Modelos populares de OCR de código aberto e como funcionam

Muitas empresas e sistemas digitais dependem de informações de documentos, como facturas digitalizadas, cartões de identificação ou formulários escritos à mão. Mas quando essas informações são armazenadas como uma imagem, é difícil para os computadores pesquisá-las, extraí-las ou utilizá-las para várias tarefas. 

No entanto, com ferramentas como a visão por computador, um campo da IA que permite às máquinas interpretar e compreender informações visuais, transformar imagens em texto está a tornar-se muito mais fácil. O reconhecimento ótico de caracteres (OCR), em particular, é uma tecnologia de visão por computador que pode ser utilizada para detetar e extrair texto. 

Os modelos de OCR são treinados para reconhecer texto numa variedade de formatos e convertê-lo em dados editáveis e pesquisáveis. São amplamente utilizados na automatização de documentos, verificação de identidade e sistemas de digitalização em tempo real.

Neste artigo, vamos explorar como funcionam os modelos de OCR, os modelos populares de código aberto, onde são utilizados, as aplicações comuns e as principais considerações para uma utilização no mundo real.

O que é o OCR?

Os modelos de OCR foram concebidos para ajudar as máquinas a ler texto a partir de fontes visuais, à semelhança da forma como lemos texto impresso ou manuscrito. Estes modelos recebem dados como documentos digitalizados, imagens ou fotografias de notas manuscritas e transformam-nos em texto digital que pode ser pesquisado, editado ou utilizado em sistemas de software.

Enquanto os sistemas de OCR anteriores seguiam um modelo rigoroso, os modelos de OCR modernos utilizam a aprendizagem profunda para reconhecer texto. Podem reconhecer facilmente diferentes tipos de fontes de texto, idiomas e até mesmo caligrafia confusa, enquanto lidam com imagens de baixa qualidade. Estes avanços tornaram os modelos de OCR uma parte essencial da automatização em sectores com muito texto, como o financeiro, a saúde, a logística e os serviços governamentais.

Embora os modelos de OCR sejam óptimos para imagens em que o texto é claro e estruturado, podem enfrentar desafios quando o texto aparece ao lado de imagens complexas ou em cenas dinâmicas. Nestes casos, os modelos de OCR podem ser utilizados juntamente com modelos de visão por computador, como o Ultralytics YOLO11. 

O YOLO11 pode detetar objectos específicos numa imagem, como sinais, documentos ou etiquetas, ajudando a localizar as regiões de texto antes de o OCR ser utilizado para extrair o conteúdo real.

Por exemplo, em veículos autónomos, o YOLO11 pode detetar um sinal de stop e, em seguida, o OCR pode ler o texto, permitindo que o sistema interprete com precisão tanto o objeto como o seu significado.

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Uma visão geral do funcionamento dos modelos de OCR

Agora que já falámos sobre o que é o OCR, vamos ver mais detalhadamente como funcionam os modelos de OCR.

Antes de um modelo de OCR ser utilizado para ler e extrair texto de uma imagem, a imagem é normalmente submetida a duas etapas importantes: pré-processamento e deteção de objectos.

Primeiro, a imagem é limpa e melhorada através de pré-processamento. São aplicadas técnicas básicas de processamento de imagem, como a nitidez, a redução do ruído e o ajuste do brilho ou do contraste, para melhorar a qualidade geral da imagem e facilitar a deteção do texto.

Em seguida, são utilizadas tarefas de visão por computador, como a deteção de objectos. Neste passo, são localizados objectos específicos de interesse com texto - tais como matrículas, sinais de trânsito, formulários ou cartões de identificação. Ao identificar estes objectos, o sistema isola as áreas onde se encontra o texto significativo, preparando-as para o reconhecimento.

Só depois destes passos é que o modelo de OCR começa o seu trabalho. Primeiro, pega nas regiões detectadas e divide-as em partes mais pequenas - identificando caracteres individuais, palavras ou linhas de texto. 

Utilizando técnicas de aprendizagem profunda, o modelo analisa as formas, os padrões e o espaçamento das letras, compara-os com o que aprendeu durante o treino e prevê os caracteres mais prováveis. Em seguida, reconstrói os caracteres reconhecidos num texto coerente para processamento posterior.

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Modelos populares de OCR de código aberto 

Quando se está a construir uma aplicação de visão computacional que envolve extração de texto, a escolha do modelo de OCR correto resume-se a factores como a precisão, o suporte linguístico e a facilidade com que se adapta aos sistemas do mundo real. 

Atualmente, muitos modelos de código aberto oferecem a flexibilidade, o forte apoio da comunidade e o desempenho fiável de que os programadores necessitam. Vamos analisar algumas das opções mais populares e o que as distingue.

Tesseract OCR

O Tesseract é um dos modelos de OCR de código aberto mais utilizados atualmente. Foi inicialmente desenvolvido nos Laboratórios Hewlett-Packard em Bristol, Inglaterra, e Greeley, Colorado, entre 1985 e 1994. Em 2005, a HP lançou o Tesseract como software de código aberto e, desde 2006, tem sido mantido pela Google, com contribuições contínuas da comunidade de código aberto.

Uma das principais caraterísticas do Tesseract é a sua capacidade de lidar com mais de 100 idiomas, tornando-o uma escolha fiável para projectos multilingues. As melhorias contínuas aumentaram a sua fiabilidade na leitura de texto impresso, especialmente em documentos estruturados como formulários e relatórios.

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O Tesseract é normalmente utilizado em projectos que envolvem a digitalização de facturas, o arquivamento de papelada ou a extração de texto de documentos com esquemas padrão. O seu desempenho é melhor quando a qualidade do documento é boa e o esquema não varia significativamente.

EasyOCR

Da mesma forma, o EasyOCR é uma biblioteca OCR de código aberto baseada em Python, desenvolvida pela Jaided AI. Suporta mais de 80 idiomas, incluindo scripts latinos, chineses, árabes e cirílicos, tornando-a uma ferramenta versátil para o reconhecimento de texto multilingue.

Concebido para lidar com texto impresso e manuscrito, o EasyOCR funciona bem com documentos que variam em layout, fonte ou estrutura. Esta flexibilidade torna-o uma óptima opção para extrair texto de diversas fontes, tais como recibos, sinais de trânsito e formulários com entradas em vários idiomas.

Construído em PyTorch, o EasyOCR utiliza técnicas de aprendizagem profunda para deteção e reconhecimento precisos de texto. Funciona de forma eficiente tanto em CPUs como em GPUs, permitindo-lhe escalar consoante a tarefa - quer processe algumas imagens localmente ou lide com grandes lotes de ficheiros em sistemas mais potentes.

Sendo uma ferramenta de código aberto, o EasyOCR beneficia de actualizações regulares e de melhoramentos conduzidos pela comunidade, ajudando-o a manter-se atual e adaptável a uma vasta gama de necessidades de OCR do mundo real.

RemarOCR

O PaddleOCR é um kit de ferramentas de OCR de alto desempenho desenvolvido pela Baidu que combina deteção e reconhecimento de texto em um pipeline simplificado. Com suporte para 80 idiomas, pode lidar com documentos complexos, como recibos, tabelas e formulários.

O que torna o PaddleOCR diferente é que ele é construído na estrutura de aprendizado profundo do PaddlePaddle. A estrutura PaddlePaddle foi concebida para o desenvolvimento e implementação de modelos de IA fáceis, fiáveis e escaláveis. Além disso, o PaddleOCR proporciona uma elevada precisão mesmo em imagens de baixa qualidade ou desordenadas, o que o torna uma boa escolha para tarefas de OCR do mundo real em que a precisão e a fiabilidade são fundamentais.

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Além disso, o PaddleOCR é altamente modular, permitindo que os desenvolvedores personalizem seus pipelines escolhendo componentes específicos de deteção, reconhecimento e classificação. Com APIs Python bem documentadas e forte suporte da comunidade, é uma solução flexível e pronta para produção para uma ampla gama de aplicações OCR.

Outros modelos populares de OCR de código aberto

Aqui estão alguns outros modelos de OCR de código aberto que são normalmente utilizados:

• MMOCR: Concebido para projectos mais complexos, o MMOCR consegue detetar texto e também compreender a sua disposição numa página. É ideal para trabalhar com tabelas, esquemas de várias colunas e outros documentos visualmente complexos.
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• TrOCR: Construído com base em transformadores, um tipo de modelo de aprendizagem profunda especialmente bom a compreender sequências de texto, o TrOCR é excelente a lidar com passagens mais longas e layouts confusos e não estruturados. É uma escolha fiável quando o conteúdo é lido como uma linguagem contínua em vez de rótulos isolados.

Aplicações comuns dos modelos de OCR

À medida que a tecnologia OCR se torna mais avançada, o seu papel expandiu-se muito para além da digitalização básica. De facto, os modelos de OCR estão agora a ser adoptados em várias indústrias que dependem de informação textual. Aqui está um vislumbre de algumas formas em que o OCR está a ser aplicado atualmente em sistemas do mundo real:

• Setor jurídico e descoberta eletrónica: Os escritórios de advogados aplicam o OCR para digitalizar milhares de páginas de documentos jurídicos, tornando os contratos, processos judiciais e provas pesquisáveis para uma descoberta e análise mais rápidas.
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• Cuidados de saúde: Os hospitais estão a utilizar modelos de OCR para digitalizar registos de pacientes, interpretar receitas escritas à mão e gerir relatórios de laboratório de forma eficiente. Isto simplifica as tarefas administrativas e melhora a precisão dos fluxos de trabalho médicos.
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• Preservação histórica: Os museus, as bibliotecas e os arquivos aplicam o OCR para digitalizar livros, manuscritos e jornais antigos, preservando o valioso património cultural e tornando-o pesquisável para os investigadores.
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• Verificação de documentos de identidade e passaportes: Muitos sistemas digitais de integração e viagens dependem do OCR para extrair dados importantes de documentos emitidos pelo governo. Verificações de identidade mais rápidas e menos erros de introdução manual conduzem a experiências de utilizador mais fáceis e a uma maior segurança.

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Prós e contras dos modelos de OCR

Os modelos de OCR percorreram um longo caminho desde que foram concebidos pela primeira vez na década de 1950. Atualmente, são mais acessíveis, precisos e adaptáveis a diferentes conteúdos e plataformas. Eis os principais pontos fortes que os actuais modelos de OCR trazem para a mesa:

• Melhorias de acessibilidade: O OCR ajuda a tornar os conteúdos mais acessíveis, convertendo o material impresso em formatos legíveis por leitores de ecrã para utilizadores com deficiência visual.
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• Melhora a aprendizagem automática de aprendizagem automática: Actua como uma ponte que transforma dados visuais não estruturados em texto estruturado, tornando-os utilizáveis para modelos de aprendizagem automática a jusante.
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• Extração sem modelos: O OCR avançado já não necessita de modelos rígidos - pode extrair informações de forma inteligente mesmo quando os layouts variam entre documentos.

Apesar das suas vantagens, os modelos de OCR ainda têm alguns desafios, especialmente quando a entrada não é perfeita. Eis algumas limitações comuns a ter em conta:

• Sensível à qualidade da imagem: O OCR funciona melhor com imagens nítidas; fotografias desfocadas ou escuras podem afetar os resultados.
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• Dificuldades com determinadas caligrafias ou tipos de letra: A escrita rebuscada ou desordenada pode confundir até os melhores modelos.
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• O pós-processamento ainda é necessário: Mesmo com elevada precisão, os resultados de OCR necessitam frequentemente de alguma revisão ou limpeza humana, especialmente para documentos críticos.

Principais conclusões

O OCR permite aos computadores ler texto a partir de imagens, possibilitando a utilização dessa informação em sistemas digitais. Desempenha um papel fundamental no processamento de documentos, sinais e notas manuscritas e tem impacto em áreas onde a velocidade e a precisão são críticas.

Os modelos de OCR também funcionam frequentemente em conjunto com modelos como o Ultralytics YOLO11, que consegue detetar objectos nas imagens. Em conjunto, permitem aos sistemas compreender o que está escrito e onde aparece. À medida que estas tecnologias continuam a melhorar, o OCR está a tornar-se uma parte essencial da forma como as máquinas interpretam e interagem com o mundo.

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