Reconhecimento ótico de caracteres (OCR)

O reconhecimento ótico de caracteres (OCR) é uma tecnologia que converte diferentes tipos de documentos, tais como documentos em papel digitalizados, PDFs ou imagens captadas por uma câmara digital, em dados editáveis e pesquisáveis. Inicialmente desenvolvido para ajudar os deficientes visuais, transformando texto impresso em fala, o OCR evoluiu para uma pedra angular da transformação digital em vários sectores. Ao tirar partido dos avanços da Inteligência Artificial (IA) e da Visão por Computador, os sistemas de OCR modernos podem reconhecer texto numa vasta gama de tipos de letra, idiomas e até estilos manuscritos com uma precisão notável.

Como funciona o reconhecimento ótico de caracteres

O processo de conversão de uma imagem em texto digital envolve várias fases fundamentais. Os pipelines de OCR modernos, melhorados pela aprendizagem profunda, são muito mais robustos do que os primeiros sistemas de correspondência de modelos.

• Pré-processamento de imagens: O primeiro passo consiste em limpar e otimizar a imagem de origem para melhorar a sua qualidade. São aplicadas técnicas como o ajuste do brilho e do contraste, a redução do ruído e o aumento da nitidez da imagem para tornar o texto mais claro e fácil de detetar. Esta fase é crucial, especialmente quando se trata de digitalizações de baixa qualidade ou de imagens tiradas em condições de fraca luminosidade.
• Deteção de texto: Antes que os caracteres possam ser reconhecidos, o sistema deve localizar onde o texto está dentro da imagem. Isto é frequentemente conseguido utilizando modelos de deteção de objectos poderosos, como o Ultralytics YOLO11, que pode identificar e isolar blocos de texto, linhas ou palavras individuais.
• Reconhecimento de caracteres: Uma vez detectadas as regiões do texto, uma rede neural treinada em vastos conjuntos de dados de caracteres analisa as formas e os padrões para identificar cada letra e número. É aqui que entram em ação ferramentas como o motor Tesseract de código aberto, originalmente desenvolvido pela HP e atualmente mantido pela Google.
• Pós-processamento: A fase final envolve a conversão dos caracteres reconhecidos em texto estruturado e utilizável. Isto pode incluir a modelação da linguagem para corrigir erros ou a formatação da saída num formato específico, como JSON ou XML, para facilitar a integração com outro software.

OCR e tarefas de visão computacional relacionadas

Embora o OCR seja uma tecnologia altamente especializada, está intimamente relacionado com outras tarefas de visão por computador. É importante compreender o seu papel único.

O OCR é fundamentalmente diferente do reconhecimento de imagens mais amplo. Enquanto o reconhecimento de imagens visa identificar objectos, cenas e rostos numa imagem, o OCR centra-se exclusivamente na interpretação de caracteres textuais. No entanto, estas tecnologias trabalham frequentemente em conjunto. Por exemplo, uma aplicação pode utilizar o reconhecimento de imagens para identificar um sinal de rua e, em seguida, utilizar o OCR para ler o texto desse sinal. Do mesmo modo, na análise de documentos, um modelo de deteção de objectos identifica primeiro a localização de uma assinatura ou de um número de fatura antes de o OCR ser aplicado para extrair a informação específica.

Aplicações no Mundo Real

A combinação da visão por computador e do OCR permitiu a eficiência e a automatização em vários sectores.

• Reconhecimento automático de matrículas (ANPR): Na gestão do tráfego e na aplicação da lei, os sistemas ANPR utilizam modelos de deteção de objectos para localizar primeiro a matrícula de um veículo numa imagem ou vídeo. Uma vez isolada a matrícula, a tecnologia OCR lê os caracteres alfanuméricos, convertendo-os em texto legível por máquina para consulta de bases de dados, cobrança de portagens ou localização de veículos roubados.
• Processamento de facturas e recibos: Os serviços financeiros e as indústrias de retalho dependem do OCR para automatizar o processamento de facturas, recibos e extractos bancários. Um modelo de visão por computador pode detetar campos chave como o nome do fornecedor, a data e o montante total numa fatura. Subsequentemente, o OCR extrai o texto destas regiões específicas, eliminando a introdução manual de dados, reduzindo os erros e acelerando os ciclos de pagamento.

Outras aplicações importantes incluem a digitalização de arquivos históricos para preservação e investigação, a simplificação da gestão de registos de doentes nos cuidados de saúde e a verificação da identidade através da extração de dados de passaportes e cartões de identificação. Bibliotecas populares de código aberto, como a EasyOCR e a PaddleOCR, tornaram esta tecnologia ainda mais acessível para os programadores integrarem nas suas aplicações.