Ngày 7 tháng 7 năm 2025
Hãy cùng chúng tôi khám phá các mô hình OCR phổ biến, cách chúng chuyển đổi hình ảnh thành văn bản và vai trò của chúng trong các ứng dụng AI và thị giác máy tính.
.webp)
Nhiều doanh nghiệp và hệ thống kỹ thuật số dựa vào thông tin từ tài liệu, chẳng hạn 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 khó tìm kiếm, trích xuất hoặc sử dụng cho các tác vụ khác nhau.
Tuy nhiên, với các công cụ như thị giác máy tính, một lĩnh vực của AI cho phép máy móc diễn giải và hiểu thông tin trực quan, việc chuyển đổi hình ảnh thành văn bản đang trở nên dễ dàng hơn nhiều. Nhận dạng ký tự quang học (OCR), đặc biệt, là một công nghệ thị giác máy tính có thể được sử dụng để phát hiện và trích xuất văn bản.
Các mô hình OCR được huấn luyện để nhận dạng văn bản ở nhiều định dạng khác nhau và chuyển đổi nó 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 mô hình OCR hoạt động, các mô hình mã nguồn mở phổ biến, nơi chúng được sử dụng, các ứng dụng phổ biến và các cân nhắc chính để sử dụng trong thế giới thực.
Các mô hình OCR được thiết kế để giúp máy móc đọc văn bản từ các nguồn trực quan, tương tự như cách chúng ta đọc văn bản in hoặc viết tay. Các mô hình này nhận các đầu vào như tài liệu được quét, hình ảnh hoặc ảnh chụp các ghi chú viết tay và biến chúng thành văn bản kỹ thuật số có thể được tìm kiếm, chỉnh sửa hoặc sử dụng trong các hệ thống phần mềm.
Trong khi các hệ thống OCR trước đây tuân theo một khuôn mẫu nghiêm ngặt, các mô hình OCR hiện đại sử dụng học sâu để nhận dạng văn bản. Chúng có thể dễ dàng nhận ra các loại phông chữ, ngôn ngữ khác nhau và thậm chí cả chữ viết tay lộn xộn trong khi xử lý hình ảnh chất lượng thấp. Những tiến bộ này đã làm cho các mô hình cho OCR trở thành một phần quan trọng của tự động hóa trong các ngành công nghiệp nặng về văn bản như tài chính, chăm sóc sức khỏe, hậu cần và dịch vụ chính phủ.
Mặc dù các mô hình OCR rất phù hợp với hình ảnh có văn bản rõ ràng và có cấu trúc, nhưng chúng có thể gặp phải những thách thức khi văn bản xuất hiện cùng với hình ảnh phức tạp hoặc trong các cảnh động. Trong những trường hợp này, các mô hình OCR có thể được sử dụng cùng với các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11.
YOLO11 có thể phát hiện các đối tượng cụ thể trong ảnh, chẳng hạn như biển báo, tài liệu hoặc nhãn mác, giúp xác định vị trí các vùng văn bản trước khi sử dụng OCR để trích xuất nội dung thực tế.
Ví dụ: trong xe tự hành, YOLO11 có thể phát hiện biển báo dừng và sau đó OCR có thể đọc văn bản, cho phép hệ thống diễn giải chính xác cả đối tượng và ý nghĩa của nó.
Sau khi đã tìm hiểu về OCR, hãy cùng xem xét kỹ hơn cách các mô hình OCR thực sự hoạt động.
Trước khi mô hình OCR được sử dụng để đọc và trích xuất văn bản từ hình ảnh, hình ảnh thường được đưa qua hai bước quan trọng: tiền xử lý và phát hiện đối tượng.
Đầu tiên, hình ảnh được làm sạch và nâng cao thông qua quá trình 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 hình ảnh và giúp văn bản dễ phát hiện hơn.
Tiếp theo, các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng sẽ được sử dụng. Trong bước này, các đối tượng cụ thể được quan tâm có chứa văn bản sẽ được xác định vị trí - chẳng hạn như biển số xe, biển báo đường phố, biểu mẫu hoặc thẻ ID. Bằng cách xác định các đối tượng này, hệ thống sẽ cô lập các khu vực có chứa văn bản có ý nghĩa, chuẩn bị chúng cho việc nhận dạng.
Chỉ sau các bước này, mô hình OCR mới bắt đầu hoạt động. Đầu tiên, nó lấy các vùng được phát hiện và chia chúng thành các phần nhỏ hơn - xác định các ký tự, từ hoặc dòng văn bản riêng lẻ.
Sử dụng các kỹ thuật học sâu, mô hình phân tích hình dạng, mẫu và khoảng cách của các chữ cái, so sánh chúng với những gì nó đã học được trong quá trình huấn luyện và dự đoán các ký tự có khả năng nhất. Sau đó, nó tái tạo các ký tự được nhận dạng thành văn bản mạch lạc để xử lý thêm.
Khi bạn xây dựng một ứng dụng computer vision liên quan đến trích xuất văn bản, việc chọn đúng mô hình OCR phụ thuộc vào các yếu tố như độ chính xác, hỗ trợ ngôn ngữ và mức độ dễ dàng tích hợp vào các hệ thống thực tế.
Ngày nay, nhiều mô hình mã nguồn mở mang lại sự linh hoạt, hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ và hiệu suất đáng tin cậy mà các nhà phát triển cần. Hãy cùng xem qua một số tùy chọn phổ biến nhất và điều gì khiến chúng nổi bật.
Tesseract là một trong những mô hình OCR mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay. Ban đầu nó được phát triển tại Hewlett-Packard Laboratories ở Bristol, Anh và Greeley, Colorado, từ năm 1985 đến năm 1994. Năm 2005, HP phát hành Tesseract dưới dạng phần mềm mã nguồn mở và kể từ năm 2006, nó đã được Google duy trì, với sự đóng góp liên tục từ cộng đồng mã nguồn mở.
Một trong những tính năng chính của Tesseract là khả năng xử lý hơn 100 ngôn ngữ, khiến nó trở thành một lựa chọn đáng tin cậy cho các dự án đa ngôn ngữ. Những 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.
Tesseract thường được sử dụng trong các dự án liên quan đến quét hóa đơn, lưu trữ giấy tờ hoặc trích xuất văn bản từ các 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.
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 chữ Latinh, Trung Quốc, Ả Rập và Kirin, khiến nó trở thành một công cụ linh hoạt để nhận dạng 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, phông chữ hoặc cấu trúc khác nhau. Tính linh hoạt này làm cho nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời để trích xuất văn bản từ nhiều nguồn khác nhau như biên lai, biển báo đường phố và biểu mẫu có đầu vào 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. Nó chạy hiệu quả trên cả CPU và GPU, cho phép nó mở rộng quy mô tùy thuộc vào tác vụ - cho dù xử lý một vài hình ảnh cục bộ hay xử lý hàng loạt tệp lớn trên các hệ thống mạnh mẽ hơn.
Là một công cụ mã nguồn mở, EasyOCR được hưởng lợi từ các bản cập nhật thường xuyên và các cải tiến do cộng đồng thúc đẩy, giúp nó luôn cập nhật và có khả năng thích ứng với nhiều nhu cầu OCR thực tế.
PaddleOCR là một bộ công cụ OCR hiệu suất cao được phát triển bởi Baidu, kết hợp phát hiện và nhận dạng văn bản trong một quy trình hợp lý. Với sự hỗ trợ cho 80 ngôn ngữ, nó có thể xử lý các tài liệu phức tạp như biên lai, bảng và biểu mẫu.
Điều khiến PaddleOCR khác biệt là nó được xây dựng trên nền tảng học sâu PaddlePaddle. Nền tảng PaddlePaddle được thiết kế để phát triển và triển khai mô hình AI dễ dàng, đáng tin cậy và có khả năng mở rộng. Ngoài ra, PaddleOCR mang lại độ chính xác cao ngay cả trên những hình ảnh chất lượng thấp hoặc lộn xộn, khiến nó trở thành một lựa chọn tốt cho các tác vụ OCR thực tế, nơi độ chính xác và độ tin cậy là chìa khóa.
Hơn nữa, PaddleOCR có tính mô-đun cao, cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh quy trình của họ bằng cách chọn các thành phần phát hiện, nhận dạng và phân loại cụ thể. Với các API Python được ghi chép đầy đủ và sự hỗ trợ mạnh mẽ từ cộng đồng, đây là một giải pháp linh hoạt, sẵn sàng cho sản xuất cho một loạt các ứng dụng OCR.
Dưới đây là một số mô hình OCR mã nguồn mở khác thường được sử dụng:
Khi công nghệ OCR ngày càng tiên tiến, vai trò của nó đã mở rộng vượt ra ngoài số hóa cơ bản. Trên thực tế, các mô hình OCR hiện đang được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau phụ thuộc vào thông tin dạng văn bản. Dưới đây là một số cách mà OCR đang được áp dụng trong các hệ thống thực tế ngày nay:
Các mô hình OCR đã có một chặng đường dài kể từ khi chúng được hình thành lần đầu tiên vào những năm 1950. Giờ đây, chúng dễ tiếp cận, chính xác và thích ứng hơn với các nội dung và nền tảng khác nhau. Dưới đây là những điểm mạnh chính mà các mô hình OCR ngày nay mang lại:
Mặc dù có những ưu điểm, các mô hình OCR vẫn có một vài thách thức, đặc biệt khi đầu vào không hoàn hảo. Dưới đây là một số hạn chế phổ biến cần lưu ý:
OCR cho phép máy tính đọc văn bản từ hình ảnh, giúp có thể sử dụng thông tin đó trong các hệ thống kỹ thuật số. Nó đóng một vai trò quan trọng trong việc xử lý tài liệu, biển báo và ghi chú viết tay, đồng thời có tác động lớn trong các lĩnh vực mà tốc độ và độ chính xác là rất quan trọng.
Các mô hình OCR cũng thường hoạt động cùng với các mô hình như Ultralytics YOLO11, có thể phát hiện các đối tượng trong hình ảnh. Cùng với nhau, chúng cho phép các hệ thống hiểu những gì được viết và nơi nó xuất hiện. Khi các công nghệ này tiếp tục được cải thiện, OCR đang trở thành một phần cốt lõi trong cách máy móc diễn giải và tương tác với thế giới.
Bạn tò mò về Vision AI? Hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và kết nối với cộng đồng của chúng tôi để tiếp tục khám phá. Tìm hiểu về những đổi mới như AI trong xe tự lái và Vision AI trong nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu một dự án thị giác máy tính!
