Modelli OCR open-source popolari e come funzionano

Per una panoramica visiva dei concetti trattati in questo articolo, guarda il video qui sotto.

Molte aziende e sistemi digitali si affidano a informazioni tratte da documenti, come fatture scansionate, documenti d'identità o moduli compilati a mano. Tuttavia, quando queste informazioni sono archiviate come immagini, per i computer è difficile cercarle, estrarle o utilizzarle per diverse attività.

Tuttavia, con strumenti come la computer vision, un campo dell'AI che consente alle macchine di interpretare e comprendere le informazioni visive, trasformare le immagini in testo sta diventando molto più semplice. L'Optical Character Recognition (OCR), in particolare, è una tecnologia di computer vision che può essere utilizzata per rilevare ed estrarre testo.

I modelli OCR sono addestrati per riconoscere il testo in una varietà di formati e convertirlo in dati modificabili e ricercabili. Sono ampiamente utilizzati nell'automazione documentale, nella verifica dell'identità e nei sistemi di scansione in tempo reale.

In questo articolo esploreremo come funzionano i modelli OCR, i popolari modelli open-source, dove vengono utilizzati, le applicazioni comuni e le considerazioni chiave per l'uso nel mondo reale.

Link to this sectionCos'è l'OCR?#

I modelli OCR sono progettati per aiutare le macchine a leggere il testo da fonti visive, in modo simile a come leggiamo il testo stampato o scritto a mano. Questi modelli prendono in input documenti scansionati, immagini o foto di appunti scritti a mano e li trasformano in testo digitale che può essere cercato, modificato o utilizzato nei sistemi software.

Mentre i primi sistemi OCR seguivano un modello rigido, i moderni modelli OCR utilizzano il deep learning per riconoscere il testo. Riescono facilmente a identificare diversi tipi di font, lingue e persino una grafia disordinata, gestendo anche immagini di bassa qualità. Questi progressi hanno reso i modelli per l'OCR una parte fondamentale dell'automazione in settori ad alta intensità di documenti come finanza, sanità, logistica e servizi governativi.

Sebbene i modelli OCR siano ottimi per immagini in cui il testo è chiaro e strutturato, possono affrontare sfide quando il testo appare insieme a elementi visivi complessi o all'interno di scene dinamiche. In questi casi, i modelli OCR possono essere utilizzati insieme a modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11.

YOLO11 può rilevare oggetti specifici in un'immagine, come segnali, documenti o etichette, aiutando a localizzare le regioni di testo prima che l'OCR venga utilizzato per estrarre il contenuto effettivo.

Ad esempio, nei veicoli autonomi, YOLO11 può rilevare un segnale di stop, e successivamente l'OCR può leggere il testo, consentendo al sistema di interpretare accuratamente sia l'oggetto che il suo significato.

Fig 1. Un esempio di utilizzo dell'OCR (fonte).

Link to this sectionUna panoramica su come funzionano i modelli OCR#

Ora che abbiamo visto cos'è l'OCR, diamo un'occhiata più da vicino a come funzionano effettivamente i modelli OCR.

Prima che un modello OCR venga utilizzato per leggere ed estrarre testo da un'immagine, l'immagine viene solitamente sottoposta a due passaggi importanti: pre-elaborazione e object detection.

Innanzitutto, l'immagine viene pulita e migliorata tramite la pre-elaborazione. Vengono applicate tecniche di base di elaborazione delle immagini, come la nitidezza, la riduzione del rumore e la regolazione di luminosità o contrasto, per migliorare la qualità complessiva dell'immagine e rendere il testo più facile da rilevare.

Successivamente, vengono utilizzati task di computer vision come l'object detection. In questo passaggio, vengono localizzati oggetti di interesse specifici contenenti testo, come targhe, segnali stradali, moduli o documenti d'identità. Identificando questi oggetti, il sistema isola le aree in cui si trova il testo significativo, preparandole per il riconoscimento.

Solo dopo questi passaggi il modello OCR inizia il suo lavoro. Per prima cosa, prende le regioni rilevate e le suddivide in parti più piccole, identificando singoli caratteri, parole o righe di testo.

Utilizzando tecniche di deep learning, il modello analizza le forme, i pattern e la spaziatura delle lettere, le confronta con ciò che ha appreso durante l'addestramento e prevede i caratteri più probabili. Quindi ricostruisce i caratteri riconosciuti in testo coerente per un'ulteriore elaborazione.

Fig 2. Capire come funziona l'OCR. Immagine dell'autore.

Link to this sectionModelli OCR open-source popolari#

Quando stai costruendo un'applicazione di computer vision che coinvolge l'estrazione di testo, scegliere il modello OCR giusto dipende da fattori come l'accuratezza, il supporto linguistico e la facilità di integrazione in sistemi reali.

Al giorno d'oggi, molti modelli open-source offrono la flessibilità, il forte supporto della community e le prestazioni affidabili di cui gli sviluppatori hanno bisogno. Esaminiamo alcune delle opzioni più popolari e cosa le rende interessanti.

Link to this sectionTesseract OCR#

Tesseract è uno dei modelli OCR open-source più utilizzati oggi. È stato sviluppato inizialmente presso gli Hewlett-Packard Laboratories a Bristol, Inghilterra, e Greeley, Colorado, tra il 1985 e il 1994. Nel 2005, HP ha rilasciato Tesseract come software open-source e, dal 2006, è mantenuto da Google, con continui contributi dalla community open-source.

Una delle caratteristiche chiave di Tesseract è la sua capacità di gestire oltre 100 lingue, rendendolo una scelta affidabile per progetti multilingue. I continui miglioramenti ne hanno aumentato l'affidabilità nella lettura di testo stampato, specialmente in documenti strutturati come moduli e report.

Fig 3. Riconoscimento testo tramite Tesseract OCR (fonte).

Tesseract è comunemente utilizzato in progetti che coinvolgono la scansione di fatture, l'archiviazione di documenti cartacei o l'estrazione di testo da documenti con layout standard. Funziona al meglio quando la qualità del documento è buona e il layout non varia significativamente.

Link to this sectionEasyOCR#

Analogamente, EasyOCR è una libreria OCR open-source basata su Python sviluppata da Jaided AI. Supporta oltre 80 lingue, inclusi caratteri latini, cinesi, arabi e cirillici, rendendolo uno strumento versatile per il riconoscimento di testo multilingue.

Progettato per gestire sia testo stampato che scritto a mano, EasyOCR funziona bene con documenti che variano per layout, font o struttura. Questa flessibilità lo rende un'ottima opzione per l'estrazione di testo da fonti diverse come scontrini, segnali stradali e moduli con input in più lingue.

Basato su PyTorch, EasyOCR sfrutta tecniche di deep learning per un rilevamento e riconoscimento preciso del testo. Funziona in modo efficiente sia su CPU che su GPU, consentendo di scalare a seconda del compito, che si tratti di elaborare alcune immagini localmente o gestire grandi batch di file su sistemi più potenti.

Come strumento open-source, EasyOCR beneficia di aggiornamenti regolari e miglioramenti guidati dalla community, aiutandolo a rimanere aggiornato e adattabile a un'ampia gamma di esigenze OCR del mondo reale.

Link to this sectionPaddleOCR#

PaddleOCR è un toolkit OCR ad alte prestazioni sviluppato da Baidu che combina rilevamento e riconoscimento del testo in un'unica pipeline semplificata. Con il supporto per 80 lingue, può gestire documenti complessi come scontrini, tabelle e moduli.

Ciò che rende diverso PaddleOCR è che è costruito sul framework di deep learning PaddlePaddle. Il framework PaddlePaddle è stato progettato per lo sviluppo e il deployment di modelli AI facili, affidabili e scalabili. Inoltre, PaddleOCR offre un'elevata accuratezza anche su immagini di bassa qualità o confuse, rendendolo una buona scelta per compiti OCR reali dove precisione e affidabilità sono fondamentali.

Fig 4. Workflow di PaddleOCR (fonte).

Oltre a questo, PaddleOCR è altamente modulare, consentendo agli sviluppatori di personalizzare le proprie pipeline scegliendo componenti specifici di rilevamento, riconoscimento e classificazione. Con API Python ben documentate e un forte supporto della community, è una soluzione flessibile e pronta per la produzione per un'ampia gamma di applicazioni OCR.

Link to this sectionAltri popolari modelli OCR open-source#

Ecco alcuni altri modelli OCR open-source comunemente utilizzati:

• MMOCR: Progettato per progetti più complessi, MMOCR può rilevare il testo e anche comprendere come è disposto su una pagina. È ideale per lavorare con tabelle, layout a più colonne e altri documenti visivamente complessi.
• TrOCR: Basato sui Transformer, un tipo di modello di deep learning particolarmente adatto a comprendere sequenze di testo, TrOCR eccelle nella gestione di passaggi più lunghi e layout disordinati e non strutturati. È una scelta affidabile quando il contenuto è letto come linguaggio continuo piuttosto che come etichette isolate.

Link to this sectionApplicazioni comuni dei modelli OCR#

Man mano che la tecnologia OCR diventa più avanzata, il suo ruolo si è espanso ben oltre la semplice digitalizzazione. Infatti, i modelli OCR vengono ora adottati in vari settori che dipendono da informazioni testuali. Ecco una panoramica di alcuni modi in cui l'OCR viene applicato nei sistemi reali oggi:

• Industria legale ed e-discovery: Gli studi legali utilizzano l'OCR per scansionare migliaia di pagine di documenti legali, rendendo contratti, deposizioni giudiziarie e prove ricercabili per scoperte e analisi più rapide.
• Sanità: Gli ospedali utilizzano modelli OCR per digitalizzare le cartelle cliniche dei pazienti, interpretare prescrizioni scritte a mano e gestire i referti di laboratorio in modo efficiente. Ciò semplifica le attività amministrative e migliora l'accuratezza nei flussi di lavoro medici.
• Conservazione storica: Musei, biblioteche e archivi utilizzano l'OCR per digitalizzare vecchi libri, manoscritti e giornali, preservando il prezioso patrimonio culturale e rendendolo ricercabile per i ricercatori.
• Verifica di ID e passaporti: Molti sistemi di onboarding digitale e di viaggio si affidano all'OCR per estrarre dati chiave dai documenti rilasciati dal governo. Controlli di identità più rapidi e meno errori di immissione manuale portano a esperienze utente più fluide e a una maggiore sicurezza.

Fig 5. Scanner basato su OCR per la verifica dell'identità del passaporto. (fonte).

Link to this sectionPro e contro dei modelli OCR#

I modelli OCR hanno fatto molta strada da quando sono stati concepiti negli anni '50. Ora sono più accessibili, accurati e adattabili a diversi contenuti e piattaforme. Ecco i punti di forza chiave che i modelli OCR di oggi offrono:

• Miglioramenti dell'accessibilità: L'OCR aiuta a rendere i contenuti più accessibili convertendo il materiale stampato in formati leggibili da screen reader per utenti con disabilità visive.
• Migliora le pipeline di machine learning: Agisce come un ponte che trasforma dati visivi non strutturati in testo strutturato, rendendolo utilizzabile per modelli di machine learning a valle.
• Estrazione senza template: L'OCR avanzato non richiede più template rigidi: può estrarre informazioni in modo intelligente anche quando i layout variano tra i documenti.

Nonostante i vantaggi, i modelli OCR presentano ancora alcune sfide, specialmente quando l'input non è perfetto. Ecco alcune limitazioni comuni da tenere a mente:

• Sensibile alla qualità dell'immagine: L'OCR funziona meglio con immagini chiare; foto sfocate o scure possono influire sui risultati.
• Difficoltà con certe grafie o font: Scritture eleganti o disordinate possono confondere anche i modelli migliori.
• Post-elaborazione ancora necessaria: Anche con un'elevata accuratezza, gli output OCR spesso necessitano di una revisione umana o di una pulizia, specialmente per documenti critici.

Link to this sectionPunti chiave#

L'OCR consente ai computer di leggere il testo dalle immagini, rendendo possibile utilizzare tali informazioni nei sistemi digitali. Svolge un ruolo chiave nell'elaborazione di documenti, segnali e appunti scritti a mano ed è incisivo in aree in cui velocità e accuratezza sono fondamentali.

I modelli OCR spesso lavorano anche insieme a modelli come Ultralytics YOLO11, che possono rilevare oggetti all'interno delle immagini. Insieme, consentono ai sistemi di comprendere cosa è scritto e dove appare. Man mano che queste tecnologie continuano a migliorare, l'OCR sta diventando una parte fondamentale del modo in cui le macchine interpretano e interagiscono con il mondo.

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