligente incluso cuando el diseño varía entre documentos.

A pesar de sus ventajas, los modelos OCR todavía presentan algunas dificultades, especialmente cuando la entrada no es perfecta. Estas son algunas limitaciones habituales que conviene tener en cuenta:

• Sensibilidad a la calidad de la imagen: el OCR funciona mejor con imágenes nítidas; las fotos borrosas u oscuras pueden afectar a los resultados.
• Dificultades con ciertos tipos de escritura o fuentes: la escritura ornamentada o desordenada puede confundir incluso a los mejores modelos.
• Sigue siendo necesario el posprocesamiento: incluso con una gran precisión, los resultados del OCR suelen requerir cierta revisión o limpieza manual, especialmente en documentos críticos.

Conclusiones clave#

El OCR permite a los ordenadores leer texto de imágenes, lo que hace posible utilizar esa información en sistemas digitales. Desempeña un papel clave en el procesamiento de documentos, señales y notas manuscritas, y tiene un gran impacto en ámbitos donde la rapidez y la precisión son fundamentales.

Los modelos OCR también suelen trabajar junto con modelos como Ultralytics YOLO11, que pueden detectar objetos dentro de las imágenes. Juntos, permiten que los sistemas comprendan qué está escrito y dónde aparece. A medida que estas tecnologías siguen mejorando, el OCR se está convirtiendo en una parte fundamental de la forma en que las máquinas interpretan e interactúan con el mundo.

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