Guía Tesseract (1) - Instalación, configuración y formación

Jan Schäfer

Tesseract es un Motor de reconocimiento óptico de caracteres (OCR)que se originó en HP Labs y se publicó como proyecto de código abierto en 2005. En 2006, Google se hizo cargo del desarrollo y, desde entonces, no ha dejado de introducir mejoras y actualizaciones. Entretanto, Tesseract se ha convertido en un motor de OCR ampliamente utilizado y compatible con más de 100 idiomas.

En comparación con el software OCR propietario, Tesseract ofrece no sólo un OCR gratuito sino también la posibilidad de mejorar constantemente la calidad del reconocimiento de texto mediante retroalimentación humana mejorar. A menudo es incluso necesario, ya que la instalación convencional de la herramienta no permite una calidad óptima en la detección.

En nuestra Guía de Tesseract, dividida en dos partes, le explicamos cómo funciona el programa y cómo puede sacarle el máximo partido. En la primera parte, te mostramos cómo instalar, configurar y entrenar correctamente la herramienta.

En la segunda parte, que AQUÍ descubrirá qué debe tener en cuenta al utilizar Tesseract OCR y cuáles son las mejores prácticas que puede seguir.

1. cómo funciona Tesseract

tesseract

Tesseract trabaja en varios pasos para extraer texto de las imágenes. En primer lugar, realiza un preprocesamiento de la imagen para optimizar su calidad de cara al reconocimiento de texto. A continuación, Tesseract OCR segmenta la imagen en bloques de texto, líneas y palabras y analiza la estructura del texto.

En la fase de preprocesamiento viene Leptonica en juego, también un Biblioteca de código abiertoque se encarga del tratamiento y la manipulación de las imágenes. Leptonica optimiza las imágenes reduciendo el ruido, normalizando los colores y ajustando la escala para aumentar la eficacia del aprendizaje automático de Tesseract. Sin embargo, aparte de esto, Leptonica no se encarga del reconocimiento y extracción de texto, que es responsabilidad exclusiva de Tesseract.

En la fase de reconocimiento, la herramienta utiliza el aprendizaje automático para identificar los caracteres en las imágenes. Desde la versión 4.0, el software se ha centrado en redes de memoria a largo plazo (LSTM) para mejorar aún más la precisión del reconocimiento. Por último, la herramienta realiza un posprocesamiento para corregir los caracteres reconocidos incorrectamente y generar el resultado final del texto.

ejemplo de teseracto

2. ámbitos de aplicación de tesseract

Tesseract OCR se utiliza en diversos ámbitos en los que la conversión de documentos escaneados, imágenes o PDFs en texto editable. Algunos de los casos de uso más comunes son:

  • Automatización de la introducción de datos y Extracción de texto
  • Digitalización de libros y material de archivo
  • Reconocimiento de texto en tarjetas de visita y formularios
  • Reconocimiento automático de texto en imágenes
  • Reconocimiento de matrículas y señales de tráfico
  • Reconocimiento de textos con Tesseract en dispositivos móviles y servicios web

Tesseract es un motor de OCR versátil y potente que puede ser utilizado tanto por desarrolladores como por usuarios finales. Proporciona una base sólida para proyectos de OCR y puede adaptarse a requisitos específicos.

instalación de tesseract

3. instalación y configuración de Tesseract

Con sus avanzadas redes neuronales, Tesseract alcanza un nuevo nivel de reconocimiento de texto. Cómo instalar y configurar correctamente el software de código abierto:

3.1 Requisitos del sistema

Tesseract OCR puede instalarse en varias plataformas. Para que el motor funcione con eficacia y sin problemas, deben cumplirse ciertos requisitos del sistema. Entre ellos, al menos un procesador de doble núcleo a 2 GHz y 2 GB de RAM.

Sin embargo, para editar grandes cantidades de texto, se recomienda un procesador de cuatro núcleos o superior y al menos 4 GB de RAM.

Básicamente, se puede decir: cuanta más capacidad de almacenamiento tenga el sistema, más rápido funcionará el procesamiento. Esto es especialmente cierto cuando se crea OCR para libros enteros o archivos de texto más grandes.

3.2 Instalación en distintas plataformas

Puede instalar Tesseract OCR en Windows, macOS y Linux. Si tienes alguna duda o problema durante la instalación, la documentación oficial del software te ayudará.

3.2.1 Instalación de Tesseract en Windows

La instalación en Windows es rápida y sencilla. Tras descargar la última versión, puede iniciar el programa de instalación, que instala automáticamente las dependencias como Leptonica y Brew.

Durante la instalación, puede ajustar la configuración individualmente. Le recomendamos que seleccione todos los componentes necesarios, especialmente los datos de idioma. Los datos de idioma permiten un reconocimiento de texto óptimo con el software Tesseract. Para la instalación necesita al menos Windows 7.

3.2.2 Instalación de Tesseract en macOS

Para instalar Tesseract en macOS, necesitas al menos la versión 10.7.5. Al igual que en Windows, también debes instalar los módulos de idioma que necesites durante la instalación. Sin embargo, si no ha seleccionado esta opción, puede hacerlo más tarde. A continuación, sólo tiene que instalar manualmente los módulos de idioma en el directorio que haya seleccionado durante la instalación de la herramienta.

3.2.3 Instalación de Tesseract en Linux

La instalación del motor Tesseract OCR en sistemas Linux es algo más compleja que en Windows y macOS. Primero hay que descargar e instalar los paquetes necesarios. Éstos varían en función de la distribución de Linux, pero la mayoría de las distribuciones requieren el paquete "tesseract-ocr". Para instalar el paquete, se puede utilizar el siguiente comando:

sudo apt-get install tesseract-ocr

Algunas distribuciones también pueden requerir el paquete "tesseract-ocr-all" para instalar todos los soportes de idiomas.

Una vez instalados los paquetes, se puede iniciar Tesseract OCR. Puede instalar módulos de idioma adicionales en cualquier momento para ampliar el software. Para ello, descargue los módulos manualmente o instálelos a través del sistema de gestión de paquetes de la distribución de Linux que esté utilizando. Por ejemplo, para instalar el módulo de idioma para el alemán, se puede utilizar el siguiente comando:

sudo apt-get install tesseract-ocr-deu

Para utilizar la interfaz gráfica de usuario de Tesseract en Linux, normalmente hay que instalarla desde el paquete "tesseract-ocr":

sudo apt-get install tesseract-ocr

Tras la instalación, la interfaz gráfica puede iniciarse introduciendo el comando "tesseract_gui" en la línea de comandos.

3.3 Configuración de las variables de entorno

Para ejecutar correctamente Tesseract Solutions en un sistema operativo, es necesario configurar las variables de entorno en consecuencia. Éstas ayudan a la herramienta a localizar y acceder a los recursos y archivos que necesita.

Para Windows, por ejemplo, es necesario incluir el directorio donde se encuentra el directorio de instalación de Tesseract en la variable PATH de la variable de entorno.

Esto permite que el software Tesseract acceda a los archivos necesarios, independientemente de la carpeta en la que estén almacenados. Pasos similares deben llevarse a cabo para macOS y Linux. Aquí también es necesario especificar los directorios en los que se almacenan los archivos del software.

Francesco Piscani muestra cómo instalar y configurar el software en Linux en el siguiente vídeo:

4. formación de Tesseract

Incluso el mejor motor de OCR es tan bueno como su base de datos. Aunque las funciones estándar de Tesseract pueden completar rápidamente tareas de OCR sencillas, el software requiere formación para casos de uso especiales. Esto es crucial para lograr resultados óptimos.

Para mejorar el rendimiento de la herramienta, es necesario adaptar los modelos de OCR a casos de uso específicos. Este proceso se denomina formación. Suele implicar la creación de datos de entrenamiento, el ajuste de los modelos de OCR existentes y la evaluación y medición del rendimiento. Sólo entonces la herramienta podrá leer sin errores datos de documentos más complejos, como el que se muestra a continuación.

ocr de documentos tesseract

4.1 Creación de datos de entrenamiento

Para entrenar el software Tesseract, se necesita una colección suficientemente amplia de imágenes o documentos de muestra. Estos datos deben estar ya anotados.

Para llevar a cabo la (larga) anotación de datos lo más rápidamente posible, puede recurrir a diversas herramientas. Estas ayudan a automatizar el proceso, o al menos a acelerarlo.

Un ejemplo de este tipo de herramienta es el programa Lios. Se trata de una herramienta de código abierto diseñada específicamente para generar texto reconocido por OCR. Puede ayudar en la creación de datos de formación anotando automáticamente y reduciendo así el esfuerzo.

Más Datos de entrenamiento de Tesseract también puede descargarse a través de GitHub.

Otra opción para obtener datos de entrenamiento es utilizar plantillas para mejorar sus requisitos de extracción de datos. Por ejemplo, puede utilizar plantillas existentes que sean similares a sus estructuras de datos deseadas para crear los datos de formación correspondientes para Tesseract OCR. Éste suele ser un método más rápido y rentable que la creación manual de datos de entrenamiento.

4.2 Perfeccionamiento de los modelos existentes

Para adaptar los modelos existentes a casos de uso específicos, debe perfeccionarlos.

El ajuste fino consiste en entrenar los modelos existentes con datos adicionales para mejorar el rendimiento del motor de OCR Tesseract en una tarea específica.

Es importante señalar que el ajuste fino sólo tiene éxito si los datos de entrenamiento adicionales son relevantes para la tarea específica.

Para el ajuste fino, debe preparar dos tipos de archivos:

  1. el archivo Tesseract Traineddata
  2. el archivo de puntos de control LSTM

El archivo Traineddata contiene los datos utilizados por Tesseract durante el entrenamiento para reconocer letras, palabras y caracteres. El archivo LSTM checkpoint contiene la información que el modelo LSTM utiliza para sus predicciones.

Para extraer un modelo LSTM de un modelo estándar y prepararlo para el ajuste fino, realice los siguientes pasos:

  1. Carga el modelo estándar en Tesseract.

  2. Extraer el modelo LSTM del modelo estándar.

  3. Cambiar el modelo LSTM para adaptarlo a la tarea específica para la que se está realizando el ajuste fino.

  4. Entrene el modelo ajustado con los datos de entrenamiento adicionales y guarde los puntos de control del modelo.

Los puntos de control del modelo son resultados intermedios del entrenamiento que se guardan regularmente durante el ajuste fino.

Estos puntos de control son importantes porque almacenan un modelo actual con los últimos datos de entrenamiento. Si se interrumpe el entrenamiento, el modelo puede continuar con el último punto de control guardado.

Una vez creado el modelo afinado, puede utilizarlo en la aplicación OCR. Sin embargo, es importante asegurarse de que el conjunto de entrenamiento refleja la práctica que se va a reconocer.

4.3 Evaluación y medición de resultados

Evaluar y medir el rendimiento es un paso importante para garantizar que el motor de OCR de Tesseract proporciona la precisión y fiabilidad esperadas. Para lograrlo, se utilizan varias métricas para evaluar el rendimiento del OCR.

Uno de los ratios más importantes es la precisión de lectura. Suele expresarse en porcentaje y mide la proporción de caracteres reconocidos correctamente en relación con todos los caracteres que deben reconocerse.

Además, otras figuras clave como

  • la tasa de error,
  • los caracteres mal reconocidos,
  • la velocidad de ejecución y
  • la precisión con distintos tipos de letra e idiomas

medir. Aquí es importante considerar el rendimiento esperado en condiciones reales de uso y compararlo con otros motores o métodos de OCR.

Para medir el rendimiento puede utilizar diferentes herramientas y técnicas, como por ejemplo

  • conjuntos de datos de prueba normalizados,
  • una comprobación manual de los resultados,
  • análisis estadísticos o
  • aprendizaje automático.

La elección del método depende de la aplicación específica y de los recursos disponibles. No obstante, hay que tener en cuenta que varios factores influyen en el rendimiento del OCR. Entre ellos, la calidad de la imagen, el tipo de letra, el idioma y la disposición y el formato del documento.

¿Existe alguna alternativa a Tesseract?

Sí, hay varios Alternativas a Tesseract-OCR (reconocimiento óptico de caracteres). He aquí algunos de ellos:

Abbyy FineReaderOCR : Este software de OCR ofrece un reconocimiento de texto de alta precisión y es especialmente adecuado para escanear libros y documentos. Es compatible con varios idiomas y dispone de potentes funciones de análisis de diseño.

Amazon Textract: Se trata de un servicio de Amazon Web Services que ofrece funciones de OCR. No solo puede extraer texto de documentos, sino también reconocer formularios y tablas.

Google Cloud Vision OCREste servicio forma parte de Google Cloud Platform y puede reconocer texto en una gran variedad de idiomas y tipos de letra.

Tenga en cuenta que algunas de estas alternativas son de pago y sus costes y características pueden diferir de los de Tesseract. Siempre es importante tener en cuenta sus requisitos específicos antes de elegir una solución de OCR.

Guía Tesseract Parte 2: Uso, optimización de resultados y mejores prácticas

Lea ahora el segunda parte de nuestra guía completa. En él le mostramos cómo utilizar el software en la práctica y mejorar los resultados obtenidos. Proporcionamos consejos sobre las mejores prácticas para ayudarle a conseguir de forma eficaz los resultados que necesita.

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Qué es Tesseract?

Tesseract es un motor de reconocimiento óptico de caracteres de Google. Este software de código abierto permite reconocer y extraer texto de imágenes y documentos escaneados. Tesseract es uno de los motores OCR más potentes, compatible con más de 100 idiomas.

¿Cómo funciona Tesseract?

Tesseract extrae texto de imágenes en varios pasos: En primer lugar, optimiza la calidad de la imagen mediante binarización, reducción de ruido y escalado. A continuación, Tesseract segmenta la imagen en bloques de texto, líneas y palabras para analizar la estructura del texto. En la fase de reconocimiento, Tesseract identifica los caracteres mediante aprendizaje automático, en concreto redes de memoria a largo plazo (LSTM). Por último, corrige los caracteres reconocidos incorrectamente y genera el resultado final del texto.

¿Cuáles son los ámbitos de aplicación de Tesseract OCR?

Tesseract OCR se utiliza, por ejemplo, en la automatización de la introducción de datos, la digitalización de libros y material de archivo, el reconocimiento de texto en tarjetas de visita y formularios y la traducción automática de texto a imágenes. Empresas de los sectores financiero y sanitario, entre otros, utilizan esta tecnología.

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