ABBYY FineReader vs Tesseract: Comparación de OCR

En el ámbito del software de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), ABBYY FineReader, IronOCR y Tesseract destacan como soluciones prominentes que ofrecen capacidades avanzadas de reconocimiento de texto. Aunque su objetivo es convertir documentos escaneados e imágenes digitalizadas en formatos editables y que permitan realizar búsquedas, como los documentos PDF, difieren en cuanto a funciones, precisión, facilidad de uso y precios. Este artículo profundiza en una comparación detallada de herramientas OCR y otros motores OCR, incluyendo ABBYY FineReader, Tesseract y IronOCR.

1. Introducción al software OCR

El software de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) revoluciona la forma en que interactuamos con documentos con mucho texto. Gracias a sofisticados algoritmos y técnicas de aprendizaje automático, el software de OCR puede reconocer y extraer texto de diversas fuentes, como documentos escaneados, imágenes y archivos PDF. Esta tecnología no sólo facilita la digitalización, sino que también mejora la gestión de documentos, la extracción de textos con reconocimiento de datos y la accesibilidad para personas con discapacidad visual.

2. ABBYY FineReader: Visión general y características

ABBYY FineReader se destaca como una solución líder en el mercado de OCR, conocida por su excepcional precisión y conjunto de características completas. Desarrollado por ABBYY, líder mundial en tecnologías de procesamiento de documentos, FineReader ofrece una interfaz fácil de usar y potentes funciones de OCR adaptadas tanto a usuarios individuales como a aplicaciones de nivel empresarial.

2.1. Características principales de ABBYY FineReader

• Alta precisión: ABBYY FineReader cuenta con una precisión líder en la industria en el reconocimiento de texto, asegurando una conversión precisa de documentos escaneados e imágenes en formatos editables.
• Conservación del Diseño del Documento: FineReader preserva el diseño original, el formato y la estructura de los documentos, incluidos tablas, columnas y gráficos, asegurando la fidelidad en la salida convertida.
• Soporte Multilingüe: FineReader admite el reconocimiento de texto en varios idiomas, lo que lo hace adecuado para diversas aplicaciones internacionales.
• Procesamiento por Lotes: FineReader permite el procesamiento por lotes de documentos, lo que permite a los usuarios convertir múltiples archivos simultáneamente, mejorando así la productividad y la eficiencia.
• Capacidades de Integración: FineReader se integra perfectamente con sistemas de gestión de documentos populares, plataformas de almacenamiento en la nube y software de productividad, facilitando flujos de trabajo optimizados y colaboración mejorada.

2.2. Instalación de ABBYY FineReader

Puede descargar e instalar fácilmente ABBYY FineReader desde su sitio web para descargar haga clic aquí.

Cuando haga clic en el botón de descarga de la versión de prueba gratuita, se le redirigirá a una nueva página en la que deberá rellenar un formulario y obtener su versión de prueba gratuita de 7 días.

2.3. Realizar OCR en una imagen utilizando ABBYY FineReader

Después de la descarga, abra ABBYY FineReader y haga clic en Editor OCR para realizar la corrección OCR en archivos de imagen.

Al hacer clic en la pestaña Editor de OCR, aparecerá una ventana en la que podrá seleccionar el archivo de imagen que desea abrir y realizar el proceso de OCR en él.

Al hacer clic en el botón Abrir, se cargará la imagen y se realizarán operaciones de OCR sobre ella, mostrando el texto extraído editable en el lado derecho del editor de OCR y la imagen en el lado izquierdo.

![Abbyy Finereader vs Tesseract (Comparación de características de OCR): Figura 5 - Hacer clic en el botón Abrir cargará la imagen en el Editor de OCR y realizará OCR en ella. El texto extraído editable se mostrará en el lado derecho del Editor OCR y la imagen en el lado izquierdo.

3. Tesseract: visión general y características

Tesseract, un motor de OCR de código abierto desarrollado por Google, ofrece potentes capacidades de reconocimiento de texto respaldadas por algoritmos de aprendizaje automático. Desarrollado inicialmente por Hewlett-Packard en los años 80, Tesseract ha evolucionado hasta convertirse en una versátil solución de OCR compatible con múltiples idiomas y plataformas. Aunque Tesseract puede carecer de la interfaz pulida y el amplio conjunto de funciones de las herramientas comerciales de OCR y software como FineReader, sigue siendo una opción popular para los desarrolladores y entusiastas que buscan una solución de OCR gratuita y personalizable.

3.1. Principales características de Tesseract

• Open-Source: Tesseract se distribuye bajo la Licencia Apache 2.0, lo que lo hace disponible gratuitamente para uso, modificación y distribución por parte de desarrolladores y organizaciones.
• Soporte de idioma: Tesseract admite el reconocimiento de texto en más de 100 idiomas, incluidos idiomas con escrituras no latinas, como el chino, el japonés y el árabe, lo que lo hace adecuado para tareas de OCR multilingües.
• Interfaz de línea de comandos: Tesseract proporciona una interfaz de línea de comandos (CLI) para el procesamiento por lotes de documentos y la integración con lenguajes de script y herramientas de automatización.
• Entrenamiento y Personalización: Tesseract ofrece herramientas para entrenar modelos de lenguaje personalizados y mejorar la precisión del reconocimiento para fuentes, escrituras o tipos de documentos específicos, permitiendo a los usuarios adaptar el motor de OCR a sus requisitos específicos.
• Compatibilidad de la Plataforma: Tesseract está disponible para varios sistemas operativos, incluidos Windows, macOS y Linux, así como plataformas como Android e iOS, asegurando una amplia compatibilidad y accesibilidad.

3.2. Instalación de Tesseract OCR Engine .NET.

Puede instalar fácilmente el SDK .NET de Tesseract a través del gestor de paquetes NuGet. He aquí cómo:

1. Abra Visual Studio y vaya a "Herramientas" > "Administrador de paquetes NuGet" > "Administrar paquetes NuGet para la solución".

   

1. En la pestaña "Examinar", busque "Tesseract.NET SDK".

2. Selecciona "Tesseract.NET SDK" de los resultados de la búsqueda y procede a instalarlo.

   

3. Una vez instalado, podrás utilizar el SDK de Tesseract.NET en tu programa sin problemas.

3.3. Realizar OCR en la imagen utilizando el motor Tesseract OCR

Una vez completada la Instalación escriba el siguiente código en el archivo Program.cs.

using Patagames.Ocr;
using System;
using (var api = OcrApi.Create())
{
    api.Init(Patagames.Ocr.Enums.Languages.English);
    string plainText = api.GetTextFromImage(@"C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png");
    Console.WriteLine(plainText);
}

using Patagames.Ocr;
using System;
using (var api = OcrApi.Create())
{
    api.Init(Patagames.Ocr.Enums.Languages.English);
    string plainText = api.GetTextFromImage(@"C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png");
    Console.WriteLine(plainText);
}

Imports Patagames.Ocr
Imports System
Using api = OcrApi.Create()
	api.Init(Patagames.Ocr.Enums.Languages.English)
	Dim plainText As String = api.GetTextFromImage("C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png")
	Console.WriteLine(plainText)
End Using

El fragmento de código utiliza el SDK de Tesseract.NET para realizar el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) en un archivo de imagen extrayendo texto. Inicializa el motor OCR para el procesamiento del idioma inglés, extrae texto del archivo de imagen especificado utilizando el método GetTextFromImage() y almacena el resultado en la variable plainText. Por último, imprime el texto extraído en la consola. Esta implementación concisa muestra cómo Tesseract OCR puede integrarse perfectamente en aplicaciones C# para extraer texto de imágenes con facilidad.

Salida

4. Visión general y características de IronOCR

IronOCR está a la vanguardia de la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR), ofreciendo una solución robusta y versátil para convertir documentos escaneados, archivos PDF e imágenes en texto legible por máquina y buscable. Desarrollado por Iron Software, IronOCR aprovecha algoritmos avanzados, visión en la nube e inteligencia artificial para extraer texto con precisión. Con su interfaz intuitiva y sus potentes funciones, IronOCR se ha convertido en la opción preferida de desarrolladores y empresas que buscan soluciones eficaces de gestión de documentos y extracción de datos.

4.1. Principales características de IronOCR

1. OCR local: IronOCR permite la extracción de texto en instalaciones locales, permitiendo a los desarrolladores integrar la funcionalidad de OCR directamente en sus aplicaciones sin depender de servicios externos.

2. Soporte versátil de idiomas: Con soporte para más de 127 idiomas internacionales, IronOCR atiende a una audiencia global, asegurando un reconocimiento preciso del texto en varios idiomas y escrituras.

3. Reconocimiento de Texto Avanzado: IronOCR ofrece capacidades avanzadas de reconocimiento de texto, incluyendo detección de fuentes y estilos, asegurando la extracción precisa de texto de documentos con diseños y formatos diversos.

4. Opciones de Licencia Flexibles: IronOCR ofrece una gama de opciones de licencia, incluyendo una prueba gratuita y licencias pagadas adaptadas al uso y las necesidades de implementación del servidor de aplicaciones individuales, garantizando rentabilidad y escalabilidad.

5. Integración Perfecta: IronOCR se integra perfectamente con los marcos de desarrollo y plataformas populares, incluidos .NET, Java, Python y más, permitiendo a los desarrolladores incorporar la funcionalidad de OCR en sus aplicaciones con facilidad.

4.2. Instalación de IronOCR

La instalación de IronOCR es bastante sencilla utilizando Visual Studio y NuGet Package Manager. Sólo tienes que abrir el Visual Studio y vaya a Herramientas y haga clic en NuGet Package Manager para soluciones, aparecerá una nueva ventana. En la nueva ventana, vaya a la pestaña Examinar y busque IronOCR; aparecerá una lista de paquetes. Seleccione la última versión de IronOCR y haga clic en Instalar.

4.3. Realizar OCR en la imagen usando IronOCR

El siguiente código fuente realizará OCR en el archivo de imagen y extraerá texto de él usando IronOCR.

using Google.Protobuf.WellKnownTypes;
using IronOcr;
using System;
var Ocr = new IronTesseract(); // nothing to configure            
Ocr.Language = OcrLanguage.EnglishBest;
using (var Input = new OcrInput())
{
    Input.LoadImage(@"C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png");
    Input.Deskew();
    Input.DeNoise();
    var Result = Ocr.Read(Input);
    Console.WriteLine(Result.Text);
}

using Google.Protobuf.WellKnownTypes;
using IronOcr;
using System;
var Ocr = new IronTesseract(); // nothing to configure            
Ocr.Language = OcrLanguage.EnglishBest;
using (var Input = new OcrInput())
{
    Input.LoadImage(@"C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png");
    Input.Deskew();
    Input.DeNoise();
    var Result = Ocr.Read(Input);
    Console.WriteLine(Result.Text);
}

Imports Google.Protobuf.WellKnownTypes
Imports IronOcr
Imports System
Private Ocr = New IronTesseract() ' nothing to configure
Ocr.Language = OcrLanguage.EnglishBest
Using Input = New OcrInput()
	Input.LoadImage("C:\Users\buttw\OneDrive\Desktop\Examples-of-images-in-robust-OCR-Sample-dataset-classified-into-seven-groups-a-Clear.png")
	Input.Deskew()
	Input.DeNoise()
	Dim Result = Ocr.Read(Input)
	Console.WriteLine(Result.Text)
End Using

El fragmento de código proporcionado demuestra el uso de IronOCR, una poderosa biblioteca de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), para extraer texto de un archivo de imagen. En primer lugar, inicializa IronOCR creando una instancia de la clase IronTesseract.

El idioma para el procesamiento OCR se establece en inglés usando Ocr.Language = OcrLanguage.EnglishBest. También puede elegir otros idiomas. Luego, crea un objeto OcrInput para cargar el archivo de imagen para el procesamiento OCR, seguido de la aplicación de operaciones de correctión de inclinación y eliminación de ruido para mejorar la calidad de la imagen. Finalmente, realiza OCR en la imagen procesada utilizando el método Read() de IronOCR, almacena el resultado en la variable Result y imprime el archivo de texto extraído en la consola. Esta implementación concisa demuestra cómo IronOCR puede integrarse perfectamente en aplicaciones C# para la extracción precisa de texto a partir de imágenes.

Salida

5. Evaluación comparativa de las herramientas de OCR

Evaluemos ABBYY FineReader, Tesseract y IronOCR basándonos en varios aspectos vitales:

a.

Facilidad de uso e integración sin fisuras

ABBYY FineReader ofrece una interfaz fácil de usar y una integración perfecta con los sistemas de gestión de documentos, las plataformas de almacenamiento en la nube y el software de productividad más populares. Tesseract, al ser de código abierto, puede requerir más esfuerzo para su integración en los proyectos debido a su interfaz de línea de comandos.

IronOCR ofrece una integración perfecta y se puede integrar fácilmente en cualquier proyecto .NET y se puede utilizar fácilmente código personalizado.

b.

Escalabilidad

La escalabilidad de ABBYY FineReader y Tesseract depende de la infraestructura de la aplicación y de su capacidad para gestionar el procesamiento de OCR.

IronOCR es altamente escalable gracias a su procesamiento interno de OCR y a su extensa documentación.

c.

Consideraciones financieras

ABBYY FineReader suele ser una compra única o un modelo basado en suscripción, lo que ofrece ventajas de rentabilidad a largo plazo. Tesseract es de código abierto y de uso gratuito, lo que lo convierte en una opción rentable para los desarrolladores.

IronOCR puede requerir una compra única o un modelo basado en suscripciones, pero sus funciones avanzadas pueden justificar el coste para muchas aplicaciones.

6. Conclusión

En conclusión, en esta comparación de ABBYY FineReader, Tesseract e IronOCR hemos repasado su introducción, características y ejemplos de código. ABBYY FineReader tiene una ventaja sobre la interfaz de usuario, mientras que tesseract tiene una interfaz de línea de comandos y puede integrarse en los proyectos. IronOCR utiliza la versión más avanzada de tesseract para realizar funciones de OCR.

El IronOCR tiene las capacidades de reconocimiento de texto más avanzadas, como vemos en los ejemplos anteriores, solo IronOCR pudo extraer el texto con éxito sin ningún error. Además de dar prioridad a la precisión del OCR, IronOCR también es compatible con más de 125 idiomas internacionales. Ofrece paquetes de idiomas OCR adicionales, permitiendo añadir más de un idioma a la vez.

Para saber más sobre IronOCR y cómo comenzar con IronOCR, por favor visite la página de documentación. Para obtener más ejemplos de código, por favor visite la página de ejemplos de código. La comparación entre ABBYY FineReader e IronOCR está disponible en el siguiente enlace y para la comparación entre IronOCR y Tesseract visite aquí.

IronOCR ofrece una licencia de prueba gratuita que es una gran oportunidad para conocer IronOCR y sus características. El paquete Lite de IronOCR comienza desde $749. Para obtener información detallada sobre las licencias, por favor visite la página de licencias.