Modelos OCR de código abierto populares y cómo funcionan

Para ver una explicación visual de los conceptos tratados en este artículo, mira el vídeo que aparece a continuación.

Muchas empresas y sistemas digitales dependen de la información contenida en documentos, como facturas escaneadas, documentos de identidad o formularios manuscritos. Sin embargo, cuando esa información se almacena como imagen, a los ordenadores les resulta difícil buscarla, extraerla o utilizarla para distintas 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 es cada vez más sencillo. En particular, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es una tecnología de visión artificial que puede utilizarse para detectar y extraer texto.

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

En este artículo, veremos cómo funcionan los modelos de OCR, cuáles son algunos de los modelos de código abierto más populares, dónde se utilizan, sus aplicaciones habituales y los aspectos clave que hay que tener en cuenta para usarlos en el mundo real.

¿Qué es OCR?#

Los modelos OCR están diseñados para ayudar a las máquinas a leer texto de fuentes visuales, de forma parecida a como leemos texto impreso o manuscrito. 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 letra, idiomas e incluso escritura manuscrita desordenada, y también procesar imágenes de baja calidad. Estos avances han convertido los modelos OCR en una parte clave de la automatización en sectores con gran volumen de texto, como las finanzas, la sanidad, la logística y los servicios públicos.

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

Ultralytics YOLO11 puede detectar objetos concretos 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. Se pueden utilizar conjuntos de datos como Total-Text para entrenar YOLO11 a fin de que encuentre regiones de texto en escenas naturales.

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

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

Descripción general del funcionamiento de los modelos OCR#

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

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

En primer lugar, 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 artificial como la detección de objetos. En este paso, se localizan objetos de interés concretos que contienen texto, como las matrículas, las señales de tráfico, los formularios o los documentos de identidad. Al identificar estos objetos, el sistema aísla las zonas en las que se encuentra el texto relevante y las prepara para el reconocimiento.

El modelo OCR no empieza a trabajar hasta que se completan estos pasos. Primero, toma las regiones detectadas y las divide en partes más pequeñas, identificando caracteres, palabras o líneas de texto individuales.

Mediante 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. Después, reconstruye los caracteres reconocidos para formar un texto coherente que pueda procesarse posteriormente.

Fig. 2. Cómo funciona OCR. Imagen del autor.

Modelos OCR de código abierto populares#

Si estás creando una aplicación de visión artificial que incluye la extracción de texto, para elegir el modelo OCR adecuado debes tener en cuenta factores como la precisión, los idiomas compatibles 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. Veamos algunas de las opciones más populares y qué las diferencia.

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 hasta agosto de 2017, Google se encargó de su desarrollo, con contribuciones continuas de la comunidad de código abierto.

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

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

Tesseract se utiliza habitualmente en proyectos que implican escanear facturas, archivar documentos o extraer texto de documentos con diseños estándar. Ofrece los mejores resultados cuando la calidad del documento es buena y su diseño no varía significativamente.

EasyOCR#

Del mismo modo, EasyOCR es una biblioteca OCR de código abierto basada en Python y desarrollada por Jaided AI. Es compatible con más de 80 idiomas, incluidos los que utilizan alfabetos latino, chino, árabe y cirílico, lo que la convierte en una herramienta versátil para el reconocimiento de texto multilingüe.

EasyOCR funciona bien con documentos que varían en diseño, fuente o estructura. Esta flexibilidad lo convierte en una gran opción para extraer texto de diversas fuentes, como recibos, señales de tráfico y formularios con contenido en varios idiomas.

EasyOCR, basado en PyTorch, aprovecha técnicas de aprendizaje profundo para detectar y reconocer texto con precisión. Funciona de forma eficiente tanto en CPU como en GPU, por lo que puede adaptarse a la tarea, ya sea procesar unas pocas imágenes localmente o gestionar 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 al día 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 un flujo de procesamiento optimizado. Es compatible con 80 idiomas y puede procesar documentos complejos, como recibos, tablas y formularios.

Lo que diferencia a PaddleOCR es que está basado en el marco de aprendizaje profundo PaddlePaddle. El marco PaddlePaddle se diseñó para facilitar el desarrollo y la implementación de modelos de IA de forma fiable y escalable. Además, PaddleOCR ofrece una gran precisión incluso con imágenes de baja calidad o desordenadas, por lo que es una buena opción para tareas 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 flujos de procesamiento seleccionando componentes concretos de detección, reconocimiento y clasificación. Gracias a unas API de Python bien documentadas y al sólido respaldo de la comunidad, es una solución flexible y lista para producción para una amplia variedad de aplicaciones OCR.

Otros modelos OCR de código abierto populares#

Aquí tienes otros modelos OCR de código abierto de uso habitual:

• 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 adecuado para comprender secuencias de texto, TrOCR reconoce texto impreso y manuscrito en imágenes de una sola línea de texto. 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 avanza, su función se ha extendido mucho más allá de la digitalización básica. De hecho, los modelos OCR ya se utilizan en diversos sectores que dependen de la información textual. Estas son algunas de las formas en que se aplica OCR actualmente en sistemas del mundo real:

• Sector jurídico y descubrimiento electrónico: Los bufetes de abogados utilizan OCR para escanear miles de páginas de documentos jurídicos y agilizar la búsqueda y el análisis de contratos, escritos judiciales y pruebas.
• 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 del patrimonio histórico: Los museos, las bibliotecas y los archivos utilizan OCR para digitalizar libros antiguos, manuscritos y periódicos, preservar un valioso patrimonio cultural y permitir que los investigadores realicen búsquedas en él.
• Verificación de documentos de identidad y pasaportes: Muchos sistemas digitales de registro y viajes utilizan OCR para extraer datos clave de documentos oficiales. La agilización de las verificaciones de identidad y la reducción de errores de introducción manual permiten ofrecer una experiencia de usuario más fluida y una mayor seguridad.

Fig. 5. Escáner basado en OCR para verificar la identidad en pasaportes (fuente).

Ventajas e inconvenientes de los modelos OCR#

Los modelos OCR han evolucionado 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 en accesibilidad: OCR ayuda a que el contenido sea más accesible al convertir material impreso en formatos que los lectores de pantalla pueden leer para las personas con discapacidad visual.
• Mejora los flujos de trabajo de aprendizaje automático: Actúa como puente para convertir datos visuales sin estructurar en texto estructurado, lo que permite utilizarlo en modelos de aprendizaje automático posteriores.
• Extracción sin plantillas: el OCR avanzado ya no requiere plantillas rígidas: puede extraer información aunque la estructura de los documentos varíe.

A pesar de sus ventajas, los modelos OCR siguen presentando algunos retos, sobre todo cuando la entrada no es perfecta. Estas son algunas limitaciones habituales que conviene tener en cuenta:

• Sensibilidad a la calidad de imagen: OCR funciona mejor con imágenes nítidas; las fotos borrosas u oscuras pueden afectar a los resultados.
• Dificultades con ciertos tipos de letra o escritura manuscrita: La escritura recargada o desordenada puede confundir incluso a los mejores modelos.
• Se sigue necesitando un posprocesamiento: Aunque la precisión sea alta, a menudo los resultados de OCR necesitan una revisión o limpieza manual, especialmente en el caso de documentos importantes.

Conclusiones clave#

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

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

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