Modelli OCR open source più diffusi 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 alle informazioni contenute nei documenti, come fatture scansionate, documenti d’identità o moduli scritti a mano. Tuttavia, quando queste informazioni sono archiviate come immagini, per i computer è difficile cercarle, estrarle o utilizzarle per varie attività.

Tuttavia, grazie a strumenti come la visione artificiale, 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. Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), in particolare, è una tecnologia di visione artificiale che può essere utilizzata per rilevare ed estrarre il testo.

I modelli OCR sono addestrati a riconoscere il testo in vari formati e a convertirlo in dati modificabili e ricercabili. Sono ampiamente utilizzati nell’automazione dei documenti, nella verifica dell’identità e nei sistemi di scansione in tempo reale.

In questo articolo esploreremo come funzionano i modelli OCR, alcuni popolari modelli open source, i loro ambiti di utilizzo, le applicazioni più comuni e gli aspetti principali da considerare per l’uso nel mondo reale.

Che cos’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 ricevono input come 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 a riconoscere facilmente diversi tipi di caratteri e lingue, persino la scrittura a mano disordinata, gestendo anche immagini di bassa qualità. Questi progressi hanno reso i modelli OCR una componente fondamentale dell’automazione nei settori ad alta intensità di testo, come finanza, sanità, logistica e servizi pubblici.

Sebbene i modelli OCR siano ottimi per le immagini in cui il testo è chiaro e strutturato, possono incontrare difficoltà quando il testo appare accanto a elementi visivi complessi o all’interno di scene dinamiche. In questi casi, i modelli OCR possono essere utilizzati insieme a modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLO11.

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

Ad esempio, nei veicoli autonomi, Ultralytics YOLO11 può rilevare un segnale di stop, dopodiché l’OCR può leggerne il testo, consentendo al sistema di interpretare con precisione sia l’oggetto sia il suo significato.

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

Panoramica del funzionamento dei modelli OCR#

Ora che abbiamo visto che cos’è l’OCR, analizziamo più da vicino come funzionano effettivamente i modelli OCR.

Prima che un modello OCR venga utilizzato per leggere ed estrarre il testo da un’immagine, l’immagine viene solitamente sottoposta a due fasi importanti: pre-elaborazione e rilevamento degli oggetti.

Innanzitutto, l’immagine viene ripulita 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 della luminosità o del contrasto, per migliorare la qualità complessiva dell’immagine e rendere il testo più facile da rilevare.

Successivamente, vengono utilizzate attività di visione artificiale come il rilevamento degli oggetti. In questa fase vengono individuati specifici oggetti di interesse contenenti testo, come targhe, cartelli 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 queste fasi il modello OCR inizia a lavorare. Innanzitutto, 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 motivi e la spaziatura delle lettere, li confronta con ciò che ha appreso durante l’addestramento e predice i caratteri più probabili. Ricostruisce quindi i caratteri riconosciuti in un testo coerente per l’elaborazione successiva.

Fig. 2. Comprendere il funzionamento dell’OCR. Immagine dell’autore.

Modelli OCR open source popolari#

Quando sviluppi un’applicazione di visione artificiale che prevede l’estrazione del testo, la scelta del modello OCR giusto dipende da fattori come accuratezza, supporto delle lingue e facilità di integrazione nei sistemi del mondo reale.

Oggi molti modelli open source offrono la flessibilità, il solido supporto della community e le prestazioni affidabili di cui gli sviluppatori hanno bisogno. Esaminiamo alcune delle opzioni più popolari e ciò che le distingue.

Tesseract OCR#

Tesseract è uno dei modelli OCR open source più utilizzati oggi. È stato inizialmente sviluppato presso i laboratori Hewlett-Packard di Bristol, in Inghilterra, e Greeley, in Colorado, tra il 1985 e il 1994. Nel 2005 HP ha pubblicato Tesseract come software open source e dal 2006 è gestito da Google, con contributi continui della community open source.

Una delle caratteristiche principali di Tesseract è la capacità di gestire oltre 100 lingue, che lo rende una scelta affidabile per i progetti multilingue. I miglioramenti continui ne hanno aumentato l’affidabilità nella lettura del testo stampato, soprattutto nei documenti strutturati come moduli e report.

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

Tesseract viene comunemente utilizzato nei progetti che prevedono la scansione delle fatture, l’archiviazione di documenti cartacei o l’estrazione del testo da documenti con layout standard. Offre le prestazioni migliori quando la qualità del documento è buona e il layout non varia in modo significativo.

EasyOCR#

Analogamente, EasyOCR è una libreria OCR open source basata su Python, sviluppata da Jaided AI. Supporta oltre 80 lingue, inclusi gli alfabeti latino, cinese, arabo e cirillico, ed è quindi uno strumento versatile per il riconoscimento del testo multilingue.

Progettato per gestire sia il testo stampato sia quello scritto a mano, EasyOCR funziona bene con documenti che variano per layout, carattere o struttura. Questa flessibilità lo rende un’ottima soluzione per estrarre testo da fonti diverse, come ricevute, cartelli stradali e moduli con contenuti in più lingue.

Basato su PyTorch, EasyOCR sfrutta tecniche di deep learning per rilevare e riconoscere il testo con precisione. Funziona in modo efficiente sia su CPU sia su GPU, consentendo di adattarsi alle esigenze dell’attività, dall’elaborazione locale di poche immagini alla gestione di grandi batch di file su sistemi più potenti.

Essendo uno strumento open source, EasyOCR beneficia di aggiornamenti regolari e miglioramenti guidati dalla community, mantenendosi attuale e adattabile a un’ampia gamma di esigenze OCR del mondo reale.

PaddleOCR#

PaddleOCR è un toolkit OCR ad alte prestazioni sviluppato da Baidu, che combina il rilevamento e il riconoscimento del testo in una pipeline ottimizzata. Grazie al supporto di 80 lingue, è in grado di gestire documenti complessi come ricevute, tabelle e moduli.

Ciò che distingue PaddleOCR è il fatto che sia basato sul framework di deep learning PaddlePaddle. Il framework PaddlePaddle è stato progettato per sviluppare e distribuire modelli di AI in modo semplice, affidabile e scalabile. Inoltre, PaddleOCR offre un’elevata accuratezza anche su immagini di bassa qualità o disordinate, rappresentando una buona scelta per le attività OCR del mondo reale in cui precisione e affidabilità sono fondamentali.

Fig. 4. Flusso di lavoro di PaddleOCR (fonte).

Inoltre, PaddleOCR è altamente modulare e consente agli sviluppatori di personalizzare le proprie pipeline scegliendo componenti specifici per il rilevamento, il riconoscimento e la classificazione. Grazie ad API Python ben documentate e a un solido supporto della community, è una soluzione flessibile e pronta per la produzione, adatta a un’ampia gamma di applicazioni OCR.

Altri modelli OCR open source popolari#

Ecco alcuni altri modelli OCR open source comunemente utilizzati:

• MMOCR: progettato per progetti più complessi, MMOCR è in grado di rilevare il testo e di comprenderne anche la disposizione sulla 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 efficace nella comprensione delle sequenze di testo, TrOCR eccelle nella gestione di passaggi più lunghi e layout disordinati e non strutturati. È una scelta affidabile quando il contenuto consiste in un linguaggio continuo anziché in etichette isolate.

Applicazioni comuni dei modelli OCR#

Con il progresso della tecnologia OCR, il suo ruolo si è ampliato ben oltre la semplice digitalizzazione. I modelli OCR vengono infatti ormai adottati in vari settori che dipendono dalle informazioni testuali. Ecco alcuni esempi di come l’OCR viene applicato oggi nei sistemi del mondo reale:

• Settore legale e e-discovery: gli studi legali applicano l’OCR per scansionare migliaia di pagine di documenti legali, rendendo ricercabili contratti, atti giudiziari e prove per accelerare la ricerca e l’analisi.
• Sanità: gli ospedali utilizzano i modelli OCR per digitalizzare le cartelle cliniche, interpretare le prescrizioni scritte a mano e gestire in modo efficiente i referti di laboratorio. Questo semplifica le attività amministrative e migliora l’accuratezza nei flussi di lavoro medici.
• Conservazione del patrimonio storico: musei, biblioteche e archivi applicano l’OCR per digitalizzare libri antichi, manoscritti e giornali, preservando un prezioso patrimonio culturale e rendendolo ricercabile per i ricercatori.
• Verifica di documenti d’identità e passaporti: molti sistemi digitali di onboarding e di viaggio si affidano all’OCR per estrarre dati fondamentali dai documenti rilasciati dalle autorità. Controlli dell’identità più rapidi e un minor numero di errori di inserimento manuale portano a un’esperienza utente più fluida e a una maggiore sicurezza.

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

Vantaggi e svantaggi dei modelli OCR#

I modelli OCR hanno fatto molta strada da quando sono stati concepiti per la prima volta negli anni Cinquanta. Oggi sono più accessibili, accurati e adattabili a contenuti e piattaforme diverse. Ecco i principali punti di forza che i modelli OCR odierni offrono:

• Miglioramenti dell’accessibilità: l’OCR contribuisce a rendere i contenuti più accessibili convertendo il materiale stampato in formati leggibili dagli screen reader per gli utenti con disabilità visive.
• Migliora le pipeline di machine learning: funge da ponte che trasforma i dati visivi non strutturati in testo strutturato, rendendoli utilizzabili dai modelli di machine learning nelle fasi successive.
• Estrazione senza modelli predefiniti: l’OCR avanzato non richiede più modelli rigidi: può estrarre le informazioni in modo intelligente anche quando i layout variano da un documento all’altro.

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

• Sensibilità alla qualità dell’immagine: l’OCR funziona al meglio con immagini nitide; foto sfocate o scure possono influire sui risultati.
• Difficoltà con determinati tipi di scrittura a mano o caratteri: una scrittura elaborata o disordinata può ancora confondere anche i modelli migliori.
• È ancora necessaria la post-elaborazione: anche con un’elevata accuratezza, gli output dell’OCR richiedono spesso una revisione o una pulizia manuale, soprattutto per i documenti critici.

Punti chiave#

L’OCR consente ai computer di leggere il testo dalle immagini, rendendo possibile l’utilizzo di queste informazioni nei sistemi digitali. Svolge un ruolo fondamentale nell’elaborazione di documenti, cartelli e appunti scritti a mano ed è particolarmente utile negli ambiti in cui velocità e accuratezza sono essenziali.

I modelli OCR lavorano spesso anche insieme a modelli come Ultralytics YOLO11, in grado di rilevare gli oggetti all’interno delle immagini. Insieme, consentono ai sistemi di comprendere che cosa è scritto e dove compare. Con il continuo miglioramento di queste tecnologie, l’OCR sta diventando una componente fondamentale del modo in cui le macchine interpretano e interagiscono con il mondo.

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