Modelli OCR open-source più diffusi e loro funzionamento

Molte aziende e sistemi digitali si basano su informazioni provenienti da documenti, come fatture scannerizzate, carte d'identità o moduli scritti a mano. Ma quando queste informazioni sono memorizzate 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 rilevare ed estrarre il testo. 

I modelli OCR sono addestrati a riconoscere il testo in una varietà di 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 analizzeremo come funzionano i modelli OCR, i modelli open-source più diffusi, dove vengono utilizzati, le applicazioni più comuni e le considerazioni chiave per l'utilizzo 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 noi leggiamo il testo stampato o scritto a mano. Questi modelli prendono input come documenti scannerizzati, 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 sistemi OCR precedenti seguivano un modello rigido, i moderni modelli OCR utilizzano l'apprendimento profondo per riconoscere il testo. Sono in grado di riconoscere facilmente diversi tipi di font di testo, lingue e persino grafie disordinate, gestendo al contempo immagini di bassa qualità. Questi progressi hanno reso i modelli OCR una parte fondamentale dell'automazione in settori ad alta intensità di testo come la finanza, la sanità, la logistica e i 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 visione artificiale come Ultralytics YOLO11. 

YOLO11 è in grado di rilevare 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 rilevare 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 sul funzionamento dei modelli OCR

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

Prima di utilizzare un modello OCR per leggere ed estrarre il testo da un'immagine, questa viene solitamente sottoposta a due fasi importanti: 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'individuazione del testo.

Successivamente, vengono utilizzate attività di computer vision come il rilevamento degli oggetti. In questa fase, vengono individuati specifici oggetti di interesse con testo, come targhe, cartelli 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 queste fasi il modello OCR inizia il suo lavoro. In primo luogo, prende le regioni rilevate e le scompone 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, le confronta con quanto appreso durante l'addestramento e predice i caratteri più probabili. Quindi ricostruisce i caratteri riconosciuti in un testo coerente per la successiva elaborazione.

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Modelli OCR open-source più diffusi 

Quando si costruisce un'applicazione di computer vision che prevede l'estrazione di testo, la scelta del modello OCR giusto dipende da fattori quali l'accuratezza, il supporto linguistico e la facilità di inserimento nei sistemi reali. 

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

OCR Tesseract

Tesseract è uno dei più diffusi modelli OCR open-source oggi disponibili. È stato inizialmente sviluppato presso i 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 capacità di gestire oltre 100 lingue, che lo rende una scelta affidabile per i progetti multilingue. I continui miglioramenti hanno migliorato la sua affidabilità nella lettura di testi stampati, soprattutto in documenti strutturati come moduli e relazioni.

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Tesseract viene comunemente utilizzato in progetti che prevedono la scansione di fatture, l'archiviazione di documenti o l'estrazione di testo da documenti con layout standard. Le prestazioni sono ottimali 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 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 il testo stampato che quello 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 ricevute, cartelli stradali e moduli con input in lingue diverse.

Costruito su PyTorch, EasyOCR 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, che lo rendono sempre attuale e adattabile a un'ampia gamma di esigenze OCR del mondo reale.

PagaiaOCR

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

Ciò che rende PaddleOCR diverso è che è costruito sul framework di deep learning PaddlePaddle. 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 rilevare il 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: costruito su trasformatori, un tipo di modello di apprendimento profondo particolarmente adatto a comprendere sequenze di testo, TrOCR eccelle nel gestire passaggi più lunghi e layout disordinati e non strutturati. È una scelta affidabile quando i contenuti vengono letti come un linguaggio continuo piuttosto che come etichette isolate.

Applicazioni comuni dei modelli OCR

Con l'avanzare della tecnologia OCR, il suo ruolo si è esteso ben oltre la digitalizzazione di base. Infatti, i modelli OCR vengono ora adottati in diversi settori che dipendono dalle informazioni testuali. Ecco una panoramica di alcuni modi in cui l'OCR viene applicato oggi nei sistemi del mondo reale:

• Industria legale e dell'e-discovery: Gli studi legali applicano l'OCR per scansionare migliaia di pagine di documenti legali, rendendo i contratti, i depositi in tribunale e le prove ricercabili per una più rapida scoperta e analisi.
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• Sanità: Gli ospedali utilizzano i modelli OCR per digitalizzare le cartelle cliniche dei pazienti, interpretare le prescrizioni scritte a mano e gestire in modo efficiente i referti di laboratorio. Questo snellisce 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 vecchi libri, 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 affidano all'OCR per estrarre i dati chiave dai documenti rilasciati dal governo. Verifiche più rapide dell'identità e meno errori di inserimento manuale portano a un'esperienza utente più fluida 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 negli anni Cinquanta. Oggi sono più accessibili, precisi e adattabili a diversi contenuti e piattaforme. Ecco i principali punti di forza dei modelli OCR di oggi:

• 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 ipovedenti.
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• Migliora apprendimento automatico pipeline di apprendimento automatico: Agisce come un ponte che trasforma i dati visivi non strutturati in testo strutturato, rendendoli utilizzabili per i modelli di apprendimento automatico a valle.
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• Estrazione senza modelli: L'OCR avanzato non richiede più modelli rigidi: è in grado di estrarre intelligentemente le informazioni anche quando il layout varia da un documento all'altro.

Nonostante i vantaggi, i modelli OCR presentano alcune difficoltà, 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 chiare; foto sfocate o scure possono influire sui risultati.
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• Difficoltà con determinate grafie o caratteri: Scritture elaborate o disordinate possono confondere anche i modelli migliori.
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• La post-elaborazione è ancora necessaria: Anche con un'elevata precisione, i risultati OCR spesso necessitano di una revisione o di una pulizia da parte dell'uomo, soprattutto per i documenti critici.

Punti di forza

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

I modelli OCR lavorano spesso insieme a modelli come Ultralytics YOLO11, in grado di rilevare 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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