Guía para principiantes sobre el reconocimiento de texto de la imagen

¡Extraiga texto de imágenes con tecnología OCR usando 3 pasos!
  • En primer lugar, instale AcePDF y acceda a su función "Proceso por lotes".
  • Luego, elija la función "OCR" e importe las imágenes para convertir.
  • Finalmente, configure el formato de salida y haga clic en "Reconocer" para iniciar el proceso de OCR.

El reconocimiento de texto de imagen es ampliamente conocido como OCR o reconocimiento óptico de caracteres. La tecnología OCR es una función basada en IA que puede identificar texto dentro de una imagen y convertirlo en un formato digital editable. Además, las raíces de OCR se remontan a mediados del siglo XX. Primero, los investigadores y desarrolladores comenzaron a explorar soluciones para reconocer e interpretar automáticamente los caracteres de las imágenes. Por lo tanto, el reconocimiento de texto de imagen temprano, u OCR, utilizó técnicas básicas, como la coincidencia de plantillas y el reconocimiento de patrones, para identificar caracteres impresos en texto legible por máquina. Luego, en la década de 20, los avances adicionales en OCR dieron como resultado el uso de grandes conjuntos de datos para mejorar la precisión del reconocimiento. Esto ayuda a OCR a adaptarse y mejorar su capacidad para reconocer y extraer textos de imágenes con precisión. En los últimos años, puede ver el tremendo éxito del proceso de reconocimiento de texto de imagen. Ahora puede realizar fácilmente un proceso de OCR en imágenes, archivos PDF solo de imágenes, documentos escaneados y otras formas de imágenes y extraer el texto de ellas. Afortunadamente, varias herramientas han incorporado la tecnología OCR para extraer texto de las imágenes. Entonces, ya sea que necesite hacer un reconocimiento de texto de imagen en teléfonos móviles, computadoras, tabletas y otros dispositivos, sin duda hay una herramienta para usted. Además, esta publicación proporciona la mejor guía para el reconocimiento de texto de imágenes e información adicional que puede beneficiar y mejorar su conocimiento sobre esta tecnología.

Métodos tradicionales de reconocimiento de texto en imágenes

1. Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)

Para una mejor comprensión de que es OCR, es una tecnología que transforma imágenes, textos escritos a mano y archivos escaneados en un formato editable. El proceso comienza con la adquisición de la imagen con texto y el preprocesamiento para mejorar su calidad y hacer que el texto sea más legible. Después de eso, el lector de texto de imágenes identificará las líneas, los caracteres, las fuentes y las palabras dentro de la imagen preprocesada. Luego, comparará el texto extraído de la imagen con los patrones de caracteres almacenados en su base de datos para conocer cada carácter. Una vez que finaliza el proceso de OCR, los textos reconocidos se emiten como texto legible por máquina que se puede guardar en PDF, Word, HTML, texto sin formato y otros.

Puntos fuertes:

  • La tecnología OCR minimiza la necesidad de ingresar datos manualmente. Esto mejora la eficiencia y ahorra tiempo en diferentes trabajos, como la gestión de documentos, la entrada de datos y el almacenamiento.
  • Para un resultado más preciso, puede reconocer texto en varios idiomas, como inglés, francés, italiano y otros.
  • Mejora la capacidad de buscar y obtener información específica rápidamente, lo que es útil en la gestión de documentos y bibliotecas digitales.

reconocimiento de texto de imagen ocr imagen mostrada

Debilidades:

  • La precisión del texto de reconocimiento de imágenes varía según el tipo de fuente, la calidad de la imagen y el diseño. Las imágenes de baja calidad pueden provocar errores en el reconocimiento de caracteres.
  • Aunque OCR es compatible con muchos idiomas, es posible que tenga una menor precisión para los idiomas no latinos, como el japonés, el árabe, el chino y otros.
  • Algunas herramientas de OCR pueden necesitar ayuda para conservar el formato original de la imagen, especialmente si tiene tablas, diseños y elementos gráficos complejos.

2. Coincidencia de plantillas

La coincidencia de plantillas es otro método de reconocimiento de texto de fotografías. Esta técnica se utiliza en el procesamiento de imágenes y la visión por computadora para ubicar un patrón o plantilla específica dentro de una imagen. El proceso consiste en comparar una imagen de plantilla con una imagen más grande y encontrar la ubicación donde la imagen de plantilla coincida mejor con una parte de la imagen más grande. Esto se hace calculando una puntuación de similitud entre las dos imágenes en cada ubicación posible y seleccionando la ubicación con la puntuación más alta como coincidencia. Además, el proceso se puede utilizar para la detección de objetos, el reconocimiento facial y la segmentación de imágenes. En general, la coincidencia de plantillas es útil para analizar datos visuales y extraer información significativa.

Puntos fuertes:

  • La coincidencia de plantillas es un método sencillo, ya que no requiere algoritmos complejos.
  • Proporciona una localización precisa de la plantilla dentro de la imagen e identifica la posición y la escala de la plantilla.
  • Puede manejar variaciones de escala y rotación haciendo coincidir la plantilla en diferentes orientaciones y escalas.

plantilla de reconocimiento de texto de imagen que coincide con la imagen mostrada

Debilidades:

  • El método es sensible a variaciones en las condiciones de iluminación, oclusiones, deformaciones y desorden de fondo de la imagen.
  • Lucha con patrones y objetos que exhiben una apariencia significativa. Si la plantilla tiene texturas complejas, puede ser difícil capturar todas las variaciones posibles.
  • El resultado del método se basa en el diseño de la imagen de destino. Puede tener problemas con las imágenes de destino que necesitan adaptarse a las condiciones cambiantes.

Enfoque moderno para el reconocimiento de texto

Actualmente, el método OCR es la técnica más recomendada en el reconocimiento de texto a partir de imagen. Dado que la tecnología OCR se ha integrado en varias aplicaciones, puede convertir fácilmente imágenes en texto editable. Por ejemplo, AcePDF es un software versátil con una función OCR incorporada. La herramienta puede analizar y procesar rápidamente sus imágenes, archivos escaneados y otros documentos basados ​​en imágenes en textos editables. Estos textos pueden estar en Word, PDF, TXT, PPT y otros formatos compatibles. Lo que hace recomendable su uso frente a otras herramientas son sus modos de reconocimiento. Su “Modo Estándar” le permite procesar y convertir sus imágenes en segundos. Mientras tanto, su "Modo mejorado" tarda un tiempo en finalizar el proceso de reconocimiento, pero tiene una salida más precisa y mejor. En cuanto a los idiomas admitidos, la herramienta admite más de 15 idiomas diferentes, como inglés, francés, danés, español y otros. Además, la aplicación es adecuada ya sea que use una PC con Windows o una computadora Mac.

Características Clave:

  • La aplicación de reconocimiento de texto de imagen puede reconocer texto de varias imágenes al mismo tiempo, ahorrándole tiempo en comparación con el procesamiento por separado.
  • Le permite convertir las imágenes directamente a formato PDF editable y editarlas en la herramienta para agregar más elementos.
  • Si tiene una imagen basada en varias páginas, puede seleccionar las páginas específicas que solo necesita procesar.

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configuración acepdf ocr

Aplicaciones de la tecnología de reconocimiento de texto

1. Reconocimiento de Texto en Imágenes

El reconocimiento de texto de imagen se está utilizando en varias industrias y aplicaciones. A continuación se muestran ejemplos de cómo se utiliza el lector de texto con imágenes para reconocer texto en imágenes. Échales un vistazo para ver cómo esta tecnología puede ser útil en muchos aspectos.

  • Digitalización de documentos. El reconocimiento de texto de imágenes permite la digitalización de documentos e imágenes en papel, como formularios, recibos, facturas y otros. Esto hace que se puedan buscar y editar sin problemas.
  • Aplicaciones móviles. Muchas aplicaciones móviles utilizan el reconocimiento de texto de imágenes para reconocer y extraer textos de imágenes capturadas por la cámara de un teléfono inteligente. Por ejemplo, la aplicación extrae información relevante de los recibos y la traduce en tiempo real.
  • Motores de búsqueda basados ​​en imágenes. Escanear imagen a texto ayuda a los motores de búsqueda basados ​​en imágenes a reconocer e indexar texto dentro de las imágenes. Por ejemplo, Google le permite ingresar una imagen y buscar información específica basada en el texto de la imagen.

imagen aplicaciones de reconocimiento de texto imagen mostrada

2. Reconocimiento automático de matrículas

Los sistemas de reconocimiento automático de matrículas (ALPR) utilizan tecnología de reconocimiento de texto de imágenes para reconocer y extraer textos de las matrículas de los vehículos. Esto se usa comúnmente en sistemas de estacionamiento, aplicación de la ley, control de fronteras, gestión de tráfico y cobro de peajes. Además de eso, esto ayuda a mejorar la seguridad y agilizar las operaciones en diferentes sectores. Puede leer los detalles a continuación para ver cómo funciona la tecnología de escaneo de imagen a texto en los sistemas ALPR.

  • Captura de cámara. Los sistemas ALPR utilizan cámaras especializadas generalmente montadas en vehículos o fijadas en ubicaciones específicas. Estas cámaras están diseñadas para capturar imágenes de alta resolución de automóviles y sus matrículas en diferentes ángulos.
  • Preprocesamiento de imágenes. La imagen capturada pasará por un preprocesamiento para mejorar su calidad y lograr un reconocimiento preciso de las matrículas. Implica estabilización de imagen, ajuste de contraste, reducción de ruido y cambio de tamaño de imagen.
  • Localización de matrículas. Los algoritmos de ALPR analizarán la imagen preprocesada y localizarán la región que contiene la matrícula. Este paso implica identificar las áreas potenciales en función de causas visuales como la forma, el color y la textura.
  • Almacenamiento e integración de datos. Después del proceso de extracción de texto de la imagen, la información y los metadatos relevantes se pueden almacenar en una base de datos para su posterior análisis. Luego, el sistema ALPR puede comparar la placa reconocida en una base de datos de vehículos buscados, lo que ayuda a las fuerzas del orden público y otros.

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