Riconoscimento ottico dei caratteri (OCR)

Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è una tecnologia che converte diversi tipi di documenti, come documenti cartacei scansionati, PDF o immagini catturate da una fotocamera digitale, in dati modificabili e ricercabili. Inizialmente sviluppato per aiutare gli ipovedenti trasformando il testo stampato in parlato, l'OCR si è evoluto in una pietra miliare della trasformazione digitale in diversi settori. Sfruttando i progressi dell'intelligenza artificiale (AI) e della computer vision, i moderni sistemi OCR sono in grado di riconoscere il testo in un'ampia gamma di font, lingue e persino stili di scrittura a mano con notevole precisione.

Come funziona il riconoscimento ottico dei caratteri

Il processo di conversione di un'immagine in testo digitale prevede diverse fasi chiave. Le moderne pipeline OCR, potenziate dal deep learning, sono molto più robuste dei primi sistemi di template-matching.

• Preelaborazione dell'immagine: Il primo passo consiste nel pulire e migliorare l'immagine di partenza per migliorarne la qualità. Vengono applicate tecniche come la regolazione della luminosità e del contrasto, la riduzione del rumore e la nitidezza dell'immagine per rendere il testo più chiaro e facile da individuare. Questa fase è fondamentale, soprattutto quando si tratta di scansioni di bassa qualità o di immagini scattate in condizioni di scarsa illuminazione.
• Rilevamento del testo: Prima di riconoscere i caratteri, il sistema deve individuare la posizione del testo all'interno dell'immagine. A questo scopo si utilizzano spesso potenti modelli di rilevamento degli oggetti, come Ultralytics YOLO11, in grado di identificare e isolare blocchi di testo, linee o singole parole.
• Riconoscimento dei caratteri: Una volta rilevate le regioni di testo, una rete neurale addestrata su vasti set di dati di caratteri analizza le forme e i modelli per identificare ogni lettera e numero. È qui che entrano in gioco strumenti come il motore open-source Tesseract, originariamente sviluppato da HP e ora gestito da Google.
• Postelaborazione: La fase finale prevede la conversione dei caratteri riconosciuti in testo strutturato e utilizzabile. Ciò può includere la modellazione del linguaggio per correggere gli errori o la formattazione dell'output in un formato specifico come JSON o XML per facilitare l'integrazione con altri software.

OCR e compiti di visione artificiale correlati

Pur essendo una tecnologia altamente specializzata, l'OCR è strettamente correlata ad altre attività di computer vision. È importante capire il suo ruolo unico.

L'OCR è fondamentalmente diverso dal più ampio riconoscimento delle immagini. Mentre il riconoscimento delle immagini mira a identificare oggetti, scene e volti all'interno di un'immagine, l'OCR si concentra esclusivamente sull'interpretazione dei caratteri testuali. Tuttavia, queste tecnologie lavorano spesso insieme. Ad esempio, un'applicazione potrebbe utilizzare il riconoscimento delle immagini per identificare un cartello stradale e poi utilizzare l'OCR per leggere il testo su tale cartello. Analogamente, nell'analisi dei documenti, un modello di rilevamento degli oggetti identifica innanzitutto la posizione di una firma o di un numero di fattura prima di applicare l'OCR per estrarre le informazioni specifiche.

Applicazioni nel mondo reale

La combinazione di computer vision e OCR ha sbloccato l'efficienza e l'automazione in numerosi settori.

• Riconoscimento automatico delle targhe (ANPR): Nella gestione del traffico e nelle forze dell'ordine, i sistemi ANPR utilizzano modelli di rilevamento degli oggetti per individuare la targa di un veicolo in un'immagine o in un video. Una volta isolata la targa, la tecnologia OCR legge i caratteri alfanumerici, convertendoli in testo leggibile dalla macchina per la ricerca nei database, la riscossione dei pedaggi o la tracciabilità dei veicoli rubati.
• Elaborazione di fatture e ricevute: I servizi finanziari e i settori della vendita al dettaglio si affidano all'OCR per automatizzare l'elaborazione di fatture, ricevute ed estratti conto bancari. Un modello di computer vision è in grado di rilevare campi chiave come il nome del fornitore, la data e l'importo totale di una fattura. Successivamente, l'OCR estrae il testo da queste aree specifiche, eliminando l'inserimento manuale dei dati, riducendo gli errori e accelerando i cicli di pagamento.

Altre applicazioni significative sono la digitalizzazione di archivi storici per la conservazione e la ricerca, la semplificazione della gestione delle cartelle cliniche dei pazienti nel settore sanitario e la possibilità di verificare l'identità estraendo i dati da passaporti e carte d'identità. Librerie open-source popolari come EasyOCR e PaddleOCR hanno reso questa tecnologia ancora più accessibile agli sviluppatori che possono integrarla nelle loro applicazioni.