Modelos OCR de código abierto populares y cómo funcionan

Para un recorrido visual de los conceptos cubiertos en este artículo, mira el vídeo a continuación.

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

Sin embargo, con herramientas como la computer vision, un campo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas interpretar y comprender información visual, convertir imágenes en texto es cada vez más fácil. En particular, el Optical Character Recognition (OCR) es una tecnología de visión por computadora 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 buscables. 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 de OCR, los modelos de open-source más populares, dónde se utilizan, sus aplicaciones comunes y las consideraciones clave para su uso 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 similar a como leemos texto impreso o escrito a mano. Estos modelos toman entradas como documentos escaneados, imágenes o fotos de notas escritas a mano y las convierten en texto digital que puede buscarse, editarse o utilizarse en sistemas de software.

Aunque los sistemas OCR antiguos seguían una plantilla estricta, los modelos OCR modernos utilizan aprendizaje profundo para reconocer texto. Pueden reconocer fácilmente diferentes tipos de fuentes de texto, idiomas e incluso caligrafía desordenada, al tiempo que gestionan imágenes de baja calidad. Estos avances han convertido a los modelos de OCR en una parte clave de la automatización en industrias con gran volumen de texto, como las finanzas, la sanidad, la logística y los servicios gubernamentales.

Aunque los modelos de OCR son excelentes para imágenes donde el texto es claro y estructurado, pueden enfrentarse a desafíos cuando el texto aparece junto a elementos visuales complejos o dentro de escenas dinámicas. En estos casos, los modelos de OCR se pueden utilizar junto con modelos de visión por computadora 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 usar OCR para extraer el contenido real.

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

Fig 1. Un ejemplo de uso de OCR (source).

Una visión general de cómo funcionan los modelos OCR#

Ahora que hemos cubierto lo que es el OCR, echemos un vistazo más de cerca a cómo funcionan realmente los modelos OCR.

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

Primero, la imagen se limpia y se mejora mediante preprocesamiento. Se aplican técnicas básicas de image processing, como la mejora de nitidez, la reducción de ruido y el ajuste de brillo o contraste, para mejorar la calidad general de la imagen y hacer que el texto sea más fácil de detectar.

A continuación, se utilizan computer vision tasks como la detección de objetos. En este paso se ubican objetos específicos de interés que contienen texto, tales como matrículas, señales de tránsito, formularios o tarjetas de identificación. Al identificar estos objetos, el sistema aísla las áreas donde se encuentra el texto significativo y las prepara para su 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, palabras o líneas de texto individuales.

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

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

Modelos OCR de código abierto populares#

Cuando construyes una aplicación de visión artificial que involucra 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 ajusta a los sistemas del mundo real.

Hoy en día, muchos modelos de código abierto proporcionan la flexibilidad, el fuerte soporte de la comunidad y el rendimiento fiable que los desarrolladores necesitan. Veamos algunas de las opciones más populares y qué es 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 de Hewlett-Packard en Bristol (Inglaterra) y Greeley (Colorado) entre 1985 y 1994. En 2005, HP lanzó Tesseract como software de código abierto y, desde 2006, Google lo mantiene 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 mejoras continuas han aumentado su fiabilidad en la lectura de texto impreso, especialmente en documentos estructurados como formularios e informes.

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

Tesseract se utiliza comúnmente en proyectos que implican scanning invoices, archivar documentos en papel o extraer texto de documentos con diseños estándar. Funciona mejor cuando la calidad del documento es buena y el diseño no varía significativamente.

EasyOCR#

De igual manera, 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 tanto texto impreso como escrito a mano, 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 técnicas de aprendizaje profundo para lograr una detección y un reconocimiento de texto precisos. Se ejecuta de manera eficiente tanto en CPUs como en GPUs, lo que le permite escalar según la tarea, ya sea procesando unas pocas imágenes de forma local 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, ayudándole a mantenerse al día y adaptable a una amplia gama de necesidades de OCR en el mundo real.

PaddleOCR#

PaddleOCR es un conjunto de herramientas de OCR de alto rendimiento desarrollado por Baidu que combina la detección y el reconocimiento de texto en un flujo de trabajo 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 se diseñó para facilitar el desarrollo y la implementación de modelos de IA de forma sencilla, confiable y escalable. Asimismo, PaddleOCR ofrece una alta precisión incluso en imágenes de baja calidad o con mucho ruido, lo que lo convierte en una buena opción para tareas de OCR en el mundo real donde la precisión y la confiabilidad son fundamentales.

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

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

Otros modelos OCR de código abierto populares#

Aquí tienes otros modelos OCR de código abierto que se utilizan habitualmente:

• MMOCR: Diseñado para proyectos más complejos, MMOCR puede detectar texto y además comprender cómo está distribuido en una página. Es ideal para trabajar con tablas, diseños de múltiples columnas y otros documentos visualmente complejos.
• TrOCR: Construido sobre Transformers, un tipo de modelo de aprendizaje profundo especialmente bueno para comprender secuencias de texto, TrOCR destaca en el manejo de pasajes más largos y diseños complejos y desestructurados. Es una opción confiable 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 papel se ha expandido mucho más allá de la digitalización básica. De hecho, los modelos OCR ahora se están adoptando en diversas industrias que dependen de la información textual. Aquí tienes un vistazo a algunas formas en las que el OCR se aplica hoy en día en los sistemas del mundo real:

• Legal industry y descubrimiento electrónico: Los bufetes de abogados aplican OCR para escanear miles de páginas de documentos legales, haciendo que los contratos, las presentaciones judiciales y las pruebas sean consultables para agilizar el descubrimiento y el análisis.
• Sanidad: Los hospitales están utilizando modelos OCR para digitalizar expedientes de pacientes, interpretar recetas escritas a mano y gestionar informes de laboratorio de forma eficiente. Esto agiliza las tareas administrativas y mejora la precisión en todos los flujos de trabajo médicos.
• Preservación histórica: Los museos, bibliotecas y archivos aplican OCR para digitalizar libros antiguos, manuscritos y periódicos, preservando un valioso patrimonio cultural y haciéndolo buscable para investigadores.
• Verificación de ID y pasaportes: Muchos sistemas digitales de incorporación y de viajes confían en el OCR para extraer datos clave de documentos emitidos por el gobierno. Las comprobaciones de identidad más rápidas y menos errores de entrada manual conducen a experiencias de usuario más fluidas y una mayor seguridad.

Fig 5. Escáner basado en OCR para la verificación de identidad de pasaportes. (source).

Pros y contras de los modelos OCR#

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

• Mejoras de accesibilidad: El OCR ayuda a hacer el contenido más accesible convirtiendo material impreso en formatos legibles por lectores de pantalla para usuarios con discapacidad visual.
• Mejora los machine learning pipelines: Actúa como un puente que convierte datos visuales no estructurados en texto estructurado, haciéndolos utilizables para los modelos de aprendizaje automático posteriores.
• 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. Aquí hay 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.
• Tiene dificultades con cierta caligrafía o fuentes: La escritura elegante o desordenada todavía puede confundir incluso a los mejores modelos.
• Todavía se necesita posprocesamiento: Incluso con una alta precisión, los resultados del OCR a menudo necesitan algo de revisión humana o limpieza, especialmente para documentos críticos.

Conclusiones clave#

El OCR permite a los ordenadores leer texto de imágenes, haciendo posible utilizar esa información en sistemas digitales. Desempeña un papel clave en el procesamiento de documentos, señales y notas escritas a mano, y tiene un gran impacto en áreas donde la velocidad y la precisión son críticas.

Los modelos OCR también trabajan a menudo junto a modelos como Ultralytics YOLO11, que pueden detectar objetos dentro de las imágenes. Juntos, permiten a los sistemas entender qué 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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