Rejoignez-nous pour explorer les modèles OCR populaires, comment ils convertissent les images en texte et leur rôle dans les applications d'IA et de vision par ordinateur.
.webp)
De nombreuses entreprises et systèmes numériques s'appuient sur des informations provenant de documents, tels que des factures numérisées, des cartes d'identité ou des formulaires manuscrits. Mais lorsque ces informations sont stockées sous forme d'image, il est difficile pour les ordinateurs de les rechercher, de les extraire ou de les utiliser pour diverses tâches.
Cependant, avec des outils comme la vision par ordinateur, un domaine de l'IA qui permet aux machines d'interpréter et de comprendre les informations visuelles, la transformation d'images en texte devient beaucoup plus facile. La reconnaissance optique de caractères (OCR), en particulier, est une technologie de vision par ordinateur qui peut être utilisée pour détecter et extraire du texte.
Les modèles OCR sont entraînés à reconnaître le texte dans divers formats et à le convertir en données modifiables et consultables. Ils sont largement utilisés dans l'automatisation de documents, la vérification d'identité et les systèmes de numérisation en temps réel.
Dans cet article, nous allons explorer le fonctionnement des modèles OCR, les modèles open source populaires, où ils sont utilisés, les applications courantes et les principales considérations pour une utilisation dans le monde réel.
Les modèles ROC sont conçus pour aider les machines à lire le texte à partir de sources visuelles, de la même manière que nous lisons du texte imprimé ou manuscrit. Ces modèles prennent des entrées telles que des documents numérisés, des images ou des photos de notes manuscrites et les transforment en texte numérique qui peut être recherché, modifié ou utilisé dans des systèmes logiciels.
Alors que les premiers systèmes OCR suivaient un modèle strict, les modèles OCR modernes utilisent l'apprentissage profond pour reconnaître le texte. Ils peuvent facilement reconnaître différents types de polices de texte, de langues et même d'écriture manuscrite désordonnée tout en gérant des images de mauvaise qualité. Ces avancées ont fait des modèles pour l'OCR un élément clé de l'automatisation dans les industries à forte intensité de texte comme la finance, la santé, la logistique et les services gouvernementaux.
Bien que les modèles OCR soient excellents pour les images où le texte est clair et structuré, ils peuvent rencontrer des difficultés lorsque le texte apparaît à côté de visuels complexes ou dans des scènes dynamiques. Dans ces cas, les modèles OCR peuvent être utilisés conjointement avec des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11.
YOLO11 peut détecter des objets spécifiques dans une image, tels que des panneaux, des documents ou des étiquettes, aidant à localiser les régions de texte avant que l'OCR ne soit utilisé pour extraire le contenu réel.
Par exemple, dans les véhicules autonomes, YOLO11 peut détecter un panneau d'arrêt, puis la reconnaissance optique de caractères (OCR) peut lire le texte, permettant au système d'interpréter avec précision à la fois l'objet et sa signification.
Maintenant que nous avons expliqué ce qu'est l'OCR, examinons de plus près le fonctionnement réel des modèles OCR.
Avant qu'un modèle OCR ne soit utilisé pour lire et extraire du texte d'une image, l'image est généralement soumise à deux étapes importantes : le prétraitement et la détection d'objets.
Tout d'abord, l'image est nettoyée et améliorée par le biais d'un prétraitement. Des techniques de base de traitement d'image, telles que l'accentuation, la réduction du bruit et l'ajustement de la luminosité ou du contraste, sont appliquées pour améliorer la qualité globale de l'image et faciliter la détection du texte.
Ensuite, des tâches de vision par ordinateur comme la détection d'objets sont utilisées. Dans cette étape, des objets d'intérêt spécifiques contenant du texte sont localisés, tels que des plaques d'immatriculation, des panneaux de signalisation, des formulaires ou des cartes d'identité. En identifiant ces objets, le système isole les zones où se trouve un texte significatif, les préparant ainsi à la reconnaissance.
Ce n'est qu'après ces étapes que le modèle OCR commence son travail. Tout d'abord, il prend les régions détectées et les décompose en parties plus petites - en identifiant les caractères individuels, les mots ou les lignes de texte.
Grâce à des techniques d'apprentissage profond, le modèle analyse les formes, les motifs et l'espacement des lettres, les compare à ce qu'il a appris pendant l'entraînement et prédit les caractères les plus probables. Il reconstruit ensuite les caractères reconnus en un texte cohérent pour un traitement ultérieur.
Lorsque vous créez une application de vision par ordinateur qui implique l'extraction de texte, le choix du bon modèle OCR dépend de facteurs tels que la précision, la prise en charge des langues et la facilité avec laquelle il s'intègre dans les systèmes du monde réel.
De nos jours, de nombreux modèles open source offrent la flexibilité, le soutien important de la communauté et les performances fiables dont les développeurs ont besoin. Examinons quelques-unes des options les plus populaires et ce qui les distingue.
Tesseract est l'un des modèles OCR open source les plus utilisés aujourd'hui. Il a été initialement développé aux Hewlett-Packard Laboratories à Bristol, en Angleterre, et à Greeley, dans le Colorado, entre 1985 et 1994. En 2005, HP a publié Tesseract en tant que logiciel open source, et depuis 2006, il est maintenu par Google, avec des contributions continues de la communauté open source.
L'une des principales caractéristiques de Tesseract est sa capacité à gérer plus de 100 langues, ce qui en fait un choix fiable pour les projets multilingues. Des améliorations continues ont renforcé sa fiabilité dans la lecture de textes imprimés, en particulier dans les documents structurés tels que les formulaires et les rapports.
Tesseract est couramment utilisé dans les projets qui impliquent la numérisation de factures, l'archivage de documents ou l'extraction de texte à partir de documents avec des mises en page standard. Il fonctionne mieux lorsque la qualité du document est bonne et que la mise en page ne varie pas de manière significative.
De même, EasyOCR est une bibliothèque OCR open source basée sur Python, développée par Jaided AI. Elle prend en charge plus de 80 langues, dont les écritures latines, chinoises, arabes et cyrilliques, ce qui en fait un outil polyvalent pour la reconnaissance de texte multilingue.
Conçu pour traiter aussi bien le texte imprimé que manuscrit, EasyOCR fonctionne bien avec les documents dont la mise en page, la police ou la structure varient. Cette flexibilité en fait une excellente option pour extraire du texte de diverses sources telles que des reçus, des panneaux de signalisation et des formulaires avec des entrées en plusieurs langues.
Basé sur PyTorch, EasyOCR exploite des techniques de deep learning pour une détection et une reconnaissance de texte précises. Il fonctionne efficacement sur les CPU et les GPU, ce qui lui permet de s'adapter en fonction de la tâche, qu'il s'agisse de traiter quelques images localement ou de gérer de grands lots de fichiers sur des systèmes plus puissants.
En tant qu'outil open source, EasyOCR bénéficie de mises à jour régulières et d'améliorations pilotées par la communauté, ce qui l'aide à rester à jour et à s'adapter à un large éventail de besoins OCR du monde réel.
PaddleOCR est une boîte à outils OCR haute performance développée par Baidu qui combine la détection et la reconnaissance de texte dans un pipeline rationalisé. Prenant en charge 80 langues, il peut traiter des documents complexes tels que des reçus, des tableaux et des formulaires.
Ce qui différencie PaddleOCR, c'est qu'il est construit sur le framework de deep learning PaddlePaddle. Le framework PaddlePaddle a été conçu pour un développement et un déploiement de modèles d'IA faciles, fiables et évolutifs. De plus, PaddleOCR offre une grande précision, même sur des images de mauvaise qualité ou encombrées, ce qui en fait un bon choix pour les tâches de ROC du monde réel où la précision et la fiabilité sont essentielles.
De plus, PaddleOCR est hautement modulaire, ce qui permet aux développeurs de personnaliser leurs pipelines en choisissant des composants spécifiques de détection, de reconnaissance et de classification. Grâce à des API Python bien documentées et à un fort soutien de la communauté, c'est une solution flexible, prête pour la production, pour un large éventail d'applications OCR.
Voici quelques autres modèles OCR open source qui sont couramment utilisés :
À mesure que la technologie OCR devient plus avancée, son rôle s'est étendu bien au-delà de la simple numérisation. En fait, les modèles OCR sont maintenant adoptés dans divers secteurs qui dépendent des informations textuelles. Voici un aperçu de certaines façons dont l'OCR est appliquée dans les systèmes du monde réel aujourd'hui :
Les modèles OCR ont parcouru un long chemin depuis leur conception dans les années 1950. Ils sont désormais plus accessibles, précis et adaptables à différents contenus et plateformes. Voici les principaux atouts que les modèles OCR d'aujourd'hui apportent :
Malgré ses avantages, les modèles OCR présentent encore quelques défis, en particulier lorsque l'entrée n'est pas parfaite. Voici quelques limitations courantes à garder à l'esprit :
La ROC permet aux ordinateurs de lire le texte des images, ce qui permet d'utiliser ces informations dans les systèmes numériques. Elle joue un rôle clé dans le traitement des documents, des panneaux et des notes manuscrites et a un impact dans les domaines où la vitesse et la précision sont essentielles.
Les modèles ROC fonctionnent souvent en parallèle avec des modèles tels que Ultralytics YOLO11, qui peuvent détecter des objets dans les images. Ensemble, ils permettent aux systèmes de comprendre ce qui est écrit et où cela apparaît. À mesure que ces technologies continuent de s'améliorer, la ROC devient un élément essentiel de la façon dont les machines interprètent et interagissent avec le monde.
Vision AI vous intéresse ? Visitez notre répertoire GitHub et connectez-vous avec notre communauté pour continuer votre exploration. Découvrez les innovations telles que l'IA dans les voitures autonomes et la Vision AI dans l’agriculture sur nos pages de solutions. Consultez nos options de licence et lancez-vous dans un projet de vision par ordinateur !
