OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres) se tornou uma parte essencial de toda organização de larga escala no século 21. Essa tecnologia pode digitalizar vários documentos de uma vez com alta precisão e exatidão.
Dessa forma, as empresas estão construindo com sucesso seus bancos de dados digitais e mantendo suas empresas funcionando com base em sólidas tomadas de decisão baseadas em dados .
Embora implementar OCR seja crucial para os padrões de hoje, o primeiro passo é entender como ele realmente funciona. É por isso que criamos este artigo para mostrar a você o funcionamento detalhado da dita tecnologia e como ela ajuda a extrair texto de imagens. Então, vamos começar.
No universo OCR
Abaixo, cobrimos todos os passos que envolvem o funcionamento de uma solução de OCR. Tudo é discutido em detalhes, então continue lendo até o final para capturar tudo sobre esse tópico.
-
Aquisição de Imagem
O ponto de partida para qualquer ferramenta de OCR é a aquisição de imagens. Lembre-se, quando dizemos recepção de imagens, não queremos dizer apenas aquelas que você tira da sua câmera digital. Documentos em papel digitalizados e capturas de tela de PDFs também podem estar na mesma categoria.
Um dos melhores critérios para selecionar fotos e imagens relevantes para o processo de conversão é o contraste e a orientação .
Escolha suas imagens com o assunto principal em foco (sem desfoque) e garanta que não haja inclinações horizontais ou verticais. Por exemplo, se você quiser digitalizar um livro antigo, tente tirar as fotos em um espaço uniformemente iluminado para que não ocorram pontos de luminosidade. Todas essas considerações serão imensamente úteis para a ferramenta OCR diferenciar os caracteres do fundo da imagem.
Após a aquisição de uma imagem adequada, a ferramenta OCR prossegue para a próxima seção, que é a etapa de pré-processamento.
-
Pré-processamento
Esta etapa é geralmente realizada nativamente pelo software com capacidade de OCR para melhorar a precisão do reconhecimento de texto. Para entender como o pré-processamento funciona em detalhes, precisamos olhar para os quatro parâmetros a seguir que funcionam no backend.
Binarização: A ferramenta converte a imagem para o formato preto e branco (binário) para que o fundo fique claro e o texto fique preto.
Redução de ruído: o software elimina manchas, linhas ou distorções que podem ter ocorrido durante a digitalização do documento ou captura de imagem.
Desnivelamento: algoritmos no backend ajustam imagens que podem estar distorcidas ou inclinadas e endireitam o alinhamento do texto.
Detecção de texto: Por fim, os algoritmos percorrem a imagem para encontrar regiões de texto e marcá-las para os próximos processos.
-
Reconhecimento de Caracteres
Uma vez que o pré-processamento é feito, as ferramentas de OCR tentam cortar as regiões de texto identificadas em componentes menores, como parágrafos, frases, palavras e caracteres individuais. Isso é chamado de segmentação de texto.
Depois disso, temos a etapa de reconhecimento de caracteres, que é o coração do processo de conversão de imagem para texto . Geralmente, ele procede de duas maneiras diferentes: correspondência de padrões ou extração de características. Vamos explicar ambos em detalhes.
Correspondência de padrões: compara caracteres na imagem com um banco de dados de padrões armazenados.
Extração de características: usa características geométricas como linhas, interseções ou curvas para identificar caracteres.
O software OCR moderno pode seguir qualquer uma das maneiras de executar sua funcionalidade. No entanto, se uma ferramenta funciona em correspondência de padrões, o banco de dados ao qual ela é alimentada deve ser significativo o suficiente para resultados confiáveis.
Pelo contrário, se a ferramenta funciona na extração de recursos, então a codificação no backend deve ser impecável para fornecer resultados precisos.
-
Pós-processamento
Por fim, temos o pós-processamento , onde a ferramenta OCR reúne todos os caracteres reconhecidos e os executa em verificações gramaticais e de pontuação para garantir a precisão do resultado.
Na maioria dos casos, os conversores de imagem para texto são equipados com um corretor gramatical para que as palavras extraídas não sejam palavras sem sentido aleatórias.
Você também pode testemunhar soluções de OCR complicadas com uma variedade de outras ferramentas, como transcritores, tradutores, etc., porque os casos de uso dessa tecnologia são teoricamente infinitos.
Com o pós-processamento realizado, as ferramentas de OCR fornecem texto digital imaculado aos usuários. Então, você está livre para implementar os dados extraídos para preencher planilhas, bancos de dados ou qualquer outra coisa que seja necessária no momento.
Um exemplo real de um conversor de imagem para texto
Depois de entender os conceitos básicos da funcionalidade do OCR, é hora de apresentar um exemplo de ferramenta real para mostrar todas as etapas em ação.
Para que isso acontecesse, tivemos que pesquisar na internet para encontrar um conversor de imagem para texto adequado.
Por fim, para converter imagem em texto, finalmente encontramos uma boa solução. Esta ferramenta a seguir era 100% gratuita, não exigia login/cadastros e oferecia um número ilimitado de tentativas.
