Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es una tecnología que convierte distintos tipos de documentos, como documentos en papel escaneados, archivos PDF o imágenes capturadas por una cámara digital, en datos editables y que permiten realizar búsquedas. Desarrollado inicialmente para ayudar a los discapacitados visuales convirtiendo el texto impreso en voz, el OCR ha evolucionado hasta convertirse en una piedra angular de la transformación digital en diversos sectores. Gracias a los avances en Inteligencia Artificial (IA) y Visión por Computador, los sistemas modernos de OCR pueden reconocer texto en una amplia gama de fuentes, idiomas e incluso estilos manuscritos con notable precisión.

Cómo funciona el reconocimiento óptico de caracteres

El proceso de convertir una imagen en texto digital implica varias etapas clave. Los procesos de OCR modernos, mejorados con el aprendizaje profundo, son mucho más robustos que los primeros sistemas de comparación de plantillas.

• Preprocesamiento de imágenes: El primer paso consiste en limpiar y realzar la imagen de origen para mejorar su calidad. Se aplican técnicas como el ajuste del brillo y el contraste, la reducción del ruido y la nitidez de la imagen para que el texto sea más claro y fácil de detectar. Esta etapa es crucial, sobre todo cuando se trata de escaneados de baja calidad o imágenes tomadas en condiciones de poca luz.
• Detección de texto: Antes de reconocer los caracteres, el sistema debe localizar dónde se encuentra el texto dentro de la imagen. Para ello se suelen utilizar potentes modelos de detección de objetos, como Ultralytics YOLO11, que pueden identificar y aislar bloques de texto, líneas o palabras individuales.
• Reconocimiento de caracteres: Una vez detectadas las regiones de texto, una red neuronal entrenada en vastos conjuntos de datos de caracteres analiza las formas y patrones para identificar cada letra y número. Aquí es donde entran en juego herramientas como el motor de código abierto Tesseract, desarrollado originalmente por HP y mantenido ahora por Google.
• Tratamiento posterior: La etapa final consiste en convertir los caracteres reconocidos en texto estructurado y utilizable. Esto puede incluir el modelado del lenguaje para corregir errores o formatear la salida en un formato específico como JSON o XML para facilitar la integración con otro software.

OCR y tareas de visión por ordenador relacionadas

Aunque el OCR es una tecnología muy especializada, está estrechamente relacionada con otras tareas de visión por ordenador. Es importante comprender su función única.

El OCR es fundamentalmente diferente del reconocimiento de imágenes en sentido amplio. Mientras que el reconocimiento de imágenes pretende identificar objetos, escenas y rostros dentro de una imagen, el OCR se centra exclusivamente en interpretar caracteres textuales. Sin embargo, estas tecnologías suelen trabajar juntas. Por ejemplo, una aplicación puede utilizar el reconocimiento de imágenes para identificar una señal de tráfico y, a continuación, utilizar el OCR para leer el texto de esa señal. Del mismo modo, en el análisis de documentos, un modelo de detección de objetos identifica primero la ubicación de una firma o un número de factura antes de aplicar el OCR para extraer la información específica.

Aplicaciones en el mundo real

La combinación de la visión por ordenador y el reconocimiento óptico de caracteres ha permitido aumentar la eficacia y la automatización en numerosos sectores.

• Reconocimiento automático de matrículas (ANPR): En la gestión del tráfico y la aplicación de la ley, los sistemas ANPR utilizan modelos de detección de objetos para localizar primero la matrícula de un vehículo en una imagen o vídeo. Una vez aislada la matrícula, la tecnología OCR lee los caracteres alfanuméricos y los convierte en texto legible por máquina para consultar bases de datos, cobrar peajes o rastrear vehículos robados.
• Procesamiento de facturas y recibos: Los servicios financieros y las industrias minoristas confían en el OCR para automatizar el procesamiento de facturas, recibos y extractos bancarios. Un modelo de visión por ordenador puede detectar campos clave como el nombre del proveedor, la fecha y el importe total de una factura. Posteriormente, el OCR extrae el texto de estas regiones específicas, eliminando la introducción manual de datos, reduciendo errores y acelerando los ciclos de pago.

Otras aplicaciones importantes son la digitalización de archivos históricos para su conservación e investigación, la agilización de la gestión de historiales de pacientes en la sanidad y la verificación de identidad mediante la extracción de datos de pasaportes y documentos de identidad. Librerías populares de código abierto como EasyOCR y PaddleOCR han hecho esta tecnología aún más accesible para que los desarrolladores la integren en sus aplicaciones.