Modelli OCR open source popolari e come funzionano

Molte aziende e sistemi digitali si affidano alle informazioni contenute nei documenti, come fatture scansionate, carte d'identità o moduli scritti a mano. Tuttavia, quando tali informazioni vengono archiviate come immagini, è difficile per i computer cercarle, estrarle o utilizzarle per varie attività. 

Tuttavia, grazie a strumenti come la computer vision, un campo dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di interpretare e comprendere le informazioni visive, la trasformazione delle 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 detect ed estrarre il 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 dei documenti, nella verifica dell'identità e nei sistemi di scansione in tempo reale.

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

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 prendono input come documenti scansionati, immagini o foto di note scritte 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. Possono facilmente riconoscere diversi tipi di caratteri di testo, lingue e persino calligrafia disordinata, gestendo al contempo immagini di bassa qualità. Questi progressi hanno reso i modelli per OCR una parte fondamentale dell'automazione in settori ad alta intensità di testo come finanza, sanità, logistica e servizi governativi.

Mentre i modelli OCR sono ottimi per le immagini in cui il testo è chiaro e strutturato, possono incontrare difficoltà quando il testo appare accanto a immagini complesse 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 è in grado di detect oggetti specifici in un'immagine, come cartelli, 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 è in grado di detect un segnale di stop e di leggere il testo tramite OCR, consentendo al sistema di interpretare con precisione sia l'oggetto che il suo significato.

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Una panoramica del funzionamento dei modelli OCR

Ora che abbiamo trattato 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 il testo da un'immagine, l'immagine viene solitamente sottoposta a due importanti passaggi: la pre-elaborazione e il rilevamento degli oggetti.

In primo luogo, l'immagine viene pulita e migliorata attraverso la preelaborazione. 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 più facile l'detect del testo.

Successivamente, vengono utilizzate attività di computer vision come il rilevamento di oggetti. In questa fase, vengono localizzati oggetti specifici di interesse con testo, come targhe automobilistiche, segnali stradali, moduli o carte 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. 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 modelli e la spaziatura delle lettere, li confronta con ciò che ha appreso durante l'addestramento e prevede i caratteri più probabili. Quindi ricostruisce i caratteri riconosciuti in un testo coerente per un'ulteriore elaborazione.

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Modelli OCR open source popolari 

Quando si crea un'applicazione di computer vision che prevede l'estrazione di testo, la scelta del modello OCR giusto dipende da fattori come l'accuratezza, il supporto linguistico e la facilità di integrazione nei sistemi del mondo reale. 

Oggigiorno, molti modelli open source offrono la flessibilità, il forte supporto della comunità e le prestazioni affidabili di cui gli sviluppatori hanno bisogno. Analizziamo alcune delle opzioni più popolari e cosa le contraddistingue.

Tesseract OCR

Tesseract è uno dei più diffusi modelli OCR open-source oggi disponibili. È stato inizialmente sviluppato nei laboratori Hewlett-Packard di Bristol, Inghilterra, e Greeley, Colorado, tra il 1985 e il 1994. Nel 2005, HP ha rilasciato Tesseract come software open-source e dal 2006 viene mantenuto da Google, con continui contributi da parte della comunità open-source.

Una delle caratteristiche principali di Tesseract è la sua capacità di gestire oltre 100 lingue, il che lo rende una scelta affidabile per progetti multilingue. I continui miglioramenti ne hanno aumentato l'affidabilità nella lettura di testi stampati, soprattutto in documenti strutturati come moduli e report.

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

EasyOCR

Analogamente, EasyOCR è una libreria OCR open-source Python e sviluppata da Jaided AI. Supporta oltre 80 lingue, tra cui le scritture latine, cinesi, arabe e cirilliche, il che la rende uno strumento versatile per il riconoscimento di testi multilingue.

Progettato per gestire sia testi stampati che manoscritti, EasyOCR funziona bene con documenti che variano per layout, font o struttura. Questa flessibilità lo rende un'ottima opzione per estrarre testo da diverse fonti come ricevute, segnali stradali e moduli con input in più lingue.

Costruito su PyTorchEasyOCR sfrutta le tecniche di deep learning per un accurato rilevamento e riconoscimento del testo. Funziona in modo efficiente sia su CPU che su GPU, consentendo di scalare a seconda dell'attività, sia che si tratti dell'elaborazione di poche immagini in locale che della gestione di grandi batch di file su sistemi più potenti.

Essendo uno strumento open-source, EasyOCR beneficia di aggiornamenti regolari e miglioramenti guidati dalla comunità, il che lo aiuta a rimanere aggiornato e adattabile a una vasta 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 semplificata. Supportando 80 lingue, è in grado di gestire documenti complessi come ricevute, tabelle e moduli.

Ciò che rende PaddleOCR diverso è che è costruito sulla base di PaddlePaddle per l'apprendimento profondo. Il framework PaddlePaddle è stato progettato per lo sviluppo e la distribuzione di modelli di intelligenza artificiale facili, affidabili e scalabili. Inoltre, PaddleOCR offre un'elevata precisione anche su immagini di bassa qualità o ingombre, il che lo rende una buona scelta per le attività OCR del mondo reale in cui precisione e affidabilità sono fondamentali.

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Inoltre, PaddleOCR è altamente modulare e consente agli sviluppatori di personalizzare le proprie pipeline scegliendo componenti specifici di rilevamento, riconoscimento e classificazione. Grazie alle API Python ben documentate e al forte supporto della comunità, è una soluzione flessibile e pronta per la produzione per 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 detect testo e di capire come è disposto su una pagina. È ideale per lavorare con tabelle, layout a più colonne e altri documenti visivamente complessi.
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• 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 si legge come un linguaggio continuo piuttosto che etichette isolate.

Applicazioni comuni dei modelli OCR

Con il progresso della tecnologia OCR, il suo ruolo si è ampliato ben oltre la semplice digitalizzazione. Infatti, i modelli OCR sono ora adottati in vari settori che dipendono dalle informazioni testuali. Ecco uno sguardo ad alcuni modi in cui 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 contratti, atti giudiziari e prove ricercabili per una scoperta e un'analisi più rapide.
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• Sanità: Gli ospedali utilizzano modelli OCR per digitalizzare le cartelle cliniche dei pazienti, interpretare le prescrizioni scritte a mano e gestire in modo efficiente i referti di laboratorio. Ciò semplifica le attività amministrative e migliora l'accuratezza dei flussi di lavoro medici.
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• Conservazione storica: Musei, biblioteche e archivi applicano l'OCR per digitalizzare libri antichi, manoscritti e giornali, preservando il prezioso patrimonio culturale e rendendolo ricercabile per i ricercatori.
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• Verifica di documenti d'identità e passaporti: Molti sistemi digitali di onboarding e di viaggio si basano sull'OCR per estrarre i dati chiave dai documenti rilasciati dal governo. Controlli di identità più rapidi e meno errori di inserimento manuale portano a esperienze utente più fluide e a una maggiore sicurezza.

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Pro e contro dei modelli OCR

I modelli OCR hanno fatto molta strada da quando sono stati concepiti per la prima volta negli anni '50. Ora sono più accessibili, accurati e adattabili a diversi contenuti e piattaforme. Ecco i principali punti di forza che i modelli OCR di oggi portano in tavola:

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

Nonostante i suoi vantaggi, i modelli OCR presentano ancora alcune sfide, soprattutto 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 nitide; foto sfocate o scure possono influire sui risultati.
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• Difficoltà con alcune calligrafie o font: La scrittura elaborata o disordinata può ancora confondere anche i modelli migliori.
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• Post-elaborazione ancora necessaria: Anche con un'elevata accuratezza, gli output OCR spesso necessitano di una revisione o pulizia umana, specialmente per i documenti critici.

Punti chiave

L'OCR consente ai computer di leggere il testo dalle immagini, rendendo possibile l'utilizzo di tali informazioni nei sistemi digitali. Svolge un ruolo chiave nell'elaborazione di documenti, segnali e note scritte a mano ed è di grande impatto in aree in cui velocità e precisione sono fondamentali.

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

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