Modelos populares de OCR de código aberto e como funcionam

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

Muitas empresas e sistemas digitais dependem de informações contidas em documentos, como faturas digitalizadas, documentos de identidade ou formulários preenchidos à mão. Mas, quando essas informações são armazenadas como imagem, é difícil para os computadores pesquisá-las, extraí-las ou usá-las em diversas tarefas.

No entanto, com ferramentas como a visão computacional, uma área da IA que permite que as máquinas interpretem e compreendam informações visuais, está ficando muito mais fácil transformar imagens em texto. Em particular, o Reconhecimento óptico de caracteres (OCR) é uma tecnologia de visão computacional que pode ser usada para detectar e extrair texto.

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

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

O que é OCR?#

Os modelos de OCR foram desenvolvidos para ajudar as máquinas a ler textos de fontes visuais, de forma semelhante a como lemos textos impressos ou escritos à mão. Esses modelos recebem como entrada documentos digitalizados, imagens ou fotos de anotações manuscritas e os convertem em texto digital que pode ser pesquisado, editado ou usado em sistemas de software.

Enquanto os primeiros sistemas de OCR seguiam um modelo rígido, os modelos modernos usam aprendizado profundo para reconhecer textos. Eles reconhecem facilmente diferentes fontes, idiomas e até caligrafias difíceis de ler, além de lidar com imagens de baixa qualidade. Esses avanços tornaram os modelos de OCR essenciais para a automação em setores que lidam com muito texto, como finanças, saúde, logística e serviços governamentais.

Embora os modelos de OCR sejam excelentes para imagens em que o texto está claro e estruturado, eles podem enfrentar desafios quando o texto aparece junto a elementos visuais complexos ou em cenas dinâmicas. Nesses casos, os modelos de OCR podem ser usados 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 utilizar OCR para extrair o conteúdo. Conjuntos de dados como o Total-Text podem ser utilizados para treinar o YOLO11 a encontrar regiões de texto em cenas naturais.

Por exemplo, em veículos autônomos, o Ultralytics YOLO11 pode detectar uma placa de pare, e então o OCR pode ler o texto, permitindo que o sistema interprete com precisão tanto o objeto quanto seu significado.

Fig. 1. Exemplo de uso do OCR (fonte).

Visão geral de como os modelos de OCR funcionam#

Agora que vimos o que é 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, ela geralmente passa por duas etapas importantes: pré-processamento e detecção de objetos.

Primeiro, a imagem é limpa e aprimorada por meio do pré-processamento. Técnicas básicas de processamento de imagens, como nitidez, redução de ruído e ajustes de brilho ou contraste, são aplicadas para melhorar a qualidade geral da imagem e facilitar a detecção do texto.

A seguir, utilizam-se tarefas de visão computacional, como a deteção de objetos. Nesta etapa, são localizados objetos de interesse específicos com texto, 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 dessas etapas o modelo de OCR começa a trabalhar. Primeiro, ele recebe 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, os padrões e o espaçamento das letras, compara-os com o que aprendeu durante o treinamento e prevê os caracteres mais prováveis. Em seguida, ele reconstrói os caracteres reconhecidos em um texto coerente para processamento posterior.

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

Modelos populares de OCR de código aberto#

Ao desenvolver uma aplicação de visão computacional que envolve extração de texto, a escolha do modelo de OCR adequado depende de fatores como precisão, suporte a idiomas e facilidade de integração a 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 conhecer algumas das opções mais populares e entender o que as diferencia.

Tesseract OCR#

Tesseract é um dos modelos de OCR de código aberto mais usados atualmente. Ele foi desenvolvido inicialmente nos laboratórios da Hewlett-Packard em Bristol, na Inglaterra, e em Greeley, no Colorado, entre 1985 e 1994. Em 2005, a HP lançou o Tesseract como software de código aberto e, de 2006 a agosto de 2017, ele foi desenvolvido pelo Google, com contribuições contínuas da comunidade de código aberto.

Um dos principais recursos do Tesseract é a capacidade de lidar com mais de 100 idiomas, o que o torna uma opção confiável para projetos multilíngues. As melhorias contínuas aumentaram sua confiabilidade na leitura de textos impressos, especialmente em documentos estruturados, como formulários e relatórios.

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

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

EasyOCR#

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

O EasyOCR funciona bem com documentos que variam em layout, fonte ou estrutura. Essa flexibilidade faz dele uma ótima opção para extrair texto de fontes diversas, como recibos, placas de rua e formulários com conteúdo em vários idiomas.

Desenvolvido com base no PyTorch, o EasyOCR aproveita técnicas de aprendizado profundo para detectar e reconhecer texto com precisão. Ele funciona com eficiência tanto em CPUs quanto em GPUs, permitindo ajustar a escala conforme a tarefa — seja processar algumas imagens localmente ou lidar com grandes lotes de arquivos em sistemas mais potentes.

Como ferramenta de código aberto, o EasyOCR se beneficia de atualizações regulares e melhorias impulsionadas pela comunidade, o que ajuda a mantê-lo atualizado e adaptável a uma ampla variedade de necessidades de OCR no mundo real.

PaddleOCR#

O PaddleOCR é um kit de ferramentas de OCR de alto desempenho, desenvolvido pela Baidu, que combina a detecção e o reconhecimento de texto em um pipeline otimizado. Com suporte a 80 idiomas, ele consegue processar documentos complexos, como recibos, tabelas e formulários.

O que diferencia o PaddleOCR é sua implementação sobre o framework de aprendizado profundo PaddlePaddle. O framework PaddlePaddle foi desenvolvido para facilitar o desenvolvimento e a implantação confiáveis e escaláveis de modelos de IA. Além disso, o PaddleOCR oferece alta precisão mesmo em imagens de baixa qualidade ou com muitos elementos, o que o torna uma boa opção para tarefas de OCR do mundo real em que precisão e confiabilidade são essenciais.

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

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

Outros modelos populares de OCR de código aberto#

Confira outros modelos de OCR de código aberto comumente usados:

• MMOCR: Desenvolvido para projetos mais complexos, o MMOCR consegue detectar texto e também entender como ele está disposto na página. É ideal para trabalhar com tabelas, layouts de várias colunas e outros documentos visualmente complexos.
• TrOCR: baseado em Transformers, um tipo de modelo de aprendizado profundo especialmente eficaz na compreensão de sequências de texto, o TrOCR reconhece texto impresso e manuscrito em imagens com uma única linha de texto. É uma opção confiável quando o conteúdo se parece com uma sequência contínua de linguagem, em vez de rótulos isolados.

Aplicações comuns dos modelos de OCR#

À medida que a tecnologia de OCR se torna mais avançada, seu papel se expandiu muito além da digitalização básica. Na verdade, os modelos de OCR já estão sendo adotados em vários setores que dependem de informações textuais. Veja algumas das formas como o OCR é aplicado atualmente em sistemas do mundo real:

• Setor jurídico e descoberta eletrônica: Escritórios de advocacia usam OCR para digitalizar milhares de páginas de documentos jurídicos, tornando contratos, petições judiciais e provas pesquisáveis para agilizar a descoberta e a análise.
• Saúde: Hospitais usam modelos de OCR para digitalizar prontuários de pacientes, interpretar prescrições manuscritas e gerenciar laudos laboratoriais com eficiência. Isso simplifica as tarefas administrativas e aumenta a precisão nos fluxos de trabalho médicos.
• Preservação histórica: Museus, bibliotecas e arquivos usam OCR para digitalizar livros antigos, manuscritos e jornais, preservando um patrimônio cultural valioso e tornando-o pesquisável para pesquisadores.
• Verificação de documentos de identidade e passaportes: Muitos sistemas digitais de integração de novos clientes e de viagens dependem do OCR para extrair dados essenciais de documentos emitidos pelo governo. Verificações de identidade mais rápidas e menos erros de inserção manual proporcionam uma experiência mais fluida e maior segurança.

Fig. 5. Scanner baseado em OCR para verificação da identidade em passaportes (fonte).

Vantagens e desvantagens dos modelos de OCR#

Os modelos de OCR evoluíram muito desde que foram concebidos, na década de 1950. Hoje, são mais acessíveis, precisos e adaptáveis a diferentes conteúdos e plataformas. Confira os principais pontos fortes dos modelos de OCR atuais:

• Melhorias na acessibilidade: O OCR ajuda a tornar o conteúdo mais acessível ao converter materiais impressos em formatos que leitores de tela podem ler para pessoas com deficiência visual.
• Aprimora pipelines de aprendizado de máquina: Ele funciona como uma ponte que transforma dados visuais não estruturados em texto estruturado, tornando-os utilizáveis por modelos de aprendizado de máquina nas etapas seguintes.
• Extração sem modelos predefinidos: o OCR avançado já não exige modelos rígidos: consegue extrair informações mesmo quando os documentos têm esquemas diferentes.

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

• Sensibilidade à qualidade da imagem: O OCR funciona melhor com imagens nítidas; fotos desfocadas ou escuras podem afetar os resultados.
• Dificuldade com determinadas caligrafias ou fontes: Uma escrita rebuscada ou difícil de ler ainda pode confundir até os melhores modelos.
• Ainda é necessário pós-processamento: Mesmo com alta precisão, os resultados do OCR muitas vezes precisam de revisão ou correção manual, especialmente no caso de documentos importantes.

Principais conclusões#

O OCR permite que os computadores leiam textos em imagens, tornando possível usar essas informações em sistemas digitais. Ele desempenha um papel fundamental no processamento de documentos, placas e anotações manuscritas, e tem grande impacto em áreas nas quais velocidade e precisão são essenciais.

Os modelos de OCR também costumam trabalhar em conjunto com modelos como o Ultralytics YOLO11, que consegue detectar objetos em imagens. Juntos, eles permitem que os sistemas entendam o que está escrito e onde aparece. À medida que essas tecnologias continuam a evoluir, o OCR está se tornando uma parte essencial da forma como as máquinas interpretam e interagem com o mundo.

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