Modelos OCR populares de código aberto e como eles funcionam

Muitas empresas e sistemas digitais dependem de informações de documentos, como faturas digitalizadas, carteiras de identidade ou formulários manuscritos. Mas quando essa informação é armazenada como uma imagem, é difícil para os computadores pesquisar, extrair ou usá-la 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 detect 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 automação de documentos, verificação de identidade e sistemas de digitalização em tempo real.

Neste artigo, exploraremos como os modelos de OCR funcionam, modelos populares de código aberto, onde são usados, aplicações comuns e considerações importantes para o uso no mundo real.

O que é OCR?

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

Enquanto os sistemas OCR anteriores seguiam um modelo estrito, os modelos OCR modernos usam deep learning para reconhecer texto. Eles podem reconhecer facilmente diferentes tipos de fontes de texto, idiomas e até mesmo caligrafia ilegível, ao mesmo tempo que lidam com imagens de baixa qualidade. Estes avanços tornaram os modelos para OCR uma parte fundamental da automação em indústrias com grande volume de texto, como finanças, saúde, logística e 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. 

YOLO11 pode detect objectos específicos numa imagem, tais 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, YOLO11 pode detect 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 de como os modelos OCR funcionam

Agora que abordamos o que é OCR, vamos dar uma olhada mais de perto em como os modelos de OCR realmente funcionam.

Antes que um modelo OCR seja usado para ler e extrair texto de uma imagem, a imagem geralmente passa por duas etapas importantes: pré-processamento e detecção de objetos.

Em primeiro lugar, 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 detect do texto.

Em seguida, são usadas tarefas de visão computacional como a detecção de objetos. Nesta etapa, objetos específicos de interesse com texto são localizados - como placas de carro, sinais de rua, formulários ou carteiras de identidade. Ao identificar esses objetos, o sistema isola as áreas onde o texto significativo está localizado, preparando-as para o reconhecimento.

Somente após essas etapas o modelo OCR começa seu trabalho. Primeiro, ele pega as regiões detectadas e as divide em partes menores - identificando caracteres, palavras ou linhas de texto individuais. 

Usando técnicas de aprendizado profundo, o modelo analisa as formas, padrões e espaçamento das letras, compara-os com o que aprendeu durante o treinamento e prevê os caracteres mais prováveis. Em seguida, reconstrói os caracteres reconhecidos em texto coerente para processamento posterior.

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Modelos OCR populares de código aberto 

Ao criar uma aplicação de visão computacional que envolve extração de texto, escolher o modelo OCR certo depende de fatores como precisão, suporte a idiomas e a facilidade com que ele se encaixa em sistemas do mundo real. 

Atualmente, muitos modelos de código aberto oferecem a flexibilidade, o forte suporte da comunidade e o desempenho confiável de que os desenvolvedores precisam. Vamos analisar algumas das opções mais populares e o que as destaca.

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 características do Tesseract é a sua capacidade de lidar com mais de 100 idiomas, tornando-o uma escolha confiável para projetos multilingues. Melhorias contínuas aumentaram a sua confiabilidade na leitura de texto impresso, especialmente em documentos estruturados, como formulários e relatórios.

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

EasyOCR

Da mesma forma, o EasyOCR é uma biblioteca OCR de código aberto 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.

Projetado para lidar com texto impresso e manuscrito, o EasyOCR funciona bem com documentos que variam em layout, fonte ou estrutura. Essa flexibilidade o torna uma ótima opção para extrair texto de diversas fontes, como recibos, placas de rua e formulários com entradas em vários idiomas.

Construído em PyTorcho 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.

Como uma ferramenta de código aberto, o EasyOCR beneficia de atualizações regulares e melhorias impulsionadas pela comunidade, ajudando-o a manter-se atualizado e adaptável a uma ampla gama de necessidades de OCR do mundo real.

PaddleOCR

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

O que torna o PaddleOCR diferente é o facto de ter sido criado com base no PaddlePaddle estrutura de aprendizagem profunda. 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 OCR populares de código aberto

Aqui estão alguns outros modelos OCR de código aberto que são comumente usados:

• MMOCR: Concebido para projectos mais complexos, o MMOCR consegue detect 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 sobre transformers, um tipo de modelo de aprendizado profundo especialmente bom em entender sequências de texto, o TrOCR se destaca no tratamento de passagens mais longas e layouts confusos e não estruturados. É uma escolha confiável quando o conteúdo é lido como linguagem contínua, em vez de rótulos isolados.

Aplicações comuns de modelos OCR

À medida que a tecnologia OCR se torna mais avançada, o seu papel expandiu-se muito além da digitalização básica. De facto, os modelos OCR estão agora a ser adotados em vários setores que dependem de informações textuais. Aqui fica um vislumbre de algumas formas como o OCR está a ser aplicado em sistemas do mundo real atualmente:

• Setor jurídico e e-discovery: Escritórios de advocacia aplicam OCR para digitalizar milhares de páginas de documentos jurídicos, tornando contratos, processos judiciais e evidências pesquisáveis para descoberta e análise mais rápidas.
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• Saúde: Hospitais estão usando modelos de OCR para digitalizar registros de pacientes, interpretar prescrições manuscritas e gerenciar relatórios de laboratório de forma eficiente. Isso agiliza as tarefas administrativas e melhora a precisão em todos os fluxos de trabalho médicos.
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• Preservação histórica: Museus, bibliotecas e arquivos aplicam OCR para digitalizar livros antigos, manuscritos e jornais, preservando o valioso patrimônio cultural e tornando-o pesquisável para pesquisadores.
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• Verificação de identidade e passaporte: Muitos sistemas digitais de integração e viagens dependem de OCR para extrair dados importantes de documentos emitidos pelo governo. Verificações de identidade mais rápidas e menos erros de entrada manual levam a experiências de usuário mais suaves e 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. São agora mais acessíveis, precisos e adaptáveis a diferentes conteúdos e plataformas. Aqui estão os principais pontos fortes que os modelos de OCR de hoje trazem para a mesa:

• Melhorias de acessibilidade: O OCR ajuda a tornar o conteúdo mais acessível, convertendo material impresso em formatos legíveis por leitores de tela para usuários com deficiência visual.
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• Aprimora pipelines de machine learning: Atua como uma ponte que transforma dados visuais não estruturados em texto estruturado, tornando-o utilizável para modelos de machine learning downstream.
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• Extração sem modelo: O OCR avançado não requer mais modelos rígidos — ele pode extrair informações de forma inteligente, mesmo quando os layouts variam entre os documentos.

Apesar de suas vantagens, os modelos de OCR ainda têm alguns desafios, especialmente quando a entrada não é perfeita. Aqui estão algumas limitações comuns a serem lembradas:

• Sensível à qualidade da imagem: O OCR funciona melhor com imagens nítidas; fotos borradas ou escuras podem afetar os resultados.
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• Dificuldades com certas caligrafias ou fontes: Escritas extravagantes ou confusas ainda podem confundir até mesmo os melhores modelos.
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• Pós-processamento ainda necessário: Mesmo com alta precisão, as saídas de OCR geralmente precisam de alguma revisão ou limpeza humana, especialmente para documentos críticos.

Principais conclusões

O OCR permite que os computadores leiam texto de imagens, tornando possível usar essa informação em sistemas digitais. Desempenha um papel fundamental no processamento de documentos, sinais e notas manuscritas e é impactante 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 detect 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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