Modelos populares de OCR de código aberto e como funcionam

Para uma explicação visual dos conceitos abordados neste artigo, assista ao vídeo abaixo.

Muitas empresas e sistemas digitais dependem de informações provenientes de documentos, como faturas digitalizadas, cartões de identificação ou formulários manuscritos. Mas, quando essas informações são armazenadas como uma imagem, é difícil para os computadores pesquisá-las, extraí-las ou utilizá-las em diversas tarefas.

No entanto, com ferramentas como a visão computacional, uma área da IA que permite às máquinas interpretar e compreender informações visuais, transformar imagens em texto está se tornando muito mais fácil. O Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR), em particular, é uma tecnologia de visão computacional que pode ser usada para detetar e extrair texto.

Os modelos de OCR são treinados para reconhecer texto em vários formatos e convertê-lo em dados editáveis e pesquisáveis. Eles são amplamente utilizados em automação de documentos, verificação de identidade e sistemas de digitalização em tempo real.

Neste artigo, vamos explorar como os modelos de OCR funcionam, modelos populares de código aberto, onde são utilizados, aplicações comuns e os principais aspetos a considerar para o uso no mundo real.

O que é OCR?#

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

Enquanto os sistemas de OCR anteriores seguiam um modelo rígido, os modelos modernos de OCR utilizam aprendizagem profunda para reconhecer texto. Eles conseguem reconhecer facilmente diferentes tipos de fontes, idiomas e até caligrafia difícil, ao mesmo tempo que lidam com imagens de baixa qualidade. Esses avanços tornaram os modelos de OCR uma parte essencial da automação em setores com grande volume de texto, como finanças, saúde, logística e serviços governamentais.

Embora os modelos de OCR sejam excelentes para imagens em que o texto é claro e estruturado, podem enfrentar dificuldades quando o texto aparece junto de elementos visuais complexos ou em cenas dinâmicas. Nesses casos, os modelos de OCR podem ser utilizados em conjunto com modelos de visão computacional, como o Ultralytics YOLO11.

O Ultralytics YOLO11 consegue detetar objetos 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 propriamente dito.

Por exemplo, em veículos autónomos, o Ultralytics 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.

Fig. 1. Um exemplo de utilização de OCR (fonte).

Visão geral do funcionamento dos modelos de OCR#

Agora que explicámos o que é OCR, vamos analisar mais detalhadamente como os modelos de OCR funcionam na prática.

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

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

Em seguida, são utilizadas tarefas de visão computacional, como a deteção de objetos. Nesta etapa, são localizados objetos de interesse específicos que contêm texto, como matrículas, sinais de trânsito, formulários ou cartões de identificação. Ao identificar esses objetos, o sistema isola as áreas onde o texto relevante está localizado, preparando-as para o reconhecimento.

Só depois destas etapas é que o modelo de OCR começa a trabalhar. Primeiro, recebe as regiões detetadas e divide-as em partes menores, 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.

Fig. 2. Compreender como o OCR funciona. Imagem do autor.

Modelos populares de OCR de código aberto#

Quando estás a criar uma aplicação de visão computacional que envolve extração de texto, escolher o modelo de OCR certo depende de fatores como a precisão, o suporte de idiomas e a facilidade de integração em 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 precisam. Vamos conhecer algumas das opções mais populares e perceber 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 da 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, ele é mantido pela Google, com contribuições contínuas da comunidade de código aberto.

Uma das principais funcionalidades do Tesseract é a capacidade de lidar com mais de 100 idiomas, o que o torna uma opção fiável para projetos multilíngues. As melhorias contínuas aumentaram a sua fiabilidade na leitura de texto impresso, especialmente em documentos estruturados, como formulários e relatórios.

Fig. 3. Reconhecimento de texto utilizando o Tesseract OCR (fonte).

O Tesseract é normalmente utilizado em projetos que envolvem digitalização de faturas, arquivo de documentos em papel ou extração de texto de documentos com formatos padronizados. Tem melhor desempenho quando a qualidade do documento é boa e o formato não varia significativamente.

EasyOCR#

Da mesma forma, o EasyOCR é uma biblioteca de OCR de código aberto baseada em Python, desenvolvida pela Jaided AI. Suporta mais de 80 idiomas, incluindo os alfabetos latino, chinês, árabe e cirílico, o que a torna uma ferramenta versátil para o reconhecimento de texto multilíngue.

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

Criado com base no PyTorch, o EasyOCR utiliza técnicas de aprendizagem profunda para uma deteção e um reconhecimento de texto precisos. Funciona de forma eficiente tanto em CPUs como em GPUs, permitindo escalar conforme a tarefa, seja ao processar algumas imagens localmente, seja ao lidar com grandes lotes de ficheiros em sistemas mais potentes.

Enquanto ferramenta de código aberto, o EasyOCR beneficia de atualizações regulares e melhorias promovidas pela comunidade, ajudando-o a manter-se atualizado e adaptável a uma ampla variedade de necessidades de OCR no mundo real.

PaddleOCR#

O PaddleOCR é um toolkit de OCR de alto desempenho desenvolvido pela Baidu, que combina a deteção e o reconhecimento de texto num único pipeline simplificado. Com suporte para 80 idiomas, consegue lidar com documentos complexos, como recibos, tabelas e formulários.

O que distingue o PaddleOCR é o facto de ser construído sobre o framework de aprendizagem profunda PaddlePaddle. O framework PaddlePaddle foi concebido para facilitar o desenvolvimento e a implementação de modelos de IA de forma fiável e escalável. Além disso, o PaddleOCR oferece elevada precisão mesmo em imagens de baixa qualidade ou com muitos elementos, o que o torna uma boa escolha para tarefas de OCR no mundo real em que a precisão e a fiabilidade são essenciais.

Fig. 4. Fluxo de trabalho do PaddleOCR (fonte).

Além disso, o PaddleOCR é altamente modular, permitindo que os programadores personalizem os seus pipelines ao selecionar componentes específicos de deteção, reconhecimento e classificação. Com APIs Python bem documentadas e um forte apoio da comunidade, é uma solução flexível e pronta para produção para uma ampla variedade de aplicações de OCR.

Outros modelos populares de OCR de código aberto#

Eis alguns outros modelos de OCR de código aberto habitualmente utilizados:

• MMOCR: Concebido para projetos mais complexos, o MMOCR consegue detetar texto e também compreender como este está organizado numa página. É ideal para trabalhar com tabelas, layouts com várias colunas e outros documentos visualmente complexos.
• TrOCR: Construído com base em Transformers, um tipo de modelo de aprendizagem profunda especialmente adequado para compreender sequências de texto, o TrOCR destaca-se no processamento de passagens mais longas e layouts desorganizados e confusos. É uma opção fiável quando o conteúdo é lido como uma linguagem contínua, em vez de etiquetas isoladas.

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. Na verdade, os modelos de OCR estão agora a ser adotados em vários setores que dependem de informação textual. Eis alguns exemplos de como o OCR está a ser aplicado atualmente em sistemas do mundo real:

• Setor jurídico e descoberta eletrónica: Os escritórios de advogados utilizam OCR para digitalizar milhares de páginas de documentos jurídicos, tornando contratos, peças processuais e provas pesquisáveis para uma descoberta e análise mais rápidas.
• Saúde: Os hospitais estão a utilizar modelos de OCR para digitalizar registos de pacientes, interpretar receitas manuscritas e gerir relatórios laboratoriais de forma eficiente. Isto simplifica as tarefas administrativas e melhora a precisão nos fluxos de trabalho médicos.
• Preservação histórica: Museus, bibliotecas e arquivos utilizam OCR para digitalizar livros antigos, manuscritos e jornais, preservando um património cultural valioso e tornando-o pesquisável para os investigadores.
• Verificação de documentos de identificação e passaportes: Muitos sistemas digitais de integração de utilizadores e de viagens dependem de OCR para extrair dados importantes de documentos emitidos pelo governo. Verificações de identidade mais rápidas e menos erros de introdução manual proporcionam experiências de utilização mais simples e maior segurança.

Fig. 5. Scanner baseado em OCR para verificação da identidade através de passaporte. (fonte).

Vantagens e desvantagens dos modelos de OCR#

Os modelos de OCR evoluíram muito 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 modelos de OCR atuais oferecem:

• Melhorias na acessibilidade: O OCR ajuda a tornar o conteúdo mais acessível ao converter material impresso em formatos legíveis por leitores de ecrã para pessoas com deficiência visual.
• Melhora os pipelines de aprendizagem automática: Funciona como uma ponte que transforma dados visuais não estruturados em texto estruturado, tornando-os utilizáveis por modelos de aprendizagem automática em etapas posteriores.
• Extração sem modelos predefinidos: O OCR avançado já não requer modelos rígidos: consegue extrair informações de forma inteligente mesmo quando os layouts variam entre documentos.

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

• Sensibilidade à qualidade da imagem: O OCR funciona melhor com imagens nítidas; fotografias desfocadas ou escuras podem afetar os resultados.
• Dificuldades com determinada caligrafia ou fontes: Escrita ornamentada ou confusa ainda pode induzir em erro até os melhores modelos.
• Ainda é necessário pós-processamento: Mesmo com elevada precisão, os resultados do OCR muitas vezes precisam de alguma revisão ou limpeza manual, especialmente no caso de documentos críticos.

Principais conclusões#

O OCR permite que os computadores leiam texto a partir de imagens, tornando possível utilizar essas informações em sistemas digitais. Desempenha um papel fundamental no processamento de documentos, sinais e notas manuscritas e tem um impacto significativo em áreas onde a rapidez e a precisão são essenciais.

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

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