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 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 khó có thể tìm kiếm, trích xuất hoặc sử dụng thông tin đó cho các tác vụ khác nhau.
Tuy nhiên, với các công cụ như thị giác máy tính , một lĩnh vực AI cho phép máy móc diễn giải và hiểu thông tin trực quan, việc chuyển hình ảnh thành văn bản đang trở nên dễ dàng hơn nhiều. Nhận dạng ký tự quang học (OCR) , nói riêng, 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 đào tạo để nhận dạng văn bản ở nhiều định dạng khác nhau và chuyển đổi 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 hệ thống quét thời gian thực.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách thức hoạt động của các mô hình OCR, các mô hình nguồn mở phổ biến, nơi chúng được sử dụng, các ứng dụng phổ biến và những cân nhắc chính khi sử dụng trong thế giới thực.
Các mô hình OCR được thiết kế để giúp máy 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 lấy các đầu vào như tài liệu được 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 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 dạng các loại phông chữ văn bản, ngôn ngữ và thậm chí cả chữ viết tay lộn xộn trong khi xử lý hình ảnh chất lượng thấp. Những tiến bộ này đã biến các mô hình 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 của chính phủ.
Trong khi các mô hình OCR rất tuyệt vời cho hình ảnh có văn bản rõ ràng và có cấu trúc, chúng có thể gặp phải 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 hình ảnh, chẳng hạn như biển báo, tài liệu hoặc nhãn, giúp xác định vị trí vùng văn bản trước khi sử dụng OCR để trích xuất nội dung thực tế.
Ví dụ, trên xe tự hành , 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.
Bây giờ chúng ta đã tìm hiểu OCR là gì, hãy cùng xem xét kỹ hơn cách thức hoạt động thực sự của các mô hình OCR.
Trước khi sử dụng mô hình OCR để đọc và trích xuất văn bản từ hình ảnh, hình ảnh thường trải qua hai bước quan trọng: xử lý trước và phát hiện đối tượng.
Đầu tiên, hình ảnh được làm sạch và cải thiện thông qua quá trình xử lý trước. Các kỹ thuật xử lý hình 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 được sử dụng. Trong bước này, các đối tượng cụ thể quan tâm có văn bản 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 khu vực có văn bản có ý nghĩa, chuẩn bị cho việc nhận dạng.
Chỉ sau những 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 đã học được trong quá trình đào tạo 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 đang xây dựng một ứng dụng thị giác máy tính liên quan đến việc trích xuất văn bản, việc lựa chọn mô hình OCR phù hợp sẽ phụ thuộc vào các yếu tố như độ chính xác, hỗ trợ ngôn ngữ và mức độ phù hợp với các hệ thống thực tế.
Ngày nay, nhiều mô hình nguồn mở cung cấp tính 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 làm cho chúng nổi bật.
Tesseract là một trong những mô hình OCR nguồn mở được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay. Ban đầu, nó được phát triển tại Phòng thí nghiệm Hewlett-Packard ở Bristol, Anh và Greeley, Colorado, từ năm 1985 đến năm 1994. Năm 2005, HP phát hành Tesseract dưới dạng phần mềm nguồn mở và kể từ năm 2006, nó được Google duy trì, với những đóng góp liên tục từ cộng đồng nguồn mở.
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. 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 việc quét hóa đơn , lưu trữ giấy tờ hoặc trích xuất văn bản từ các tài liệu có bố cục chuẩn. Nó hoạt động tốt nhất khi chất lượng tài liệu tốt và bố cục không thay đổi đáng kể.
Tương tự như vậy, EasyOCR là một thư viện OCR mã nguồn mở dựa trên Python do Jaided AI phát triển. Nó hỗ trợ hơn 80 ngôn ngữ, bao gồm chữ viết Latin, tiếng Trung, tiếng Ả Rập và chữ viết Kirin, khiến nó trở thành một công cụ đa năng 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 ngôn ngữ hỗn hợp.
Được xây dựng trên PyTorch , EasyOCR tận dụng các kỹ thuật học sâu để phát hiện và nhận dạng văn bản chính xác. Nó chạy hiệu quả trên cả CPU và GPU, cho phép mở rộng 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 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 thúc đẩy, giúp công cụ này luôn cập nhật và thích ứng với nhiều nhu cầu OCR thực tế.
PaddleOCR là bộ công cụ OCR hiệu suất cao do Baidu phát triển, kết hợp phát hiện và nhận dạng văn bản trong một quy trình hợp lý. Với hỗ trợ 80 ngôn ngữ, nó có thể xử lý các tài liệu phức tạp như biên lai, bảng biểu và biểu mẫu.
Điểm khác biệt của PaddleOCR 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 thể mở rộng. Ngoài ra, PaddleOCR cung cấp độ chính xác cao ngay cả trên hình ảnh chất lượng thấp hoặc lộn xộn, khiến nó trở thành lựa chọn tốt cho các tác vụ OCR trong thế giới thực, nơi độ chính xác và độ tin cậy là chìa khóa.
Ngoài ra, PaddleOCR có tính mô-đun cao, cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh các đường ống 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 của cộng đồng, đây là giải pháp linh hoạt, sẵn sàng sản xuất cho nhiều ứng dụng OCR.
Sau đây là một số mô hình OCR nguồn mở khác thường được sử dụng:
Khi công nghệ OCR trở nên tiên tiến hơn, vai trò của nó đã mở rộng vượt xa quá trình 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 văn bản. Sau đây là cái nhìn thoáng qua về một số cách mà OCR đang được áp dụng trong các hệ thống thực tế hiện nay:
Các mô hình OCR đã đi một chặng đường dài kể từ khi chúng được hình thành lần đầu tiên vào những năm 1950. Hiện nay, chúng dễ tiếp cận hơn, chính xác hơn và thích ứng hơn với nhiều nội dung và nền tảng khác nhau. Sau đây là những điểm mạnh chính mà các mô hình OCR ngày nay mang lại:
Mặc dù có nhiều ưu điểm, các mô hình OCR vẫn có một số thách thức, đặc biệt là khi dữ liệu đầu vào không hoàn hảo. Sau đây là một số hạn chế phổ biến cần lưu ý:
OCR cho phép máy tính đọc văn bản từ hình ảnh, giúp sử dụng thông tin đó trong các hệ thống kỹ thuật số. Nó đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý tài liệu, biển báo và ghi chú viết tay và có tác động 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 nhau, chúng cho phép các hệ thống hiểu được những gì được viết và nơi nó xuất hiện. Khi các 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.
Bạn có tò mò về AI thị giác không? 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 AI thị giác trong nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu một dự án thị giác máy tính!
