Modelos populares de OCR 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 escritos a mano. Pero cuando esa información se almacena en forma de imagen, a los ordenadores les resulta difícil buscarla, extraerla o utilizarla para diversas tareas. 

Sin embargo, con herramientas como la visión por ordenador, un campo de la IA que permite a las máquinas interpretar y comprender la 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 de OCR están entrenados para reconocer texto en diversos formatos y convertirlo en datos editables que permiten realizar búsquedas. Se utilizan mucho en la automatización de documentos, la verificación de identidades y los sistemas de escaneado en tiempo real.

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

¿Qué es el OCR?

Los modelos OCR están diseñados para ayudar a las máquinas a leer texto a partir de fuentes visuales, de forma similar a como leemos el texto impreso o manuscrito. Estos modelos toman datos como documentos escaneados, imágenes o fotos de notas manuscritas y los convierten en texto digital que puede buscarse, editarse o utilizarse en sistemas informáticos.

Mientras que los sistemas de OCR anteriores seguían una plantilla estricta, los modelos de OCR modernos utilizan el aprendizaje profundo para reconocer texto. Pueden reconocer fácilmente distintos tipos de fuentes de texto, idiomas e incluso caligrafía desordenada, a la vez que manejan imágenes de baja calidad. Estos avances han convertido a los modelos de OCR en una parte clave de la automatización en sectores con gran cantidad de texto, como el financiero, el sanitario, el logístico y el de servicios gubernamentales.

Aunque los modelos de OCR son excelentes para imágenes en las que el texto es claro y estructurado, pueden plantear problemas 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. 

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

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

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Visión general del funcionamiento de los modelos OCR

Ahora que ya sabemos qué es el OCR, veamos cómo funcionan los modelos de OCR.

Antes de utilizar un modelo de OCR para leer y extraer texto de una imagen, ésta suele someterse a dos pasos importantes: el preprocesamiento y la detección de objetos.

En primer lugar, la imagen se limpia y mejora mediante preprocesamiento. Se aplican técnicas básicas de tratamiento de imágenes, como la nitidez, la reducción del 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 específicos de interés con 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 significativo, preparándolas para el reconocimiento.

Sólo después de estos pasos comienza a trabajar el modelo de OCR. En primer lugar, toma las regiones detectadas y las descompone 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 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 populares de OCR de código abierto 

A la hora de crear una aplicación de visión por ordenador que implique la extracción de texto, la elección del modelo de OCR adecuado se reduce a factores como la precisión, la compatibilidad lingüística y la facilidad con la que se adapta a los sistemas del mundo real. 

Hoy en día, muchos modelos de código abierto ofrecen la flexibilidad, el sólido apoyo 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 de OCR de código abierto más utilizados en la actualidad. Se desarrolló inicialmente en los laboratorios Hewlett-Packard de Bristol (Inglaterra) y Greeley (Colorado) entre 1985 y 1994. En 2005, HP publicó Tesseract como software de código abierto y, desde 2006, su mantenimiento corre a cargo de Google, con continuas contribuciones de la comunidad de código abierto.

Una de las principales características de Tesseract es su capacidad para trabajar con 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 habitualmente en proyectos de escaneado de facturas, archivo de documentos o 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 de OCR de código abierto basada en Python y 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.

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

Basado en PyTorch, EasyOCR aprovecha las técnicas de aprendizaje profundo para detectar y reconocer texto con precisión. Se ejecuta de forma eficiente tanto en CPU como en GPU, lo que le permite escalar en función de la tarea, ya sea procesando unas pocas 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 permite mantenerse al día y adaptarse a una amplia gama de necesidades de OCR del mundo real.

PádelOCR

PaddleOCR es un kit de herramientas de OCR de alto rendimiento desarrollado por Baidu que combina la detección y el reconocimiento de texto en un proceso optimizado. Es compatible con 80 idiomas y puede procesar documentos complejos, como recibos, tablas y formularios.

Lo que hace diferente a PaddleOCR es que está construido sobre el marco de aprendizaje profundo PaddlePaddle. El marco PaddlePaddle se diseñó para desarrollar y desplegar modelos de IA de forma sencilla, fiable y escalable. Además, PaddleOCR ofrece una gran precisión incluso en imágenes de baja calidad o desordenadas, lo que lo convierte en una buena opción para tareas de OCR del mundo real en las que la precisión y la fiabilidad son clave.

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

Otros modelos populares de OCR de código abierto

He aquí otros modelos de OCR de código abierto que se utilizan habitualmente:

• MMOCR: Diseñado para proyectos más complejos, MMOCR puede detectar texto y también entender cómo está dispuesto 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 transformadores, un tipo de modelo de aprendizaje profundo especialmente bueno para entender secuencias de texto, TrOCR sobresale en el manejo de pasajes más largos y diseños desordenados y desestructurados. Es una opción fiable cuando el contenido se lee como un lenguaje continuo y no como etiquetas aisladas.

Aplicaciones habituales de los modelos OCR

A medida que la tecnología OCR avanza, su papel se ha ampliado mucho más allá de la digitalización básica. De hecho, los modelos de OCR se están adoptando en diversos sectores que dependen de la información textual. He aquí algunas de las aplicaciones del OCR en sistemas del mundo real:

• Industria legal y descubrimiento electrónico: Los bufetes de abogados aplican el OCR para escanear miles de páginas de documentos jurídicos, lo que permite buscar en contratos, expedientes judiciales y pruebas para agilizar el descubrimiento y el análisis.
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• Sanidad: Los hospitales utilizan modelos de OCR para digitalizar los historiales de los pacientes, interpretar las recetas manuscritas y gestionar eficazmente los informes de laboratorio. Esto agiliza las tareas administrativas y mejora la precisión de los flujos de trabajo médicos.
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• Conservación histórica: Museos, bibliotecas y archivos aplican el OCR para digitalizar libros, manuscritos y periódicos antiguos, preservando así un valioso patrimonio cultural y facilitando su búsqueda a los investigadores.
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• Verificación de documentos de identidad y pasaportes: Muchos sistemas digitales de embarque y viajes se basan en el reconocimiento óptico de caracteres para extraer datos clave de documentos emitidos por el gobierno. Unas comprobaciones de identidad más rápidas y menos errores de introducción manual facilitan la experiencia del usuario y aumentan la seguridad.

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Pros y contras de los modelos de OCR

Los modelos de OCR han avanzado mucho desde que se concibieron por primera vez en los años cincuenta. Ahora son más accesibles, precisos y adaptables a distintos contenidos y plataformas. Estos son los principales puntos fuertes de los modelos de OCR actuales:

• Mejoras de accesibilidad: El OCR ayuda a que los contenidos sean más accesibles convirtiendo el material impreso en formatos legibles por lectores de pantalla para usuarios con problemas de visión.
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• Mejora aprendizaje automático aprendizaje automático: Actúa como un puente que convierte los datos visuales no estructurados en texto estructurado, haciéndolos utilizables para los modelos de aprendizaje automático aguas abajo.
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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 de un documento a otro.

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

• Sensible a la calidad de la imagen: El OCR funciona mejor con imágenes claras; las fotos borrosas u oscuras pueden afectar a los resultados.
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• Dificultades con determinados tipos de letra: La escritura rebuscada o desordenada puede confundir incluso a los mejores modelos.
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• El postprocesamiento sigue siendo necesario: Incluso con una gran precisión, los resultados del OCR suelen requerir una revisión o limpieza humana, especialmente en el caso de documentos críticos.

Principales conclusiones

El OCR permite a los ordenadores leer texto a partir de imágenes, lo que hace posible utilizar esa información en sistemas digitales. Desempeña un papel fundamental en el procesamiento de documentos, rótulos y notas manuscritas, y es impactante en áreas donde la velocidad y la precisión son fundamentales.

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

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