Guide du Tesseract (2) - Utilisation, optimisation et meilleures pratiques

Sur le site première partie de notre guide complet sur Tesseract, nous avons montré comment installer le logiciel sans erreur et le préparer à une utilisation efficace. Passons maintenant à la pratique.

Nous expliquons ce à quoi vous devez faire attention lors de l'utilisation de Tesseract OCR afin d'obtenir de bons résultats le plus rapidement possible. Ce faisant, nous vous montrons également ce que vous pouvez faire si les résultats ne sont pas (encore) convaincants et quelles sont les meilleures pratiques auxquelles vous pouvez vous conformer.

1. utilisation du Tesseract

tesseract utilisation

Vous pouvez utiliser le logiciel Tesseract de cette manière :

1.1 OCR sur les images

Tesseract vous permet d'extraire du texte d'images dans différents formats, dont JPG, PNG et TIFF. Pour ce faire, il suffit de spécifier le fichier image à partir duquel le texte doit être extrait.

Le logiciel prend en charge de nombreuses langues et polices de caractères courantes. Vous pouvez en outre adapter et entraîner l'outil de manière à ce qu'il reconnaisse d'autres langues ou polices. Par exemple, si vous travaillez avec des images en polices asiatiques, vous pouvez configurer Tesseract pour qu'il puisse lire automatiquement ces polices.

1.2 OCR sur les documents PDF (multipages)

Pour utiliser Tesseract pour l'extraction de texte à partir de fichiers PDF, vous devez utiliser le moteur d'OCR directement avec un fichier de configuration. Un fichier de configuration possible, qui peut être appliqué de manière répétée aux PDF multipages, est le fichier de traitement par lots. Celui-ci vous permet de traiter des documents PDF de plusieurs pages sans avoir à extraire manuellement chaque page.

Évitez les trop grandes Fichiers PDFLa qualité de l'extraction est garantie par l'utilisation d'un système d'extraction de haute qualité.

L'idéal est de diviser les fichiers PDF après une taille d'environ 10 à 20 Mo.

Vous pouvez ainsi éviter les problèmes de stockage ou de traitement qui consomment inutilement les ressources de votre ordinateur ou de votre serveur.

1.3 Utilisation avec des langages de programmation

Tesseract est un moteur d'OCR polyvalent que vous pouvez non seulement utiliser comme outil autonome dans un environnement de traitement par lots, mais aussi intégrer comme composant dans d'autres applications. L'utilisation de Tesseract est possible grâce à la disponibilité de bibliothèques wrapper qui offrent une interface de programmation (API).

1.3.1 Python (pytesseract)

Python est un langage de programmation largement utilisé pour le développement d'applications polyvalentes. L'une des applications les plus populaires est la reconnaissance optique de caractères (OCR), où il est utilisé comme outil de base pour les algorithmes OCR. Les capacités d'OCR de Python sont étendues par la bibliothèque "pytesseract", qui offre une interface simple pour l'exécution de Tesseract OCR à partir de code écrit en Python.

Pour pouvoir travailler avec Tesseract OCR en Python, vous devez installer la bibliothèque pytesseract via le gestionnaire de paquets Python "pip". Après l'installation, vous pouvez utiliser la bibliothèque pytesseract pour créer rapidement et facilement des applications OCR.

Pytesseract simplifie le travail avec Tesseract en Python et réduit considérablement la nécessité d'écrire du code de bas niveau et de gérer les appels système de bas niveau.

Pytesseract est soutenu par de puissantes fonctionnalités OCR comme OpenCV, Leptonica et Pillow. La robuste bibliothèque pytesseract est étendue par le wrapper OCR Python "PYOCR", qui offre une interface optimisée pour l'exécution des appels à l'API Tesseract. D'autres bibliothèques OCR Python spécialisées, comme "Textract", peuvent également être utilisées pour extraire du texte et des informations de documents, de PDF et d'autres formats de médias.

Parmi les cas d'utilisation les plus fréquents de Python et du Tesseract OCR, on peut citer

  • Automatisation de la saisie des données,
  • l'onboarding des clients,
  • la numérisation des processus de travail dans la comptabilité fournisseurs,
  • l'archivage de documents et
  • l'extraction des numéros d'identification des véhicules (VIN) à partir d'images et de formulaires.

L'utilisation de Python OCR dans ces domaines peut permettre de réaliser d'importantes économies de temps et d'argent, d'améliorer la précision et de rationaliser les flux de travail.

1.3.2 Java (Tess4J)

Tess4J est une bibliothèque Java puissante et conviviale qui fournit des méthodes d'enveloppement pour l'utilisation du moteur d'OCR Tesseract. Avec Tess4J, les développeurs peuvent facilement intégrer des fonctionnalités OCR dans leurs projets Java.

Pour travailler avec Tess4J, vous devez télécharger les fichiers de la bibliothèque et les importer dans votre projet. Une fois intégré, vous pouvez faire appel aux méthodes de Tess4J pour lire du texte à partir d'images ou de fichiers PDF. Vous pouvez également choisir la langue et la police de caractères et modifier les résultats de l'OCR.

Tess4J est compatible avec différentes plates-formes, dont Windows, Linux et macOS. Cela en fait une solution OCR polyvalente et fiable pour une large gamme d'applications basées sur Java.

1.3.3 C# (Tesseract.NET)

Tesseract.NET permet une intégration transparente de Tesseract dans les applications C#. Il fournit un wrapper C# bien documenté pour le moteur OCR de Tesseract, qui permet d'extraire facilement du texte des images et des fichiers PDF.

Après avoir installé la bibliothèque Tesseract.NET, vous pouvez facilement l'ajouter à votre projet en référençant le fichier DLL. Vous aurez ainsi accès à toutes les fonctionnalités du moteur d'OCR Tesseract.

Pour utiliser Tesseract.NET pour les fonctions OCR, vous pouvez charger une image ou un fichier PDF dans C# à l'aide de la classe Image, puis transmettre l'image au moteur Tesseract pour l'extraction de texte. Vous pouvez également spécifier la langue et la police à utiliser pendant le processus d'OCR.

Les résultats d'OCR obtenus peuvent ensuite être traités et analysés au sein de votre application C#. Tesseract.NET offre une série de méthodes pour extraire du texte, des cadres de délimitation et des valeurs de confiance à partir des résultats de l'OCR, qui peuvent être utilisés pour mettre en œuvre une variété de fonctions OCR dans votre application.

Un autre avantage de Tesseract.NET est son intégration transparente à Environnements de cloud computing.

Il s'intègre facilement à Microsoft Azure, ce qui vous permet d'exploiter le moteur d'OCR Tesseract dans le cloud. Vous pouvez ainsi effectuer de l'OCR sur de grandes quantités de données, sans pour autant solliciter les ressources de votre ordinateur local.

tesseract amélioration de la qualité

2. amélioration de la qualité de l'OCR

Le logiciel Tesseract a du mal à fournir des résultats de haute qualité, en particulier avec du texte manuscrit ou de mauvaise qualité. Vous pouvez toutefois porter la qualité de l'OCR à un niveau supérieur en prenant les mesures suivantes :

2.1 Prétraitement des images

Pour mieux préparer les images à l'extraction par OCR, vous pouvez suivre ces étapes :

2.1.1 Mise à l'échelle et redimensionnement

La qualité des résultats de l'OCR de Tesseract peut être considérablement influencée par la mise à l'échelle et le redimensionnement des images d'entrée. Il est donc important de s'assurer que les images sont à la bonne taille et à la bonne résolution.

Si ce n'est pas le cas, le moteur d'OCR Tesseract dispose de plusieurs paramètres de mise à l'échelle et de redimensionnement des images, y compris une échelle et un rapport d'aspect spécifiques. Vous pouvez appliquer ces paramètres aux images d'entrée en fonction de vos besoins afin d'obtenir des résultats d'OCR optimaux. Si nécessaire, vous pouvez également utiliser des paramètres personnalisés.

2.1.2 Binarisation et thresholding

La binarisation et le thresholding permettent de réduire les informations de l'image à un format binaire qui peut être utilisé plus facilement comme modèle pour la reconnaissance de texte avec Tesseract.

La binarisation détermine la valeur limite à partir de laquelle chaque valeur de gris dans l'image est affichée soit en noir, soit en blanc.

De cette manière, l'arrière-plan de l'image peut être supprimé ou lissé afin d'exclure les effets gênants. Vous pouvez ainsi améliorer la lisibilité dans les zones à faible éclairage. Cela permet au moteur d'OCR Tesseract d'extraire plus facilement le texte de l'image.

Le thresholding d'images - également appelé procédé de seuil - réduit les perturbations dans l'image. Pour ce faire, l'image cible est divisée en plusieurs canaux de couleur et la valeur seuil est fixée séparément pour chaque canal. Cette technique est utilisée pour obtenir une image plus claire du texte et pour réduire les sources d'erreur possibles pour Tesseract.

2.1.3 Réduction du bruit

Le bruit est souvent dû à l'utilisation d'un équipement de mauvaise qualité ou à de mauvaises conditions d'éclairage lors de la prise de vue. Pour réduire ces sources de bruit, vous pouvez notamment utiliser le filtrage médian, le filtrage latéral de l'image et le seuil adaptatif.

Lors de la Filtrage médian la médiane des pixels voisins d'une image est calculée afin de créer une version plus lisse de l'image. Cette méthode est particulièrement efficace pour éliminer le bruit de salt-and-pepper, qui résulte de variations de luminosité pixel par pixel dans l'image.

Lors de la Filtrage bilatéral un facteur de pondération est calculé sur chaque pixel de l'image en fonction de la fréquence d'image et d'une position spatiale. Cette méthode est particulièrement efficace pour éliminer le bruit gaussien causé par des variations aléatoires de luminosité et de couleur dans l'image.

Avec le système adaptatif Méthode de la valeur seuil la valeur seuil est automatiquement ajustée en fonction des caractéristiques de l'image. Cette méthode est particulièrement efficace pour éliminer les conditions d'éclairage irrégulières dans l'image, causées par l'utilisation d'un équipement de mauvaise qualité ou par de mauvaises conditions d'éclairage.

Dans les extraits de code Python, vous pouvez implémenter ces méthodes comme suit :

import cv2
image = cv2.imread('image.jpg')
filtered_image = cv2.medianBlur(image, 5)
cv2.imshow('image filtrée médiane', filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# Filtrage bilatéral
import cv2
image = cv2.imread('image.jpg')
filtered_image = cv2.bilateralFilter(image, 9, 75, 75)
cv2.imshow('Image filtrée bilatéralement', filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# Méthode du seuil adaptatif
import cv2
image = cv2.imread('image.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('Image de seuil adaptative', adaptive_threshold)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Bien que la réduction du bruit puisse être utile pour améliorer la qualité de l'OCR, elle a aussi ses limites. Une réduction du bruit trop importante peut entraîner la perte de détails et d'informations importantes dans l'image. De plus, certains types de bruit ne peuvent pas être complètement éliminés, ce qui peut entraîner des erreurs dans la reconnaissance de texte.

2.1.4 Rotation et correction de la perspective

Une correction de la rotation et de la perspective permet de redresser les textes dans les images qui ont été prises de biais ou déformées. Grâce à la détection automatique de l'obliquité, Leptonica peut reconnaître les fichiers d'images qui nécessitent des ajustements de rotation. Il en va de même pour les images qui nécessitent une correction de perspective. Le logiciel Tesseract peut lui-même les redresser, ce qui améliore la lisibilité du texte.

2.2 Choix des langues et des polices

Pour augmenter la précision de reconnaissance de Tesseract OCR, il est conseillé de choisir soigneusement les modèles de langue et les polices. L'outil prend actuellement en charge plus de 100 langues, dont l'anglais, l'allemand, le français, l'espagnol, le russe et le chinois. Vous pouvez facilement intégrer les modèles de langue dans le répertoire Tesseract pour les mettre à jour. De cette manière, vous améliorez la précision de la reconnaissance pour certaines langues.

Lors du traitement de documents, il peut toutefois arriver que seules certaines langues ou polices doivent être reconnues. Dans ce cas, il est possible de configurer les options de langue et de police de manière à ce que seules les langues ou les polices nécessaires soient reconnues. De cette manière, vous améliorez la précision de la reconnaissance, car Tesseract-OCR filtre ainsi les informations inutiles.

En outre, il est possible de restreindre les listes de mots du logiciel Tesseract afin d'améliorer la précision de la reconnaissance. Cette fonction permet de limiter les listes de mots à certains mots ou même à certains caractères.

tesseract apprentissage automatique

3. tesseract et apprentissage automatique

Pour pouvoir imprimer des textes et des Manuscrits en texte numérique, Tesseract OCR utilise l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux :

3.1 Réseaux LSTM et OCR

Les réseaux LSTM sont des réseaux neuronaux récurrents utilisés pour le traitement de séquences. Ils sont particulièrement efficaces pour le traitement de longues séquences. En effet, ils sont capables de stocker certaines informations sur une longue période. Ces caractéristiques les rendent idéaux pour les applications de reconnaissance de texte (OCR).

Les réseaux LSTM ont l'avantage de pouvoir stocker des informations contextuelles entre les différentes lettres et les différents mots.

Grâce à leur capacité d'analyse de séquences, ils peuvent identifier et corriger des modèles d'erreurs que les algorithmes OCR traditionnels peuvent ne pas détecter.

En outre, les réseaux LSTM disposent de modèles pré-entrainés qui peuvent être utilisés dans l'amélioration de l'OCR. Ils peuvent en outre adapter ces modèles aux exigences spécifiques de l'OCR avec un minimum d'efforts.

Dans la pratique, les réseaux LSTM sont surtout utilisés pour reconnaître avec une grande précision des textes manuscrits et des documents anciens - là où les algorithmes OCR ont des problèmes.

3.2 Intégration dans les frameworks d'apprentissage profond

Le moteur d'OCR Tesseract peut être étendu ou même remplacé par des frameworks de deep learning comme TensorFlow et PyTorch. Avant de commencer l'intégration, vous devez installer les fichiers binaires Tesseract et le package de données linguistiques requis sur votre système. De cette manière, vous vous assurez que toutes les fonctions du moteur OCR sont accessibles. Une fois Tesseract installé avec succès, vous pouvez charger des modèles OCR et les transmettre aux frameworks en tant que tenseurs afin de segmenter les images et de reconnaître les textes.

3.2.1 TensorFlow

TensorFlow est un framework d'apprentissage automatique développé par Google qui fournit une multitude d'outils pour soutenir les réseaux d'apprentissage profond. Il s'agit d'un framework open source de premier plan, utilisé par les chercheurs et les développeurs du monde entier pour créer de puissants modèles d'apprentissage profond.

Comme Tesseract est un moteur OCR, il peut être intégré directement dans TensorFlow afin d'améliorer la précision pour la reconnaissance de texte. Pour cela, vous pouvez installer Tesseract en tant que composant séparé et le rendre ainsi disponible à TensorFlow.

3.2.2 PyTorch

PyTorch est une plateforme open source basée sur Python qui offre aux développeurs un moyen complet de créer et d'exécuter des projets complexes d'apprentissage en profondeur. L'intégration de Tesseract dans PyTorch permet d'améliorer la qualité de l'OCR en s'appuyant sur les avantages des réseaux neuronaux et des méthodes d'apprentissage en profondeur.

Pour intégrer la ROC Tesseract à PyTorch, vous devez installer la bibliothèque du framework PyTorch et la connecter à Tesseract. Vous pouvez alors créer des réseaux neuronaux qui sont capables d'apprendre et de s'adapter à une grande variété de formats de données et de textes.

À titre d'exemple, vous pourriez utiliser le code suivant dans PyTorch pour créer une application OCR avec Tesseract :

import torch
from torchvision.transforms import ToTensor
from PIL import Image
import pytesseract
Définir la fonction OCR avec Tesseract
def ocr(image_path) :
image = Image.open(image_path)
image = ToTensor()(image)
image = image.unsqueeze(0)
output = pytesseract.image_to_string(image)
return output
Mise en place de l'image d'exemple
image_path = "example_image.jpg"
Exécuter l'OCR sur l'image exemple
result = ocr(image_path)
Sortir le résultat
print(result)
tesseract cas d'utilisation

4. le Tesseract en pratique

Tesseract est devenu un outil important pour l'automatisation des processus d'entreprise et pour les appareils mobiles. Quels sont les domaines d'application les plus courants ? Quelles sont les limites du moteur ? Et quelles sont les meilleures pratiques dont vous pouvez vous inspirer pour obtenir des résultats optimaux avec le logiciel ?

4.1 Exemples d'utilisation du Tesseract

Les 4 exemples d'application suivants montrent la polyvalence de Tesseract dans la pratique :

4.1.1 Secteur de la santé

En règle générale, les hôpitaux et les cabinets médicaux conservent des dossiers médicaux sous forme écrite. Il est donc difficile d'y effectuer des recherches lorsqu'ils sont nombreux. Tesseract peut numériser ces enregistrements, les organiser - et donc les rendre facilement consultables. Les médecins et les infirmiers peuvent ainsi analyser automatiquement de grandes quantités d'enregistrements médicaux et en extraire des informations importantes. Il en résulte un diagnostic et un traitement plus efficaces des patients.

4.1.2 Finances

Documents financiers tels que les relevés de compte, Factures et les déclarations d'impôts sont encore aujourd'hui souvent établies par écrit. Il est donc fastidieux d'y effectuer des recherches. Tesseract peut indexer et catégoriser ces documents rapidement et automatiquement. Les banques peuvent ainsi, par exemple, lire automatiquement les chèques, ce qui réduit considérablement la charge de travail manuel.

4.1.3 Logistique

Dans le secteur de la logistique, il est important de pouvoir accéder rapidement à des informations telles que les numéros de colis, les chiffres de stock et les adresses d'expédition. Tesseract permet la reconnaissance automatique des étiquettes de produits et Codes à barres. Il en résulte une saisie plus rapide et plus précise des stocks. Les entreprises de logistique peuvent ainsi augmenter leur efficacité et éviter les goulets d'étranglement dans la gestion des stocks.

4.1.4 Applications mobiles

Tesseract peut être intégré comme composant dans des applications mobiles pour reconnaître du texte à l'intérieur d'images sur des appareils mobiles. Cela est particulièrement utile pour les applications telles que les applications de traduction et de reconnaissance de texte.

4.2 Meilleures pratiques du Tesseract

Pour obtenir des résultats aussi parfaits que possible avec Tesseract, il convient de tenir compte de ces pratiques et conseils :

  1. Fournir un fichier d'entrée de haute qualité

    Si possible, fournissez au logiciel un fichier d'entrée de haute qualité. Une image ou un document de mauvaise qualité peut empêcher Tesseract de reconnaître correctement le texte. Il en va de même pour le traitement de documents avec des structures complexes. Tesseract a du mal à reconnaître les structures complexes telles que les tableaux et les documents mixtes texte-image.

  2. Effectuer un prétraitement

    Effectuez un prétraitement approprié des données d'image, comme l'ajustement du contraste, la réduction du bruit et l'accentuation, afin d'améliorer les performances de reconnaissance de texte de Tesseract.

  3. Définir la région d'intérêt (ROI)

    Définir une région d'intérêt autour de la zone de texte pertinente afin d'améliorer la précision de la reconnaissance et de réduire le temps de traitement.

  4. Faire le choix de la langue

    Assurez-vous que le paramètre de langue du Tesseract correspond à la langue reconnue dans l'image pour obtenir des résultats optimaux.

  5. Réaliser un entraînement sur modèle

    Si nécessaire, vous pouvez améliorer Tesseract OCR en entraînant un modèle personnalisé pour des types de texte ou des polices spécifiques. Cela permet une reconnaissance de texte plus précise dans des scénarios spécifiques.

  6. Procéder à la validation et à la correction des erreurs

    Vérifiez et corrigez les résultats des textes reconnus. Utilisez des outils de validation et des implémentations de correction automatique des erreurs pour améliorer la qualité des textes reconnus.

5. ressources sur le Tesseract

Tesseract OCR est un logiciel complexe qui n'est pas toujours facile à comprendre. Si vous souhaitez aller plus loin dans le fonctionnement de l'outil ou si vous avez besoin d'une aide supplémentaire, ces sources vous aideront :

5.1 Documentation officielle

Le site documentation officielle pour Tesseract propose un guide complet sur l'utilisation, l'installation et la configuration du moteur d'OCR. Parmi les chapitres les plus importants, on trouve les modules et les fonctions de Tesseract, les différentes options de langue ainsi que l'utilisation de Tesseract avec différents langages de programmation et cadres d'apprentissage profond tels que Python, C++, Java et TensorFlow.

La documentation explique également les concepts de base de l'OCR afin d'aider les utilisateurs à mieux comprendre la technologie. Elle contient également de nombreux exemples d'applications pratiques et des tutoriels qui peuvent vous aider à utiliser le moteur OCR avec succès.

5.2 Tutoriels et cours en ligne pour Tesseract

Si vous souhaitez comprendre et utiliser des fonctions plus complexes du Tesseract, vous devriez jeter un coup d'œil à l'offre de cours Tesseract. Vous trouverez sur le web un large éventail de sujets et de niveaux. Des cours sont disponibles par exemple sur YouTube.

5.3 Communauté et support

Tesseract a une communauté active d'utilisateurs et de développeurs qui se concentrent sur l'amélioration de la convivialité et de l'efficacité du moteur d'OCR. Cette communauté se réunit régulièrement lors de conférences et de rencontres afin d'échanger des idées et de découvrir de nouvelles façons d'améliorer le logiciel.

Le site Communauté Tesseract propose également un large éventail de ressources en ligne. Ainsi, vous y trouverez notamment des forums de discussion et des listes de diffusion que les utilisateurs utilisent pour poser des questions et échanger de manière générale.

6) Conclusion et perspectives sur le Tesseract

Le moteur OCR Tesseract, développé par HP Laps et Google, est un outil puissant pour la reconnaissance optique de caractères. Sa large disponibilité sur Windows, macOS et sur pratiquement toutes les distributions Linux courantes, ainsi que sa compatibilité avec les appareils mobiles, en font un choix très apprécié pour les tâches d'extraction OCR.

L'un des principaux avantages de Tesseract par rapport aux logiciels OCR propriétaires est sa rentabilité.

Tesseract est un moteur open source que les utilisateurs peuvent facilement télécharger et utiliser. Son taux de précision est comparable à celui des logiciels propriétaires, ce qui évite de devoir acheter des licences coûteuses.

Toutefois, Tesseract n'est pas le meilleur choix pour chaque tâche d'extraction OCR. En particulier, le logiciel a souvent des problèmes avec des polices spéciales et des langues autres que l'anglais. C'est là qu'intervient une tendance importante : l'intégration de l'intelligence artificielle dans l'OCR. Dans ce contexte, l'apprentissage automatique contribue à améliorer la précision en entraînant les systèmes OCR à mieux identifier et reconnaître les modèles à partir de grands ensembles de données. Les systèmes OCR basés sur l'IA sont donc de plus en plus capables de reconnaître de manière fiable les images à faible résolution, le texte manuscrit ou les caractères illisibles.

Konfuzio est un fournisseur de traitement intelligent de documents avec OCR basé sur l'intelligence artificielle. Le système basé sur Vision informatique profonde a été entraîné sur plus de 100.000 documents.

Le Machine Learning et le Deep Learning permettent ici d'extraire des données, de les classer et de les transmettre de manière qualifiée aux workflows en aval.

Dans la pratique, vous pouvez donc utiliser Konfuzio, par exemple, pour traiter de grandes quantités de données non structuréesIl est ainsi possible d'organiser et d'analyser des données telles que des textes, des e-mails et des contrats, et d'en tirer des enseignements précieux, même lorsque la qualité du fichier d'entrée est faible.

FAQ

Quelles sont les applications pratiques du Tesseract ?

Tesseract OCR trouve des applications pratiques dans la reconnaissance de texte, comme la capture automatique de documents imprimés, de factures, de cartes d'identité, de formulaires et la conversion d'images contenant du texte en documents numériques interrogeables.

Comment améliorer la qualité de la reconnaissance de texte avec Tesseract OCR ?

Pour améliorer la qualité de la reconnaissance de texte avec Tesseract OCR, il est recommandé d'effectuer un prétraitement approprié des données d'image, de définir les régions d'intérêt (ROI), d'adapter le réglage de la langue et, si nécessaire, d'entraîner des modèles personnalisés.

Dans quels secteurs le logiciel Tesseract est-il utilisé ?

Tesseract OCR est utilisé dans des secteurs tels que l'assurance, la banque, la santé et le commerce électronique pour extraire du texte de documents imprimés ou numériques, pour analyser des données et pour soutenir des flux de travail automatisés.

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