Các model OCR mã nguồn mở phổ biến và cách thức hoạt động của chúng

Để có cái nhìn trực quan về các khái niệm được đề cập trong bài viết này, hãy xem video bên dưới.

Nhiều doanh nghiệp và hệ thống kỹ thuật số dựa vào thông tin từ các tài liệu, như hóa đơn được quét, thẻ căn cước hoặc biểu mẫu viết tay. Nhưng khi thông tin đó được lưu trữ dưới dạng hình ảnh, máy tính sẽ khó tìm kiếm, trích xuất hoặc sử dụng cho các tác vụ khác nhau.

Tuy nhiên, với các công cụ như computer vision, một lĩnh vực của AI cho phép máy móc diễn giải và hiểu thông tin hình ảnh, việc chuyển đổi hình ảnh thành văn bản đang trở nên dễ dàng hơn nhiều. Đặc biệt, Optical Character Recognition (OCR) là một công nghệ computer vision có thể được sử dụng để phát hiện và trích xuất văn bản.

Các model OCR được huấn luyện để nhận diện văn bản ở nhiều định dạng khác nhau và chuyển đổi chúng thành dữ liệu có thể chỉnh sửa và tìm kiếm được. Chúng được sử dụng rộng rãi trong tự động hóa tài liệu, xác minh danh tính và các hệ thống quét thời gian thực.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách các model OCR hoạt động, các model open-source phổ biến, nơi chúng được sử dụng, các ứng dụng thực tế và những cân nhắc chính khi triển khai.

Link to this sectionOCR là gì?#

Các model OCR được thiết kế để giúp máy tính đọc văn bản từ các nguồn trực quan, tương tự như cách chúng ta đọc văn bản in hoặc viết tay. Các model này nhận dữ liệu đầu vào như tài liệu quét, hình ảnh hoặc ảnh chụp ghi chú viết tay và chuyển chúng thành văn bản kỹ thuật số có thể tìm kiếm, chỉnh sửa hoặc sử dụng trong các hệ thống phần mềm.

Trong khi các hệ thống OCR đời đầu tuân theo một khuôn mẫu nghiêm ngặt, các model OCR hiện đại sử dụng deep learning để nhận diện văn bản. Chúng có thể dễ dàng nhận diện nhiều loại font chữ, ngôn ngữ khác nhau và thậm chí cả chữ viết tay khó đọc trong khi vẫn xử lý được các hình ảnh chất lượng thấp. Những tiến bộ này đã biến các model OCR thành một phần quan trọng của tự động hóa trong các ngành công nghiệp nhiều văn bản như tài chính, y tế, logistics và dịch vụ công.

Mặc dù các model OCR rất tốt cho hình ảnh có văn bản rõ ràng và có cấu trúc, chúng có thể gặp khó khăn khi văn bản xuất hiện cùng với các thành phần hình ảnh phức tạp hoặc trong các cảnh động. Trong những trường hợp này, các model OCR có thể được sử dụng cùng với các model computer vision như Ultralytics YOLO11.

YOLO11 có thể phát hiện các đối tượng cụ thể trong hình ảnh, chẳng hạn như biển báo, tài liệu hoặc nhãn, giúp xác định các vùng văn bản trước khi OCR được sử dụng để trích xuất nội dung thực tế.

Ví dụ, trong autonomous vehicles, YOLO11 có thể phát hiện biển báo dừng, sau đó OCR có thể đọc văn bản, cho phép hệ thống diễn giải chính xác cả đối tượng và ý nghĩa của nó.

Hình 1. Ví dụ về việc sử dụng OCR (source).

Link to this sectionTổng quan về cách hoạt động của các model OCR#

Bây giờ chúng ta đã biết OCR là gì, hãy cùng tìm hiểu kỹ hơn về cách các model OCR thực sự hoạt động.

Trước khi một model OCR được sử dụng để đọc và trích xuất văn bản từ hình ảnh, hình ảnh đó thường phải trải qua hai bước quan trọng: tiền xử lý và phát hiện đối tượng.

Đầu tiên, hình ảnh được làm sạch và tăng cường thông qua tiền xử lý. Các kỹ thuật image processing cơ bản như làm sắc nét, giảm nhiễu và điều chỉnh độ sáng hoặc độ tương phản được áp dụng để cải thiện chất lượng tổng thể của hình ảnh và làm cho văn bản dễ phát hiện hơn.

Tiếp theo, các computer vision tasks như phát hiện đối tượng được sử dụng. Trong bước này, các đối tượng cụ thể cần quan tâm có chứa văn bản sẽ được định vị - chẳng hạn như biển số xe, biển báo đường phố, biểu mẫu hoặc thẻ căn cước. Bằng cách xác định các đối tượng này, hệ thống sẽ cô lập các vùng có chứa văn bản ý nghĩa, chuẩn bị cho quá trình nhận diện.

Chỉ sau các bước này, model OCR mới bắt đầu hoạt động. Đầu tiên, nó lấy các vùng đã được phát hiện và chia nhỏ chúng thành các phần - nhận diện các ký tự riêng lẻ, từ hoặc dòng văn bản.

Sử dụng các kỹ thuật deep learning, model phân tích hình dạng, kiểu mẫu và khoảng cách giữa các chữ cái, so sánh chúng với những gì đã học trong quá trình huấn luyện và dự đoán các ký tự có khả năng nhất. Sau đó, nó tái tạo các ký tự đã được nhận diện thành văn bản mạch lạc để xử lý thêm.

Hình 2. Hiểu cách OCR hoạt động. Hình ảnh của tác giả.

Link to this sectionCác model OCR mã nguồn mở phổ biến#

Khi bạn đang xây dựng một ứng dụng computer vision liên quan đến trích xuất văn bản, việc chọn đúng model OCR phụ thuộc vào các yếu tố như độ chính xác, hỗ trợ ngôn ngữ và khả năng tích hợp dễ dàng vào các hệ thống thực tế.

Ngày nay, nhiều model open-source cung cấp sự linh hoạt, sự hỗ trợ mạnh mẽ từ cộng đồng và hiệu suất đáng tin cậy mà các lập trình viên cần. Hãy cùng điểm qua một số lựa chọn phổ biến nhất và những điểm nổi bật của chúng.

Link to this sectionTesseract OCR#

Tesseract là một trong những model OCR mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay. Nó được phát triển lần đầu tại Hewlett-Packard Laboratories ở Bristol, Anh và Greeley, Colorado, từ năm 1985 đến 1994. Năm 2005, HP phát hành Tesseract dưới dạng phần mềm open-source và kể từ năm 2006, nó được duy trì bởi Google, với sự đóng góp liên tục từ cộng đồng open-source.

Một trong những tính năng chính của Tesseract là khả năng xử lý hơn 100 ngôn ngữ, khiến nó trở thành lựa chọn đáng tin cậy cho các dự án đa ngôn ngữ. Các cải tiến liên tục đã nâng cao độ tin cậy của nó trong việc đọc văn bản in, đặc biệt là trong các tài liệu có cấu trúc như biểu mẫu và báo cáo.

Hình 3. Nhận diện văn bản bằng Tesseract OCR (source).

Tesseract thường được sử dụng trong các dự án liên quan đến scanning invoices, lưu trữ giấy tờ hoặc trích xuất văn bản từ tài liệu có bố cục tiêu chuẩn. Nó hoạt động tốt nhất khi chất lượng tài liệu tốt và bố cục không thay đổi đáng kể.

Link to this sectionEasyOCR#

Tương tự, EasyOCR là một thư viện OCR mã nguồn mở dựa trên Python được phát triển bởi Jaided AI. Nó hỗ trợ hơn 80 ngôn ngữ, bao gồm các hệ chữ Latinh, Trung Quốc, Ả Rập và Cyrillic, biến nó thành một công cụ đa năng cho việc nhận diện văn bản đa ngôn ngữ.

Được thiết kế để xử lý cả văn bản in và viết tay, EasyOCR hoạt động tốt với các tài liệu có bố cục, font chữ hoặc cấu trúc khác nhau. Sự linh hoạt này khiến nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời để trích xuất văn bản từ các nguồn đa dạng như hóa đơn, biển báo đường phố và biểu mẫu với dữ liệu đầu vào đa ngôn ngữ.

Được xây dựng trên PyTorch, EasyOCR tận dụng các kỹ thuật deep learning để phát hiện và nhận diện văn bản chính xác. Nó chạy hiệu quả trên cả CPU và GPU, cho phép mở rộng quy mô tùy theo tác vụ - dù là xử lý một vài hình ảnh cục bộ hay xử lý các lô tệp lớn trên các hệ thống mạnh mẽ hơn.

Là một công cụ open-source, EasyOCR hưởng lợi từ các bản cập nhật thường xuyên và các cải tiến từ cộng đồng, giúp nó luôn cập nhật và thích ứng với nhiều nhu cầu OCR thực tế.

Link to this sectionPaddleOCR#

PaddleOCR là bộ công cụ OCR hiệu suất cao được phát triển bởi Baidu, kết hợp việc phát hiện và nhận diện văn bản vào một quy trình tinh gọn. Với sự hỗ trợ cho 80 ngôn ngữ, nó có thể xử lý các tài liệu phức tạp như hóa đơn, bảng biểu và biểu mẫu.

Điều làm nên sự khác biệt của PaddleOCR là nó được xây dựng trên framework deep learning PaddlePaddle. Framework PaddlePaddle được thiết kế để phát triển và triển khai model AI một cách dễ dàng, đáng tin cậy và có thể mở rộng. Ngoài ra, PaddleOCR mang lại độ chính xác cao ngay cả trên các hình ảnh chất lượng thấp hoặc nhiều chi tiết, khiến nó trở thành lựa chọn tốt cho các tác vụ OCR thực tế nơi độ chính xác và tin cậy là yếu tố cốt lõi.

Hình 4. Quy trình làm việc của PaddleOCR (source).

Thêm vào đó, PaddleOCR có tính mô-đun cao, cho phép các lập trình viên tùy chỉnh quy trình của họ bằng cách chọn các thành phần phát hiện, nhận diện và phân loại cụ thể. Với các API Python được ghi chép kỹ lưỡng và sự hỗ trợ mạnh mẽ từ cộng đồng, đây là một giải pháp linh hoạt, sẵn sàng cho sản xuất cho nhiều ứng dụng OCR khác nhau.

Link to this sectionCác model OCR mã nguồn mở phổ biến khác#

Dưới đây là một số model OCR open-source khác thường được sử dụng:

• MMOCR: Được thiết kế cho các dự án phức tạp hơn, MMOCR có thể phát hiện văn bản và hiểu cách nó được sắp xếp trên trang. Nó lý tưởng để làm việc với bảng biểu, bố cục nhiều cột và các tài liệu có hình ảnh phức tạp khác.
• TrOCR: Được xây dựng trên kiến trúc transformer, một loại model deep learning đặc biệt hiệu quả trong việc hiểu các chuỗi văn bản, TrOCR vượt trội trong việc xử lý các đoạn văn dài và bố cục lộn xộn, không có cấu trúc. Đây là lựa chọn đáng tin cậy khi nội dung là ngôn ngữ liên tục thay vì các nhãn riêng lẻ.

Link to this sectionCác ứng dụng phổ biến của model OCR#

Khi công nghệ OCR ngày càng tiên tiến, vai trò của nó đã mở rộng vượt xa khỏi việc số hóa cơ bản. Thực tế, các model OCR hiện đang được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp dựa vào thông tin dạng văn bản. Dưới đây là cái nhìn thoáng qua về một số cách OCR đang được áp dụng trong các hệ thống thực tế ngày nay:

• Legal industry và e-discovery: Các công ty luật áp dụng OCR để quét hàng ngàn trang tài liệu pháp lý, giúp các hợp đồng, hồ sơ tòa án và bằng chứng có thể tìm kiếm được để phát hiện và phân tích nhanh hơn.
• Y tế: Các bệnh viện đang sử dụng các model OCR để số hóa hồ sơ bệnh nhân, diễn giải đơn thuốc viết tay và quản lý báo cáo phòng thí nghiệm một cách hiệu quả. Điều này giúp tinh giản các công việc hành chính và cải thiện độ chính xác trong các quy trình y tế.
• Bảo tồn lịch sử: Các bảo tàng, thư viện và kho lưu trữ áp dụng OCR để số hóa sách cũ, bản thảo và báo chí, bảo tồn di sản văn hóa quý giá và giúp các nhà nghiên cứu có thể tìm kiếm chúng.
• Xác minh ID và hộ chiếu: Nhiều hệ thống đăng ký và du lịch kỹ thuật số dựa vào OCR để trích xuất dữ liệu chính từ các tài liệu do chính phủ cấp. Việc kiểm tra danh tính nhanh hơn và giảm sai sót nhập liệu thủ công dẫn đến trải nghiệm người dùng mượt mà hơn và bảo mật cao hơn.

Hình 5. Máy quét dựa trên OCR để xác minh danh tính hộ chiếu (source).

Link to this sectionƯu và nhược điểm của các model OCR#

Các model OCR đã có những bước tiến dài kể từ khi chúng được hình thành lần đầu tiên vào những năm 1950. Hiện nay chúng dễ tiếp cận, chính xác và thích ứng tốt hơn với các nội dung và nền tảng khác nhau. Dưới đây là những điểm mạnh chính mà các model OCR ngày nay mang lại:

• Cải thiện khả năng truy cập: OCR giúp nội dung trở nên dễ tiếp cận hơn bằng cách chuyển đổi tài liệu in thành các định dạng mà trình đọc màn hình có thể đọc được cho người khiếm thị.
• Nâng cao các pipeline machine learning: Nó đóng vai trò như một cầu nối biến dữ liệu hình ảnh phi cấu trúc thành văn bản có cấu trúc, giúp các model machine learning downstream có thể sử dụng được.
• Trích xuất không cần mẫu: OCR tiên tiến không còn yêu cầu các mẫu cứng nhắc — nó có thể trích xuất thông tin một cách thông minh ngay cả khi bố cục thay đổi giữa các tài liệu.

Bất chấp những ưu điểm, các model OCR vẫn còn một vài thách thức, đặc biệt là khi dữ liệu đầu vào không hoàn hảo. Dưới đây là một số hạn chế phổ biến cần lưu ý:

• Nhạy cảm với chất lượng hình ảnh: OCR hoạt động tốt nhất với hình ảnh rõ nét; ảnh bị mờ hoặc tối có thể ảnh hưởng đến kết quả.
• Gặp khó khăn với một số kiểu chữ viết tay hoặc font chữ: Chữ viết lạ hoặc khó đọc vẫn có thể làm nhầm lẫn ngay cả với những model tốt nhất.
• Vẫn cần xử lý hậu kỳ (post-processing): Ngay cả với độ chính xác cao, đầu ra của OCR thường cần con người xem xét hoặc làm sạch, đặc biệt là đối với các tài liệu quan trọng.

Link to this sectionCác điểm chính cần lưu ý#

OCR cho phép máy tính đọc văn bản từ hình ảnh, giúp việc sử dụng thông tin đó trong các hệ thống kỹ thuật số trở nên khả thi. Nó đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý tài liệu, biển báo và ghi chú viết tay, đồng thời có ảnh hưởng lớn trong các lĩnh vực yêu cầu tốc độ và độ chính xác cao.

Các model OCR cũng thường hoạt động cùng với các model như Ultralytics YOLO11, có thể phát hiện các đối tượng trong hình ảnh. Cùng nhau, chúng cho phép các hệ thống hiểu những gì được viết và vị trí của nó. Khi những công nghệ này tiếp tục cải thiện, OCR đang trở thành một phần cốt lõi trong cách máy móc diễn giải và tương tác với thế giới.

Tò mò về vision AI? Hãy ghé thăm our GitHub repository và kết nối với our community để tiếp tục khám phá. Tìm hiểu về các đổi mới như AI in self-driving cars và vision AI in agriculture trên các trang giải pháp của chúng tôi. Kiểm tra our licensing options và bắt đầu dự án computer vision của bạn!