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.

No obstante, con herramientas como la visión artificial, un campo de la IA que permite a las máquinas interpretar y comprender información visual, convertir imágenes en texto es cada vez más sencillo. El Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), en particular, es una tecnología de visión artificial que puede utilizarse 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 OCR, modelos populares de código abierto, dónde se utilizan, aplicaciones comunes y consideraciones clave para el uso en el mundo real.

Link to this section¿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 OCR son excelentes para imágenes donde el texto es claro y estructurado, pueden enfrentarse a desafíos cuando el texto aparece junto a imágenes complejas o dentro de escenas dinámicas. En estos casos, los modelos OCR pueden utilizarse junto a modelos de visión artificial 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 que se utilice el OCR para extraer el contenido real.

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

Fig 1. Un ejemplo del uso de OCR (fuente).

Link to this sectionUna 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, se limpia y mejora la imagen mediante 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 identidad. Al identificar estos objetos, el sistema aísla las áreas donde se encuentra texto significativo, preparándolas 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.

Link to this sectionModelos 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.

Link to this sectionTesseract OCR#

Tesseract es uno de los modelos OCR de código abierto más utilizados hoy en día. 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 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 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 usando Tesseract OCR (fuente).

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

Link to this sectionEasyOCR#

Del mismo modo, EasyOCR es una biblioteca de OCR de código abierto basada en Python desarrollada por Jaided AI. Admite más de 80 idiomas, incluidos los alfabetos latino, chino, árabe y cirílico, lo que lo 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 la detección y reconocimiento preciso de texto. Funciona de manera eficiente tanto en CPU como en GPU, permitiéndole escalar según 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, ayudándole a mantenerse al día y adaptable a una amplia gama de necesidades de OCR en el mundo real.

Link to this sectionPaddleOCR#

PaddleOCR es un kit de herramientas OCR de alto rendimiento desarrollado por Baidu que combina la detección y el reconocimiento de texto en una tubería optimizada. Con soporte para 80 idiomas, puede manejar 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 fue diseñado para el desarrollo y despliegue de modelos de IA fáciles, fiables y escalables. 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 en el mundo real donde la precisión y la fiabilidad son clave.

Fig 4. El flujo de trabajo de PaddleOCR (fuente).

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.

Link to this sectionOtros 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 también entender cómo está organizado en una página. Es ideal para trabajar con tablas, diseños de varias columnas y otros documentos visualmente complejos.
• 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.

Link to this sectionAplicaciones 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:

• Industria legal y descubrimiento electrónico: Los bufetes de abogados aplican OCR para escanear miles de páginas de documentos legales, haciendo que contratos, expedientes judiciales y pruebas sean buscables para un descubrimiento y análisis más rápidos.
• 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 verificación de identidad de pasaporte. (fuente).

Link to this sectionPros 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 procesos de aprendizaje automático: Actúa como un puente que convierte datos visuales no estructurados en texto estructurado, haciéndolo utilizable para 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.

Link to this sectionConclusiones 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.

¿Sientes curiosidad por la visión artificial? Visita nuestro repositorio de GitHub y conecta con nuestra comunidad para seguir explorando. Aprende sobre innovaciones como la IA en vehículos autónomos y la visión artificial en la agricultura en nuestras páginas de soluciones. ¡Consulta nuestras opciones de licencia y comienza un proyecto de visión artificial!