Modelos populares de OCR de código aberto e como funcionam

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

Muitas empresas e sistemas digitais dependem de informações de documentos, como faturas digitalizadas, cartões de identificação ou formulários preenchidos à mão. Porém, quando essa informação está armazenada como uma imagem, torna-se difícil para computadores pesquisá-la, extraí-la ou utilizá-la em várias tarefas.

No entanto, com ferramentas como visão computacional, um campo da IA que permite que máquinas interpretem e compreendam informações visuais, transformar imagens em texto está a tornar-se muito mais fácil. O Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR), em particular, é uma tecnologia de visão computacional 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 pesquisáveis e editáveis. São amplamente utilizados na automação de documentos, verificação de identidade e sistemas de digitalização em tempo real.

Neste artigo, vamos explorar como funcionam os modelos de OCR, modelos open-source populares, onde são utilizados, aplicações comuns e considerações fundamentais para o uso no mundo real.

Link to this sectionO que é OCR?#

Os modelos de OCR são projetados para ajudar máquinas a ler texto de fontes visuais, de forma semelhante a como lemos texto impresso ou manuscrito. Estes modelos aceitam entradas como documentos digitalizados, imagens ou fotos de notas manuscritas e transformam-nas em texto digital que pode ser pesquisado, editado ou utilizado em sistemas de software.

Embora os sistemas de OCR antigos seguissem um modelo estrito, os modelos de OCR modernos utilizam deep learning para reconhecer texto. Conseguem reconhecer facilmente diferentes tipos de fontes, idiomas e até mesmo caligrafia confusa, lidando bem com imagens de baixa qualidade. Estes avanços tornaram os modelos de OCR uma parte fundamental da automação em indústrias que lidam com muito texto, como finanças, saúde, logística e serviços governamentais.

Embora os modelos de OCR sejam excelentes para imagens onde o texto é claro e estruturado, podem enfrentar desafios quando o texto aparece junto a visuais complexos ou dentro de cenas dinâmicas. Nestes casos, os modelos de OCR podem ser usados em conjunto com modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11.

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

Por exemplo, em veículos autónomos, o YOLO11 consegue detetar um sinal de stop, e depois 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).

Link to this sectionUma visão geral de como funcionam os modelos de OCR#

Agora que abordámos o que é o OCR, vamos examinar mais de perto como os modelos de OCR funcionam na prática.

Antes de um modelo de OCR ser usado para ler e extrair texto de uma imagem, esta é normalmente submetida a dois passos importantes: pré-processamento e deteção de objetos.

Primeiro, a imagem é limpa e melhorada através do pré-processamento. Técnicas básicas de processamento de imagem, como nitidez, redução de ruído e ajuste de brilho ou contraste, são aplicadas para melhorar a qualidade geral da imagem e tornar o texto mais fácil de detetar.

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

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

Utilizando técnicas de deep learning, o modelo analisa as formas, padrões e espaçamentos das letras, compara-os com o que aprendeu durante o treino e prevê os caracteres mais prováveis. Depois, reconstrói os caracteres reconhecidos num texto coerente para posterior processamento.

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

Link to this sectionModelos de OCR open-source populares#

Quando estás a criar uma aplicação de visão computacional que envolve extração de texto, escolher o modelo de OCR certo resume-se a fatores como precisão, suporte a idiomas e facilidade de integração em sistemas do mundo real.

Hoje em dia, muitos modelos open-source proporcionam a flexibilidade, o forte apoio da comunidade e o desempenho fiável de que os programadores necessitam. Vamos percorrer algumas das opções mais populares e o que as torna relevantes.

Link to this sectionTesseract OCR#

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

Uma das principais características do Tesseract é a sua capacidade de lidar com mais de 100 idiomas, tornando-o uma escolha fiável para projetos multilingues. 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 Tesseract OCR (fonte).

O Tesseract é comumente utilizado em projetos que envolvem digitalização de faturas, arquivo de documentos ou extração de texto de documentos com layouts padrão. Funciona melhor quando a qualidade do documento é boa e o layout não varia significativamente.

Link to this sectionEasyOCR#

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

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

Construído sobre PyTorch, o EasyOCR tira partido de técnicas de deep learning para uma deteção e 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 ou ao lidar com grandes lotes de ficheiros em sistemas mais potentes.

Como ferramenta open-source, o EasyOCR beneficia de atualizações regulares e melhorias orientadas pela comunidade, ajudando-o a manter-se atual e adaptável a uma vasta gama de necessidades de OCR no mundo real.

Link to this sectionPaddleOCR#

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

O que diferencia o PaddleOCR é o facto de ser construído sobre o framework de deep learning PaddlePaddle. O framework PaddlePaddle foi projetado para um desenvolvimento e implementação de modelos de IA fáceis, fiáveis e escaláveis. Além disso, o PaddleOCR oferece alta precisão mesmo em imagens de baixa qualidade ou com muito ruído, tornando-o uma boa escolha para tarefas de OCR no mundo real onde a precisão e a fiabilidade são fundamentais.

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

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

Link to this sectionOutros modelos de OCR open-source populares#

Aqui estão outros modelos de OCR open-source que são comumente utilizados:

• MMOCR: Projetado 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 de várias colunas e outros documentos visualmente complexos.
• TrOCR: Construído sobre transformers, um tipo de modelo de deep learning especialmente bom a compreender sequências de texto, o TrOCR destaca-se no tratamento de 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 etiquetas isoladas.

Link to this sectionAplicações comuns de 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 adotados em várias indústrias que dependem de informações textuais. Aqui está um vislumbre de algumas formas como o OCR está a ser aplicado em sistemas do mundo real atualmente:

• Indústria jurídica e e-discovery: Os escritórios de advogados aplicam OCR para digitalizar milhares de páginas de documentos jurídicos, tornando contratos, processos judiciais 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 aplicam OCR para digitalizar livros, manuscritos e jornais antigos, preservando o valioso património cultural e tornando-o pesquisável para investigadores.
• Verificação de ID e passaporte: Muitos sistemas digitais de onboarding e viagens dependem do OCR para extrair dados fundamentais de documentos emitidos pelo governo. Verificações de identidade mais rápidas e menos erros de entrada manual levam a experiências de utilizador mais fluidas e a uma maior segurança.

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

Link to this sectionPrós 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. São agora mais acessíveis, precisos e adaptáveis a diferentes conteúdos e plataformas. Aqui estão as principais vantagens que os modelos de OCR atuais trazem:

• Melhorias na acessibilidade: O OCR ajuda a tornar o conteúdo mais acessível ao converter material impresso em formatos legíveis por leitores de ecrã para utilizadores com deficiência visual.
• Melhora os pipelines de machine learning: Atua como uma ponte que transforma dados visuais não estruturados em texto estruturado, tornando-os utilizáveis para modelos de machine learning a jusante.
• Extração sem modelos: 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 têm alguns desafios, especialmente quando a entrada não é perfeita. Aqui estão algumas limitações comuns a ter em conta:

• Sensível à qualidade da imagem: O OCR funciona melhor com imagens claras; fotos desfocadas ou escuras podem afetar os resultados.
• Dificuldades com certas caligrafias ou tipos de letra: Letras elegantes ou confusamente escritas podem ainda confundir até os melhores modelos.
• Ainda é necessário pós-processamento: Mesmo com alta precisão, as saídas de OCR requerem frequentemente alguma revisão humana ou limpeza, especialmente para documentos críticos.

Link to this sectionPrincipais pontos#

O OCR permite que computadores leiam 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 cruciais.

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

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