Guía Tesseract (2) - Uso, optimización y buenas prácticas

En primera parte de nuestra completa guía sobre Tesseract, te mostramos cómo instalar el software sin errores y prepararlo para un uso eficaz. Ahora es el momento de ponerse prácticos.

Explicamos lo que hay que tener en cuenta al utilizar Tesseract OCR para obtener buenos resultados lo antes posible. También le mostramos qué puede hacer si los resultados no le convencen (todavía) y qué buenas prácticas puede seguir.

1. uso de Tesseract

uso de tesseract

Puedes utilizar el software Tesseract de esta forma:

1.1 OCR de imágenes

Con Tesseract puedes extraer texto de imágenes en varios formatos, incluidos JPG, PNG y TIFF. Basta con especificar el archivo de imagen del que se desea extraer el texto.

El programa es compatible con muchos idiomas y tipos de letra habituales. También puedes personalizar y entrenar la herramienta para que reconozca otros idiomas o tipos de letra. Por ejemplo, si trabajas con imágenes en fuentes asiáticas, puedes configurar Tesseract para que las lea automáticamente.

1.2 OCR en documentos PDF (de varias páginas)

Para utilizar Tesseract para la extracción de texto de archivos PDF, debe utilizar el motor OCR directamente con un archivo de configuración. Un posible archivo de configuración que puede aplicarse repetidamente a PDF de varias páginas es el archivo de procesamiento por lotes. Esto le permite procesar documentos PDF de varias páginas sin extraer manualmente cada página.

Evitar demasiado grandes Archivos PDFpara garantizar una alta calidad de extracción.

Lo ideal es dividir los archivos PDF según un tamaño de unos 10-20 MB.

De este modo, puede evitar problemas durante el almacenamiento o el procesamiento que consuman innecesariamente los recursos de su ordenador o servidor.

1.3 Utilización con lenguajes de programación

Tesseract es un motor de OCR versátil que puede utilizarse no sólo como herramienta independiente en un entorno por lotes, sino también integrarse como componente en otras aplicaciones. El uso de Tesseract es posible gracias a la disponibilidad de bibliotecas envolventes que proporcionan una interfaz de programación de aplicaciones (API).

1.3.1 Python (pytesseract)

Python es un lenguaje de programación muy utilizado para desarrollar aplicaciones versátiles. Una de las aplicaciones más populares es el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), donde se utiliza como herramienta backend para algoritmos de OCR. Las capacidades de OCR de Python se amplían con la biblioteca "pytesseract", que proporciona una interfaz sencilla para ejecutar Tesseract OCR desde código escrito en Python.

Para trabajar con Tesseract OCR en Python, necesitas instalar la librería pytesseract a través del gestor de paquetes de Python "pip". Después de la instalación, puede utilizar la biblioteca pytesseract para crear aplicaciones OCR de forma rápida y sencilla.

Pytesseract simplifica el trabajo con Tesseract en Python y reduce en gran medida la necesidad de escribir código de bajo nivel y gestionar llamadas al sistema de bajo nivel.

Pytesseract se apoya en potentes funcionalidades OCR como OpenCV, Leptonica y Pillow. La robusta biblioteca pytesseract se amplía con el envoltorio Python OCR "PYOCR", que proporciona una interfaz optimizada para ejecutar las llamadas a la API de Tesseract. También se pueden utilizar otras bibliotecas Python especializadas en OCR, como "Textract", para extraer texto e información de documentos, PDF y otros formatos multimedia.

Entre los casos de uso más comunes de Python y Tesseract OCR se incluyen los siguientes

  • Automatización de la introducción de datos,
  • la incorporación de los clientes,
  • la digitalización de los flujos de trabajo en las cuentas por pagar,
  • el archivo de documentos y
  • extracción de números de identificación de vehículos (VIN) a partir de imágenes y formularios.

La aplicación del OCR de Python en estas áreas puede suponer un importante ahorro de tiempo y dinero, una mayor precisión y una agilización de los flujos de trabajo.

1.3.2 Java (Tess4J)

Tess4J es una biblioteca Java potente y fácil de usar que proporciona métodos de envoltura para utilizar el motor Tesseract OCR. Con Tess4J, los desarrolladores pueden integrar fácilmente funcionalidades de OCR en sus proyectos Java.

Para trabajar con Tess4J, debe descargar los archivos de la biblioteca e importarlos a su proyecto. Una vez integrados, puede llamar a los métodos de Tess4J para leer texto de imágenes o archivos PDF. También puedes seleccionar el idioma y la fuente y editar los resultados del OCR.

Tess4J es compatible con varias plataformas, como Windows, Linux y macOS. Esto la convierte en una solución de OCR versátil y fiable para una amplia gama de aplicaciones basadas en Java.

1.3.3 C# (Tesseract.NET)

Tesseract.NET permite una integración perfecta de Tesseract en aplicaciones C#. Proporciona una envoltura C# bien documentada para el motor OCR de Tesseract, lo que le permite extraer fácilmente texto de imágenes y archivos PDF.

Después de instalar la biblioteca Tesseract.NET, puede añadirla fácilmente a su proyecto haciendo referencia al archivo DLL. Esto le da acceso a todas las funciones del motor Tesseract OCR.

Para utilizar Tesseract.NET para las funciones de OCR, puede cargar una imagen o un archivo PDF en C# utilizando la clase Image y, a continuación, pasar la imagen al motor Tesseract para la extracción de texto. También puede especificar el idioma y la fuente que se utilizarán durante el proceso de OCR.

A continuación, puede procesar y analizar los resultados de OCR obtenidos dentro de su aplicación C#. Tesseract.NET proporciona una serie de métodos para extraer texto, cuadros delimitadores y valores de confianza de los resultados del OCR, que pueden utilizarse para implementar diversas funciones de OCR en su aplicación.

Otra ventaja de Tesseract.NET es su perfecta integración en Entornos de computación en nube.

Se integra fácilmente con Microsoft Azure para que puedas ejecutar el motor Tesseract OCR en la nube. Esto te permite realizar OCR en grandes cantidades de datos sin forzar los recursos de tu ordenador local.

tesseract mejora de la calidad

2. mejora de la calidad del OCR

Especialmente con texto manuscrito o de baja calidad, el software Tesseract tiene dificultades para ofrecer resultados de alta calidad. Sin embargo, puede elevar la calidad del OCR a un nuevo nivel con las siguientes medidas:

2.1 Tratamiento previo de las imágenes

Para preparar mejor las imágenes para la extracción con OCR, puede seguir estos pasos:

2.1.1 Escala y cambio de tamaño

La calidad de los resultados de OCR de Tesseract puede verse afectada significativamente por el escalado y el cambio de tamaño de las imágenes de entrada. Por lo tanto, es importante que las imágenes tengan el tamaño y la resolución correctos.

Si no es el caso, el motor de OCR de Tesseract dispone de varios parámetros para escalar y redimensionar las imágenes, incluida una escala y una relación de aspecto específicas. Puede aplicar estos parámetros a las imágenes de entrada según sea necesario para obtener resultados de OCR óptimos. También puede aplicar parámetros personalizados si es necesario.

2.1.2 Binarización y umbralización

La binarización y la umbralización permiten reducir la información de la imagen a un formato binario que puede utilizarse más fácilmente como plantilla para el reconocimiento de texto con Tesseract.

La binarización determina el umbral a partir del cual cada valor de gris de la imagen se muestra como blanco o negro.

De este modo, se puede suprimir o suavizar el fondo de la imagen para eliminar efectos molestos. De este modo se puede mejorar la legibilidad en zonas con escasa iluminación. Esto facilita al motor de OCR de Tesseract la extracción del texto de la imagen.

El umbralaje de imágenes -también llamado thresholding- reduce el ruido de la imagen. En este proceso, la imagen de destino se divide en varios canales de color y el valor umbral se establece para cada canal individualmente. Esta técnica se utiliza para obtener una imagen más nítida del texto y reducir las posibles fuentes de error de Tesseract.

2.1.3 Reducción del ruido

El ruido suele deberse al uso de un equipo deficiente o a las malas condiciones de iluminación al tomar las fotografías. Para reducir estas fuentes de ruido, puedes utilizar el filtrado de mediana, el filtrado bilateral y el umbral adaptativo, entre otros.

En el Filtrado de mediana se calcula la mediana de los píxeles vecinos de una imagen para obtener una versión más suave de la misma. Este método es especialmente eficaz para eliminar el ruido de sal y pimienta, causado por las variaciones de brillo de la imagen píxel a píxel.

En el Filtrado bilateral se calcula un factor de ponderación en cada píxel de la imagen en función de la frecuencia de imagen y de una posición espacial. Este método es especialmente eficaz para eliminar el ruido gaussiano causado por las variaciones aleatorias de brillo y color de la imagen.

Con el sistema adaptativo Procedimiento de valor umbral el umbral se ajusta automáticamente en función de las características de la imagen. Este método es especialmente eficaz para eliminar las condiciones de iluminación irregulares de la imagen causadas por el uso de un equipo deficiente o por unas condiciones de iluminación deficientes.

En fragmentos de código Python, puede implementar estos métodos de la siguiente manera:

importar cv2
imagen = cv2.imread('imagen.jpg')
imagen_filtrada = cv2.medianBlur(imagen, 5)
cv2.imshow('imagen con filtro medio', imagen_filtrada)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# Filtrado bilateral
importar cv2
imagen = cv2.imread('imagen.jpg')
imagen_filtrada = cv2.bilateralFilter(imagen, 9, 75, 75)
cv2.imshow('Imagen filtrada bilateral', imagen_filtrada)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# Método de umbral adaptativo
importar cv2
imagen = cv2.imread('imagen.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, adaptive_threshold = cv2.threshold(gray_image, 0, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 25, 10)
cv2.imshow('Umbral adaptativo', umbral_adaptativo)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Aunque la reducción de ruido puede ser útil para mejorar la calidad del OCR, también tiene limitaciones. Una reducción de ruido excesiva puede hacer que se pierdan detalles e información importantes de la imagen. Además, algunos tipos de ruido no pueden eliminarse por completo, lo que puede provocar errores en el reconocimiento de texto.

2.1.4 Rotación y corrección de la perspectiva

La corrección de la rotación y de la perspectiva permite rectificar textos en imágenes tomadas en ángulo o distorsionadas. Al detectar automáticamente la inclinación, Leptonica puede reconocer los archivos de imagen que necesitan ajustes de rotación. Esto también se aplica a las imágenes que necesitan corrección de perspectiva. El software Tesseract puede rectificarlas por sí mismo, aumentando la legibilidad del texto.

2.2 Selección de lenguas y tipos de letra

Para aumentar la precisión de reconocimiento de Tesseract OCR, debe seleccionar cuidadosamente los modelos lingüísticos y las fuentes. La herramienta admite actualmente más de 100 idiomas, entre ellos inglés, alemán, francés, español, ruso y chino. Puedes incrustar fácilmente los modelos lingüísticos en el directorio de Tesseract y actualizarlos de ese modo. De este modo, mejorará la precisión de reconocimiento de determinados idiomas.

Sin embargo, al procesar documentos, puede ocurrir que sólo sea necesario reconocer determinados idiomas o tipos de letra. En estos casos, es posible configurar las opciones de idioma y fuente para que sólo se reconozcan los idiomas o fuentes necesarios. De este modo, se mejora la precisión del reconocimiento porque Tesseract-OCR filtra la información innecesaria.

Además, es posible restringir las listas de palabras del software Tesseract para mejorar la precisión del reconocimiento. Con esta función, puede restringir las listas de palabras a determinadas palabras o incluso caracteres.

aprendizaje automático tesseract

3. tesseract y el aprendizaje automático

Para producir textos impresos y Manuscritos en textos digitales, Tesseract OCR utiliza el aprendizaje automático y las redes neuronales:

3.1 Redes LSTM y OCR

Las redes LSTM son redes neuronales recurrentes que se utilizan para procesar secuencias. Son especialmente eficaces para procesar secuencias largas. Esto se debe a que son capaces de almacenar cierta información durante un largo periodo de tiempo. Estas propiedades las hacen ideales para su uso en el reconocimiento de textos (OCR).

Las redes LSTM tienen la ventaja de que pueden almacenar información contextual entre las letras y las palabras individuales.

Gracias a su capacidad para analizar secuencias, pueden detectar y corregir patrones de error que los algoritmos tradicionales de OCR pueden pasar por alto.

Además, las redes LSTM disponen de modelos preentrenados que pueden utilizarse en la mejora del OCR. También puede adaptar estos modelos a los requisitos específicos del OCR con poco esfuerzo.

En la práctica, las redes LSTM se utilizan sobre todo para reconocer con gran precisión textos manuscritos y documentos antiguos, donde los algoritmos OCR tienen problemas.

3.2 Integración en marcos de aprendizaje profundo

El motor de OCR de Tesseract puede ampliarse o incluso sustituirse por marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow y PyTorch. Antes de iniciar la integración, debes instalar los binarios de Tesseract y el paquete de datos de idioma necesario en tu sistema. De esta forma, te aseguras de que todas las funciones del motor OCR son accesibles. Una vez que Tesseract se haya instalado correctamente, podrás cargar modelos de OCR y pasarlos como tensores a los frameworks para segmentar imágenes y reconocer texto.

3.2.1 TensorFlow

TensorFlow es un marco de aprendizaje automático desarrollado por Google que proporciona una gran cantidad de herramientas de apoyo a las redes de aprendizaje profundo. Es un marco de código abierto líder utilizado por investigadores y desarrolladores de todo el mundo para crear potentes modelos de aprendizaje profundo.

Dado que Tesseract es un motor OCR, puede integrarse directamente en TensorFlow para mejorar la precisión en el reconocimiento de texto. Para ello, puede instalar Tesseract como un componente independiente y ponerlo a disposición de TensorFlow.

3.2.2 PyTorch

PyTorch es una plataforma de código abierto basada en Python que proporciona a los desarrolladores una forma integral de crear y ejecutar proyectos complejos de aprendizaje profundo. La integración de Tesseract en PyTorch permite mejorar la calidad del OCR basándose en las ventajas de las redes neuronales y los métodos de aprendizaje profundo.

Para integrar Tesseract-OCR con PyTorch, es necesario instalar la biblioteca del framework PyTorch y conectarla a Tesseract. Así podrás crear redes neuronales capaces de aprender y adaptarse a una gran variedad de datos y formatos de texto.

Como ejemplo, puedes usar el siguiente código en PyTorch para crear una aplicación OCR con Tesseract:

importar torch
from torchvision.transforms import ToTensor
from PIL import Imagen
importar pytesseract
Definir función OCR con Tesseract
def ocr(ruta_imagen):
image = Image.open(ruta_imagen)
imagen = ToTensor()(imagen)
imagen = imagen.unsqueeze(0)
salida = pytesseract.imagen_a_cadena(imagen)
devolver salida
Configurar imagen de ejemplo
ruta_imagen = "imagen_ejemplo.jpg"
Ejecutar el OCR en la imagen de ejemplo
resultado = ocr(ruta_imagen)
Salida del resultado
imprimir(resultado)
casos de uso de tesseract

4 Tesseract en la práctica

Tesseract se ha convertido en una herramienta importante para la automatización de procesos empresariales, así como para dispositivos móviles. ¿Qué ámbitos de aplicación son especialmente frecuentes? ¿Cuáles son las limitaciones del motor? ¿Y qué mejores prácticas puede seguir para lograr resultados óptimos con el software?

4.1 Ejemplos de aplicación de Tesseract

Los 4 ejemplos de aplicación siguientes muestran la versatilidad de Tesseract en la práctica:

4.1.1 Industria sanitaria

Por regla general, los hospitales y consultas médicas conservan los historiales médicos por escrito. En grandes cantidades, son difíciles de consultar. Tesseract puede digitalizar estos historiales, organizarlos y facilitar así las búsquedas. De este modo, médicos y enfermeros pueden analizar automáticamente grandes volúmenes de historiales médicos y extraer información importante. El resultado es un diagnóstico y un tratamiento más eficaces de los pacientes.

4.1.2 Finanzas

Documentos financieros, como extractos bancarios, Facturas y las declaraciones de la renta todavía hoy se presentan a menudo por escrito. Por lo tanto, su búsqueda lleva mucho tiempo. Tesseract puede indexar y clasificar estos documentos de forma rápida y automática. Así, por ejemplo, los bancos pueden leer automáticamente los cheques y reducir considerablemente la carga de trabajo manual.

4.1.3 Logística

En el sector de la logística, es importante poder acceder rápidamente a información como números de paquete, cifras de inventario y direcciones de envío. Tesseract permite el reconocimiento automático de etiquetas de productos y Códigos de barras. De este modo, el registro de los niveles de existencias es más rápido y preciso. De este modo, las empresas de logística pueden aumentar su eficiencia y evitar cuellos de botella en la gestión de inventarios.

4.1.4 Aplicaciones móviles

Tesseract puede integrarse como componente en aplicaciones móviles para reconocer texto dentro de imágenes en dispositivos móviles. Esto resulta especialmente útil en aplicaciones de traducción y reconocimiento de texto.

4.2 Buenas prácticas de Tesseract

Para obtener los mejores resultados sin errores con Tesseract, debe tener en cuenta estas prácticas y consejos:

  1. Proporcionar un archivo de entrada de alta calidad

    Si es posible, proporcione al software un archivo de entrada de alta calidad. Una mala calidad de la imagen o del documento puede hacer que Tesseract no reconozca correctamente el texto. Esto también se aplica al procesamiento de documentos con estructuras complejas. Tesseract tiene problemas para reconocer estructuras complejas como tablas y documentos mixtos de texto e imagen.

  2. Realizar el preprocesamiento

    Realice el preprocesamiento adecuado de los datos de la imagen, como el ajuste del contraste, la reducción del ruido y la nitidez, para mejorar el rendimiento del reconocimiento de texto de Tesseract.

  3. Definir la región de interés (ROI)

    Defina una región de interés alrededor del área de texto relevante para aumentar la precisión del reconocimiento y reducir el tiempo de procesamiento.

  4. Seleccionar idioma

    Asegúrate de que la configuración de idioma de Tesseract se corresponde con el idioma reconocido en la imagen para obtener los mejores resultados.

  5. Formación de modelos

    Si es necesario, puede mejorar Tesseract OCR entrenando un modelo personalizado para tipos de texto o fuentes específicos. Esto permite un reconocimiento de texto más preciso en escenarios específicos.

  6. Validación y corrección de errores

    Compruebe y corrija los resultados de los textos reconocidos. Utilice herramientas de validación e implementaciones de corrección automática de errores para mejorar la calidad de los textos reconocidos.

5. recursos en Tesseract

Tesseract OCR es un software complejo que no siempre es fácil de entender. Si quieres profundizar en el funcionamiento de la herramienta o necesitas más ayuda, estas fuentes te ayudarán:

5.1 Documentación oficial

En documentación oficial de Tesseract ofrece una guía completa sobre el uso, la instalación y la configuración del motor de OCR. Los capítulos clave incluyen los módulos y funciones de Tesseract, las diferentes opciones de lenguaje y cómo utilizar Tesseract con diferentes lenguajes de programación y marcos de aprendizaje profundo como Python, C++, Java y TensorFlow.

La documentación también explica los conceptos básicos del OCR para que los usuarios comprendan mejor la tecnología. También hay numerosos ejemplos de aplicaciones prácticas y tutoriales que pueden ayudarle a utilizar el motor de OCR con éxito.

5.2 Tutoriales y cursos en línea para Tesseract

Si desea comprender y utilizar funciones más complejas de Tesseract, debería echar un vistazo a la oferta de cursos Tesseract. Encontrará una amplia gama de temas y niveles en la web. Puede encontrar cursos, por ejemplo, en YouTube.

5.3 Comunidad y apoyo

Tesseract cuenta con una activa comunidad de usuarios y desarrolladores centrada en mejorar la facilidad de uso y la eficacia del motor de OCR. La comunidad se reúne periódicamente en conferencias y reuniones para intercambiar ideas y descubrir nuevas formas de mejorar el software.

En Comunidad Tesseract también ofrece una amplia gama de recursos en línea. Entre otras cosas, encontrará foros de debate y listas de correo que los usuarios utilizan para plantear preguntas y realizar un intercambio general.

6 Conclusión y perspectivas de Tesseract

Desarrollado por HP Laps y Google, el motor Tesseract OCR es una potente herramienta de reconocimiento óptico de caracteres. Su amplia disponibilidad en Windows, macOS y en prácticamente todas las distribuciones populares de Linux, así como su compatibilidad con dispositivos móviles, lo convierten en una opción popular para tareas de extracción de OCR.

Una de las principales ventajas de Tesseract frente al software OCR propietario es su rentabilidad.

Tesseract es un motor de código abierto que los usuarios pueden descargar y utilizar fácilmente. Su índice de precisión es comparable al del software propietario, por lo que no requiere costosas licencias.

Sin embargo, Tesseract no es la mejor opción para todas las tareas de extracción de OCR. Especialmente con fuentes especiales e idiomas distintos del inglés, el software suele tener problemas. Aquí es donde entra en juego una tendencia importante: la integración de la inteligencia artificial en el OCR. En este caso, el aprendizaje automático ayuda a mejorar la precisión entrenando a los sistemas de OCR para que identifiquen y reconozcan mejor los patrones utilizando grandes conjuntos de datos. Por tanto, los sistemas de OCR basados en IA son cada vez más capaces de reconocer con fiabilidad imágenes con baja resolución, texto manuscrito o caracteres ilegibles.

Konfuzio es un proveedor de procesamiento inteligente de documentos con OCR basado en IA. La tecnología on Visión profunda por ordenador se ha entrenado en más de 100.000 documentos.

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo permiten extraer datos, clasificarlos y transmitirlos a los flujos de trabajo posteriores de forma cualificada.

En la práctica, por tanto, puede utilizar Konfuzio, por ejemplo, para enviar grandes cantidades de datos no estructuradoscomo textos, correos electrónicos y contratos, y obtener de ellos información valiosa, aunque la calidad del archivo de entrada sea baja.

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Cuáles son las aplicaciones prácticas de Tesseract?

Tesseract OCR encuentra aplicaciones prácticas en el reconocimiento de texto, como la captura automática de documentos impresos, facturas, carnés de identidad, formularios y la conversión de imágenes con texto en documentos digitales con capacidad de búsqueda.

¿Cómo puede mejorar la calidad del reconocimiento de texto con Tesseract OCR?

Para mejorar la calidad del reconocimiento de texto con Tesseract OCR, se recomienda realizar un preprocesamiento adecuado de los datos de imagen, definir las regiones de interés (ROI), ajustar la configuración de idioma y entrenar modelos personalizados si es necesario.

¿En qué sectores se utiliza el software Tesseract?

Tesseract OCR se utiliza en sectores como seguros, banca, sanidad y comercio electrónico para extraer texto de documentos impresos o digitales, analizar datos y respaldar flujos de trabajo automatizados.

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