ABBYY FineReader vs Tesseract: Comparación de OCR

En el ámbito del reconocimiento óptico de caracteres(OCR) software, ABBYY FineReader, IronOCR y Tesseract destacan como soluciones destacadas que ofrecen funciones 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 encomparación de herramientas OCR y otros motores OCR, como ABBYY FineReader, Tesseract yIronOCR.

1. Introducción al software OCR

Reconocimiento óptico de caracteres(OCR) revoluciona la forma de interactuar con los documentos de 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 es una solución de OCR líder del mercado conocida por su excepcional precisión y su completo conjunto de funciones. 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 presume de una precisión líder en el sector en el reconocimiento de texto, lo que garantiza una conversión precisa de documentos e imágenes escaneados a formatos editables.
• Conservación del diseño de los documentos: FineReader conserva el diseño, el formato y la estructura originales de los documentos, incluidas tablas, columnas y gráficos, lo que garantiza la fidelidad del resultado convertido.
• 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 varios archivos simultáneamente, mejorando así la productividad y la eficiencia.
• Capacidades de integración: FineReader se integra a la perfección con los sistemas de gestión de documentos, las plataformas de almacenamiento en la nube y el software de productividad más populares, lo que facilita la agilización de los flujos de trabajo y la mejora de la colaboración.

2.2. Instalación de ABBYY FineReader

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

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.

3. Tesseract: visión general y características

Tesseractun motor de OCR de código abierto desarrollado por Google, ofrece potentes funciones 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

• Código abierto: Tesseract se distribuye bajo la Licencia Apache 2.0, por lo que está disponible libremente para su uso, modificación y distribución por desarrolladores y organizaciones.
• Compatibilidad lingüística: Tesseract admite el reconocimiento de texto en más de 100 idiomas, incluidos idiomas con alfabetos no latinos, como el chino, el japonés y el árabe, lo que lo hace adecuado para tareas de OCR multilingüe.
• Interfaz de línea de comandos: Tesseract proporciona una interfaz de línea de comandos(CLI) para el tratamiento por lotes de documentos y la integración con lenguajes de script y herramientas de automatización.
• Formación y personalización: Tesseract ofrece herramientas para entrenar modelos lingüísticos personalizados y mejorar la precisión del reconocimiento para fuentes, escrituras o tipos de documentos específicos, lo que permite a los usuarios adaptar el motor de OCR a sus requisitos específicos.
• Compatibilidad con plataformas: Tesseract está disponible para varios sistemas operativos, incluidos Windows, macOS y Linux, así como plataformas como Android e iOS, lo que garantiza 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 Tesseract.NET para realizar el reconocimiento óptico de caracteres(OCR) en un archivo de imagen extrayendo texto. Inicializa el motor de OCR para el procesamiento del idioma inglés, extrae el texto del archivo de imagen especificado utilizando la función 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 se sitúa a la vanguardia del reconocimiento óptico de caracteres(OCR) que ofrece una solución sólida y versátil para convertir documentos escaneados, archivos PDF e imágenes en texto legible por máquina y con capacidad de búsqueda. Desarrollado por Iron Software, IronOCR aprovecha algoritmos avanzados, visión en la nube e inteligencia artificial para extraer texto con precisión, incluido texto impreso, archivos escaneados y caracteres de texto escritos a mano. 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 in situ: IronOCR permite la extracción de texto in situ, lo que permite a los desarrolladores integrar la funcionalidad de OCR directamente en sus aplicaciones sin depender de servicios externos.

2. **Compatible con más de 127 idiomas internacionales, IronOCR se dirige a un público global, garantizando el reconocimiento preciso de texto en varios idiomas y alfabetos.

3. Reconocimiento avanzado de texto: IronOCR ofrece funciones avanzadas de reconocimiento de texto, incluida la detección de fuentes y estilos, lo que garantiza la extracción precisa de texto de documentos con diversos diseños y formatos.

4. Opciones de licencia flexibles: IronOCR ofrece una amplia gama de opciones de licencia, incluida una versión de prueba gratuita y licencias de pago adaptadas a las necesidades individuales de uso y despliegue del servidor de aplicaciones, lo que garantiza la rentabilidad y la escalabilidad.

5. Integración perfecta: IronOCR se integra a la perfección con los marcos y plataformas de desarrollo más populares, como .NET, Java, Python, etc., lo que permite a los desarrolladores incorporar la funcionalidad OCR a sus aplicaciones con facilidad.

4.2. Instalación de IronOCR

Instalación deIronOCR es bastante fácil 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 el OCR en el archivo de imagen y extraerá el texto del mismo utilizando 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 muestra el uso de IronOCR, un potente programa 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 mediante Ocr.Language = OcrLanguage.EnglishBest. También puede elegir otros idiomas. A continuación, crea un objeto OcrInput para cargar el archivo de imagen que se procesará mediante OCR y, a continuación, aplica operaciones de eliminación de distorsiones y eliminación de ruido para mejorar la calidad de la imagen. Por último, realiza un reconocimiento óptico de caracteres en la imagen procesada utilizando la función Read() de IronOCR, almacenando el resultado en la variable Resultado, e 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

EvaluemosABBYY FineReader, Tesseract yIronOCR basada en varios aspectos vitales:

a.

Precisión y eficacia

En términos de precisión y eficacia, tanto ABBYY FineReader como Tesseract demuestran precisión a la hora de localizar el texto, pero carecen de la técnica de procesamiento de imágenes necesaria para reconocer claramente el texto manuscrito.

IronOCR ofrece funciones avanzadas de reconocimiento de texto y puede reconocer fácilmente la escritura a mano utilizando IA y sus avanzados algoritmos.

b.

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.

c.

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.

d.

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.

EnIronOCR tiene las capacidades más avanzadas de reconocimiento de texto como vemos en los ejemplos anteriores sólo IronOCR fue capaz de extraer la prueba con éxito sin ningún error, mientras que ABBYY FineReader y Tesseract OCR motor no es capaz de reconocer el texto escrito a mano con precisión. Además de dar prioridad a la precisión del OCR, IronOCR también es compatible con más de 125 idiomas internacionales. Ofrecepaquetes de idiomas OCR adicionalesque permite añadir más de una lengua a la vez.

Para saber más sobre IronOCR y cómo empezar a utilizarlo, visite la páginadocumentación página. Para ver más ejemplos de código, visite la páginaejemplos de código página. La comparación entre ABBYY FineReader e IronOCR está disponible en la siguiente direcciónenlace y para comparar IronOCR y Tesseract visiteaquí.

IronOCR ofrece unlicencia de prueba gratuita es una gran oportunidad para conocer IronOCR y sus características. El paquete Lite de IronOCR parte de $749. Para obtener información detallada sobre licencias, visite la páginapágina de licencia.