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

Để xem phần trình bày trực quan về các khái niệm trong bài viết này, hãy xem video bên dưới.

Nhiều doanh nghiệp và hệ thống số dựa vào thông tin trong tài liệu, chẳng hạn hóa đơn được quét, thẻ căn cước hoặc biểu mẫu viết tay. Tuy nhiên, khi thông tin được lưu dưới dạng ảnh, máy tính khó tìm kiếm, trích xuất hoặc sử dụng thông tin đó cho nhiều tác vụ khác nhau.

Tuy nhiên, nhờ các công cụ như thị giác máy tính — một lĩnh vực AI giúp máy móc diễn giải và hiểu thông tin hình ảnh — việc chuyển ảnh thành văn bản ngày càng dễ dàng hơn. Đặc biệt, Nhận dạng ký tự quang học (OCR) là một công nghệ thị giác máy tính có thể được dùng để phát hiện và trích xuất văn bản.

Các model OCR được huấn luyện để nhận dạng văn bản ở nhiều định dạng và chuyển văn bản thành dữ liệu có thể chỉnh sửa, tìm kiếm. OCR 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 tìm hiểu cách các model OCR hoạt động, những model mã nguồn mở phổ biến, nơi chúng được sử dụng, các ứng dụng thường gặp và những yếu tố quan trọng cần cân nhắc khi triển khai thực tế.

OCR là gì?#

Các model OCR được thiết kế để giúp máy móc đọc văn bản từ nguồn hình ảnh, tương tự cách chúng ta đọc văn bản in hoặc viết tay. Những model này nhận đầu vào như tài liệu được quét, ảnh hoặc ảnh chụp ghi chú viết tay, rồi chuyển chúng thành văn bản 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 mẫu cố định, các model OCR hiện đại sử dụng deep learning để nhận dạng văn bản. Chúng có thể dễ dàng nhận dạng nhiều kiểu phông chữ, ngôn ngữ và cả chữ viết tay khó đọc, đồng thời xử lý được ảnh chất lượng thấp. Những tiến bộ này đã khiến các model OCR trở thành thành phần quan trọng trong tự động hóa ở những ngành có nhiều văn bản như tài chính, y tế, logistics và dịch vụ chính phủ.

Các model OCR hoạt động hiệu quả với ảnh có văn bản rõ ràng, bố cục mạch lạc, nhưng có thể gặp khó khăn khi văn bản xuất hiện cùng hình ảnh phức tạp hoặc trong cảnh động. Trong những trường hợp này, có thể kết hợp model OCR với các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11.

Ultralytics YOLO11 có thể phát hiện các vật thể cụ thể trong hình ảnh như biển báo, tài liệu hoặc nhãn, giúp định vị vùng chứa văn bản trước khi dùng OCR trích xuất nội dung thực tế. Có thể dùng các dataset như Total-Text để huấn luyện YOLO11 tìm vùng văn bản trong các cảnh tự nhiên.

Ví dụ, trong xe tự hành, Ultralytics YOLO11 có thể phát hiện biển báo dừng, sau đó OCR đọc nội dung trên biển báo, giúp hệ thống diễn giải chính xác cả đối tượng lẫn ý nghĩa của đối tượng.

Hình 1. Ví dụ sử dụng OCR (nguồn).

Tổng quan về cách hoạt động của các model OCR#

Sau khi đã tìm hiểu OCR là gì, hãy cùng xem kỹ hơn cách các model OCR thực sự hoạt động.

Trước khi được dùng để đọc và trích xuất văn bản từ ảnh, ảnh thường trải qua hai bước quan trọng: tiền xử lý và phát hiện đối tượng.

Trước tiên, ảnh được làm sạch và tăng cường chất lượng thông qua bước tiền xử lý. Các kỹ thuật xử lý ảnh 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 ảnh và giúp phát hiện văn bản dễ dàng hơn.

Tiếp theo, các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện vật thể sẽ được sử dụng. Ở bước này, hệ thống định vị các vật thể cụ thể cần quan tâm có chứa văn bản, chẳng hạn như biển số xe, biển báo đường phố, biểu mẫu hoặc thẻ căn cước. Bằng cách nhận diện những vật thể này, hệ thống tách riêng các vùng chứa văn bản có ý nghĩa để chuẩn bị cho bước nhận dạng.

Chỉ sau các bước này, model OCR mới bắt đầu xử lý. Trước tiên, model lấy các vùng đã phát hiện và chia chúng thành những phần nhỏ hơn — xác định từng ký tự, từ hoặc dòng văn bản.

Sử dụng các kỹ thuật deep learning, model phân tích hình dạng, mẫu và khoảng cách giữa các chữ cái, đối chiếu chúng với những gì đã học trong quá trình huấn luyện, rồi dự đoán các ký tự có khả năng xuất hiện cao nhất. Sau đó, model ghép các ký tự đã nhận dạng thành văn bản mạch lạc để xử lý tiếp.

Hình 2. Tìm hiểu cách OCR hoạt động. Hình ảnh do tác giả thực hiện.

Các model OCR mã nguồn mở phổ biến#

Khi xây dựng ứng dụng thị giác máy tính có chức năng trích xuất văn bản, việc chọn model OCR phù hợp phụ thuộc vào các yếu tố như độ chính xác, khả năng hỗ trợ ngôn ngữ và mức độ dễ dàng tích hợp vào các hệ thống thực tế.

Hiện nay, nhiều model mã nguồn mở cung cấp tính linh hoạt, sự hỗ trợ mạnh mẽ từ cộng đồng và hiệu suất đáng tin cậy mà các nhà phát triển cần. Hãy cùng điểm qua một số lựa chọn phổ biến nhất và những ưu điểm nổi bật của chúng.

Tesseract OCR#

Tesseract là một trong những model OCR mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay. Tesseract ban đầu được phát triển tại các phòng thí nghiệm Hewlett-Packard ở Bristol, Anh, và Greeley, Colorado, từ năm 1985 đến 1994. Năm 2005, HP phát hành Tesseract dưới dạng phần mềm mã nguồn mở; từ năm 2006 đến tháng 8 năm 2017, Google phát triển Tesseract, với sự đóng góp liên tục từ cộng đồng mã nguồn mở.

Một trong những tính năng nổi bật của Tesseract là khả năng xử lý hơn 100 ngôn ngữ, khiến đây trở thành lựa chọn đáng tin cậy cho các dự án đa ngôn ngữ. Những cải tiến liên tục đã nâng cao độ tin cậy của Tesseract 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 dạng văn bản bằng Tesseract OCR (nguồn).

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

EasyOCR#

Tương tự, EasyOCR là thư viện OCR mã nguồn mở dựa trên Python, do Jaided AI phát triển. EasyOCR hỗ trợ hơn 80 ngôn ngữ, bao gồm các hệ chữ Latin, Trung Quốc, Ả Rập và Cyrillic, nên là công cụ linh hoạt để nhận dạng văn bản đa ngôn ngữ.

EasyOCR hoạt động tốt với các tài liệu có bố cục, phông chữ hoặc cấu trúc đa dạng. Tính linh hoạt này khiến EasyOCR trở thành lựa chọn phù hợp để trích xuất văn bản từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như hóa đơn, biển báo đường phố và biểu mẫu có nội dung đa ngôn ngữ.

Được xây dựng trên PyTorch, EasyOCR tận dụng các kỹ thuật deep learning để phát hiện và nhận dạng văn bản chính xác. EasyOCR chạy hiệu quả trên cả CPU lẫn GPU, cho phép mở rộng quy mô tùy theo tác vụ — từ xử lý một vài ảnh cục bộ đến xử lý hàng loạt tệp lớn trên các hệ thống mạnh hơn.

Là một công cụ mã nguồn mở, EasyOCR được hưởng lợi từ các bản cập nhật thường xuyên và những cải tiến do cộng đồng đóng góp, giúp công cụ luôn cập nhật và thích ứng với nhiều nhu cầu OCR thực tế.

PaddleOCR#

PaddleOCR là bộ công cụ OCR hiệu năng cao do Baidu phát triển, kết hợp phát hiện và nhận dạng văn bản trong một pipeline tinh gọn. Với khả năng hỗ trợ 80 ngôn ngữ, PaddleOCR có thể xử lý các tài liệu phức tạp như biên lai, bảng và biểu mẫu.

Điểm khác biệt của PaddleOCR là được xây dựng trên framework deep learning PaddlePaddle. Framework PaddlePaddle được thiết kế để phát triển và triển khai model AI dễ dàng, đáng tin cậy và có khả năng mở rộng. Ngoài ra, PaddleOCR đạt độ chính xác cao ngay cả với ảnh chất lượng thấp hoặc lộn xộn, nên phù hợp với các tác vụ OCR thực tế đòi hỏi độ chính xác và độ tin cậy cao.

Hình 4. Quy trình hoạt động của PaddleOCR (nguồn).

Ngoài ra, PaddleOCR có tính module hóa cao, cho phép nhà phát triển tùy chỉnh pipeline bằng cách chọn các thành phần phát hiện, nhận dạng và phân loại cụ thể. Với các API Python được tài liệu hóa đầy đủ và sự hỗ trợ mạnh mẽ từ cộng đồng, PaddleOCR là giải pháp linh hoạt, sẵn sàng cho production trong nhiều ứng dụng OCR.

Các model OCR mã nguồn mở phổ biến khác#

Dưới đây là một số model OCR mã nguồn mở 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 văn bản được sắp xếp trên trang. MMOCR phù hợp để xử lý bảng, bố cục nhiều cột và các tài liệu phức tạp về mặt hình ảnh khác.
• TrOCR: Được xây dựng dựa trên Transformer, một loại model học sâu đặc biệt hiệu quả trong việc hiểu chuỗi văn bản, TrOCR nhận dạng văn bản in và viết tay trong ảnh chứa một dòng văn bản. Đây là lựa chọn đáng tin cậy khi nội dung là ngôn ngữ liên tục thay vì các nhãn rời rạc.

Các ứng dụng phổ biến của model OCR#

Khi công nghệ OCR ngày càng tiên tiến, vai trò của OCR đã mở rộng vượt xa việc số hóa cơ bản. Trên thực tế, các model OCR hiện được ứng dụng trong nhiều ngành phụ thuộc vào thông tin dạng văn bản. Dưới đây là một số cách OCR đang được áp dụng trong các hệ thống thực tế:

• Ngành pháp lý và e-discovery: Các công ty luật sử dụng OCR để quét hàng nghìn trang tài liệu pháp lý, giúp tìm kiếm hợp đồng, hồ sơ tòa án và bằng chứng để đẩy nhanh quá trình tìm kiếm và phân tích.
• Y tế: Các bệnh viện sử dụng model OCR để số hóa hồ sơ bệnh nhân, diễn giải đơn thuốc viết tay và quản lý báo cáo xét nghiệm hiệu quả. Công nghệ này đơn giản hóa các tác vụ hành chính và cải thiện độ chính xác trong quy trình y tế.
• Bảo tồn tư liệu lịch sử: Các bảo tàng, thư viện và kho lưu trữ sử dụng OCR để số hóa sách cũ, bản thảo và báo chí, góp phần bảo tồn di sản văn hóa quý giá và giúp các nhà nghiên cứu có thể tìm kiếm tư liệu.
• Xác minh giấy tờ tùy thân và hộ chiếu: Nhiều hệ thống onboarding số và du lịch dựa vào OCR để trích xuất dữ liệu quan trọng từ giấy tờ do chính phủ cấp. Việc xác minh danh tính nhanh hơn và giảm lỗi nhập liệu thủ công giúp cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng cường bảo mật.

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

Ưu và nhược điểm của model OCR#

Các model OCR đã có nhiều tiến bộ kể từ khi được hình thành vào những năm 1950. Hiện nay, OCR dễ tiếp cận hơn, chính xác hơn và thích ứng tốt hơn với nhiều loại nội dung cũng như nền tảng. Dưới đây là những ưu điểm chính mà các model OCR ngày nay mang lại:

• Cải thiện khả năng tiếp cận: OCR giúp nội dung dễ tiếp cận hơn bằng cách chuyển tài liệu in thành định dạng mà trình đọc màn hình có thể đọc được, hỗ trợ người khiếm thị.
• Nâng cao pipeline machine learning: OCR đóng vai trò cầu nối, chuyển dữ liệu hình ảnh phi cấu trúc thành văn bản có cấu trúc để các model machine learning ở bước tiếp theo có thể sử dụng.
• Trích xuất không cần template: OCR tiên tiến không còn cần template cố định — công nghệ này có thể trích xuất thông tin ngay cả khi bố cục giữa các tài liệu khác nhau.

Dù có nhiều ưu điểm, các model OCR vẫn gặp một số thách thức, đặc biệt khi dữ liệu đầu vào không hoàn hảo. Dưới đây là một số hạn chế thường gặp cần lưu ý:

• Nhạy với chất lượng ảnh: OCR hoạt động tốt nhất với ảnh rõ nét; ảnh mờ hoặc tối có thể ảnh hưởng đến kết quả.
• Gặp khó khăn với một số kiểu chữ viết tay hoặc phông chữ: Chữ viết kiểu cách hoặc khó đọc vẫn có thể gây nhầm lẫn ngay cả cho những model tốt nhất.
• Vẫn cần hậu xử lý: Ngay cả khi có độ chính xác cao, đầu ra OCR thường vẫn cần được con người rà soát hoặc làm sạch, đặc biệt với các tài liệu quan trọng.

Điểm chính cần ghi nhớ#

OCR giúp máy tính đọc văn bản từ ảnh, nhờ đó có thể sử dụng thông tin này trong các hệ thống số. OCR đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý tài liệu, biển báo và ghi chú viết tay, đồng thời mang lại tác động đáng kể trong những lĩnh vực đòi hỏi tốc độ và độ chính xác cao.

Các model OCR cũng thường hoạt động cùng những model như Ultralytics YOLO11, có khả năng phát hiện đối tượng trong ảnh. Kết hợp với nhau, các model này giúp hệ thống hiểu nội dung văn bản và vị trí xuất hiện của văn bản. Khi các công nghệ này tiếp tục được cải tiến, OCR đang trở thành thành phần cốt lõi trong cách máy móc diễn giải và tương tác với thế giới.

Bạn muốn tìm hiểu về AI thị giác? Hãy ghé thăm repository GitHub của chúng tôi và kết nối với cộng đồng của chúng tôi để tiếp tục khám phá. Tìm hiểu các đổi mới như AI trong xe tự lái và AI thị giác trong nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. Xem các tùy chọn cấp phép và bắt đầu dự án thị giác máy tính của bạn!